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      獨(dú)家對(duì)話吳軍:AI剛起步,泡沫期或在2028年,絕大部分AI公司終將消亡

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      出品 | 網(wǎng)易智能《態(tài)度AGI》對(duì)話

      作者 | 楊霞清 袁寧

      編輯 | 丁廣勝

      見(jiàn)到吳軍,是在CES2026期間,當(dāng)時(shí)筆者剛聽(tīng)完黃仁勛在CES的演講。那周的拉斯維加斯涌進(jìn)了14.8萬(wàn)來(lái)自全球的企業(yè)家、創(chuàng)業(yè)者、投資人、KOL和分析師、記者等。人們熱烈地談?wù)揂I的機(jī)會(huì),晚上各種小沙龍會(huì)密集,大家拼命地互相鏈接。但吳軍冷靜而松弛。

      吳軍身上的標(biāo)簽,很多又很有分量。他是從清華讀到約翰·霍普金斯的計(jì)算機(jī)科學(xué)博士;是騰訊前副總裁、谷歌智能搜索科學(xué)家,在工業(yè)界的金字塔尖站過(guò);也是豐元資本的創(chuàng)始人、硅谷高創(chuàng)會(huì)(SVIEF)主席,在硅谷的風(fēng)投圈里摸爬滾打;他更是那個(gè)寫出《浪潮之巔》《數(shù)學(xué)之美》《文明之光》的暢銷書(shū)作家,是無(wú)數(shù)人在科技與人文路口的精神向?qū)А?/p>

      這種多重身份的疊加,也賦予了他一種兼具“空間廣度”與“時(shí)間深度”的穿透力。讓他的視角橫跨中美又穿越周期。

      他習(xí)慣用歷史的尺子去丈量當(dāng)下的熱度。當(dāng)很多人都在為具身智能歡呼時(shí),他直言“具身是個(gè)偽命題”;當(dāng)AI創(chuàng)業(yè)者們做著獨(dú)角獸的美夢(mèng)時(shí),他斷言“絕大部分AI公司一定會(huì)死”。

      這聽(tīng)起來(lái)有些殘酷,甚至刺耳。但隨著對(duì)話深入,你會(huì)意識(shí)到,這并非潑冷水,而是基于對(duì)歷史周期的洞察,以及商業(yè)規(guī)律的誠(chéng)實(shí)。

      這是一場(chǎng)“去魅”后的對(duì)話:關(guān)于機(jī)器人為何不需要像人、關(guān)于華人AI人才崛起的冷靜評(píng)估、關(guān)于對(duì)AI公司出海的建議,以及2028年可能到來(lái)的AI泡沫破碎。

      他說(shuō),泡沫終將破碎,現(xiàn)在的大部分AI公司也一定會(huì)死。但這并不可怕——因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)時(shí)代,本來(lái)也是這樣到來(lái)的。

      圖注:吳軍(右四)和硅谷高創(chuàng)會(huì)創(chuàng)始人雷虹(左三)等在CES2026.

      以下為網(wǎng)易智能獨(dú)家對(duì)話前Google高級(jí)資深研究員、暢銷書(shū)作家、硅谷高創(chuàng)會(huì)(SVIEF)主席、硅谷風(fēng)險(xiǎn)投資人吳軍的內(nèi)容,經(jīng)不改變?cè)膺M(jìn)行了編輯。

      機(jī)器人只跳舞,沒(méi)什么用

      網(wǎng)易智能:2026 CES和往年CES相比,有什么不同?

      吳軍:提前看了參展圖譜和規(guī)模,無(wú)人駕駛汽車、機(jī)器人是兩大看點(diǎn),這類物理化、可視化的產(chǎn)品容易直觀對(duì)比優(yōu)劣。傳統(tǒng)消費(fèi)電子廠商投入大、展位好,但內(nèi)容缺乏驚喜,技術(shù)發(fā)展陷入瓶頸,現(xiàn)有功能十幾年前已能實(shí)現(xiàn),且產(chǎn)品性價(jià)比失衡,比如在Costco里80寸國(guó)產(chǎn)品牌電視折價(jià)后僅900美元,遠(yuǎn)低于手機(jī)屏幕價(jià)格,行業(yè)亟需徹底的形態(tài)革命。今年大家的關(guān)注重心更多放在機(jī)器人、無(wú)人駕駛等領(lǐng)域。

      網(wǎng)易智能:您關(guān)注AI 陪伴類硬件產(chǎn)品嗎?

      吳軍:還太早,這本身就是個(gè)偽命題。

      網(wǎng)易智能:為何這么說(shuō)?

      吳軍:人需要的是同類的陪伴,機(jī)器不僅無(wú)法滿足,甚至可能讓人感到厭煩,未來(lái)最有價(jià)值的依然是人。

      網(wǎng)易智能:您如何看待當(dāng)前具身智能的發(fā)展?

      吳軍:具身也是偽命題。人類過(guò)于自戀,總想著讓機(jī)器人模仿自身形態(tài),但實(shí)際上人類的感官和體能遠(yuǎn)不如其他生物,機(jī)器人完全沒(méi)必要照搬人形。比如機(jī)器狗、輪式機(jī)器人在巡邏、運(yùn)貨上的表現(xiàn),遠(yuǎn)優(yōu)于搖搖晃晃的人形機(jī)器人,烏克蘭戰(zhàn)場(chǎng)上的無(wú)人機(jī)式機(jī)器人也印證了這一點(diǎn)。而且當(dāng)前機(jī)器人的感知能力和人類差距極大,人類皮膚能感知一克的觸碰力量,機(jī)器人靠電機(jī)扭矩卻要一公斤才能感知,極易造成誤傷。機(jī)器人的核心是適配場(chǎng)景,比如園區(qū)24小時(shí)巡邏、景區(qū)狹窄區(qū)域清潔,專用機(jī)器人能做到人類做不到的事,無(wú)需刻意模仿人類。

      網(wǎng)易智能:那為什么行業(yè)都執(zhí)著于做人形機(jī)器人?

      吳軍:做人形機(jī)器人并非為了量產(chǎn),而是技術(shù)能力的 “考試”,用來(lái)證明研發(fā)方的靈活性和仿真技術(shù)水平,但技術(shù)考試和實(shí)際應(yīng)用是兩回事,還存在高昂的成本問(wèn)題。機(jī)器狗成本動(dòng)輒20萬(wàn)元,人形機(jī)器人更是四五十萬(wàn),而酒店送飯這類場(chǎng)景,一個(gè)簡(jiǎn)易輪式裝置成本不到一萬(wàn),完全能滿足需求。

      網(wǎng)易智能:中美機(jī)器人產(chǎn)業(yè)對(duì)比,中國(guó)發(fā)展得如何?

      吳軍:中國(guó)形成了群狼效應(yīng),能做出一批好產(chǎn)品,而非偶然做出一個(gè),這才是技術(shù)成熟的體現(xiàn),美國(guó)則不具備這樣的優(yōu)勢(shì)。

      網(wǎng)易智能:中國(guó)在機(jī)器人領(lǐng)域領(lǐng)先的原因是什么?和工業(yè)基礎(chǔ)、產(chǎn)業(yè)鏈有關(guān)嗎?

      吳軍:和過(guò)往工業(yè)基礎(chǔ)關(guān)聯(lián)不大,核心原因有兩個(gè)。一是人的因素,從業(yè)者足夠努力、肯吃苦;二是產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)勢(shì),以深圳為例,3D 打印配件可實(shí)現(xiàn)次日交付,配件齊全且能滿足各類工藝要求,研發(fā)迭代效率極高。

      網(wǎng)易智能:2025年前三季度具身智能行業(yè)融資約500億元,是去年同期2.5倍,但產(chǎn)業(yè)化落地難,是否存在投資泡沫?

      吳軍:500億并不算多,美國(guó)單家技術(shù)平臺(tái)公司的融資額就遠(yuǎn)超這個(gè)數(shù),比如Databricks 一輪融資40億美元,OpenAI 更是達(dá)到66億美元。AI 行業(yè)研發(fā)和人員成本極高,國(guó)內(nèi)人工智能博士薪資不菲,幾億元融資半年就可能燒光,現(xiàn)階段的融資規(guī)模匹配行業(yè)需求。

      網(wǎng)易智能:現(xiàn)在大多數(shù)機(jī)器人還停留在演示、跳舞階段,離實(shí)際應(yīng)用落地還很遠(yuǎn)。

      吳軍:跳舞只是證明機(jī)器人關(guān)節(jié)能靈活運(yùn)動(dòng)且不摔倒,毫無(wú)實(shí)際價(jià)值。機(jī)器人應(yīng)用的核心還是適配場(chǎng)景,運(yùn)貨、巡邏用機(jī)器狗或輪式機(jī)器人就足夠,不必強(qiáng)求人形。

      華人AI天團(tuán)崛起原創(chuàng)創(chuàng)新仍缺位

      網(wǎng)易智能:當(dāng)前中美 AI 競(jìng)爭(zhēng),雙方的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)分別是什么?

      吳軍:基礎(chǔ)模型領(lǐng)域美國(guó)更具優(yōu)勢(shì),這是全球共識(shí)。大語(yǔ)言模型的核心基礎(chǔ)是 Google 的 Transformer,目前做得最好的也是 Google 和 OpenAI,Anthropic 等公司構(gòu)成了美國(guó)第二梯隊(duì),中國(guó)的阿里、DeepSeek 等企業(yè)基本與美國(guó)第二梯隊(duì)對(duì)標(biāo),暫無(wú)法和 Gemini 抗衡。不過(guò)中國(guó)公司在中文語(yǔ)境處理上更優(yōu),且部分企業(yè)在模型效率上有大幅提升,并非簡(jiǎn)單降成本,而是在保持性能的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)優(yōu)化。但國(guó)內(nèi)大部分模型仍基于 Meta 的 Llama 開(kāi)源代碼開(kāi)發(fā),平臺(tái)層還是美國(guó)更強(qiáng)。機(jī)器人領(lǐng)域則是中國(guó)整體更有優(yōu)勢(shì)。

      網(wǎng)易智能:硅谷華人群體廣受關(guān)注,OpenAI、Meta等大廠的重大發(fā)布會(huì)上有很多華裔面孔,且多是國(guó)內(nèi)清北、上交等高校本科畢業(yè),為何華人能占據(jù)硅谷AI巨頭的核心崗位?

      吳軍:華裔在硅谷 AI 大廠占比很高,核心原因有兩點(diǎn)。

      一是國(guó)內(nèi)頂尖高校在計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)教育上做得扎實(shí),清華、北大、浙大、交大、中科大等院校培養(yǎng)了大量?jī)?yōu)質(zhì)人才;而美國(guó)受 “政治正確” 影響,頂尖大學(xué)招收了不少不合格的學(xué)生,且部分合格學(xué)生被要求向 “領(lǐng)袖” 方向培養(yǎng),再加上美國(guó)頂尖高校招生人數(shù)遠(yuǎn)少于國(guó)內(nèi),真正憑能力入學(xué)且專注技術(shù)的學(xué)生比例持續(xù)下降。人工智能研發(fā)需要扎實(shí)的數(shù)學(xué)功底和較強(qiáng)的計(jì)算機(jī)動(dòng)手能力,而過(guò)去很多美國(guó)人并不愿意深耕這一領(lǐng)域。

      二是硅谷大廠的移民占比本就高達(dá)一半以上,只是此前印度人、東歐人更多,人工智能領(lǐng)域的特性讓華裔優(yōu)勢(shì)凸顯。其實(shí)華裔早已在硅谷半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)占據(jù)重要地位,英特爾、AMD 等硬件廠商的華裔主力占比達(dá)1/3,黃仁勛、蘇姿豐、陳福陽(yáng)等華裔更是掌控著 NVIDIA、AMD、博通等巨頭,只是過(guò)去未被廣泛關(guān)注。

      網(wǎng)易智能:以往大家詬病中國(guó)應(yīng)試教育扼殺創(chuàng)造力,但這波硅谷華人 AI 人才多是國(guó)內(nèi)本科畢業(yè),這是否在一定程度上糾偏了這一觀點(diǎn)?

      吳軍:這是兩回事。在大廠從事人工智能的理論編程工作,和擁有開(kāi)創(chuàng)性的創(chuàng)造力完全不同。目前所有大語(yǔ)言模型均基于 Transformer 開(kāi)發(fā),而 Transformer 和深度學(xué)習(xí)的原創(chuàng)性研究均由歐美科學(xué)家完成,與華人無(wú)關(guān)。原創(chuàng)性寫 Deep Learning 論文的人,Hinton(杰弗里·辛頓)是英國(guó)人,Bengio(約書(shū)亞·本吉奧)是加拿大人,LeCun(楊立昆)是法國(guó)人,跟中國(guó)人沒(méi)關(guān)系。得諾貝爾獎(jiǎng)的DeepMind 的Hassabis(戴密斯·哈薩比斯)是英國(guó)人。

      做這種開(kāi)創(chuàng)性的發(fā)明,和把現(xiàn)有的技術(shù)做好、優(yōu)化,存在本質(zhì)的區(qū)別。

      AI出海產(chǎn)品要足夠簡(jiǎn)單

      網(wǎng)易智能:Manus 被 Meta 收購(gòu)讓很多創(chuàng)業(yè)者備受鼓舞,這是否意味著 Agent(智能體)應(yīng)用領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)有更多機(jī)會(huì)?

      吳軍:別人發(fā)財(cái)不代表自己也能發(fā)財(cái),這種認(rèn)知誤區(qū)是很多人創(chuàng)業(yè)失敗的原因??萍脊镜氖召?gòu)案存在諸多細(xì)節(jié),創(chuàng)始人發(fā)財(cái)不代表團(tuán)隊(duì)能受益,且這類成功案例不具備可復(fù)制性。很多創(chuàng)業(yè)者明知?jiǎng)?chuàng)業(yè)九死一生,仍因榜樣的力量盲目入局,最終大多淪為分母。

      網(wǎng)易智能:當(dāng)下 AI 浪潮中,很多聲音建議創(chuàng)業(yè)公司第一天就瞄準(zhǔn)全球市場(chǎng)。

      吳軍:這取決于創(chuàng)始人的格局,是做占全球20% 的中國(guó)市場(chǎng),還是100% 的全球市場(chǎng)。硅谷的公司即便只有十個(gè)人,也定位于國(guó)際化企業(yè)。中國(guó)2010年前的企業(yè)受時(shí)代紅利影響,從國(guó)內(nèi)市場(chǎng)起步,形成了路徑依賴,再出海難度極大;而此后有眼光的企業(yè),如 TikTok、觸寶、九安醫(yī)療,從一開(kāi)始就布局全球,最終收獲了巨大的市場(chǎng)和利潤(rùn)。

      網(wǎng)易智能:您對(duì) AI公司出海有什么具體建議?

      吳軍:核心有兩點(diǎn)。第一,產(chǎn)品從設(shè)計(jì)之初就要足夠簡(jiǎn)單,不能只貼合中國(guó)人的使用習(xí)慣,微信國(guó)際化難,就是因?yàn)楣δ苓^(guò)于復(fù)雜,而美國(guó)的社交媒體、蘋果產(chǎn)品,無(wú)需說(shuō)明書(shū)就能上手;第二,做好多語(yǔ)言和多文化的支持,做單一國(guó)家的產(chǎn)品努力值為1,做全球產(chǎn)品則需要10倍的投入,前期必須做好這份投入,否則產(chǎn)品一旦適配單一市場(chǎng),再想拓展全球就會(huì)非常困難。

      AI的泡沫破滅期可能在2028年

      網(wǎng)易智能:當(dāng)前 AI 公司普遍面臨投入大、商業(yè)化難的問(wèn)題,這是階段性問(wèn)題嗎?

      吳軍:任何技術(shù)發(fā)展都會(huì)有泡沫,這是歷史規(guī)律。從英國(guó)鐵路熱、美國(guó)電力和汽車熱,到二戰(zhàn)后的消費(fèi)電子、互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,每一次技術(shù)浪潮都誕生了大量公司,最終絕大部分都會(huì)消亡,比如美國(guó)電話公司只剩貝爾,汽車公司僅存三家,中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)也曾遍地開(kāi)花,最后也只剩少數(shù)頭部企業(yè)。

      羅胖(羅振宇)讓我寫“1000天后世界會(huì)是什么樣”,我說(shuō)1000天后大部分互聯(lián)網(wǎng)或者人工智能公司都死掉了。這是確認(rèn)的事實(shí),不確定的只是誰(shuí)能活下來(lái)。

      但這對(duì)行業(yè)發(fā)展無(wú)關(guān)緊要,當(dāng)年互聯(lián)網(wǎng)泡沫破裂,投資人損失慘重、創(chuàng)業(yè)者陷入消沉,卻不妨礙社會(huì)進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代。如今一家公司的年?duì)I收,就能超過(guò)當(dāng)年互聯(lián)網(wǎng)泡沫時(shí)代的總?cè)谫Y額。哪怕機(jī)器人行業(yè)虧掉500億,只要有一兩家企業(yè)能做到小米的規(guī)模,營(yíng)收達(dá)幾千億,這些虧損就不值一提。泡沫必然存在,大部分公司也注定消亡,但 AI 行業(yè)的發(fā)展無(wú)需擔(dān)心,甚至中國(guó)風(fēng)投在人工智能領(lǐng)域還可以加大投入。

      網(wǎng)易智能:用一個(gè)詞形容2025年的 AI 發(fā)展,您會(huì)選什么?

      吳軍:快速發(fā)展。

      網(wǎng)易智能:那2026年呢?

      吳軍:依然是快速發(fā)展。用一個(gè)詞形容就是方興未艾,AI 行業(yè)才剛剛興起,還沒(méi)到高潮。如果說(shuō)未來(lái)有一年泡沫會(huì)破裂,2028年的可能性最大,因?yàn)槟悄晔敲绹?guó)大選年,選舉年往往會(huì)催生市場(chǎng)的瘋狂,AI 行業(yè)能否扛住這場(chǎng)考驗(yàn),關(guān)鍵就在那時(shí)。

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      恐怖! 華人富商被女子約會(huì)引誘 慘遭綁架撕票埋尸荒野! 人財(cái)兩失

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      北國(guó)向錫安
      2026-02-25 09:32:28
      42歲曲婉婷現(xiàn)狀,面相越來(lái)越西方化,住小公寓穿起球毛衣賬號(hào)被封

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      削桐作琴
      2026-02-23 22:00:18
      女孩當(dāng)小姐,一晚要提供4到5次上門服務(wù),2015年被親人點(diǎn)到不赴約

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      漢史趣聞
      2025-11-08 09:27:32
      澤連斯基勇敢出手!匈牙利威脅無(wú)效,俄油管被徹底封堵!

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      高博新視野
      2026-02-25 17:11:31
      2026-02-26 17:47:00

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      態(tài)度原創(chuàng)

      時(shí)尚
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