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MiniMax创始人、首席执行官闫俊杰在WAIC上的演讲7月26日上午，2025世界人工智能大会（WAIC 2025）于7月26-28日在上海举办，大会以“智能时代同球共济”为主题，汇聚全球专家、政企代表等，共话AI发展新机会。 MiniMax创始人、首席执行官闫俊杰出席并演讲。闫俊杰在演讲中表示，AGI一定会实现，并且一定是服务大众的一件事。 “AI的模型或者AGI，它应该属于所有AI公司和他的用户，而不是只属于单独一家公司，我们也愿意长期为这个目标而奋斗。　”他说。以下为演讲实录：大家好，我跟大家分享的题目是“所有人的AI，everyone‘s AI”。为什么讲这个题目呢？跟我个人过去一段时间的经历比较有关系。首先简单介绍一下，我是在Hinton先生最开始发表 AlexNet 的时候，我应该是国内第一批研究深度学习的博士生。在AlphaGo 这件事发生的时候，当人工智能走进所有人的关注度的时候，那个时候我在参与第一家创业公司。当 ChatGPT出台前一年的时候，我们开始创立国内的第一家做大模型的公司。在这过去的15年，当我在做这些事的时候，每天面对题目写代码，每天做实验的时候，其实一直都在想一件事儿：人工智能这么受关注，但是人工智能到底是啥？人工智能跟这个社会到底有什么联系？在做这事的时候，特别是当我们的模型变得越来越好的时候，你发现人工智能确实可以给社会带来很多联系。比如说我们在做人工智能研究的时候，我们每天需要分析它的数据。一开始的时候，我们其实是需要来写一些软件的一些数据。后面我发现其实还可以让AI这个软件它可以来帮我们来分析所有的数据。比如说我作为一个研究员，非常关心每天领域的进展。一开始的时候，我们曾经想过，是不是可以做一款APP来帮我们来追踪各种各样的一个进展。但是后面我发现这个事儿其实不需要自己来做，其实可以让一个AI agent自动来做这件事儿。反而是比我们每个人做的更加高效。因为除了这条生产力之外，我们发现很明显，它也变成了越来越强的一个创意。比如说在这个场馆15年前举办世博会的时候，当时有一个IP叫海宝，这个海宝的这个形象其实当时非常的火。但是过去15年上海有了非常多的发展。比如说上海特色的、上海潮流的一些海宝的形象。AI就可以做得更好。比如说就会出现在海报，海康大楼的海报基本上就可以帮我们生成各种各样的IP形象。比如说最近大家知道Labubu非常火爆，前段时间的时候，比如说我们生成一个栏目的一个宣传的视频，可能是需要两个月的时间，可能需要价值100万人民币的一个成本。但是通过越来越强的实现模型，很显然像右边这样一个Labubu形象的视频，基本上就一天的时间基本上就会生成出来，可能成本就只有几百块。而且实际上，就是在过去六个月，我们这个视频模型其实已经在全世界生成了有超过3亿个视频，基本上就是说互联网上的大部分的内容跟创意，通过好的AI模型，其实可以变得越来越普及，让每个人的创意可以充分发挥。除了是生产力跟创业之外，我现在越来越发现，实际上AI的使用其实超出了我们一开始的一个设计的预期，各种各样想象不到的场景其实都在出现。比如说做一个模拟飞行，比如说是一个天文望远镜，各种各样想不到的场景。当模型能力越来越强的时候，都变得越来越可行，并且是越来越通过单个人，很好的写作，基本上就可以非常大的增强每个人的创意。当我们经历了这事儿，当我们看到这么多变化之后，就是有一个想法，其实在自己心里面，开始涌现出来。我们发现我们作为一个创业者，做AI公司，实际上它不是重新复制一个互联网公司，AI它是一个生产力，他是一个对个人能力和审美能力的一个持续增强。这个里面有两件事，我们觉得比较关键。第一个它是一个能力。第二它是持续的，因为人其实很难一直在变得聪明，很难去学习更多新的知识但AI可以。我们还有各个部门来做更好的AI模型的时候，我们也越来越发现，实际上AI也在跟我们人类一起来做出来更好的AI。比如第一，我们是一个研究型的公司，而且我们公司里面我们需要写很多代码，需要做很多实验。现在实际上我们公司里面可能有很多的，基本上都是AI来写的，基本上可能90%的数据分析，基本上都是靠这个。那除了帮我们来写代码之外，都有另外一件事情是说AI怎么能变得越来越专业，比如说在一年前的时候，当时我们需要大量的标注，我们的标注员可能是普通的，一些普通的职业。但是我们发现要去当AI能力越来越强的时候，实际上可能只有非常少数的人类，可能只有非常顶的专家，才可以来帮助到模型，可以变得更好。但是这个标注，其实我不是说AI这个答案，就是说教AI的一个思考过程，来学习这样的一个思考方式，从而可以变得更加的泛化，越来越接近于人类顶尖专项专家。除了说通过状态之外，还有另外一种进入方式，就是在一个环境中大量的学习。比如说在过去半年，通过各种各样的环境，从编程的IDE，把它的一些安全的环境，到一些游戏的沙盒。我们可以发现，当把一个AI放到一个能够持续提供可验证的这样的一个不同的环境去学的时候，基本上是说只要是这个环境可以给定义出来。那就是说我们的这个讲义信号，大家就可以很容易把这个问题给解决。其实这个原因我觉得一个非常确定性的事情是说，AI一定会变得越来越强。接下来第二个问题，既然AI这么强，那AI是不是影响变得越来越大了？那AI到底会不会垄断呢？ AI会掌握在一家组织里面，还是有可能会长在多家组织里面的，我们认为是AI一定会，会持续存在，原因有三点：第一点是说，实际上就是我们目前看到的所有的模型，基本上它都是需要依赖一个对齐，很明显是说不同的模型的对齐目标其实是不一样的。比如说有模型的对齐目标很像是一个靠谱的程序员，所以说智能就会特别的强。有些模型，它的目标是说希望跟人的交互比较好的。所以说他其实就会比较有情商，可以做比较畅的一个对话。有的模型可能就会充满想象。不同的队形目标其实反映了不同的公司或者组织的价值观，这些价值观其实就导致了是说这些模型最终的表现也会非常的不一样。这些不同表现使得一定是有不同的模型都会有自己的特点或者长期存在，这是第一个原因。第二个原因，实际上我们在最近半年用的AI系统，越来越多的其实都已经不是单个模型了，而是一个多 team的一个系统。里面会有多个模型，并且部分模型也可以使用不同的工具，让它的智能水平变得更高，能够解决问题越来越复杂。也是因为这个原因，所以说其实可以看到在过去半年已经有很多非常智能的系统，其实都不是大公司所拥有的。当然还有最后一个原因，就是在过去一年春笋般的一个爆发，就是有越来越多的开源模型开始能够产生影响力。其实现在原因我们认为AI一定会被掌握在多家公司的手中。那如果AI会被掌握在多家公司组织手中，那我们认为AI一定会变得越来越普惠，就是它的使用成本一定会能变得非常的可控。这个我们认为有三个原因。第一个是因为这让我们知道在过去一年半，为什么就我们在用的模型的大小，实际上是没有发生一个特别的变化的。虽然说我们的算力越来越多了，为什么呢？是因为对所有的使用的模型来说，这个模型的计算速度都是一个比较关键的问题。因为如果模型计算特别慢，那就是因为这个模型的速度是有一个要求的。所以说所有的公司都要设计师说模型的这个参数量和智能水平之间需要来取一个折中。这个东西最终导致的结果是说，模型的计算量基本上是证明是说现在的这个计算速度，就是说模型的大小基本上是说跟芯片的技术速度基本上是成正比的。我们知道芯片的进度速度是说每18个月会进步一倍。所以说模型实际上在过去一年多，基本上也是保持这样一个趋势。它实际上并没有变得特别大。所以说大家都有更多的算力了。这些算力花在哪儿呢？其实花在这个训练和更大的工作推进上。首先说训练，训练，因为我们使用的模型一般情况下，它参数量实际上不会这么大。进步速度在过去半年已经变得比较缓慢了。实际的结果就是说训练单个模型的成本实际上是并没有显著的增加的。那为什么还需要这么多算力呢？其实这些算力，再来是说做更多的研究跟探索上。但是我们知道研究探索这件事实际上除了取决于算力之外，还取决于非常高效的整体的实验设计，非常高效的研发团队。一个非常好的，一些非常天才的这样一些创意。所以说我们认为这个东西导致的结果是说拥有非常多专业的公司和拥有没那么多专业的公司。大家在这件事上，在训练上，其实的差异可能不会那么大。因为没有那么多专业的公司，可以通过持续提升自己的实验设计的方式，通过持续提升自己的思考能力和组织形式，可以让这个实验的探索变得更加的高效。再说推理，推理其实也是有类似这样的结果。就是说推理上我们知道在过去一年推理的成本，最好的东西，推理的成本其实是降了一个数量级。通过这么大量的计算网络系统和优化算法，一个设计，我们认为是说在过在接下来一两年之内，这个推理的成本可能就是最好的模型的推理成本。实际上可能还能再降低一个数量级别。当我们认为是说训练单个模型的时候，基本上目前在增加。但是也但是当我们认为这件事的时候，我们认为实际上是说是有办法让AI的研发变成一个没有那么烧钱的一个行业的。那但是怎么算力还会增加，为什么呢？因为虽然token量会变得很便宜，但是使用通的这个数量就会变得显著的增加。原来是因为比如像去年一个小部分里面单独对话，只要消耗几千个token，那现在一个APP的单独对话共享号几百万个token。并且是说因为能够解决的问题越来越复杂，越来越实用，用的人也越来越多。所以说我们的理解是说，AI这件事儿，它至少会是说能够让每个人都用得起。这个是说我们对AI的判断。最后就是就是讲句话，intelligence with everyone，这个其实也是我们创业的初衷。我们认为AGI一定会实现的，并且这件事一定是一个服务大众的一件事儿。如果有一天AGI实现了，我们认为实现的过程一定是需要一定是AI的公司和他的用户一起来实现的。并且这个AI的模型或者AGI，它应该属于AI公司和他的用户，而不是只属于单独一家公司。我们也愿意长期为这个目标而奋斗，感谢大家。

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