李开复专访：美国AI公司更易赚钱，中国公司更像在做'安卓'

狮子侠 2026-09-14 08:13 北京 以下文章来源于：快鲤鱼 **快鲤鱼** 创业邦旗下AGI矩阵号，寻找海内外创新性的AGI高成长公司，记录AGI商业领袖的成长轨迹。  当谈到AI最终会把人带向哪里时，这位从计算机科学一路走到AI产业核心的人，最后给出的答案却很简单： 爱。   整理丨狮子侠 编辑丨小龙 很少有人像李开复一样，经历过如此完整的科技产业周期。 11岁从中国台湾去到美国，他先后在微软、苹果和Google工作，亲历个人计算机、互联网和移动互联网几轮技术浪潮；2009年创业后，他又长期站在中国科技产业和AI创业的第一线。过去40年，从大公司到创业公司，从美国到中国，他始终处在技术变革与商业世界交汇的位置。  也因此，他今天谈AI，关注的并不只是并不只是模型能力又提升了多少。 2026年9月4日，创新工场董事长兼首席执行官李开复接受彭博社播客（Bloomberg Podcasts）专访。在这场访谈中，他谈到了一个正在迅速逼近企业管理者的现实问题：当AI能够处理的任务越来越复杂、成本越来越低，公司未来究竟还需要多少人？ 在李开复看来，外界目前低估了两件事情。 一是AI能力提升和成本下降的速度。过去一年，AI能够处理的任务长度已经从大约4分钟延伸到40分钟。如果这一趋势继续，AI潜在能够替代的人类工作量可能增加一个数量级。AI的普及速度，也可能超过蒸汽机、互联网乃至摩尔定律时代的技术扩散速度。 二是AI对企业组织方式带来的影响。李开复判断，未来五年，成功公司的组织架构可能与今天明显不同。AI员工会越来越强、越来越便宜，也越来越快，但这并不意味着公司最后会变成“一个人+一群AI”。人的角色会发生变化：从具体执行者，转向问题的定义者、AI的组织者，以及最终对结果负责的人。 这也是他认为CEO群体目前尤其容易低估AI影响的原因。 对于企业而言，AI带来的变化不会只发生在某一个软件工具或者某一个岗位上。团队需要多少人、管理层级如何设计、员工应该掌握什么能力，以及公司如何创造收入，都可能被重新定义。 这种变化同样会传导到就业。李开复认为，AI会创造新的产业、工作和大量财富，但被替代的人未必能够自然进入新的岗位。企业需要提前培训员工，让他们进入未来的新岗位；社会也需要重新思考，人为什么工作，以及一个人的价值是否应该继续高度依附于职业。 他认为，美国AI公司仍然更有可能赚到更多的钱，尤其是依托成熟的企业软件体系，将模型能力转化为高价值产品；中国公司则可能凭借开源模型、人才流动和大量工程投入，获得更大的市场份额。 在他的观察中，中国头部模型与美国最先进模型之间的差距，已经从过去的数年缩短到大约半年。 但李开复谈AI，还有一个经常被技术讨论忽略的维度。 2018年，他在事业高峰期患癌症。疾病让这个长期把工作放在人生最高优先级的人，重新审视家庭、工作以及“改变世界”这件事本身。如今，他依然高强度工作，却开始把更多注意力放在一个问题上：当AI不断接管人的工作，人究竟应该把时间和价值放在哪里？ 他自己已经在尝试答案。 李开复说，自己现在几乎“什么都用AI”。他让AI参加自己的每一场会议，分析过去半年的管理行为，寻找公司潜在风险，甚至充当自己的CEO教练。AI会告诉他哪些话说得不合适，会指出他在压力之下变得过于严厉，也会提醒他在会议中花了太多时间追问细节，而没有把战略讲清楚。 当谈到AI最终会把人带向哪里时，这位从计算机科学一路走到AI产业核心的人，最后给出的答案却很简单： 爱。 以下为李开复接受彭博社播客专访的内容（👉[点击查看完整视频](https://www.youtube.com/watch?v=fVS1PY32pTc)👈），经创业邦整理翻译。   做DRI，指挥一支AI大军 主持人：我们先从你现在的工作状态聊起。你现在还会像以前一样，在北京办公室工作到很晚吗？ 李开复：中国有一个词叫“996”，就是早上9点工作到晚上9点，一周工作6天。不过我现在已经不再这样工作了。 主持人：如果让你回头看过去一两年，关于AI，有哪些事情是外界仍然低估了的？ 李开复：我觉得有两点。第一，是它进步的速度，以及成本下降的速度。大多数人没有意识到，AI现在能处理的任务，按人类完成任务所需的时间来算，已经是一年前的10倍。比如，一年前它能完成一项人类需要4分钟才能做完的任务，现在就能完成一项人类需要40分钟的任务。 主持人：明白了。也就是说，面对耗时更长、更复杂的任务，它越来越能应付了。 **李开复：**对。如果从更警惕的角度看，这也意味着，它能替代的人类工作量，可能已经是一年前的10倍。**AI能力飞速提升，成本又大幅下降，这会让它以前所未有的速度普及。比蒸汽机快得多，比互联网快得多，也远超摩尔定律所代表的进步速度。** 第二点，是这种进步带来的后果。企业、社会、政府，都得重新考虑自己的组织和运作方式，想想该怎么面对即将到来的巨变。在我看来，CEO恰恰是目前最没有充分意识到AI有多重要、会带来多大变化的人群之一。而企业影响着方方面面，对吧？ 我们都有工作，而这些工作都会改变。五年后，一家典型的成功企业，它的组织架构会和今天很不一样。坐在最重要位置上的人，需要具备的能力也会和今天大不相同。因为AI员工正在以大家难以想象的速度，变得更能干、更便宜、更高效。 要让AI在组织里真正发挥作用，不能只是把它硬塞进原本用来管理人的层级架构里。AI员工不需要这种层级，信息本来就是互通的。它们需要的是有人能找准问题、把问题定义清楚，再组织AI去解决。还有一点非常重要：一旦出了问题，这个人得愿意承担责任，因为AI没法承担责任。 主持人：那什么样的人才能胜任这些岗位？如果想抓住这场变革的机会，你建议大家学什么？ 李开复：我建议大家学一件事：怎么解决难题，怎么提出新的问题，再和AI一起把它们解决。你要能指挥一支AI大军，让它们大规模地同时处理复杂问题。 但这不是写代码，也不要求你有工程背景。学人文的学生一样可以做，而且完全能上手。真正需要的是，你愿不愿意挑战复杂问题，有没有能力把不同来源的信息整合起来。这些算是硬技能。就算年纪大一些、没有技术背景，也都能学会。 主持人：那我就放心了！ 李开复：更重要的是，你是一个什么样的人。如果这一点不合适，其他条件再好也不行。史蒂夫·乔布斯和杰克·多西把这种角色叫作DRI（Directly Responsible Individual），也就是“直接责任人”。  这些软素质比硬技能更重要。 第一，你得对事情负全责。出了任何问题，责任到我这里为止，不能再往外推。 第二，要有把事情做成的韧劲，把项目当成自己的事，想尽办法把它做好。 第三，要能和其他人配合，也能把相关流程协调好。  工作被取代的时代要来了 我们得开始准备 主持人：我能拿一个现实中的例子来问你吗？就拿我们这个团队来说。我们是一支小团队，一起制作这档播客，有我、执行制片人，还有几位制片人和视频剪辑师，大家各自负责不同的部分。 我真的不愿意想象，有一天这里只剩下我和一支AI团队。我成了你说的那个“直接负责人”，身边其他同事全是AI。你不是想让我为这样的未来做好准备吧？ 李开复：我不是说，一个团队最后就只剩一个人，其他全是AI。人与人之间需要联系、需要配合的那些部分，该有多少人，就得有多少人。 我对你们的业务了解不够，就拿我自己的业务举例。一个团队刚开始可能是20个人，加上100个AI。之后，如果业务规模没什么增长，那可能人会减少，AI会增加；如果业务在增长，也可能人和AI都增加。所以，我不是说最后一个人都不剩。 但有些工作确实会变。你刚才提到视频剪辑，我就知道一家只有一个人的公司，专门用AI自动剪视频，服务的是美国的维修师傅和园艺工。 他们把照片和视频发过来，AI负责剪辑、配上音乐和背景，再放到TikTok、Instagram上推广，帮他们招揽生意。同时，这家公司也会在维修师傅和园艺工的社群里推广自己的服务。这样的业务，以前可能需要20个人，现在一个人就能做。 主持人：这意味着什么，其实已经很明显了，对吧？而且不只是这个领域，很多行业都会这样。看看印度最近那些年轻人参与的抗议，一部分不满是针对考试流程，但还有更普遍的焦虑：过去他们能找到的入门级工作，比如呼叫中心的岗位，现在已经没有了。 所以，这会带来非常严重的社会问题。还是说，你认为其他领域会出现足够多的新工作，能把这些人都接住？ 李开复：我认为，一些新行业、新领域确实会创造就业。**但整个社会也得重新想想，我们到底有多依赖工作。** 因为AI会创造大量财富，有条件的国家可以想办法重新分配这些财富，让大家少工作一些时间，也让过去那些在经济上不受重视的活动获得报酬。 但我也知道，对一个找不到工作或者刚刚失业的人来说，这些话很难听得进去。所以，从2018年我出版第一本AI主题的书开始，我就在说：工作被取代的时代要来了，我们得开始培训，开始准备。最近，我觉得这个问题一下子变得非常紧迫。  美国公司会赚更多钱 中国更像在做Android 主持人：还有一个问题，我特别想听听你的看法，就是美国和中国的科技公司，尤其是AI公司，各自正在发生什么。你在这两个世界里都工作过，所以特别适合来谈这个话题。你在苹果、微软和谷歌都任过职，也曾在微软和谷歌开拓中国业务的最前线。  就拿OpenAI和Anthropic来说，DeepSeek、月之暗面这样的中国同行，对它们构成了多大的挑战？ 李开复：我觉得挑战相当大，尤其是如果中国公司能继续保持最近这样的追赶势头。 在大多数衡量AI能力的指标上，OpenAI和Anthropic一直排在第一、第二。但它们的模型是闭源的，中国的模型则大多开源。中国模型和它们的差距，大致在3到15个月之间。目前可能差6个月，因为大家都在加紧推出新模型。 这意味着，如果你是OpenAI或者Anthropic，你的产品卖得很贵，但市场上会有一个便宜得多的开源版本，能力相当于你6个月前最好的模型。 这就好比，**你愿意花5万美元买一辆今年的新款特斯拉，还是花5000美元买一辆才用了半年的特斯拉**？显然，后者的性价比很有吸引力。 主持人：那从长远来看，你觉得中国公司反而更有可能实现盈利吗？ 李开复：不，我不这么认为。我觉得美国公司会赚更多钱。 **Anthropic和OpenAI相当于做出了AI领域的iPhone。中国公司更像当年做Android的谷歌：**好，你的产品最好，那我们做一个差不多好的，但价格便宜得多。在AI这里，价格甚至可以低到接近零。 先把更大的市场份额拿下来，其他回报以后也许会有，也许不会有，但眼下先争取份额。所以，开源模型会像安卓一样，市场份额更大，覆盖更广，使用量更多，但用户付的钱很少。 有时候，用户直接把模型拿去用，只为运行模型所需的服务付费，根本不会给开发模型的中国公司付钱。也就是说，这些公司牺牲了收入，去换市场份额。 Anthropic和OpenAI则有美国成熟的企业软件市场作为支撑。它们可以把软件卖出很高的价格，而大公司觉得确实物有所值，也愿意花大钱。所以，iPhone赚的钱遥遥领先，但安卓的市场份额更大。 主持人：这个比喻确实很好理解。我马上就想到，世界上有那么多国家，很多人买不起iPhone，用的都是安卓手机。 那你觉得，像DeepSeek，还有月之暗面最近推出的Kimi这类模型，会不会成为世界上很多地方、尤其是发展中国家的人们日常接触的AI？从这个意义上说，中国会赢下这场全球竞赛吗？ 李开复：我觉得很有可能，但得满足几个前提。 第一，中国公司不能被甩开太远。硅谷公司的顶尖人才储备很深，某家公司也可能突然做出一个突破，让别人要花两三年才能追上。如果是这样，刚才那个判断就不一定成立了。 第二，谁来给这些发展中国家的用户做应用？这些市场能赚的钱不多，而中国的模型公司本来就没从模型上赚到多少钱。那么，谁来像OpenAI这些公司一样，做出好用的界面，再适配各个发展中国家的语言？ 这个还得继续观察。目前，还没有足够多的应用和渠道，把中国的AI产品真正带到这些国家的普通消费者面前。  中国公司和工程师的韧性被低估了 主持人：从拜登担任总统时起，美国就一直限制中国获取最强大的半导体，已经持续好几年了。在这种情况下，中国的AI为什么还能发展到现在这个程度？ 李开复：我觉得，制定这些出口管制措施时，低估了中国公司和工程师的韧性，也低估了他们哪怕资源不够，也要想尽办法把事情做成的决心。 我们手里的GPU算力，可能只有美国顶尖竞争对手的1%、2%、3%，但还是做出了接近的效果。靠的就是那些脏活、累活。大家可以想象一下，就像修车、给车抛光，那些得一点点动手做的事情。 中国工程师会把这当成一道必须攻下来的难题。哪怕事情不光鲜、没那么有趣，只要能解决问题，他们就愿意下功夫。可能要投入10倍的工程工作，才能做出这么好的效果。我觉得，这一点被低估了。 还有，中国公司学习和掌握技术的速度，也在飞快提升。ChatGPT刚出来的时候，我认为美国领先中国三到四年，而今天我们说的差距，大概只有六个月。 技术差距缩小得这么快，工程师又能靠扎实苦干，在这么大程度上弥补硬件不足，这些恐怕都出乎政策制定者的意料。 主持人：也就是说，低估了人的聪明才智，以及肯下苦功的能力。我还很好奇，中国的模型大多选择开源，其他公司可以拿去继续开发、修改，做成自己的产品。但这样一来，你的竞争对手也能在你的基础上做出更好的版本。 那为什么中国公司要走开源这条路，而不是像OpenAI和Anthropic那样闭源？ 李开复：我觉得，是因为中国公司认为，走闭源那条路，自己的胜算没那么大。每家公司都会选择更有可能成功的方式。 中国公司有点像一个学习小组。如果把硅谷公司比作天才学生，觉得自己以后注定要拿诺贝尔奖，那中国公司就像一群成绩很好的学生，但还没优秀到认定自己一定能拿诺贝尔奖。 所以，他们得想办法，不能被那些天才甩得太远。怎么办？那就组个学习小组吧。 当然，他们并不是真的坐在一起学习。但大家会发表论文、开放模型，人才也会在公司之间流动。所以，中国公司多少是在一起往前走，彼此的新东西都很清楚。你会看到DeepSeek引用Kimi的研究，Kimi也会引用DeepSeek。 美国公司已经停止发表相关研究成果，中国公司还在继续发。这个学习小组就像坐在一个透明的玻璃房里，全世界都看得到。  工作不是人生的全部 **主持人：这两种不同的做法背后，是不是也有文化因素，或者和教育体系有关？**你11岁的时候，从中国台湾的学校转到了美国的学校。我记得，是你哥哥跟父母说，去美国对你更好？ 李开复：对，就是这样。因为在当时，美国的中学教育确实是世界上最好的。我很幸运，有机会去美国读书。  主持人：11岁就过去，是什么感受？毕竟你不是跟父母一起移民。你母亲陪了你一段时间，后来就回中国台湾了。 李开复：对，我跟哥哥、嫂子一起住。他们都是美国一家国家实验室的科学家。那段经历真的让我大开眼界。 我觉得，亚洲学校更倾向于把每个人都往“好学生”的方向培养。美国学校则更愿意让每个人自己去决定，想成为什么样的人，或者适合成为什么样的人。这大概是最主要的区别。 主持人：如果你当时一直在那套教育体系里长大，你觉得自己的人生会是什么样？ 李开复：我可能会是个好学生，毕业后去某家公司当个好员工。也许照样很成功，也许不会，我不知道。 但我觉得，去美国让我的机会更多了。因为亚洲、中华文化的教育给了我自律和韧性，而美国教育又让我学会了自由思考，也给了我自信。  主持人：你2018年出版的《AI超级大国：中国、硅谷与世界新秩序》，里面写到的一段经历，让我觉得你当时几乎是在经历一场人生危机。书的后半部分谈到，你母亲患上了失智症，你自己也得了癌症。那像是一个让你不得不停下来，重新审视人生选择的时刻。 你写到去看望母亲时，问自己：“养大我的母亲，是一个在感情上如此无私的人，可我怎么会一直活得这么以自我为中心？”我很想多听你讲讲那段经历，以及它让你明白了什么？ 李开复：我这辈子一直是个工作狂。尤其是从2009年我创办公司，到几年后患癌的那段时间，是我工作最拼的时候。 我一直觉得，工作就是我的全部，是最重要的事，其他事情都得靠后。至于家庭，我会想，我有这个家，也会抽点时间陪他们，但工作永远排在前面。  生病以后，我明白了两件事。第一，我倒下的时候，是家人不顾一切地照顾我。哪怕我以前很少花时间陪他们，他们给我的还是无条件的爱。这让我意识到，我得重新排一排人生的轻重缓急，生活不能只有工作。 第二，我一直希望尽自己所能，对世界产生最大的影响。后来，我在中国台湾遇到一位很有智慧的法师。他告诉我，总想着改变世界，其实很危险。因为你可能会拿这句话当借口，去做一些为自己谋利、宣传自己或者自己公司的事，还说服自己：“我这是在改变世界。” 这两件事，真的在很多方面点醒了我。癌症缓解以后，我开始重新平衡自己的生活，花更多时间陪家人。我现在还是很忙，但不再凡事都把工作放在第一位。 和家人在一起的时候，我会尽量真正用心陪伴，而不只是人在那里。如果他们真的需要我，我会把这件事放在最前面。这是一方面的变化。 另一方面的变化和AI有关。我意识到，身边很多人都和过去的我一样，觉得工作就是一切。你让一个人介绍自己，他说的基本上都是自己的工作。 眼看AI就要把工作彻底改变，这种想法其实非常危险。我们真的得让大家重新意识到，工作不是人生的全部，生活里还有很多别的东西。 主持人：但你今天向大家解释的这个世界，尤其是AI会怎么进入企业，难道不会反而加剧这种风险吗？当人们知道AI会给职场带来多大变化，是不是可能陷入一种《饥饿游戏》式的竞争？你得拼命成为那个留下来的人，而其他人可能就被淘汰了。 李开复：我在书里说得很清楚，CEO应该培养、培训什么样的员工，而不只是去招聘新人、替换旧人。 我也呼吁这些CEO，不要在极短的时间里，就把公司彻底翻过来重做。 第一，动作太快，会让企业多年积累的经验和知识流失，而AI还没有准备好接手这些东西。第二，我们都有责任培训员工，让他们能胜任未来出现的新工作、新岗位。而且要早点开始，认真培训。 培训结束后，如果公司里有合适的岗位，那当然最好；如果没有，他们也能带着更好的能力去别的公司。就像现在，Meta这样的公司在大规模裁员，但我相信，从Meta离职的人，还是能在没那么顶尖的公司找到工作。 我也举过一个例子：如果全世界都变得特别无情，只想着尽快上AI、尽量少用人，那谁来当消费者，谁来买这些产品？一个社会既需要供应者，也需要消费者。 所以，不管从社会责任出发，还是从现实利益出发，我都希望CEO们想清楚转型需要做什么，但推进的时候要慎重，要顾及人。  人脸识别这个问题，正在发生变化 主持人：我想聊聊你扶持过的那些公司，还有你的投资。以前有人把你形容成“中国亿万富豪的制造者”，因为你的风投公司帮助那么多企业起步。有没有一些时候，你不得不认真考虑，**被投公司究竟在怎么使用AI？比如人脸识别，它确实有很多正面的用途，但我们也看过一些报道。其实有一些负面的情绪。** 李开复：我们不投资任何从事监控业务的公司，我们关注的是民用应用。 我觉得，人脸识别这个问题正在从两个方面发生变化。第一，在中国的很多应用场景里，现在确实需要征得用户同意。我昨天刚去过银行，他们要做人脸识别，先问了我，说按照新规定，需要我同意。 第二，是街上的摄像头。伦敦也有类似的摄像头。有意思的是，中国街头的摄像头虽然有争议，但确实让犯罪大幅减少，谋杀案几乎降到了零。 如果你把这个取舍讲给大家听：摄像头会拍到你在街上的画面，但视频不会被公开、出售或者交给别人，而是用来查案。没错，你会被拍下来，但换来的是高得多的安全保障。你愿不愿意？ 李开复：在中国，大家愿意。换到别的国家，就不一定了。 主持人：那天在银行，他们问你是否同意的时候，你说了同意，还是不同意？ 李开复：当然同意了，我还得更新信用卡呢。 主持人：所以，这是办理业务的前提，你其实也没法不同意？ 李开复：我想，我也可以换家银行吧。  AI，成了我的CEO教练 主持人：这也让我好奇，你自己平时怎么用AI？有没有什么用法，会让我们觉得意外？ 李开复：我几乎什么事都用AI。我有一个面向CEO的AI工具，帮我更好地管理公司。 它能让我提前捕捉到一些信号，比如可能出现危机或者风险，这样我就能在问题变严重之前采取行动。产品还没真正出问题，我就能发现苗头；那些在关键时刻救场的人，我也能及时发现，感谢他们、表扬他们。 还有一点很有意思，它成了我的管理教练。CEO其实很难找到一个真正合适的管理教练，因为自己太忙，教练也不可能一直跟着你。通常就是每周见一次，两个月后给你做个总结，但他看到的，只是你工作生活里很小的一部分。 我的AI教练不一样。我参加的每一场会议，它都在；我说了什么、做了什么，它都有记录。它现在可以把过去六个月里我参加的所有会议连起来看，观察我这段时间的变化。 所以我可以问它：“我说过哪些不合适的话？”“我该怎么主持会议，才能提高效率？”“作为CEO，我要怎么做得更好？” 它给出的建议很有说服力，也很有建设性。有时候还特别直接，一点面子都不给我留。但没关系啊，它是我的私人智能体，别人又看不到。 它批评我，或者说我必须改变什么，我会认真听。因为它掌握了那么多数据，知道自己在说什么。而且它很客观，不是专挑我爱听的话说，也不是故意挑刺，更不是为了多收几个小时的咨询费。它只是把看到的情况告诉我。所以，它确实帮我提升了不少管理能力。 主持人：那它这么说的时候，你真的会相信吗？你会觉得，“嗯，它说得有道理”？还是说，它也会犯错，让你觉得恼火？ 李开复：会，它当然会犯错。但我们开发这个产品时，做了一个设计，不展开讲技术细节，简单说，就是它会提供一条证据链。 比如它说：“你这个CEO做得不够好，因为你不太注重流程，下面是我的证据。”那我就可以逐条点进去看，判断自己到底同不同意。 主持人：它指出的，确实是你自己原本想不到、也没注意到的问题？ 李开复：绝对是。 主持人：能不能举一个你愿意分享的例子？ 李开复：可以。它最近跟我说：“公司近来出现了一些风险，看起来给你带来了不小的压力。你的管理方式已经偏离了平时温和的风格，开始在开会时，当着其他人的面严厉批评员工。考虑到这是一家中国公司，大家比较在意面子，下次你想狠狠批评一个人的时候，不妨先收一收。” 主持人：心理咨询师或者真人教练，可能也会给你这样的建议，但他们不会陪你参加那些会议。 李开复：对，他们没有这些数据。那几个星期我的压力确实很大，类似的事情发生几次，变化就很明显了。基本上就是：温和，温和，温和——哎呀，突然特别凶——然后又温和了。多亏它提醒，我才重新把态度调整得更温和一些。 这种建议很有用。它还给过我另一个特别有帮助的提醒：“你在会议上93.6%的发言，都是在追问细节、要求解释，只是为了让你自己弄明白。” “但会议是大家一起开的。大家最想听到的，是你的战略判断：哪些事情做得好，哪些做得不好，什么需要改变。不是那些琐碎的事，比如‘别忘了提醒我那个会什么时候开’。”这条建议也很有帮助。 **主持人：很有意思。我还想听听你对下一步的判断。有没有哪些AI应用、使用方式或者技术进展，已经近在眼前，但大多数人还没注意到？**我知道，你谈过从一开始就围绕AI来设计的硬件和设备。你想象中的产品是什么样的？ 李开复：我觉得，像我手里这样的设备，一个小小的录音设备，以后会非常受欢迎。 主持人：采访刚开始时，我就看到你拿着它了。它很小，比领针大不了多少，是个小圆形的设备。 李开复：我很看好语音驱动的设备，因为语音识别已经越来越好，好到可以真正用起来了。以后，很多设备都会靠说话来操作。 但手机不太适合做这种以语音为核心、围绕AI设计的设备。你得先打开手机，再打开应用，然后点一下才能说话。第一句话还没说出口，八秒钟就过去了。 所以，你需要的是一个一直开着、随时都在听的小设备。比如我们采访到一半，我可以顺口跟我的智能体说一句：“别忘了把去伦敦的机票发给我。”然后继续和你聊天，它就会帮我办好。 主持人：所以，你把它当成一个随身备忘助手，或者第二部手机？还是说，它会一直录下你说的话？ 李开复：我手上这个，其实是配合我们产品使用的会议录音设备，所以只在开会的时候打开。 但总的来说，我觉得技术的发展方向，就是语音驱动、一直开启、随时聆听。不需要按按钮，它会把听到的内容传到手机上，再直接在手机里转成文字，不用把这些信息传到某家公司的大型服务器上。 而且硬件会越来越小。现在已经这么小了，再过两年，可能小到你根本注意不到。所以，它可以是一件很神奇的设备，也可以是一件很吓人的设备。 我觉得，这个趋势挡不住。从亚洲的文化来看，大家最终会接受这种设备，因为相比付出的成本，它带来的好处太多了。但西方社会可能就接受不了。  AI与爱，能走到一起吗？ 主持人：最后，我想回到你2018年那本书里的一个想法。你说，我们共同的未来，取决于把AI思考的能力，和人类爱的能力结合起来。坦白说，我对我们能不能把这两者结合好，没有那么大的信心。你有吗？ 李开复：我觉得，“爱”其实有两层意思。在2018年那本书里，我说的是人与人之间的感情和联系。这件事更重要，也更不可替代。 刚才我们谈到工作被取代，我其实觉得，未来就业增长最多的领域，会是人与人直接接触、彼此关怀的那些行业。既有现成的工作，也会有新的工作，比如寄养照护、上门做饭、帮你把衣柜收拾得漂漂亮亮，或者特别风趣、还能像喜剧演员一样逗大家开心的导游。 当AI承担了越来越多的工作，人们会更渴望和真人建立联系，这反而可能让人与人更亲近。而这件事，AI做不了。就算它能模仿，人们想要的也不是它。 还有第二层意思，是我在新书《AI Native: The Mandate to Transform Your Company》里讲的。我觉得那同样是爱，是人对一个想法的热爱，是一种发自内心的热情。 我刚开始研究AI的时候，别人都在笑我。那时候，整个领域就像个笑话，什么都做不成。大家说，只要某项技术真的能用了，它就变成产品，不再算AI；所以所谓AI，就是所有还不能用的东西凑在一起。  1983 年，李开复写给内基梅隆大学博士项目的申请信。他写道，人工智能是「人类理解自身的最后一步」，并说他希望投身这门新科学 但我们这些AI研究者还是坚持下来了，因为我们热爱它，也相信它，坚信AI会改变世界。 乔布斯推出iPhone的时候，没有什么历史数据能让AI推断出：“这就是人们想要的操作界面。”因为之前大家用的都是诺基亚和黑莓。 他做出来的东西，并没有现成的数据支持，靠的是他的直觉、品味、设计能力，还有那种想创造新事物、改变世界的热爱。 可可·香奈儿也有这样的热爱。她想改变世界，让女性不必再穿那些不舒服的衣服，让衣服既舒服，又漂亮。 埃隆·马斯克也有这种热爱和激情，所以他才有勇气去做可回收火箭，去打造特斯拉。人们之所以会做这些事，是因为热爱，不只是把它当成一份工作，或者一项要执行的任务。 所以，这两者其实可以很好地配合。AI负责执行，而这些已经成为亿万富豪的人，有自己热爱的事业，愿意为它投入一生。现在，AI可以进一步放大他们的能力。 反过来，AI再擅长执行，也需要有人提出那些不是从现有数据里推出来的想法——自由的、有创造力的、不断涌现的新想法。而这些想法背后，还得有一种决心：“这件事，我愿意用一生去赌。” 如果你愿意这样投入，AI就可以跟你一起做。功劳归你，后果也由你承担，而AI会帮你更快地把事情做成。 所以，不管是人与人之间的爱，还是人们对创造新事物、改变世界的热爱，我都觉得，它们能和AI形成一种可行的合作关系。 主持人：那我就借你这份信心了。李开复博士，非常感谢你抽时间和我们聊这么多。北京已经是晚上了，我们就不继续占用你的时间了。希望以后有机会当面见面。 李开复：我也希望。谢谢！ ![](https://wechat2rss.bestblogs.dev/img-proxy/?k=a30fb93a&u=https%3A%2F%2Fmmbiz.qpic.cn%2Fmmbiz_png%2F03KNO9Fib2w4kibIzaicuHFcehC0xAQJkwXoJZM668he2psPZq14LJRx5hnbiafGtJAud6a2bicu6ByagzE0rynj8aw%2F640%3Fwx_fmt%3Dpng%2