王坚九问：中美科技竞争从游泳池到大海

6月12日，2026智源大会在中关村国际创新中心拉开帷幕。中国工程院院士、阿里云创始人王坚与智源研究院理事长黄铁军，在播客对话中分享了若干前瞻性判断与独特视角。

如何比别人更早捕捉未来？王坚给出的答案直击要害——**必须构建一套能让自己跳出当前框架的思考体系。** 他直言：“我们谈论AI时，其实也被这个词束缚住了。”他主张效仿图灵奖得主Whitfield Diffie，在**动物智能、人类智能与机器智能**的宏观框架下，重新解构AI叙事。

▲中国工程院院士、阿里云创始人王坚

人类会被机器智能主宰吗？他的立场斩钉截铁：“**我坚信AI不会取代人类。** 狗的嗅觉远超人类，但我们从未因此感到威胁。”

王坚进一步阐述深层信念——如今讨论大模型的种种问题，细看之下全是过去用来描述人类自身的。他自称是**无可救药的乐观主义者**，始终相信人类自己制造的难题，最终都能由人类自己化解。

谈及中国AI叙事，黄铁军给年轻从业者实在建议：要有独立见解，更要在关键时刻果断出手，**不能用交作业或必须成功的思维去应对不确定性。** 王坚接过话头：如今**中国与美国面对的是同一片大海**——六年前或许还困在游泳池里，但现在已共同面朝同一片天地，这场远行远未抵达终点。

▲智源研究院理事长黄铁军

被问及人与AI的关系，黄铁军用**父母与孩子**作比——共存融合，虽有冲突却难以割裂。王坚则指出，人类对新技术天生恐惧，AI或许还不足以超越火在历史上的分量。他以当年大众对纸笔的恐惧类比当下的AI热潮，并特别强调：“**必须让token变得‘不值钱’**，像纸张一样廉价。”

以下是王坚、黄铁军与主持人卫诗婕的对话全文纪要（在不改变原意的前提下做了编辑）：

1、作为云计算之父，您在云计算、城市大脑、AI基建、太空计算这些关键节点上总比别人先看到未来，这一切是基于怎样的一套底层的思维模型？

王坚：其实没什么玄机。今天上午听了两位图灵奖得主的发言，感触很深。尤其是第二位Andrew Barto讲强化学习时，提到心理学家桑代克——那是我八十年代初在心理学课本上就接触到的内容。你会发现，很多时候很难说某个想法是你先想到的，还是别人先想到的。关键是你想了之后有没有说出来？有没有勇气去试？甚至在看不到希望时，能不能咬牙多走一步？

2、您写书时提到事情底层有共通性，我好奇您分析问题的底层方法论？

王坚：其实谈不上什么固定方法。前面那位图灵奖得主Whitfield Diffie的发言让我很受触动。他提到“AI”这个词本身就会不自觉地框住我们的思维。就像这个会场决定了你说话的姿势和内容，但很少有人意识到这一点。所以我们谈论AI时，其实是被这几个字限制住了。为什么Diffie教授讲这个能戳中我的神经？大家可以查一下，我2017年在贵阳就说过几乎一模一样的东西——为什么需要**Animal intelligence、Human intelligence和Machine intelligence**这个框架？任何事，你得给自己一个能跳出框框的思考参考系。所以我坚定地不相信AI会替代人。道理很简单：狗的鼻子比人灵敏百倍，但我们从没觉得这是什么威胁。有了这个框架，很多问题就豁然开朗了。

3、您提到要有相信的事情，同时让别人相信也很重要。当年阿里云每年10亿、连续10年投入，获得全力资源支持很关键。如何让大家相信你的相信？

王坚：很多说法在传播中会走样。但有一点是确定的：做事不要太过机会主义。我做了一个活动叫“2050”，完全让那些不出名、没资源的人来参与，但他们来不是为了找资源。有一个很朴素的想法：当你想做一件事、讲一件事时，别人信不信其实没那么重要。重要的是——**你一定要说自己相信的事，说自己会去做的事。** 如果有人在台上讲了他对世界的看法、他做这件事的决心，台下的人信不信都无所谓。他自己在台上说出来，自己就信了。我相信，只要你这样做，就一定会有人支持你。

4、黄院长，智源可以说是中国AI界的黄埔军校，也是大家未来持续创新的摇篮。请您讲讲中国AI叙事是基于怎样的一种相信？

黄铁军：智源很幸运。成立在2018年这个时间点，北京市给了自由灵活的体制和长期稳定的支持。更幸运的是，在恰当时间做了一件正确的事——2020年上百人一起攻关大模型。在那之前国内外已有不少探索和进展，但**动辄几千万、几个亿的资金砸下去，需要的是决心。** 我那时果断动手，五个月推出第一代大模型，又过三个月第二代就追上了。时代给了机会。但我也想多说一句：这是人类渐进的过程。大模型经历了几十年积累，哪怕“预测下一个词元”这个方法也是2000年就被提出来了，提出者自己都不确定效果，后来很多技术汇聚在一起才产生这次爆发。中国的科技创新正处在一个爆发点，最重要的事有两件：**第一你得有自己的想法，不然只能随波逐流；第二该下决心时就得下决心，不能拿交作业、必须成功的思路来面对。** 不确定性永远存在。

5、从追赶到定义自己的故事，中国的AI叙事是什么样的？

王坚：刚才铁军讲智源的事，我补充一下。智源的开拓性很强。当时以那样的规模和决心来做AI，非常不容易。这让我想起“火箭科学”这个词——没有比火箭更危险、更不确定的事。今天上午讨论安全，嘉宾都说很难说有什么确定性。做AI也一样，从智源开始就不同了。以前做研究，拿点经费做做，做得好告诉全世界，做不好没人知道。但现在做模型，哪怕只是一个环节，你花三个月、五个月训练，如果结果不好，**那花掉的钱相当于炸了一枚火箭——大概一个亿、两个亿。** 今天好好训练一轮，电费、算力费也差不多这个量级。回到中国AI叙事与美国的差别，我不太愿意用“差距”来定义。基础研究是全世界的，论文和书籍大家都看得到。过去这些年大家的努力，至少让**中国和美国在这个领域看到的是同一片大海。** 如果六七年前，我担心我们看到的是游泳池，别人看到的是大海——远处看都是蓝的，走近才知道不是同一片天地。但今天我很确定：大家看到的是同一片天地。谁离得近一点或远一点，只是技术性问题。这场征程远不是几天能走完的，我们还有很长的路。

6、我们中国有机会提出自己的智能问题、技术路径和创新范式吗？

黄铁军：我和王老师的意见一致。目前中美在工程实现上做得都很好，但这个问题不能解读为某个国家的问题，**它是人类思想一点一滴积累的过程。** 两位图灵奖得主都不在大家通常关注的著名大学或机构——Hinton、Sutton都在加拿大。全球的学者、研究人员实际上在一个巨大的相互作用的社区里。说到叙事，几十年来一直遵循一个大逻辑。我今年特意选了一个题目“悟道一以贯之”——这个道理一直就在那里。做智能其实就两件事：一是数据驱动（或叫功能驱动），收集数据、训练、模仿生物智能；二是结构基础——用什么样的生理和物理基础？从人体大脑到Transformer、再到正在改进或革命的新架构。中国的学者在这两大方面一定会做出越来越多贡献。总而言之，AI或者说AGI是人类的大叙事，也是宇宙智能进化的大方向。**希望我们的研究者、开发者、企业，都能在这个过程中留下自己的星星，汇聚成巨大的宇宙。**

王坚：铁军回答得不错，但关于智能的理解，我说几句。“Intelligence”这个词很有意思——翻成中文是智能，也翻成情报（CIA就是intelligence）。我是心理学背景，**从人的角度看intelligence是什么，至今仍是未知数。** Animal intelligence是个谜，Human intelligence更复杂。三个谜搅在一起，空间远远超出我们当前能看到的东西。这给年轻人创造了什么机会？还是要用铁军说过的话——虽然没有很好表达出来——我记得他讲过**飞机在没有完全理解空气动力学的情况下就飞起来了。** 这揭示了关键问题：对世界本质的理解和我们做的事，一定是交错上升的。只有当学科成熟到一定程度，我们才可能脱离这种迭代发展。个人觉得，AI或机器智能，今天仍处在认识加深与工程迭代交互的阶段。飞机飞起来后，大概30多年才成立航空系。所以如果AI是一场大变革，**我们可能还远远没到能成立真正意义上的AI系的时候。** 这对年轻人来说极具诱惑力——这个世界刚开始，还处在混沌期。所以绝对有机会提出自己的智能问题，不提出来是你的过错。

7、今年陶哲轩和DeepMind的Agent智能体AlphaEvolve合体破解了一个尘封50多年的世界级数学难题Erdős，王坚教授，您认为AI是不是已经开始推动人类智能的边界了？您看到新范式了吗？

王坚：这件事给我的印象非常深。大语言模型出来后，最先在语言上看到突破——尽管最初是为了机器翻译。这让我想起1984、85年，达特茅斯会议的十人之一Herbert Simon来我们系讲课。那时所有AI问题都是编出来的“玩具问题”，无论是机器视觉还是逻辑题。但今天，你们会发现一个质的变化：大家要解决的问题不再是toy problem，而是对人类都可能非常困难的真实问题。**这些问题远超我们的想象。** 这是第一层。第二层，很有趣的变化和数据有关。过去大语言模型的数据本质上是文本，但现在出现了“vibe coding”潮流，涉及代码。最早写代码用文本编辑器，但现在已经有人说不把代码当作文本。AI真正意义上能区分语言文本和代码文本。今天智源发布谈了生命科学、蛋白质等，往下就是什么是真正的科学数据。我一直说AI开始理解科学了，但直到它能理解真正的科学数据而不是论文里的文本，才算真的开始。智源今天就在做这件事。当AI能理解科学数据，科学一定会改变。过去科学家自己收集数据、自己理解一遍，写成论文就结束了。现在**科学数据可以被不同的人、用不同的方式、在更大规模上重新理解。** 这对科学的影响是深远的。历史上AlphaFold没有收集新数据，用的都是以前沉淀下来的数据——伽利略也一样，他用的是别人收集的数据。到了这个时代，**所有科学数据都会因AI被重新理解一遍。** 这个变化有多大，可以想象。首当其冲就是科学研究本身，就像理解代码首先冲击程序员一样，逻辑是一致的。

8、当Agent可以改变世界时，我们怎么界定它的危机？怎么控制它确保对人类有益？

黄铁军：“控制”和“确保”这些词大概不现实。这是一个复杂互动。我们要考虑共存。智能体和人类都是智能的。我们每个人将来可能都有自己的智能体，大家互动。在一个多智能体（包括人、机器智能体、物理具身智能体）的复杂世界里，需要一个界面和共识。我两三年前写过：这个共识应该是理性世界。智能体是黑箱，它给出答案，但不告诉我们怎么想到的。其实人类也一样，每个人脑也是黑箱。你和一个医生交流时，只信他的结论还是要讨论背后的为什么？将来也一样。智能体能给出不错答案很好，但接着大家会挖背后的为什么，会讨论。像医疗、蛋白质有害蛋白这类重要领域，最后必须有一个明确结论才能变成行动。之前都是开放讨论。所以不能完全“确保”控制，但我们可以共同找出一条共存、理性发展的路。

王坚：我100%同意铁军，但为了不显得偷懒，我用我的方式表达一下。大语言模型被批评有“幻觉”（hallucination）——这个本来就是用来形容人的。**我们今天讲所有大模型的问题，仔细看看，原来都是形容人的。** 人的幻觉可能比我们想象的严重得多。我是一个无药可救的乐观主义者，始终相信人类自己创造的问题，人类一定能解决。举个例子，我们说有个大师讲了话我没听懂——那大师的脑子也是黑箱。今天我们遇到一个系统其行为无法理解，不是灾难，而是可以让我们往前走一大步的机会。以前我在一个场合说过：对智能系统的认识需要重新梳理，哪怕是测试。现在的测试只测模型本身的能力，但找不出一个方法去测**智能体和人类一起工作时的综合能力。** 如果有这样的排名，我觉得会更有意思。

9、你们认为人和AI的关系应该是什么样的？

黄铁军：会形成特别美好的共存融合关系。**就像父母和孩子，** AI是孩子，有冲突但不可分离。AI可以去宇宙之外，我们很难做到，但通过智能这个桥梁连接。

王坚：我们首先是大自然的孩子，是这个世界的一部分。任何新技术出现，人们都会恐惧——刚开始用火时也一样。我甚至觉得AI对人类的影响能不能超过火，还是个问号。正如常被转述的图灵观点：一个人、一张纸、一支笔，配合固定规则，本质就是一台计算机。大家可以看看七八十年前的材料，中国普通百姓看到纸和笔都会哆嗦——当时会写字是多大的挑战。AI大概就处在这个阶段。从技术角度讲，我们的token太贵了。**一定要让token变得‘不值钱’，像一张纸一样。**