李开复从技术演进维度剖析Ai爆发式增长动力。一是智能水平上，主流大模型智商年提升30点，从两年前60分跃升至90分。二是成本下降，推理成本每年降低10-20倍，突破商业应用临界点。三是多模态突破，从单一文本处理拓展至文生视频、世界模型、具身智能等新范式。四是生态重构，预计两年内完成从"芯片主导"向"应用主导"的价值链重塑。
李开复表示未来，AI模型将进入一个分水岭，分为万亿甚至十万亿级别的超大模型和千亿级别的大模型。超大模型虽然更聪明，但成本高昂，而千亿级别的大模型则更务实、快速且便宜。此外，AI开始教AI，超大模型教大模型，AI自己标注数据，这一新的革命正在开始，将使AI的进展更快。
在谈到未来AI应用的蓝图时，李开复表示，标准的普惠基础模型缺乏深度理解，难以深入到金融、制造、医疗等行业产生行业价值。企业若想应用AI，需要选择一个极速大模型，考虑是否需要行业数据的补强，需要一个大教师模型来教行业模型，还需要公司内部的检索增强工具来降低幻觉。
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本报记者 陈建翔 【编辑:李中师 】
