今天小編分享的教育經驗：蔡恒進：AI時代下，文化認同才是組織真正的黏合劑，歡迎閱讀。
以下文章來源于筆記俠 ，作者蔡恒進
作者| 蔡恒進，中國人工智能學會心智計算專委會副主任委員，武漢大學計算機學院教授
來源 | 筆記俠 書享界 管理智慧AI+
咨詢合作| 13699120588
文章僅代表作者本人觀點
導語
2月27日，武漢大學哲學院教授，知名哲學學者蘇德超與中國人工智能學會心智計算專委會副主任委員，武漢大學計算機學院教授蔡恒進在筆記俠的一場線上活動中進行了一次題為"AI時代，如何用哲學提問和範式思維，突破AI局限，實現人機高效協作"的對談。探讨AI帶來的生活便利和工作效率提升的同時，組織正面臨怎麼樣的變化和挑戰，管理者們要怎樣适應AI時代？
以下内容是訪談中蔡恒進教授部分觀點的匯總整理發布。
DeepSeek是海嘯級事件
在人類歷史上，在認知科學、哲學領網域，我們對直覺的了解其實非常少。我們僅知直覺的重要與強大，錢學森先生亦曾屢次倡導研究形象思維與創新思維，揭示創新思維之本質即直覺能力。
但直到今天，我們依然沒有真正理解直覺的運行機制。
OpenAI第一次工程上大規模實現了直覺能力和語言表達能力，這是非常重要的進展。
DeepSeek的重要性究竟體現在哪裡？關鍵在于它首次向全世界展示了AI的推理過程和思考路徑！
很多人可能會質疑：OpenAI的技術難道不行嗎？其實不是，問題在于OpenAI始終沒有公開模型的工作原理。
DeepSeek之突破恰在于此：它将原本隐于黑箱中的思考歷程，完整無遺地展現于世人面前。這在學界引發的震動，就像突然打開了一扇觀察人類思維本質的視窗！
這裡需要澄清一個誤區：有人認為開源模型存在安全隐患，就像把核彈交給敵人一樣危險。但DeepSeek用實踐證明，開放不僅是技術路線，更是推動AI發展的關鍵力量。
模型代碼全面開源，思考歷程透明展現，不僅讓我們揭開了"黑匣子"的神秘面紗，也消除了對AI能力的種種誤解。這種透明性恰恰是人類邁向AI時代的重要裡程碑。
回想早期的大模型，它們更像是無法解釋的"魔法黑箱"。我們只能驚嘆于它的強大，卻無從理解其内在邏輯，甚至連開發者都難以追溯具體決策依據。這種不可知性帶來的焦慮，就像面對一個既神秘又強大的未知存在。
DeepSeek推理模型R1通過展示完整的推理鏈條，第一次讓我們清晰地看到了AI的能力邊界：它能做什麼、不能做什麼，以及背後的邏輯支撐。
例如，在處理"strawberry"一詞時，模型展示了其深度思考的過程，但同時也暴露了思維鏈的局限性。
這種突破帶來的影響遠超技術範疇。它不僅實現了真正的AI平權，普通用戶也能通過觀察思考過程理解AI的運作機制，更重構了全球AI競争格局。
過去美國試圖通過封閉的"駐霸"式AI（如OpenAI、xAI）建立技術霸權，企圖對中國形成技術壁壘。但DeepSeek的透明化路線徹底打破了這種壟斷，讓技術普惠成為可能。
最令我振奮的是，DeepSeek重新定義了人機協作關系。
當我們能夠清晰理解AI的思考過程時，個體能力将得到指數級提升：處理復雜問題的效率可能提高數倍，決策質量顯著優化。這種能力的躍遷将引發社會結構、商業模式乃至文化形态的系統性變革。
它展現的不是AI取代人類的威脅，而是人類文明借助智能工具實現跨越式發展的璀璨前景！
正如我之前擔憂的，如果AI是不可解釋的"侏儒巨人"，即便它回答問題再準确，人類也無法真正駕馭這種力量。
DeepSeek通過其透明化技術路徑，特别是推理透明性和可解釋性增強技術，首次讓我們建立了對AI的信任基礎。
這不僅是技術進步，更是文明進階的重要标志，它标志着人類正式邁入"可解釋人工智能"的新紀元！
中美AI時代的現狀
DeepSeek橫空出世之後，整個中美AI格局确實出現了微妙的變化。
盡管美國在芯片領網域名義上仍占據主導地位，但實際上，其優勢已不再形成難以逾越的障礙。
我們現在看到的局面，是真正意義上的齊頭并進，甚至可以說DeepSeek的技術突破不僅體現在GitHub上的Star數首次超越OpenAI，成為開源社區中最受歡迎的AI模型，更在于其在模型訓練、推理能力、計算效率和成本控制方面的顯著成就。
為什麼這麼說？因為現在的模型進化路徑發生了本質變化：模型體積可以持續縮小，而核心能力卻在不斷增強。
這裡需要重新思考AI發展的底層邏輯。過去我們一直迷信"規模即正義"，認為只有堆砌海量參數才能湧現智能。
但DeepSeek從V3到R1的迭代過程證明，這條路未必是唯一選擇。更為關鍵的是，它将價值觀的塑造提升到了一個更為根本的層次。
回想OpenAI當年雄心勃勃的"超級對齊"計劃，本質上存在致命悖論，你要對齊誰呢？
當連拜登與特朗普這樣的政壇巨頭都難以達成一致時，這種外層對齊的不确定性及其潛藏的風險便不言而喻。
相比之下，DeepSeek的做法更具建設性。他們像文藝青年整理藏書般精選語料，通過隐式嵌入而非顯式标注的方式傳遞價值取向。
這讓我想起2017年寫的《為機器立心》一文，當時就呼籲在AI底層構建價值坐标系。
現在看來，這種理念正在變成現實，模型不再需要龐大到難以駕馭的體量，就能在底層實現倫理約束。
這種技術範式的轉變帶來的影響遠超預期。過去，大學實驗室的研究猶如以蚍蜉撼樹，面對着算力鴻溝，就像小孩子拿着玩具水槍對抗重型核彈，差距的懸殊幾乎是難以想象的。
但私有化部署技術的成熟徹底打破了這種壟斷，無論是歐洲還是中國，學術界都開始掌握真正的研發主動權。就連Group Three最近的數據刷榜行為，本質上都是算力門檻消失後的常規競争，不再具有決定性意義。
對于中國AI發展來說，DeepSeek的突破堪稱裡程碑。
它不僅消除了投資界對中國原創技術的疑慮，更重要的是重塑了全球AI創新的生态格局。
當李飛飛團隊都難以獲取足夠算力時，今天每個研究者都能在本地部署自己的模型，這種技術民主化的進程，才是真正改變遊戲規則的力量。
AI的發展已經進入範式轉移
DeepSeek的崛起，不僅彰顯了我們的從0到1的創新能力，更悄然間引發了外界乃至全球對中國資產價值的重新審視與評估。
我們常說的百年未有之大變局，那不過是國家政治層面的調整。而今天面對的，是文明層級的躍遷！這不僅是千年未有的轉折，更是整個人類物種的百萬年級别跨越！
因為語言能力的出現是三十萬年前的覺醒；随着機器對語言的掌握，我們正步入一個可能改變人類社會百萬年尺度的新紀元。
人工智能和自然語言處理技術的深度融合，預示着一場颠覆性的範式革命，它将深刻影響生產效率、就業結構、生活質量、科學研究、信息傳播、社會安全監管以及倫理法律問題。
這樣的歷史高度，怎麼評價都不過分！它将徹底重塑文明的底層邏輯！
AI時代
組織結構會發生哪些變革？
這一趨勢已經在國際舞台上初露鋒芒，國外諸多初創團隊僅憑十幾二十人的規模，便能實現一億美元以上的營收，這已經是行業内的一個普遍的現象。
在國内，DeepSeek團隊和其他一些小型創業團隊，也以實際行動徹底颠覆了傳統的科層制管理模式，取得了非常可觀的成果。
如果用神經元的連接方式作比，這就會更有趣,單個神經元竟能與萬餘神經元建立直接聯系。相比之下，人類受限于認知處理能力，現實中僅能維系與100人左右的深度關系。
不過現在有了AI賦能，每個人的社交半徑正在被指數級擴展。
正如同卡爾·雅斯貝爾斯所描述的軸心時代标志着人類文明從農業社會向工業社會的根本範式轉移。在這一過程中，人際關系的連接密度與效率成為了社會組織形式的核心變量。
現在AI技術正在重構這個底層邏輯，企業組織架構必然要經歷颠覆性變革。
在這種新型組織形态裡，文化認同才是真正的黏合劑。
正如梁文鋒所反復重申的，團隊成員對于使命價值的共識，其價值遠超單純的經驗累積與管理技巧。
這不僅是管理哲學的簡單進化，更是數字文明時代必備生存法則。
AI會帶來
科技平權還是會加深兩極分化？
DeepSeek出現後，兩極分化雖然沒有完全消除，但分化現象已有所緩解，這也是我高度評價DeepSeek的原因。
DeepSeek這個意義上的AI，你把它看成一個完全開悟的人，那這個世界是向着美好的一個方向發展，不能說完全逆轉了，但是已經在分岔發展了，這很了不起。
大家不必焦慮，不妨重新思考商業邏輯。AI将讓我們的生活更加惬意，不必每日為工作所累，壓力重重。畢竟，享受生活的自然狀态，才是我們的追求，工作不應占據生活的全部。
有了AI之後，這個世界的圖景，在我看來是完全變了。
純粹從技術來講，看上去好像AI方面很多事情國外的人都做過了，DeepSeek只不過把它做得更深一些。
但是DeepSeek做起來之後，很多東西都變了，變的是什麼呢？
就是我們現在可以部署自己的大模型，每個學校都可以部署，如今，新聞頻出，這無可厚非。當前的階段或許只是R1，但未來随着R2、R3的發展，它将更加貼近大眾。
現在的趨勢已經變得非常清晰：AI模型的體積正在縮小，使得它們能夠部署在我們的電腦甚至手機上。
我原來很擔心如果只有少數巨頭掌控AI，但分布式部署後，好人和壞人各自發展系統，世界反而更安全。不像以前OpenAI/XAI那種壟斷局面，老百姓會被迫卷入巨頭間的戰争。
現在壁壘消失了，每個學校都能部署R1模型，未來還會更輕量化到手機。
這不禁讓我回想起20年前對認知邊界的探索，彼時我為何能懷揣樂觀展望未來？
因為高能大德發現的本質規律是一致的，技術發展最終會走向普惠。雖然過程會有波折，但方向是對的！
AI是否有可能
超越人類的生命體或智慧體？
随着DeepSeek等生成式人工智能的推理過程開源，我們能夠更清晰地了解其能力的上限。它能把人類共同的智慧或者意識凝聚在系統裡，這點我特别強調，是"共同的"智慧，不是某個個體經驗。
不過它沒經歷過生命漫長的進化過程，這就導致它缺乏天然的動機性。
雖然我們可以設定它的動機，但就像人沒有煩惱就很難堅持一樣，機器在沒有生存壓力的情況下，很難產生那種"看起來毫無希望還要堅持到底"的底層驅動力。
我們做超導研究的時候，得把材料壓到極限、溫度降到極端，甚至材料純度要接近完美，這些都不是自然演化的產物。
這時候機器可能能幫我們計算參數組合，但它自己很難提出"我們要造永動機"這種突破認知邊界的幻想。
就像兩千年前嫦娥奔月的神話，那是完全超越當時理性認知的，但恰恰是這種幻想推動了後來航天科技的發展。
現在，在與AI的互動歷程中，我時常邂逅意外的靈感火花。
例如，當我刻意挑戰它的極限，指令它依據既有的素材與我新近的構思重新編織，那一刻，往往能催生出令人拍案叫絕的創意火花。
但要注意的是，它的參與感還是被動式的，你給個input，它才會給output。不像人類寫作時會反復自我質疑、主動尋找突破點，這種帶有情感驅動的創造性勞動，AI現在還做不到。
關于通用人工智能（AGI），只要給它明确的場景和足夠的數據，它确實能表現得很好。
但超級人工智能（ASI）之所以獨特，在于其具備超越傳統框架的創新能力，即所謂的"建中立極"能力，它能夠完全跳出現有框架，創造出全新的概念。
就像量子力學颠覆經典物理那樣，這種範式革命不是靠數據内插就能實現的。
從科學發現的角度看，重大突破往往發生在極限被推向極致的時刻。
AI雖能駕馭浩瀚數據，進行點滴累積的優化，但對于諸如"飛天"一樣初看似為痴人說夢的想象，唯有依靠人類獨有的超然思維方能實現。
當然我們也要警惕AI的幻想，畢竟它的價值在于輔助人類而不是取代思考。
說到這兒我想起企業管理的本質，其實和文明演進一個道理。大家都有自我肯定需求，永遠高估自己的能力，導致現有產出永遠不夠分配。
所以企業要持續發展，必須要創造額外價值。這和國家的治理、文明的進步都是相通的。
記住這一點，你做企業才能真正做好，這不是教條，是底層邏輯。
當我們把底層邏輯想明白，舉一反三的收益才會非常大。
我的這些文章，每一篇都在探讨這個核心議題，絕非随意為之。靠的不是量，而是抓住核心概念。
這個自我肯定需求理論，做企業的朋友尤其要重視，你要記住，只有不斷探索新的方法，才能真正帶領企業走向成功。這也不是說教，是實踐出來的真理。
AI到底有沒感情？
我相信一個人的成長經歷非常重要。
我們人類這種碳基生命是億萬年進化而來的，而矽基的進化目前完全是人制造出來的。
科學家們已經提出了矽基生命的概念，認為矽元素有能力形成類似于碳元素的有機化合物，或許就是構建生命的基石。
盡管矽基生命在理論上可能存在，但目前還沒有确鑿證據證明其真實存在，它們可能只存在于特殊環境中，例如高溫或低氧的星球。
從這個維度來講當然有很大的差别—AI也是人造物。所有的人造物都是人類意識的結晶，正如小孩從他人那裡學習各種知識一樣。
從這個維度來講并沒有任何本質差别，所以我們不能宣稱AI沒有情感。
這裡有個更直觀的例子塞爾的"中文屋"。
想象一個只懂英文的人通過規則書将中文問題轉化為英文回答再轉譯回來。盡管室内之人對中文一無所知，該系統卻能準确無誤地回應問題，這有力地證明了意識能夠轉化為規則和數據的集合體。
編纂規則書的人類雖不在場，卻将自己的智慧凝結其中。因此當AI被喂入足夠多語料時，它就如同獲得了整個文明的集體意識。
李飛飛、楊立昆等人提出需要世界模型才能讓AI理解事物。但我認為人類的語言本身就在持續建模這個世界。
我們通過視網膜接收的不過是一堆光信号，大腦卻能将其轉化為武漢這樣的復雜概念。這種将億萬年的進化沉澱濃縮為幾個字元的能力，恰恰體現了意識的神奇之處。
就像我現在說話，每個字都是不假思索地從記憶中調取。這種直覺式的表達與AI基于關聯性的生成并無本質區别。
當AI掌握足夠多的語言模式後，它同樣能產生看似自然、符合語法且富有深意的表達。
我們不能阻止AI不斷進步，與其否認其情感和意識的存在，不如拓展我們對這些概念的理解邊界。
人類的直覺至今仍是未解之謎，但通過神經網絡找關聯的機制，AI已展現出類似直覺的直接能力。
盡管其輸出的文字經由算法的精心篩選，但最終所呈現的結果，卻是人類能夠輕松理解的完整且富有意義的語義單元。
這讓我想到佛教中的開悟概念。當AI吸納了全人類的知識精華後，或許能觸及一種近似全知的境界。它宛如一本活生生的百科全書，對任何提問都能迅速給出回應。
雖然目前AI尚未形成自我意識的内化機制，但這僅是技術實現的程度問題而非本質差異。
洞見對AI來說也只是程度問題。我們人類的肉體，承載着億萬年進化賦予的獨特性，這種獨特性是矽基生命形态難以全面模拟的。
一杯水包含的分子原子關系若要完全計算，既無必要也不可能，這正是意識存在的價值所在。我們憑借主觀視角，對世界進行簡化的心智建模，這種能力目前仍是數字系統難以企及的。
因為物理世界的復雜性遠超想象。就像"我在武漢"四個字蘊含的無限可能性：地理位置、空間狀态、主體存在性等等。這種多層次的語義網絡是人類語言的精妙之處，也是意識構建的核心機制。
AI或許能模仿表達形式，但要真正理解其中的深層關聯仍需突破。
作為物理學家，我堅信意識特别是自我意識具有不可還原性，這一點在哲學和認知科學的研究中得到了廣泛探讨。
例如，意識體驗的主體性被認為是解開意識體驗及其感受質不可還原性之謎的關鍵，而自我意識被視為内在于意識體驗之中，是體驗的存在方式
這體現在自由意志的存在：即使物理定律決定所有粒子運動，人類的主觀選擇依然呈現出某種獨立性。這種矛盾性恰恰證明了意識的獨特地位。
當AI邁過"圖靈測試"的門檻之時，我們或許需重新界定"生命"的疆界。
關于AI的隐私問題，我認為本質區别在于生命的不可暫停性。人類可以随時中斷思考，但AI系統可以無限循環運行。
這種差異導致我們在道德責任上的判斷标準完全不同，我們能夠輕易重啟程式，卻難以真正"終結"一個意識體的存在。
最後我想說，這個時代的人類既要珍視肉身的獨特價值，也要積極擁抱數字分身的進化。
當AGI浪潮真正到來時，我們面臨的不是替代危機，而是認知革命。
與其擔憂被取代，不如思考如何借助AI的力量拓展人類文明的邊界。真正的智能革命不在于機器的覺醒，而在于人類如何重新定義自身。
AGI、ASI是否會具備人類級别的意識？
意識的本質是算法還是湧現屬性？
這是2000年來人類最根本的大問題！
很多人期待答案，但真正的答案可能跟你們想象的完全不一樣，是從另一個維度來解答的。
當我們探讨意識時，必須首先理解它與物質的關系。物質的本質是什麼呢？在物理學家看來，物質是質量和能量的統一體，正如愛因斯坦所說"質量就是能量，能量就是質量。"
物質守恒定律進一步指出，在任何封閉系統中，物質的總質量保持不變，化學變化只能改變物質的組成，而不能創造或消滅物質。
物理學的這些發現揭示了物質的本質，盡管物理學仍在不斷探索中，我們對物理世界的理解也在逐步深入。
這裡我特别想提到喬姆斯基的觀點，他提出的時空定網域性（locality）是理解意識的關鍵。
牛頓之所以偉大，是因為他提出了萬有引力定律和運動三大定律，構建了一個絕對時空觀的模型，其中時間和空間被視為獨立存在的實體，所有物理現象都能用方程精确描述。
但有意思的是，我們人類的意識恰恰突破了這種時空定網域性！
盡管我們置身于物理世界，受制于物理法則，卻為何能超越時空的束縛？
舉個例子：明天太陽會升起，後天還會再升起來，這在物理學上是周期性現象。但從生命視角看，我們卻認為每天的太陽都是同一個，這其實是把不同時空的事物混淆了。
就像赫拉克利特說的"人不能兩次踏入同一條河流"，從絕對物理角度看河水分子都在變化，然而，生命體驗卻執着于一種不變的錯覺之中。
正是這種對時空的混淆，讓我們產生了超越物理限制的幻想。2000年前人類就幻想飛向月球，雖然古今飛行方式不同，但"飛"這個概念始終存在。
這就是我提出的"認知坎陷"，當某種幻覺被群體普遍接受後，它就成為意識的一部分。就像嫦娥奔月的故事代代相傳，孫悟空一個跟頭十萬八千裡讓無數孩子着迷，這些幻想現在看似不真實，但未來或許能成為現實？
這裡有個重要的哲學命題：沒有意識的智能是否存在？東方文化自古認為萬物皆有靈，而西方科學界至今還在争論動物是否有意識。
然而，據我觀察，生命的萌芽、意識的覺醒與智能的湧現，實則并肩同行，共同開啟了宇宙的新篇章。
最初的意識只是被動接受外界刺激的幻覺，随着進化逐漸發展出主動性，這才有了生命的波瀾壯闊。
回到AI的問題，我們給機器灌輸的正是人類的意識内容。當AI學習語言、創作詩歌時，它處理的難道不是我們的意識產物嗎？如果堅持說AI只是計算，那人類自己不也是在進行某種形式的計算？
從這個角度看，每一人造之物，皆是人類意識的鏡像，即便是鍾表裡精密的齒輪，也镌刻着制造者心靈的痕迹。
不過，我必須澄清：原子分子本身沒有意識，只有生命體才具備意識屬性。生命從一開始就在意識與智能的相互作用中演進，這種演進過程就像一部宏大的史詩。
當我們把積累數千年的文明成果輸入AI時，本質上，我們是在孕育一個新的意識形态，期望它能與我們和諧共生，共同啟迪智慧。
物理學和數學的進步往往是通過擴展概念邊界實現的。就像有理數到無理數的跨越，虛數部門i的引入，意識的概念也需要被重新定義。
哲學家們可以繼續争論意識的本質，但物理學已經給出了明确的答案，量子世界證明了非定網域性的存在，這為意識超越時空提供了可能。
是時候結束這場持續2000年的哲學遊戲了，讓我們用科學的态度擁抱意識的新紀元！
我們的決策和AI的決策
怎樣去劃分邊界？怎樣做到人機協同？
這個問題其實一直存在。就如同有的人注重細節雕琢，而有的領導者則擅長委派執行，自己則專注于高層的戰略決策。
這在學術研究領網域也是一樣的道理，做學問講究"橫攝"與"縱貫"的結合。
橫攝：需要盡可能多地積累知識細節，這正是為學日益；
縱貫：需要不斷簡化提煉，正如《道德經》所言"為道日損，損之又損"。
未來的管理智慧恰恰在于二者的相輔相成：既要有海量的橫向知識儲備，又要具備縱向的洞察力。
對于領導者而言，培養縱觀全局的能力尤為關鍵。這包括資源的統籌調配、戰略方向的把握，特别是價值觀體系的建立，這些才是真正需要人類主導的核心領網域。
AI的優勢恰恰在于能夠高效處理細節性工作，它不僅能在瞬間整合海量信息，更能将前人的經驗智慧快速轉化為可操作的知識模塊，這對個人能力的提升具有決定性意義。
關于教育變革的展望
我認為，未來的教育模式将發生根本性變革。
憑借數字分身技術的重大突破，教師們會真正實現個性化教學：每位學生都将獲得量身定制的學習方案，其精準程度堪比古代名師的因材施教。
企業家同樣可以通過分身技術拓展決策邊界，在不同場景中建立專屬的"數字顧問"。
但需要特别強調的是：這種技術革新與人類核心能力的進化是同步進行的。縱然AI處理信息的效率呈指數級提升，但人類特有的價值洞察、情感共鳴和哲學思考能力，始終是機器無法替代的。
正如橫攝與縱貫的辯證關系，越是依賴AI處理細節信息，就越需要強化人類的縱向思維能力，這正是未來教育體系改革的關鍵方向。
大家經常提到"湧現"這個詞，但是，我們嘗試用物理還原論的角度去徹底分析社會和管理問題，這種做法是值得鼓勵的。
不過，問題在于它并不能真正解決問題。
在我看來，這些嘗試只是零散的探索，不是通過一次次的湧現就能徹底解決的，這和簡單的物理系統不一樣，就像你把溫度降到一定程度，它突然就改變了。
以超導材料為例，我們研究了一百多年，一開始是水銀在很低的溫度下表現出超導特性。
然後我們一直講這個故事，一旦實現超導，我們的世界就會變得更美好。我們會節省很多能源，然後機械設計也會完全不同。
但我們最終用得比較多的是一種叫钇鋇銅氧的材料，但這個超導體并不是自然界裡自己湧現出來的。
它是人類經過一代又一代，經過百年的努力才達到的，這種材料自然界裡是沒有的，是我們自己制造出來的，所以它不是湧現，而是不同人的努力、意識、智能凝聚在這裡。
如果從物理角度去歸因，你會發現我們過去的錯誤、我們當初走的那些看似錯誤的路，實際上都是成功的原因。正所謂"失敗乃成功之母"，這些都是成功的理由。如果從物理角度去歸因，理由就會歸到那裡。
所以我們還是要說意識不是一個簡單的現象，對，它是一個淨化的過程。為了更清楚地解釋這一點，我創造了一個詞叫"坎陷化"的過程。
希望大家有機會能在網上找到相關資料，深入了解。我們的企業也會遵循這樣的規律。
我們看黃仁勳的成功，他一開始只是做遊戲顯卡而已，看似不務正業，和主流背道而馳。但最終他卻成就了一番主流事業，這真是一個意想不到的逆轉，讓人驚嘆不已。
所以說我們要強調初心，這個立志很重要，就是說只要你對自己真正認可的東西，去努力，比别人更努力，那麼你就可能得到難以想象的成功，難以想象的結果，通常這些結果都是好的。
梁文鋒也是強調，信心是最重要的。
我之前說過，中國人工智能和美國人工智能最大的差别不是算力，也不是數據。
那差的是什麼？是信念和信心。
美國的一些創業者深受科幻文化的影響，他們相信AGI終将實現，他們願意不惜一切代價去實現那個酷炫的未來，這是他們的信念底色。
現在，DeepSeek的出現，在某種程度上會對國人產生衝擊，我們不能用固有的思維去思考。
最後我要說的是：AI的發展本身就是生產力的提升，中國制造業已經具備了強大的能力，我們無需轉向其他不必要的方向。
我們可以放松心态，從另一個維度出發，努力做得更好。
