百度沈抖：对AI的50条判断
面对层出不穷的AI技术概念，你是否被各种问题困扰：
害怕投入太大，不知道如何精准用AI赋能自己的行业？
怎样才能不被落下，同时又不会因为盲目跟风而成为被割的“韭菜”？
行业内外，厉害的人都是怎么用AI的？
……
这些问题的答案，不在众声喧哗里，而在先行者跨越无数坑洼后提炼出的实战心法中。
10月31日，无锡飞马水城，混沌2025AI应用成果大课，我们荣幸邀请到一位深度参与并引领这场变革的产业先行者——百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖博士。他将在混沌的讲台上，与一众AI学者、企业家、投资人、专家、实战者，直面企业家们的真实困境，分享其助力超过65%央企及46万家企业实现AI落地的核心方法论与前瞻判断。
下文是沈抖老师过去关于AI的部分思考精华，我们提前感受下沈抖博士的思考深度与锐度。
立即锁定席位，与沈抖博士及众多同行者一道，在智能经济的浪潮中，找准你的航向。
1.企业对AI基础设施的要求，已经从降本增效转向直接创造价值。
2.智能体，就是把人和结果连起来。
3.上一次大的行业变革，是在互联网时代。而AI创造的价值，会远超互联网。
4.当价值的创造方式被重构，产业链也会进化，AI就会进入真正的超级周期。而今天，我们正站在这个超级周期的起点，加速进入智能经济时代！
5.所有的技术突破，最终都要落到客户价值上。
6.未来三年，推理降本，一定是企业最重要的工作。
7. 互联网时代，核心是信息流通。网站和App，封装的是信息，交付的也是信息，信息流通足以创造相当的价值。但智能时代不一样。它的核心是Agent，也就是智能体，封装的是智能，交付的是结果。
8.中国作为AI技术的策源地，要保持领先，我们就要在算力、模型、数据、工程这四个核心要素上持续创新。
9.生成式AI会带来一个规模非常大的新职业，未来50%以上的人要去做指令师。
10.未来的工作模式，很有可能是一个聪明的人去指导一堆机器人。 这些机器人执行人类的决定，重塑整个生产线。 生成式AI还将彻底改变人机交互方式，更加直接和高效。
11.未来所有的企业都会强依赖大模型，而且所有的产品都会基于大模型来开发。
12.未来十年应该是比过往任何一个十年的变化都会更大。
13.人工智能是对人类能力边界突破最大的一次飞跃，其意义远超蒸汽机和工业革命。
14.人工智能或将实现想象即现实、所想即所得。
15.人工智能会极大地打开我们的需求，突破温饱等传统需求的天花板。
16.未来，每个人都有一件自己设计的衣服，这不是一种奢望，我觉得这是人工智能应该带来的人的自由。
17.过去企业上云更多为了省钱，不用自己买服务器了；现在，AI跑在云上，直接帮企业创造价值。
18.在技术代际变革的时期，所有情绪都是合理的。但有一件事是确定的：那就是大模型的智力上限还会继续拉高，大模型的应用会彻底改变行业格局。
19.ScalingLaws（尺度法则）的重心正在从原来的预训练转向后训练。后训练倚重的强化学习训推一体是今年最重要的AI计算范式变革。
20.模型的能力决定了Agent能力的上限。
21.RFT（强化反馈精调）工具链，使得原来在传统SFT模式下需要数千甚至上万条数据才能实现的模型效果，现在大幅降低至只需数百条数据。”。
22.企业的AI云，不再是成本中心，而会成为新型的利润中心。
23.所有计算产生的智能都会被封装进Agents，参与价值创造和交付。
24.有多少场景，就有多少Agents。现在看来还是有些保守。现在的一个岗位、一个场景，以后就可能是几个、几十个Agents。
25.企业需要一套真正系统化的AI开发基础设施，既要易用，又要强大，还能支撑Agent开发范式的持续创新。
26.企业应该从现在开始做好重构产品和服务的准备。这种准备包括基础设施、思维方式、组织方式层面。
27.每个企业都应该在组织内部构建AI原生思维。重新思考产品、服务与用户的关系。
28.不是去想着怎么用AI替代人，减少员工，而是怎么赋能员工拥抱新技术、创造新价值。
29.企业选择基础大模型要看三大指标：通用性能、迭代速度和工具链是否完备。
30.客户已经不关心（模型榜单排名）这个事了，他们关心的是你们有什么样的成功经验、做过什么案例。
31.判断模型好坏的标准是企业有没有真的用起来、客户是不是觉得有价值。
32.过去工厂靠经验传承，现在工厂有了数字老师傅；它不知疲倦，不会走神，永远在帮你把关。
33.在制造业，每一个小错误都会累积成巨大的成本。AI把SOP生成和错误检测自动化，等于是实时质检员+新人培训师合二为一。
34.过去企业上云为了省钱，今天这个理由已经撑不住了。因为智能体要进厂房、进课堂、进商场，直接参与生产和经营。
35.上云的目的，变成了要直接帮企业多赚钱，智能体得和业务绑在一起，成为企业的新引擎。再直白点，云要变成新的操作系统。
36.现在在AI上投入的每一块钱，未来都会通过应用端产生数倍甚至百倍的收入。
37.系统的价值，不仅是解决某一个问题，而是让企业拥有创造创造的能力。
38.今天AI开发的核心，是Agent。
39.RAG（检索增强生成）仍然是控制幻觉、提高准确性的有效手段，而且非常经济。
40.工具调用就是让Agent做的更好。好用、强大的工具，会极大地扩展Agent的能力边界。
41.工程师有50%到80%的时间，都得花在数据治理上。数据是比算力更重要的核心要素。
42.学习不是光靠知识，还需要情绪。一个熟悉又亲切的虚拟老师，会让你更愿意开口，也更容易坚持下去。
43.智能体和过去AI工具的区别是有了人设，有了互动感，学习成了更自然的交流。
44.未来企业不会再把AI当作外接的工具，而像电力、水一样。
45.什么才是真正的AI云，怎样才能真正做到智能优先？核心要素是算力、模型、数据和工程能力。
46.云智一体，智能优先。
47.如果大模型带来的产业智能化变革势不可挡，那我们唯一要做的，就是赶快行动。
48.从个人调用AI聊天、独立开发者使用AI打造一人公司，到企业借力AI重构传统业务，不同用户群体共同催生了AI云需求的大爆发。
49.极致的计算效率仍然是大模型能力上限提升的核心驱动力。
50. 算力竞争已从 “比规模” 转向 “比精算”，谁能把每一块算力的商业价值榨到极致，谁就能率先让 “成本中心” 变成 “利润杠杆”。
抓住AI时代红利；
根据业务的六大场景落地AI；
与2000多位AI先行者学习；
这场大课，可别错过！
混沌2025AI应用成果大课（含大展）将于10月31日至11月2日在江苏无锡飞马水城举办，届时，全国2000多位AI创新者与AI领域的著名企业家、投资人、AI创新专家将参与其中。
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