本期嘉宾：面壁智能联合创始人兼首席执行官 李大海
特约评论员：德勤中国科技行业咨询业务主管合伙人 黄伟强
最近一段时间，中国创造正以一系列的创新和突破吸引全世界的目光，从以低成本模型带来行业变革的DeepSeek，到可以自由奔跑、灵活跳舞的人形机器人，再到打破全球电影票房记录的《哪吒2》，这一代的中国创业者正在不同的领域当中带来变革性的突破，也打破了很多原有行业的天花板。《中国经营者》推出“科技重塑商业边界”特别系列，首发采访在大模型领域当中带来突破性贡献的面壁智能。
国产大模型爆火：模型聚焦+开源破局
刘晔：那我们今天的话题，就先从今年初爆火的DeepSeek来聊起，我觉得DeepSeek的爆火应该说一下子把中国的大模型企业推到了世界的前列，所以我想请教李总，第一次使用DeepSeek是什么样的感受？
李大海：我觉得他们有些事情做得真的非常好，首先，他们在模型的方向上非常的聚焦，重点就是把通用模型的能力，再加上低成本这两个关键点打得非常的彻底，然后同时还去开源。
我使用他们DeepSeek的APP以后，我最大的感受就是他们在刚才讲到的核心的竞争力之上，叠加了传统我们做互联网时候的增长打法。他们的APP的大小只有8.7兆，这个是非常了不起的。一般我们去做一个APP，大家可以看到，通常都需要可能需要40兆、50兆的安装大小，但是，其实安装包越小，它的传播效率越高。所以这个包大小，这只是作为一个佐证，其实也证明了他们在做好模型的基础上，怎么去做好传播这件事情，也做了全方位的效率最高。
端侧大模型：如何找准生态位？
面壁智能发布的“小钢炮”，与我们熟知的DeepSeek、豆包、腾讯元宝等云端大模型不同，它属于端侧大模型，是部署在智能终端上，不需要联网就可以直接响应用户需求的大模型。适用于经常离线及需要实时响应的场景，例如智能汽车的座舱、复杂环境下的机器人作业等。目前，面壁智能是这一领域的头部企业，也因此获得了华为、鼎晖、赛富等机构的多轮投资。
刘晔：整个的这一波DeepSeek带来的对于中国大模型企业的关注和期待，对于像面壁这样一个也在大模型生态当中的企业，会带来一些什么样的影响？
李大海：其实DeepSeek的这个现象带来了更多人们对于AI的关注，以及带来了整个社会对AI落地的信心，因为在DeepSeek之前，有更多的人会有疑问，AI到底能做什么，AI到底有没有这么牛？那DeepSeek这个事情，让更多人对AI的信心变得更强了，所以整个行业里面，很多的企业其实都因为DeepSeek的原因，得到了更多的商机。
刘晔：面壁在这个大模型生态当中，面壁的生态位是什么？
李大海：面壁跟DeepSeek不一样的地方是，我们是一家聚焦在端侧模型的公司，用终端的算力，在不依赖网络的时候就能完成算力，就能完成用户的推理的动作，去实现用户的需求。所以简单地说，DeepSeek的模型是在云上去处理用户的请求，面壁的模型是在终端上处理用户的请求，那终端跟云端有什么差别？终端上的算力是有限的。那同时，终端上离用户最近。所以终端上，可以去更好地去处理用户的个性化的那些请求。
刘晔：你觉得在团队最早期的这个组建，包括发展的过程当中，面临的最大的挑战是什么？
李大海：我们是在2023年的时候，也跟大家一样都去做云端的模型，但是我们就在想，百模大战里面这么多的模型，大家同质化都差不多，最后怎么脱颖而出？我们的优势，我们的差异到底是什么？然后我们就想到了一个词叫“高效”，那“高效”背后到底是什么？我们又更深入地去想这件事情，然后就把它拆解成了一个叫知识密度的概念，就是当我同样数量的模型的参数，如果智能水平越高，那它的知识密度就越高，为什么这个概念重要？因为参数量背后其实代表的就是我去做推理的时候，或者说我们大模型去做计算的时候所需要的功耗。
刘晔：所以这个“高效”的背后才带来低成本的可能性，那从这个“高效”又怎么到了端侧？
李大海：我们会看到端侧的模型有很大的发展空间，有很多应用场景是可以落地下去的。那我们先人一步看到它，我们先去布局，就有我们的战略的空间。
刘晔：所以黄总您怎么来看待李总分享的，面壁的他们在寻找这个战略路径当中，他们的一种方法？
黄伟强：不管是DeepSeek也好，还是面壁也好，我觉得创新特别在AI这个领域是很重要的。但他们的创新，刚才李总讲了一个很重要的事情，就是说我是在不断做的过程当中再来找创新的路子，这个是对的。因为很少有个企业家跑上来说，我就想做这个东西，然后我一辈子就做这个东西，我什么都不改，一定是说我边做边看，然后边生存边创新，是这样一个模式。所以说大家百模大战，都想往那边靠，都在往那边走，但走的过程当中会发现，譬如说我们现在原来这种大模型的这种算力，对这种芯片的要求，这种算力的要求是极高的，花钱也是很多的，但见效，又不是那么快，那作为一个初创企业来说，怎么生存？人家投资到我这里，我得有效果，那这个就是很重要的一个驱动因素。
刘晔：但其实有的时候在这种天然的资源禀赋没有那么富饶的情况之下，他会倒逼我们中国的创业者去怎么用我的智慧，用我的方法来去解决这个问题。
李大海：有时候限制条件会成为倒逼创新的一个非常重要的力量。
端侧大模型如何赋能千行百业？
根据《生成式人工智能应用发展报告（2024）》，我国已经初步构建了较为全面的人工智能产业体系，相关企业超过4500家，核心产业规模已接近6000亿元人民币。从智能制造到智慧医疗，从自动驾驶到智能座舱，人工智能正以多样且深入的方式，重塑着不同行业的运作模式与发展格局，未来，如何将人工智能运用到千行百业，探索更多的商业落地场景，成为了当下的关键议题。
刘晔：黄总，我们都说中国拥有庞大的工业的基础，那么在您看来这样的一个产业的环境。对于像面壁智能这样的大模型的企业来说，它最大的机会和挑战会在哪里？
黄伟强：主持人讲的一点没错，我们的工业基础极其庞大，但在这个工业基础里面，我们首先看到第一点是说我们的这个工业基础的智能化，其实还方兴未艾，刚刚起步，所以说潜力是巨大的，这个是想我想讲的第一点。第二点，因为刚才讲的面壁也好，DeepSeek也好，我们毕竟都是面对C端的，就是用户端的，包括它的端侧，在汽车也好，在手机也好，在眼镜也好等等的这些AI的应用，已经很磅礴了，也做的很不错了，但是这些应用怎么在我们工业里面能够带来收益，这个也是也现在是一个很大的问题。因为就像这次DeepSeek出来以后，我碰到的企业家基本上就第一个都会问一个问题，说DeepSeek出来，你们给我们一些建议，我们怎么来用到这个软件或者这个这个工具。
那现在我们回过来看，像刚才来讲李总他们这个产品，比如说你们的AI眼镜，比如机器维修的时候，如果能够有AI的眼镜能够帮到我，看到机器的问题，能够马上给工程师提出这个解决方案，这个是很不得了的事，但是有些问题确实是比较难的，就是我再举一个很简单的例子，看看李总您的看法，我有一个企业是生产制造全流程的，全自动化的，他们生产线上都是全自动化，包括送原材料到生产线都是机器人，这个他都实现了，但他老总问了一个很简单的问题，他说我生产线上一天要有这种结构化数据和非结构化数据，包括这种摄像头监控7万多条数据，我就问简单一个问题，我7万多条数据，我怎么能够达到两个目的：生产效率的提升；产品质量的提升。就这么简单一个问题，这里面怎么来解决它的工业化的这种垂直的、个性化的需求，这个我觉得是一个巨大的市场。
李大海：其实面壁，我们的端侧模型最早引起全世界关注的，就是我们端侧的多模态模型，就是通过端侧模型去感知外界的图像，然后去理解它。所以刚才黄总您提到那个场景里面，就通过图像去判断这个产品好不好，这个是有落地的空间的，但要想在全流程里面去做这么复杂的协同，这可能就需要更多的、各种各样的AI共同在一起才能做到的。所以，通常来说，我们现在的这个AI，它还是一个单独的个体，我们认为未来AI之间的协同产生群体效应，是能够做出更好工作的一个二次涌现，我们也会比较期待那样的这个场景的产生。
国产大模型如何避免恶性竞争？
2025年《政府工作报告》提出，要持续推进“人工智能+”行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大模型广泛应用。相比去年，今年的报告更加侧重于人工智能的终端应用以及场景培育。未来，大模型企业如何在政策引领下分赛道发力，避免同质化竞争，实现从技术突破到规模化落地，让人工智能大模型真正成为普惠性技术？
刘晔：黄总，目前全世界的这个大模型，其实还处在一个相对来说群雄逐鹿的这样一个阶段，所以您觉得未来的这个行业的格局会发生什么样的变化？
黄伟强：我觉得这个是一个很好的状态，即使有竞争，但其实相互的竞争也会促进这个时代的发展和不同企业的成长，我相信这个态势应该会在未来的5年、10年里面都会有，但随着这个模式的成长，可能会有两个方向，一个方向就是在C端的这种AI的应用，还会呈现多模态这种，百花齐放的情况存在。但是在商业端的应用可能会有收敛，比如说刚才您谈到的那个工业制造，很有可能到最后它会是一个融合和集成的过程，你有这个东西，另外一家有这个东西，就是他会把大家的东西会融合贯通，一定会逐步形成一个大模型。
刘晔：接下来我想请李总给我们介绍一下目前在端侧大模型的这个生态当中接下来会是一个什么样的竞争格局？
李大海：其实端侧，是一个相对来说更蓝海一些的一个场景，就是大家更多的注意力现在还放在云上，整个端测，它是一个大的一个概念。这个概念背后其实有非常多的不同种类的终端设备。那这些终端设备厂商，都非常关注端侧模型，他们也会或多或少地参与到端侧模型的研发里面去。所以这个生态，还是一个蓬勃发展的一个生态，万物竞发。面壁，希望能够成为端侧模型应用的这个场景里面的基础设施。这是我们对自己的一个定位。
刘晔：中国的大模型企业如何去避免恶性的竞争，能够去实现一个良性的合作共赢？
李大海：整个行业的发展的过程中，这有很多同质化企业，最后能活下来的是少数，我觉得这是一个客观规律，面壁要做的最重要的工作是要去思考自己，避免成为这样的一家昙花一现的公司，这是我们自己要有紧迫感的地方。
那另外一方面，我们也相信，因为大模型其实是第4次技术革命的内驱的发动机，所以在这样一个大的产业浪潮底下，只要真的能够给行业里面有所创造价值，这个公司其实就能活得很好，其实是有大量的机会的。那长期来看，其实AGI作为一个山的顶峰，其实我们要爬到那个山上去，其实有很多不同的路径，我们认为端侧也是路径的其中的一种，面壁要在这条路上能够真正的把路给趟出来。
黄伟强：刚才，李总其实讲了很重要的一点，就是肯定有生存的，也肯定会有死的。那很重要的一点就是在产业这一块，其实刚才李总讲的很好一点，就是各自的企业要找到自己的定位，尽量避免红海竞争，这个是每个企业都这样想，就像行车一样，大家都应该有自己的道路，但是如果产业的一些布局不是那么合理的话，就换句话说，这个行车道没画的特别清楚的话，一定会撞车，这是不能避免的。作为产业来说，我觉得在区域，每个城市、每个地区，包括在行业这里面，其实都有可以来做规定或者做产业规划，不要做重复投资，在差异化布局这一块我们要有引导，包括国家政策的引导，包括投资的引导，我觉得这个还是很重要的。
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