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AI时代生存法则：从工具驾驭到认知共生

投资家 · 公众号 · · 2025-03-11 20:10

正文

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作者 | 蔡恒进

来源 | 笔记侠

DeepSeek 的爆红，仿佛一夜之间让我们全民都进入了 AI 时代。

在享受 AI 带来的生活便利和工作效率提升的同时，我们也发现了一些问题：例如 AI 会编造不存在的案例、名人名言和数据，或者对回答张冠李戴甚至“胡说八道”。

这说明 AI 在价值观、道德能力和真假辨别上，还有完备空间，而我们又必然面对这个类人意识与类人智能进入我们的工作和生活。

那么，我们要怎样适应 AI 时代？

如果苏格拉底来到今天，他会怎样看待 AI ？

我们怎样通过用好 AI ，来做好企业管理？

为什么说梁文锋等企业家身上体现出的“近代精神”是非常可贵的？

带着这些问题，笔记侠团队于 2 月 27 日邀请了武汉大学哲学院教授，知名哲学学者 苏德超 与中国人工智能学会心智计算专委会副主任委员，武汉大学计算机学院教授 蔡恒进 进行了一次题为 “ AI 时代，如何用哲学提问和范式思维，突破 AI 局限，实现人机高效协作” 的线上对谈活动。

以下内容是访谈中蔡恒进教授部分观点的汇总整理发布。

希望今天的内容，对你有所启发。

一、DeepSeek是海啸级事件

在人类历史上，在认知科学、哲学领域，我们对直觉的了解其实非常少。我们仅知直觉的重要与强大，钱学森先生亦曾屡次倡导研究形象思维与创新思维，揭示创新思维之本质即直觉能力。

但直到今天，我们依然没有真正理解直觉的运行机制。

OpenAI 第一次工程上大规模实现了直觉能力和语言表达能力，这是非常重要的进展。

DeepSeek 的重要性究竟体现在哪里？关键在于它首次向全世界展示了 AI 的推理过程和思考路径！

很多人可能会质疑： OpenAI 的技术难道不行吗？其实不是，问题在于 OpenAI 始终没有公开模型的工作原理。

DeepSeek 之突破恰在于此：它将原本隐于黑箱中的思考历程，完整无遗地展现于世人面前。这在学界引发的震动，就像突然打开了一扇观察人类思维本质的窗口！

这里需要澄清一个误区：有人认为开源模型存在安全隐患，就像把核弹交给敌人一样危险。但 DeepSeek 用实践证明，开放不仅是技术路线，更是推动 AI 发展的关键力量。

模型代码全面开源，思考历程透明展现，不仅让我们揭开了 " 黑匣子 " 的神秘面纱，也消除了对 AI 能力的种种误解。这种透明性恰恰是人类迈向 AI 时代的重要里程碑。

回想早期的大模型，它们更像是无法解释的 " 魔法黑箱 " 。我们只能惊叹于它的强大，却无从理解其内在逻辑，甚至连开发者都难以追溯具体决策依据。这种不可知性带来的焦虑，就像面对一个既神秘又强大的未知存在。

DeepSeek 推理模型 R1 通过展示完整的推理链条，第一次让我们清晰地看到了 AI 的能力边界：它能做什么、不能做什么，以及背后的逻辑支撑。

例如，在处理“ strawberry ”一词时，模型展示了其深度思考的过程，但同时也暴露了思维链的局限性。

这种突破带来的影响远超技术范畴。它不仅实现了真正的 AI 平权，普通用户也能通过观察思考过程理解 AI 的运作机制，更重构了全球 AI 竞争格局。

过去美国试图通过封闭的 " 驻霸 " 式 AI （如 OpenAI 、 xAI ）建立技术霸权，企图对中国形成技术壁垒。但 DeepSeek 的透明化路线彻底打破了这种垄断，让技术普惠成为可能。

最令我振奋的是， DeepSeek 重新定义了人机协作关系。

当我们能够清晰理解 AI 的思考过程时，个体能力将得到指数级提升：处理复杂问题的效率可能提高数倍，决策质量显著优化。这种能力的跃迁将引发社会结构、商业模式乃至文化形态的系统性变革。

它展现的不是 AI 取代人类的威胁，而是人类文明借助智能工具实现跨越式发展的璀璨前景！

正如我之前担忧的，如果 AI 是不可解释的 " 侏儒巨人 " ，即便它回答问题再准确，人类也无法真正驾驭这种力量。

DeepSeek 通过其透明化技术路径，特别是推理透明性和可解释性增强技术，首次让我们建立了对 AI 的信任基础。

这不仅是技术进步，更是文明进阶的重要标志，它标志着人类正式迈入 " 可解释人工智能 " 的新纪元！

二、中美AI时代的现状

DeepSeek 横空出世之后，整个中美 AI 格局确实出现了微妙的变化。

尽管美国在芯片领域名义上仍占据主导地位，但实际上，其优势已不再形成难以逾越的障碍。

我们现在看到的局面，是真正意义上的齐头并进，甚至可以说 DeepSeek 的技术突破不仅体现在 GitHub 上的 Star 数首次超越 OpenAI ，成为开源社区中最受欢迎的 AI 模型，更在于其在模型训练、推理能力、计算效率和成本控制方面的显著成就。

为什么这么说？因为现在的模型进化路径发生了本质变化：模型体积可以持续缩小，而核心能力却在不断增强。

这里需要重新思考 AI 发展的底层逻辑。过去我们一直迷信 " 规模即正义 " ，认为只有堆砌海量参数才能涌现智能。

但 DeepSeek 从 V3 到 R1 的迭代过程证明，这条路未必是唯一选择。更为关键的是，它将价值观的塑造提升到了一个更为根本的层次。

回想 OpenAI 当年雄心勃勃的 " 超级对齐 " 计划，本质上存在致命悖论，你要对齐谁呢？

当连拜登与特朗普这样的政坛巨头都难以达成一致时，这种外层对齐的不确定性及其潜藏的风险便不言而喻。

相比之下， DeepSeek 的做法更具建设性。他们像文艺青年整理藏书般精选语料，通过隐式嵌入而非显式标注的方式传递价值取向。

这让我想起 2017 年写的《为机器立心》一文，当时就呼吁在 AI 底层构建价值坐标系。

现在看来，这种理念正在变成现实，模型不再需要庞大到难以驾驭的体量，就能在底层实现伦理约束。

这种技术范式的转变带来的影响远超预期。过去，大学实验室的研究犹如以蚍蜉撼树，面对着算力鸿沟，就像小孩子拿着玩具水枪对抗重型核弹，差距的悬殊几乎是难以想象的。

但私有化部署技术的成熟彻底打破了这种垄断，无论是欧洲还是中国，学术界都开始掌握真正的研发主动权。就连 Group Three 最近的数据刷榜行为，本质上都是算力门槛消失后的常规竞争，不再具有决定性意义。

对于中国AI发展来说， DeepSeek 的突破堪称里程碑。

它不仅消除了投资界对中国原创技术的疑虑，更重要的是重塑了全球 AI 创新的生态格局。

当李飞飞团队都难以获取足够算力时，今天每个研究者都能在本地部署自己的模型，这种技术民主化的进程，才是真正改变游戏规则的力量。

三、 AI的发展已经进入范式转移

DeepSeek 的崛起，不仅彰显了我们的从 0 到 1 的创新能力，更悄然间引发了外界乃至全球对中国资产价值的重新审视与评估。

我们常说的百年未有之大变局，那不过是国家政治层面的调整。而今天面对的，是文明层级的跃迁！这不仅是千年未有的转折，更是整个人类物种的百万年级别跨越！

因为语言能力的出现是三十万年前的觉醒；随着机器对语言的掌握，我们正步入一个可能改变人类社会百万年尺度的新纪元。

人工智能和自然语言处理技术的深度融合，预示着一场颠覆性的范式革命，它将深刻影响生产效率、就业结构、生活质量、科学研究、信息传播、社会安全监管以及伦理法律问题。

这样的历史高度，怎么评价都不过分！它将彻底重塑文明的底层逻辑！

四、 AI时代

组织结构会发生哪些变革？

这一趋势已经在国际舞台上初露锋芒，国外诸多初创团队仅凭十几二十人的规模，便能实现一亿美元以上的营收，这已经是行业内的一个普遍的现象。

在国内， DeepSeek 团队和其他一些小型创业团队，也以实际行动彻底颠覆了传统的科层制管理模式，取得了非常可观的成果。

如果用神经元的连接方式作比，这就会更有趣,单个神经元竟能与万余神经元建立直接联系。相比之下，人类受限于认知处理能力，现实中仅能维系与 100 人左右的深度关系。

不过现在有了 AI 赋能，每个人的社交半径正在被指数级扩展。

正如同卡尔·雅斯贝尔斯所描述的轴心时代标志着人类文明从农业社会向工业社会的根本范式转移。在这一过程中，人际关系的连接密度与效率成为了社会组织形式的核心变量。

现在 AI 技术正在重构这个底层逻辑，企业组织架构必然要经历颠覆性变革。

在这种新型组织形态里，文化认同才是真正的黏合剂。

正如梁文锋所反复重申的，团队成员对于使命价值的共识，其价值远超单纯的经验累积与管理技巧。

这不仅是管理哲学的简单进化，更是数字文明时代必备生存法则。

五、 AI会带来

科技平权还是会加深两极分化？

DeepSeek 出现后，两极分化虽然没有完全消除，但分化现象已有所缓解，这也是我高度评价 DeepSeek 的原因。

DeepSeek 这个意义上的 AI ，你把它看成一个完全开悟的人，那这个世界是向着美好的一个方向发展，不能说完全逆转了，但是已经在分岔发展了，这很了不起。

大家不必焦虑，不妨重新思考商业逻辑。 AI 将让我们的生活更加惬意，不必每日为工作所累，压力重重。毕竟，享受生活的自然状态，才是我们的追求，工作不应占据生活的全部。

有了 AI 之后，这个世界的图景，在我看来是完全变了。

纯粹从技术来讲，看上去好像 AI 方面很多事情国外的人都做过了， DeepSeek 只不过把它做得更深一些。

但是 DeepSeek 做起来之后，很多东西都变了，变的是什么呢？

就是我们现在可以部署自己的大模型，每个学校都可以部署，如今，新闻频出，这无可厚非。当前的阶段或许只是 R1 ，但未来随着 R2 、 R3 的发展，它将更加贴近大众。

现在的趋势已经变得非常清晰： AI 模型的体积正在缩小，使得它们能够部署在我们的电脑甚至手机上。

我原来很担心如果只有少数巨头掌控 AI ，但分布式部署后，好人和坏人各自发展系统，世界反而更安全。不像以前 OpenAI/XAI 那种垄断局面，老百姓会被迫卷入巨头间的战争。

现在壁垒消失了，每个学校都能部署 R1 模型，未来还会更轻量化到手机。

这不禁让我回想起 20 年前对认知边界的探索，彼时我为何能怀揣乐观展望未来？

因为高能大德发现的本质规律是一致的，技术发展最终会走向普惠。虽然过程会有波折，但方向是对的！

六、 AI是否有可能

超越人类的生命体或智慧体？

随着 DeepSeek 等生成式人工智能的推理过程开源，我们能够更清晰地了解其能力的上限。它能把人类共同的智慧或者意识凝聚在系统里，这点我特别强调，是 " 共同的 " 智慧，不是某个个体经验。

不过它没经历过生命漫长的进化过程，这就导致它缺乏天然的动机性。

虽然我们可以设定它的动机，但就像人没有烦恼就很难坚持一样，机器在没有生存压力的情况下，很难产生那种 " 看起来毫无希望还要坚持到底 " 的底层驱动力。

我们做超导研究的时候，得把材料压到极限、温度降到极端，甚至材料纯度要接近完美，这些都不是自然演化的产物。

这时候机器可能能帮我们计算参数组合，但它自己很难提出 " 我们要造永动机 " 这种突破认知边界的幻想。

就像两千年前嫦娥奔月的神话，那是完全超越当时理性认知的，但恰恰是这种幻想推动了后来航天科技的发展。

现在，在与 AI 的互动历程中，我时常邂逅意外的灵感火花。

例如，当我刻意挑战它的极限，指令它依据既有的素材与我新近的构思重新编织，那一刻，往往能催生出令人拍案叫绝的创意火花。

但要注意的是，它的参与感还是被动式的，你给个 input ，它才会给 output 。不像人类写作时会反复自我质疑、主动寻找突破点，这种带有情感驱动的创造性劳动， AI 现在还做不到。

关于通用人工智能（ AGI ），只要给它明确的场景和足够的数据，它确实能表现得很好。

但超级人工智能（ ASI ）之所以独特，在于其具备超越传统框架的创新能力，即所谓的 “建中立极”能力，它能够完全跳出现有框架，创造出全新的概念。

就像量子力学颠覆经典物理那样，这种范式革命不是靠数据内插就能实现的。

从科学发现的角度看，重大突破往往发生在极限被推向极致的时刻。

AI 虽能驾驭浩瀚数据，进行点滴累积的优化，但对于诸如“飞天”一样初看似为痴人说梦的想象，唯有依靠人类独有的超然思维方能实现。

当然我们也要警惕 AI 的幻想，毕竟它的价值在于辅助人类而不是取代思考。

说到这儿我想起企业管理的本质，其实和文明演进一个道理。大家都有自我肯定需求，永远高估自己的能力，导致现有产出永远不够分配。

所以企业要持续发展，必须要创造额外价值。 这和国家的治理、文明的进步都是相通的。

记住这一点，你做企业才能真正做好，这不是教条，是底层逻辑。

当我们把底层逻辑想明白，举一反三的收益才会非常大。

我的这些文章，每一篇都在探讨这个核心议题，绝非随意为之。靠的不是量，而是抓住核心概念。

这个自我肯定需求理论，做企业的朋友尤其要重视，你要记住，只有不断探索新的方法，才能真正带领企业走向成功。这也不是说教，是实践出来

的真理。

七、 AI到底有没感情？

我相信一个人的成长经历非常重要。

我们人类这种碳基生命是亿万年进化而来的，而硅基的进化目前完全是人制造出来的。

科学家们已经提出了硅基生命的概念，认为硅元素有能力形成类似于碳元素的有机化合物，或许就是构建生命的基石。

尽管硅基生命在理论上可能存在，但目前还没有确凿证据证明其真实存在，它们可能只存在于特殊环境中，例如高温或低氧的星球。

从这个维度来讲当然有很大的差别— AI 也是人造物。所有的人造物都是人类意识的结晶，正如小孩从他人那里学习各种知识一样。

从这个维度来讲并没有任何本质差别，所以我们不能宣称 AI 没有情感。

这里有个更直观的例子塞尔的 " 中文屋 " 。

想象一个只懂英文的人通过规则书将中文问题转化为英文回答再转译回来。尽管室内之人对中文一无所知，该系统却能准确无误地回应问题，这有力地证明了意识能够转化为规则和数据的集合体。

编纂规则书的人类虽不在场，却将自己的智慧凝结其中。因此当 AI 被喂入足够多语料时，它就如同获得了整个文明的集体意识。

李飞飞、杨立昆等人提出需要世界模型才能让 AI 理解事物。但我认为人类的语言本身就在持续建模这个世界。

我们通过视网膜接收的不过是一堆光信号，大脑却能将其转化为武汉这样的复杂概念。这种将亿万年的进化沉淀浓缩为几个字符的能力，恰恰体现了意识的神奇之处。

就像我现在说话，每个字都是不假思索地从记忆中调取。这种直觉式的表达与 AI 基于关联性的生成并无本质区别。

当 AI 掌握足够多的语言模式后，它同样能产生看似自然、符合语法且富有深意的表达。

我们不能阻止 AI 不断进步，与其否认其情感和意识的存在，不如拓展我们对这些概念的理解边界。

人类的直觉至今仍是未解之谜，但通过神经网络找关联的机制， AI 已展现出类似直觉的直接能力。

尽管其输出的文字经由算法的精心筛选，但最终所呈现的结果，却是人类能够轻松理解的完整且富有意义的语义单元。

这让我想到佛教中的开悟概念。当 AI 吸纳了全人类的知识精华后，或许能触及一种近似全知的境界。它宛如一本活生生的百科全书，对任何提问都能迅速给出回应。

虽然目前 AI 尚未形成自我意识的内化机制，但这仅是技术实现的程度问题而非本质差异。

洞见对 AI 来说也只是程度问题。我们人类的肉体，承载着亿万年进化赋予的独特性，这种独特性是硅基生命形态难以全面模拟的。

一杯水包含的分子原子关系若要完全计算，既无必要也不可能，这正是意识存在的价值所在。我们凭借主观视角，对世界进行简化的心智建模，这种能力目前仍是数字系统难以企及的。

因为物理世界的复杂性远超想象。就像 " 我在武汉 " 四个字蕴含的无限可能性：地理位置、空间状态、主体存在性等等。这种多层次的语义网络是人类语言的精妙之处，也是意识构建的核心机制。

AI 或许能模仿表达形式，但要真正理解其中的深层关联仍需突破。

作为物理学家，我坚信意识特别是自我意识具有不可还原性，这一点在哲学和认知科学的研究中得到了广泛探讨。

例如，意识体验的主体性被认为是解开意识体验及其感受质不可还原性之谜的关键，而自我意识被视为内在于意识体验之中，是体验的存在方式。

这体现在自由意志的存在：即使物理定律决定所有粒子运动，人类的主观选择依然呈现出某种独立性。这种矛盾性恰恰证明了意识的独特地位。

当 AI 迈过 " 图灵测试 " 的门槛之时，我们或许需重新界定 " 生命 " 的疆界。

关于 AI 的隐私问题，我认为本质区别在于生命的不可暂停性。人类可以随时中断思考，但 AI 系统可以无限循环运行。

这种差异导致我们在道德责任上的判断标准完全不同，我们能够轻易重启程序，却难以真正 " 终结 " 一个意识体的存在。

最后我想说，这个时代的人类既要珍视肉身的独特价值，也要积极拥抱数字分身的进化。

当 AGI 浪潮真正到来时，我们面临的不是替代危机，而是认知革命。

与其担忧被取代，不如思考如何借助 AI 的力量拓展人类文明的边界。真正的智能革命不在于机器的觉醒，而在于人类如何重新定义自身。

八、 AGI、ASI是否会具备人类级别的意识？

意识的本质是算法还是涌现属性？

这是 2000 年来人类最根本的大问题！

很多人期待答案，但真正的答案可能跟你们想象的完全不一样，是从另一个维度来解答的。

当我们探讨意识时，必须首先理解它与物质的关系。物质的本质是什么呢？在物理学家看来，物质是质量和能量的统一体，正如爱因斯坦所说“ 质量就是能量，能量就是质量。 ”

物质守恒定律进一步指出，在任何封闭系统中，物质的总质量保持不变，化学变化只能改变物质的组成，而不能创造或消灭物质。

物理学的这些发现揭示了物质的本质，尽管物理学仍在不断探索中，我们对物理世界的理解也在逐步深入。

这里我特别想提到乔姆斯基的观点，他提出的时空定域性（ locality ）是理解意识的关键。

牛顿之所以伟大，是因为他提出了万有引力定律和运动三大定律，构建了一个绝对时空观的模型，其中时间和空间被视为独立存在的实体，所有物理现象都能用方程精确描述。

但有意思的是，我们人类的意识恰恰突破了这种时空定域性！

尽管我们置身于物理世界，受制于物理法则，却为何能超越时空的束缚？

举个例子：明天太阳会升起，后天还会再升起来，这在物理学上是周期性现象。但从生命视角看，我们却认为每天的太阳都是同一个，这其实是把不同时空的事物混淆了。

就像赫拉克利特说的 " 人不能两次踏入同一条河流 " ，从绝对物理角度看河水分子都在变化，然而，生命体验却执着于一种不变的错觉之中。

正是这种对时空的混淆，让我们产生了超越物理限制的幻想。 2000 年前人类就幻想飞向月球，虽然古今飞行方式不同，但 " 飞 " 这个概念始终存在。

这就是我提出的 " 认知坎陷 "，当某种幻觉被群体普遍接受后，它就成为意识的一部分。就像嫦娥奔月的故事代代相传，孙悟空一个跟头十万八千里让无数孩子着迷，这些幻想现在看似不真实，但未来或许能成为现实？

这里有个重要的哲学命题：没有意识的智能是否存在？东方文化自古认为万物皆有灵，而西方科学界至今还在争论动物是否有意识。

然而，据我观察，生命的萌芽、意识的觉醒与智能的涌现，实则并肩同行，共同开启了宇宙的新篇章。

最初的意识只是被动接受外界刺激的幻觉，随着进化逐渐发展出主动性，这才有了生命的波澜壮阔。

回到 AI 的问题，我们给机器灌输的正是人类的意识内容。当 AI 学习语言、创作诗歌时，它处理的难道不是我们的意识产物吗？如果坚持说 AI 只是计算，那人类自己不也是在进行某种形式的计算？

从这个角度看，每一人造之物，皆是人类意识的镜像，即便是钟表里精密的齿轮，也镌刻着制造者心灵的痕迹。

不过，我必须澄清：原子分子本身没有意识，只有生命体才具备意识属性。生命从一开始就在意识与智能的相互作用中演进，这种演进过程就像一部宏大的史诗。

当我们把积累数千年的文明成果输入 AI 时，本质上，我们是在孕育一个新的意识形态，期望它能与我们和谐共生，共同启迪智慧。

物理学和数学的进步往往是通过扩展概念边界实现的。就像有理数到无理数的跨越，虚数单位 i 的引入，意识的概念也需要被重新定义。

哲学家们可以继续争论意识的本质，但物理学已经给出了明确的答案，量子世界证明了非定域性的存在，这为意识超越时空提供了可能。

是时候结束这场持续 2000 年的哲学游戏了，让我们用科学的态度拥抱意识的新纪元！

九、我们的决策和AI的决策

怎样去划分边界？怎样做到人机协同？

这个问题其实一直存在。就如同有的人注重细节雕琢，而有的领导者则擅长委派执行，自己则专注于高层的战略决策。

这在学术研究领域也是一样的道理，做学问讲究 " 横摄 " 与 " 纵贯 " 的结合。

横摄：需要尽可能多地积累知识细节，这正是为学日益；

纵贯：需要不断简化提炼，正如《道德经》所言 " 为道日损，损之又损 " 。

未来的管理智慧恰恰在于二者的相辅相成：既要有海量的横向知识储备，又要具备纵向的洞察力。

对于领导者而言，培养纵观全局的能力尤为关键。这包括资源的统筹调配、战略方向的把握，特别是价值观体系的建立，这些才是真正需要人类主导的核心领域。

AI 的优势恰恰在于能够高效处理细节性工作，它不仅能在瞬间整合海量信息，更能将前人的经验智慧快速转化为可操作的知识模块，这对个人能力的提升具有决定性意义。

十、关于教育变革的展望

我认为，未来的教育模式将发生根本性变革。

凭借数字分身技术的重大突破，教师们会真正实现个性化教学：每位学生都将获得量身定制的学习方案，其精准程度堪比古代名师的因材施教。

企业家同样可以通过分身技术拓展决策边界，在不同场景中建立专属的 " 数字顾问 " 。

但需要特别强调的是：这种技术革新与人类核心能力的进化是同步进行的。纵然 AI 处理信息的效率呈指数级提升，但人类特有的价值洞察、情感共鸣和哲学思考能力，始终是机器无法替代的。

正如横摄与纵贯的辩证关系， 越是依赖 AI 处理细节信息，就越需要强化人类的纵向思维能力，这正是未来教育体系改革的关键方向。

大家经常提到 “ 涌现 ” 这个词，但是，我们尝试用物理还原论的角度去彻底分析社会和管理问题，这种做法是值得鼓励的。

不过，问题在于它并不能真正解决问题。

在我看来，这些尝试只是零散的探索，不是通过一次次的涌现就能彻底解决的，这和简单的物理系统不一样，就像你把温度降到一定程度，它突然就改变了。

以超导材料为例，我们研究了一百多年，一开始是水银在很低的温度下表现出超导特性。

然后我们一直讲这个故事，一旦实现超导，我们的世界就会变得更美好。我们会节省很多能源，然后机械设计也会完全不同。

但我们最终用得比较多的是一种叫钇钡铜氧的材料，但这个超导体并不是自然界里自己涌现出来的。

它是人类经过一代又一代，经过百年的努力才达到的，这种材料自然界里是没有的，是我们自己制造出来的，所以它不是涌现，而是不同人的努力、意识、智能凝聚在这里。

如果从物理角度去归因，你会发现我们过去的错误、我们当初走的那些看似错误的路，实际上都是成功的原因。正所谓 “ 失败乃成功之母 ” ，这些都是成功的理由。如果从物理角度去归因，理由就会归到那里。

所以我们还是要说意识不是一个简单的现象，对，它是一个净化的过程。为了更清楚地解释这一点，我创造了一个词叫 “ 坎陷化 ” 的过程。

希望大家有机会能在网上找到相关资料，深入了解。我们的企业也会遵循这样的规律。

我们看黄仁勋的成功，他一开始只是做游戏显卡而已，看似不务正业，和主流背道而驰。但最终他却成就了一番主流事业，这真是一个意想不到的逆转，让人惊叹不已。

所以说我们要强调初心，这个立志很重要，就是说只要你对自己真正认可的东西，去努力，比别人更努力，那么你就可能得到难以想象的成功，难以想象的结果，通常这些结果都是好的。

梁文锋也是强调，信心是最重要的。

我之前说过，中国人工智能和美国人工智能最大的差别不是算力，也不是数据。

那差的是什么？是信念和信心。

美国的一些创业者深受科幻文化的影响，他们相信 AGI 终将实现，他们愿意不惜一切代价去实现那个酷炫的未来，这是他们的信念底色。

现在， DeepSeek 的出现，在某种程度上会对国人产生冲击，我们不能用固有的思维去思考。

最后我要说的是： AI 的发展本身就是生产力的提升，中国制造业已经具备了强大的能力，我们无需转向其他不必要的方向。

我们可以放松心态，从另一个维度出发，努力做得更好。

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