独家对话刘知远：AGI 是一场技术理想与商业现实的「持久战」

这是一个与「朱啸虎们」相反的 AGI 叙事。

原标题：独家对话刘知远：AGI 是一场技术理想与商业现实的「持久战」
文章来源：AI科技评论
内容字数：20812字

面壁智能：AGI征程上的理想主义者

本文通过对面壁智能创始人刘知远博士的访谈，展现了这家公司在AGI发展道路上所经历的挑战与坚持，以及其独特的技术路线和发展理念。文章以DeepSeek的成功为背景，对比了中国大模型创业生态中两种截然不同的叙事：一种是追求快速商业化和高估值，另一种是专注于技术创新和长期主义。

1. 资本寒冬与技术理想的碰撞

面壁智能成立于2022年，其团队早期参与了智源研究院“悟道”项目，拥有深厚的技术积累和对AGI的深刻理解。然而，在2022-2023年大模型浪潮初期，由于资本市场对标OpenAI的狂热以及对差异化路线的认知滞后，面壁智能的融资并不顺利，错过了首轮红利。投资人主要质疑其商业化能力和技术路线的落地性。

2. 技术路线的差异化与持续演进

面壁智能最初致力于训练“平民版大模型”，强调高效训练，以更低的成本实现更强的性能。在经历早期融资困难和千亿模型落地挑战后，团队战略转向训练参数规模更小、但性能更强的端侧模型，这与当时主流的大模型研发方向有所不同。刘知远认为，大模型技术仍在快速演进，持续的技术创新才是核心竞争力，而不是简单的规模复制。

3. 持久战与速决战：AGI战略的思考

刘知远用毛主席的《论持久战》来比喻AGI的征程，认为AGI的胜利需要战略上的持久战和战术上的速决战。他强调战略定力，坚持长期主义，同时要在战术层面积极主动，选择合适的战场和时机，取得局部胜利，最终赢得战略上的成功。他认为，在众多团队都能实现GPT-4水平模型能力的前提下，面壁智能选择差异化竞争，专注于模型高效性和低成本。

4. 端侧模型的未来与AGI的终点

刘知远认为，端侧模型和云侧模型的技术体系是共通的，端侧模型的挑战更大，但也是迈向AGI的必经之路。他提出了“Densing Law”的概念，认为大模型能力密度在持续提升，小型化是未来的发展趋势。他认为AGI的胜利在于让高质量的智力普惠大众，就像个人电脑的普及一样，让每个人都能用得上、用得起AI模型。这才是真正的智能。

5. 人才培养与团队协同

刘知远强调人才培养的重要性，认为激发员工的潜力和动力比单纯挖角更重要。他认为清晰的战略目标和团队是高效协同的关键，这与他用《论持久战》阐述的战略思想一脉相承。

总而言之，面壁智能的故事展现了中国AGI发展道路上的挑战与机遇，也为其他创业团队提供了宝贵的经验和思考。他们的坚持与创新，值得我们关注与期待。

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作者简介：雷峰网旗下AI新媒体。聚焦AI前沿研究，关注AI工程落地。