王坚院士：人工智能应该像纸一样便宜

作为浙江科技创新的“王牌军”之一，坐落于杭州城西科创走廊核心地带的之江实验室是举全省之力打造的非营利新型研发机构。正式挂牌至今近九年，之江实验室聚焦做一件事，即智能计算。

如何理解实验室明确聚焦智能计算？中宣部组织的“活力中国调研行”浙江站主题采访团近日走进之江实验室，中国工程院院士、之江实验室主任、阿里云创始人王坚对包括澎湃新闻在内的媒体表示，“计算依靠智能，计算为了智能。”通俗来讲，前者就是用智能的技术把算力搞好，后者则是计算的发展是为了做好人工智能。

实际上，王坚认为，智能计算的具体含义目前尚不能用一个简单答案回答，而这也是让他觉得有意思的地方。“之江实验室在第一天去做了一件可能今天大家不太清楚是什么的工作，正是因为这样，我个人觉得这才是真正意义上的创新。”

王坚同时提醒，大家在谈论科技创新的时候，普遍将之视作解决诸多现存问题的关键，但事实上科技创新自身也面临很大挑战，当前围绕科技的体制机制改革也印证了这一点。“人工智能有两个非常重要的属性，首先自身是科技创新一个非常重要的内容，同时因为人工智能出现了，使得我们原来意义上的科技创新的逻辑也发生了很大的变化。”

正因如此，再聚焦一层，眼下之江实验室的方向是探索智能计算本身对科技创新的影响。而科技创新范式的改变，最终将会影响到各行各业和社会发展。

王坚在这场采访中还强调了两点：其一，人工智能技术应服务于人，“先想清楚你要帮助谁，后面很多事情自然就会发生很大的变化，如果不能回答你能帮助谁，我的建议是再多想想”；其二，人工智能应该像纸一样便宜，“全世界任何一个角落都能用得起人工智能的时候，这个世界才真正发生了变化”。

中国工程院院士、之江实验室主任、阿里云创始人王坚。图澎湃新闻记者贺梨萍

何为人工智能人才？

人工智能领域蓬勃发展，人才竞争激烈程度如何？中国在这一领域又有多少人才“底气”？

王坚对澎湃新闻表示，“人工智能有很长的过去，但只有很短的历史。”某种程度上可以这样理解，只有最近这次公众普遍感受到的人工智能高潮，才是人工智能真正带来了变化。这也就意味着，以往所谓的人工智能人才并不一定契合当前的发展。

“在这么一个变革的时代，其实对人才的要求也非常高，人才可能也不像我们想象得那么静态，这是一个变化很快的事情。”王坚补充道，“原因很简单，因为人工智能还是一个相对新的事物，某种意义上讲，我们不能用一个固定的标准去认定谁是人工智能人才。如果一个人有足够好的基础，在变革的时代就有机会成为很好的人才。”

他同时谈到，我们的人才观需要适应人工智能这种技术变革，去激发非传统路径人才的创造力。

王坚以DeepSeek为例，认为中国具备本土培养人工智能人才的能力。

去年4月，美国胡佛研究所与斯坦福大学以人为本的人工智能研究所合作发布了一项报告，该报告通过收集DeepSeek团队2024-2025年间发布于arXiv平台的5篇论文的200余位共署作者的学术档案信息，对中国AI人才发展进行了分析，并提出了对美国的启示。该研究认为，中国已经建立起了一条强大的人才培养管道，完全依赖国内资源培养世界级AI人才的能力正在日益增长。

人工智能是普惠技术，开源是一定的

GPT-3到GPT-4，OpenAI从最初的非营利开源研究机构，转向了以商业化为优先的闭源公司。而就在近期，硅谷围绕开源的分歧已进入白热化状态。

王坚表示，开源是一件非常好的事情，当前人工智能比任何时候都需要它。“基础模型极其耗费资源，每个模型背后一定需要电力、能源、算力，今天看来，这样的资源不是每个人都能够负担得起。”一旦闭源，就意味着每个人都要花费同样多的物理资源来完成这件事。

其强调，当一项重要的技术要消耗大量自然资源的时候，“开放是唯一能让大家普惠地享受技术的方法。”

王坚补充道，对人工智能而言，一件非常重要的事情是，“当你开源以后有更多人用，它反过来会推动技术变得更成熟。”在全球大部分国家，甚至一些相对发达的国家都拿不出足够资源来训练基础模型的时候，“如果大家相信人工智能是普惠技术，应该去帮助解决更多的问题，我想开源是一定要做的，它不是一个选项。很高兴的是，中国在这方面带了头。”

其以此衍生到之江实验室当前做的事情，即让人工智能模型帮助世界上还没有能力做研究的人去做研究，内在逻辑相同。今天全球做研究也是不平等的，受限于经费投入、人才团队等因素。人工智能正在抹平部分劣势，使得研究的门槛降得更低，“在非洲，我们通过人工智能模型事实上帮助了很多人，他们以前根本没有机会去做很好的地球科学研究，今天他们有了机会。”

其提到的就是地学领域基础模型GeoGPT，这也正是实验室持续推动“人工智能+科学”、推动科研范式变革的探索实践。GeoGPT融合了深时地球数据与智能算法，具备文献解析与数据抽取、领域知识图谱构建、个性化知识助手、地质图识别与问答、科研创意生成等多项功能。这样一个为地学科学家量身定制的领域模型，已吸引上百个国家的数万名地球科学研究者使用，帮助该领域的科研人员提升研究效率。