這是一個與「朱嘯虎們」相反的 AGI 敘事。

原標題：獨家對話劉知遠：AGI 是一場技術理想與商業現實的「持久戰」
文章來源：AI科技評論
內容字數：20812字

面壁智能：AGI征程上的理想主義者

本文通過對面壁智能創始人劉知遠博士的訪談，展現了這家公司在AGI發展道路上所經歷的挑戰與堅持，以及其獨特的技術路線和發展理念。文章以DeepSeek的成功為背景，對比了中國大模型創業生態中兩種截然不同的敘事：一種是追求快速商業化和高估值，另一種是專注于技術創新和長期主義。

1. 資本寒冬與技術理想的碰撞

面壁智能成立于2022年，其團隊早期參與了智源研究院“悟道”項目，擁有深厚的技術積累和對AGI的深刻理解。然而，在2022-2023年大模型浪潮初期，由于資本市場對標OpenAI的狂熱以及對差異化路線的認知滯后，面壁智能的融資并不順利，錯過了首輪紅利。投資人主要質疑其商業化能力和技術路線的落地性。

2. 技術路線的差異化與持續演進

面壁智能最初致力于訓練“平民版大模型”，強調高效訓練，以更低的成本實現更強的性能。在經歷早期融資困難和千億模型落地挑戰后，團隊戰略轉向訓練參數規模更小、但性能更強的端側模型，這與當時主流的大模型研發方向有所不同。劉知遠認為，大模型技術仍在快速演進，持續的技術創新才是核心競爭力，而不是簡單的規模復制。

3. 持久戰與速決戰：AGI戰略的思考

劉知遠用毛主席的《論持久戰》來比喻AGI的征程，認為AGI的勝利需要戰略上的持久戰和戰術上的速決戰。他強調戰略定力，堅持長期主義，同時要在戰術層面積極主動，選擇合適的戰場和時機，取得局部勝利，最終贏得戰略上的成功。他認為，在眾多團隊都能實現GPT-4水平模型能力的前提下，面壁智能選擇差異化競爭，專注于模型高效性和低成本。

4. 端側模型的未來與AGI的終點

劉知遠認為，端側模型和云側模型的技術體系是共通的，端側模型的挑戰更大，但也是邁向AGI的必經之路。他提出了“Densing Law”的概念，認為大模型能力密度在持續提升，小型化是未來的發展趨勢。他認為AGI的勝利在于讓高質量的智力普惠大眾，就像個人電腦的普及一樣，讓每個人都能用得上、用得起AI模型。這才是真正的智能。

5. 人才培養與團隊協同

劉知遠強調人才培養的重要性，認為激發員工的潛力和動力比單純挖角更重要。他認為清晰的戰略目標和團隊是高效協同的關鍵，這與他用《論持久戰》闡述的戰略思想一脈相承。

總而言之，面壁智能的故事展現了中國AGI發展道路上的挑戰與機遇，也為其他創業團隊提供了寶貴的經驗和思考。他們的堅持與創新，值得我們關注與期待。

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作者簡介：雷峰網旗下AI新媒體。聚焦AI前沿研究，關注AI工程落地。