在 AI 的进化之路上，我们是创造者，还是第一批被超越的观众？
当国产大模型 DeepSeek 以“ 国运级创新” 之姿点燃行业热议后，由 CSDN 特别策划的深度对话栏目直播“AI 进化论”，便致力于在喧嚣中探寻技术革命的真实脉络，在 CSDN 视频号矩阵吸引了超 50 万人观看，引发企业高管、学者、技术专家等行业人士的强烈共鸣。
历经十场与顶尖学者、产业先锋的深度对谈后，我们迎来了这场跨洋的重磅对话——“ 硅谷精神之父”、《失控》《必然》《2049：未来 10000 天的可能》 作者凯文· 凯利 （Kevin Kelly）。
与这位曾深刻影响中国一代互联网开拓者的“ 先知” 对谈的，是同样在“AI 进化论” 中贡献了数场精彩思辨的 CSDN 高级副总裁、Boolan 首席技术专家、全球产品经理大会 （PM-Summit） 发起人李建忠。他带着对当下 AI 技术、产品和生态的深度思考，与凯利展开了一场关于未来一万天的碰撞。
李建忠对话凯文· 凯利 （KK）：AI 产品之进化与颠覆
李建忠，CSDN 高级副总裁，奇点智能 （Singularly Intelligence Research） 研究院院长，全球机器学习技术大会 （ML-Summit） 创办人。对人工智能、产品创新、软件架构有丰富经验和深入研究。近年来主要研究以⼤语⾔模型为主的⼈⼯智能⽅法，提出科技创新的“ 范式转换立方体 ParaShift Cube”，相关研究和演讲引起业界强烈关注，为包括世界五百强在内的多家企业提供人工智能与创新战略咨询。
凯文· 凯利（Kevin Kelly， 江湖称 KK） 有“ 硅谷精神之父”“ 技术先知” 之称，是世界著名科技杂志 《连线》 的创始主编，30 年前，他曾预言云计算、物联网、虚拟现实、共享经济、虚拟货币等技术。他的代表作品 《失控》 等曾影响包括马化腾、张小龙等中国一代互联网创业者。
以下是这场对话涉及的十大主要话题：
对话一：AI 的人机交互、单一设备 VS. 多元设备
对话二：AI 的路线之争、通用智能 VS. 专用智能
对话三：AI 之哲学思辨、“ 异人智能” 与人类智能的差异
对话四：AI 的创新 VS. 人类的创新
对话五：Agent 的生态与入口之争
对话六：AI 时代的操作系统
对话七：AI 变革内容创作与内容消费、超级内容 App
对话八：AI 时代的创业公司、巨头的“ 创新者窘境”
对话九：人形机器人 VS. 专用机器人
对话十：AI 时代的组织变革
这场对话，不仅是对未来的预言，更是对当下 AI 路线的思辨。凯利的回答一如既往地犀利尖锐，展现了他对互联网和智能世界的深刻洞察力。
一、AI 的人机交互、单一设备 VS. 多元设备
李建忠：在您的新书中，您提出“ 镜像世界 （Mirror World）” 将从根本上改变人机交互。我也曾在全球产品经理大会 （PM-Summit） 上分享过，AI 为我们带来了三大范式变革：计算范式、开发范式和交互范式。其中人机交互范式变革对普罗大众的生活和未来的产品影响最为深远。
您预测 25 年后，智能眼镜将取代智能手机，成为我们最主要的个人设备。但回顾历史，很多智能眼镜产品都未成为主流，比如 Google 眼镜曾经是一个失败产品，微软关闭了 Hololens、苹果的 Vision Pro 似乎也没有取得预期的成功。现在 AI 是一个新变量，在 AI 的加持下，智能眼镜真的最终会取代手机，成为个人计算的中心设备吗？
KK（凯文. 凯利）：这是一个好问题。我发现自己很难相信，25 年后我们还会揣着手机这样的东西到处走—— 当然，也许它会是，但我觉得不太可能。
你说得对，像 AR 眼镜这种“ 魔法眼镜”，我们已经研发很久了。但这事儿太难了。要实现它，我们至少还需要攻克五项关键的技术突破，比如储能技术就是其中之一。所以我认为这事儿在五年、十年内都成不了，也许是 20 年，甚至我猜需要整整 25 年才能实现。
但我确实认为，它带来的好处是如此巨大，以至于会有海量的资金和智慧投入其中，力求让它发生。而它之所以会发生，部分原因在于，AI 需要扫描这个世界。
AR 眼镜的意义，不只是给你一块屏幕去看整个 3D 世界；它的关键在于，它本身也在用 3D 的方式扫描我们周围的世界，扫描一切。一旦 AI 开始扫描世界，“ 镜像世界” 的到来就不可避免了。所以，不是因为眼镜被发明出来，才有了镜像世界；而是为了看见镜像世界，眼镜才会被发明出来。
即便没有眼镜，镜像世界也正在被创造。你可以用手机一窥镜像世界，虽然体验没那么好。现在，每一辆特斯拉的自动驾驶汽车在路上行驶时，它就在扫描真实世界。你拍一条 TikTok 视频时，你也在扫描世界。所有这些数据都会被注入 AI。我们正在用真实世界训练 AI，让它们拥有“ 空间智能”（spatial intelligence），教会它们物理法则、远近概念和三维原理等。所有这些努力，都是为了构建一个 AI 和自动驾驶汽车所依赖的虚拟三维世界。所以，当一辆自动驾驶汽车行驶时，它“ 眼” 中所见，就是镜像世界。无论我们人类在不在场，机器人和 AI 看到的都是那个镜像世界。而我们，未来则会戴上眼镜，真正进入那个早已存在的世界。
李建忠：我们是否会回到一个拥有多元设备的时代，不再存在像智能手机这样一个大一统的个人计算设备？
在智能手机出现之前，我们有 iPod/MP3、相机、收音机等各种独立的设备，后来乔布斯站出来用智能手机将它们整合为单一设备。我发现技术的发展有时候像一个钟摆，在“ 单一设备” 和“ 多元设备” 之间来回摇摆。我们未来是否会重返那个多元设备的时代吗？智能眼镜、智能手机、智能手表等共存。
KK（凯文. 凯利）：是的。回顾技术史，一个普遍的趋势，就是从一个通用工具开始，逐步走向更具体、更专业的细分。比如一开始，我们只有一种“ 锤子”，它能干所有事。慢慢地，我们有了各种专门的锤子：大锤、小锤、羊角锤，甚至还有那种里面装着沙袋、用来敲精密表面的锤子。我们有了锤子的“ 物种大爆发”。相机也是如此，从一种相机，分化出了长焦相机、红外相机、水下相机等等。
AI 也会遵循这个规律，从一个通用 AI 走向多种专用 AI。在镜像世界里，我认为设备也会趋向于专业化。不过，智能手机是个很好的例外。它是一个融合体，把许多设备的功能都“ 浓缩” 到了一个设备里。它没有遵循那个“ 分化” 的规则。所以，我认为未来的 AR 眼镜，其行为会更像今天的手机：它本身是一个通用平台，但作为一个接口，连接着成千上万高度专业化的应用。所以我们最终会同时得到一个通用工具和无数的专业化应用，两者兼得。
李建忠：我记得乔布斯在推出 iPad 时，人们问他有了 iPhone 之后，为什么还需要 iPad？ 他的回答是，如果在特定的场景里，某个设备如果能提供远超 iPhone 的体验，那么这个设备就有一席之地。
后来发展的事实也证明了乔布斯的远见，iPad 确实取得了巨大的成功。我感觉智能眼镜在短期内类似 iPad，能在一些子场景更胜一筹，比如它在户外的便携性、易用性确实超越智能手机。
二、AI 的路线之争、通用智能 VS. 专用智能
李建忠：您在书中提到，“ 通用智能” 这个概念本身可能是错的，我们应该更关注特定领域的专用 AI。我想从技术路线和应用路线两个方面来讨论这个问题。
从技术路线上看，AI 的发展似乎正在从专用模型走向统一模型。比如，大语言模型就统一了对话、翻译、摘要等各种文本任务。各种专用模型都败给了大模型这一通用模型。我认为这里的核心是，通用模型才能够把人类的知识“ 融会贯通” 起来，而专用模型很容易产生“ 人类知识的鸿沟”。您怎么看 AI 从专用模型到通用模型这样的发展历史？
但从应用路线上看，我完全同意您的观点，专用 AI 似乎比通用 AI 要实用得多。如果从应用角度来看，下一个“ 杀手级应用”（Killer App） 会从哪个领域的专用 AI 中诞生呢？
KK（凯文. 凯利）：关于 AI，一个核心事实是：它的不确定性极高。即便是这个领域里全世界最顶尖、最聪明的那群人，比如 OpenAI 首席执行官 Sam Altman，他们对 AI 未来的发展路径也众说纷纭，莫衷一是。
有一派非常聪明的人，他们赌上了数十亿美元，认为我们只需要不断地“ 扩展”（scaling） 现有技术就行。大语言模型本身就是扩展语言翻译模型的意外之喜，他们相信只要持续扩大规模，就能涌现出我们想要的通用智能。
但另一派同样聪明的人则认为，这条路走不通，“ 扩展” 并非万能。他们认为我们需要其他类型的模型，比如能在终端设备上运行的小模型，更专业化的模型。我们想要能运行在机器人本地的 AI，想要有擅长数学的 AI、擅长化学的 AI、擅长生物学的 AI。我们想要一个去中心化的、没有垄断的 AI 生态。
谁掌握真理？我不知道。我个人倾向于第二种观点，但这只是我的猜测。关键在于，我们必须认识到这种巨大的不确定性。我们无法对 AI 做出“ 预测”，我们只能探讨几种“ 可能的场景”。我们需要为任何一种情景的发生都做好准备。
三、AI 哲学思辨、“ 异人智能” 与人类智能的差异
李建忠：让我们来谈谈您提的“ 异人智能”（Artificial Aliens），我非常喜欢这个概念。您说我们不应将 AI 视作人类，只有人类智能才是“ 通用” 的。但其他人，比如图灵奖得主 Geoffrey Hinton 和他的学生 Ilya Sutskever（OpenAI 前首席科学家），他们相信 AI 在数学上和人脑是同构的，最终 AI 在智能层面会变得和人类一样。
我的看法是，智能原理等同，并不能将 AI 和人类划等号，人类和 AI 的根本区别在于，人类在哲学的底层存在“ 生死” 命题，这带来它们思维的出发点、和诉求也不同。您如何看待“ 异人智能” 和人类智能的差异？
KK（凯文· 凯利）：在讨论 AI 时，我们必须非常清醒地界定我们谈论的“ 时间尺度”。是未来 5 年、25 年 ，还是 100 年？我毫不怀疑，100 年后 AI 会拥有意识。
李建忠：你真的这么认为吗？
KK（凯文· 凯利）：是的，我确信。但它们在 5 年内不会有。或许在 25 年内，它们会萌生出“ 一点点” 意识，但重要的是，它们拥有的意识，和我们的不会是同一种。
智能不是一个单一的元素，它是一个“ 化合物”（compound），由许多我们尚未完全识别的成分构成。“ 意识” 也是如此，它很可能也是一个由不同类型的“ 觉知”（awareness） 构成的化合物。所以 AI 的意识，即便存在，也会是一种异类的意识，我称之为“ 异人意识”（alien consciousness）。我们对意识本身几乎一无所知，我们甚至不知道我们自己的意识是什么，所以去讨论它们“ 有没有” 意识其实非常困难。
在未来 25 年这个时间尺度里，我认为人类最重要的能力，就是“ 人性本身”。仅仅因为你是人类，这个事实本身就让你变得有价值。你不需要任何特殊技能，只要你是一个人，就很有价值。
这其中有一个很奇特的原因：你工作的一半是完成任务，但另一半，是为这些任务“ 承担责任”。当事情搞砸了，你会去修正它，你会承担后果，你会付出代价，你会因此感到痛苦。我们可以信任你来承担这份责任。但 AI 呢？在未来 25 年里，它们还做不到承担责任。如果 AI 给了你错误的建议，误导了你，你能怎么办？什么也做不了，它不需要负责。
所以，人类未来的工作，很大一部分就是去管理 AI，并替它们承担责任。我们会信任人类，但我们还无法真正信任一台机器。在可预见的未来，你是一个“ 人” 这个身份，就是你最宝贵的资产，因为人们更愿意信任另一个人类，而不是机器。
李建忠：我喜欢您将 AI 称为“ 异人智能” 还有一个原因是，人类智能是在漫长的地球环境的演进过程中塑造而成的，从非洲古猿到现代智人、从农业社会到工业社会、再到信息社会。而 AI 的演进环境并不是地球，某种意义上可以说人类是塑造 AI 演进的“ 地球”，AI 未来必然是围绕人类的需求环境进行演进。所以我非常赞同您所说的，人类智能和 AI 智能会越来越不同，虽然它们在神经网络上是同构的，但是因为演进环境不同，所以它们的走向和结果会越来越不同。
四、AI 的创新 VS. 人类的创新
李建忠：您在书中区分了两种创造力：日常的“ 小打小闹式” 创新，和突破性的颠覆式创新。
但最近，强化学习之父、图灵奖得主 Richard Sutton 认为，AI 正进入一个“ 经验时代”（age of experience），它能通过自我试错来学习，由机器自己生成数据。AlphaGo 的“ 第 37 手” 就是一个绝佳的例子，它通过自我对弈，想出了一个人类棋手从未想过的招数。也就是机器可以自己进行推理，包括 OpenAI 和 DeepSeek 在内的很多模型都支持了以强化学习为主的推理模型。
您相信这些新型的 AI 模型在创造力方面永远受限于人类的能力边界吗？还是说，它们在强化学习探索下，最终有可能超越人类的创造力，做出人类无法企及的颠覆式创新？
KK（凯文· 凯利）：小打小闹的创新，是大多数人日常都在做的那种创新。比如设计师做个 logo，大部分时候它不会是石破天惊、前所未见的东西。而颠覆式创新，是我们所说的“ 突破”（breakthrough），它是在开辟一个全新的领域，为无数后续的小打小闹的创新拓展了空间。AI 未来能做到颠覆式创新吗？是的。25 年内能做到吗？或许能做到一点点。现在能做到吗？不能。
我们正在努力赋予 AI 这种能力，但我们还没成功。就算我们做到了，AI 的创造力也会和我们的不一样。它会是一种“ 异人” 的创造力，怪异而奇妙，与我们不同，而这正是它的价值所在。我们可以有一个用非人类方式下棋的棋手，或是一个用非人类方式搞科研的科学家。这很棒，但重点是，它和我们不一样。
很多时候，我们还是想要“ 人性化” 的创造力。比如幽默感。我觉得 AI 可以讲笑话，但人们很难真正发自内心地想去听一个 AI 的笑话。它们会有自己的幽默感，但那是一种“ 异人” 的幽默感。它们可以很聪明，但就像 《星际迷航》 里的史波克 （Spock），他比柯克船长 （Kirk） 聪明，但他不是人类。
我之所以说在 25 年内，AI 还无法大规模实现颠覆式创新，是因为即便我们今天就停止所有 AI 的创新，光是让我们现有的社会去消化、吸收和应用我们已有的 AI 技术，就需要至少 10 年时间。一项技术从实验室走向商业化，再到成为一种文化现象，需要几十年。我们目前没有任何证据表明 AI 已经具备了产生重大突破的能力，我认为这还需要很长时间。
五、Agent 的生态与入口之争
李建忠：许多人都相信 AI 助理是下一个杀手级应用。目前也有很多类似的产品，比如 ChatGPT、DeepSeek、豆包和 Gemini。但目前来看，它们依旧存在许多争议：只能被动处理信息，过于低频，主要给用户输出建议，无法帮用户完成任务。
我曾在全球产品经理大会 （PM-Summit） 上提过，互联网将从“ 信息网络” 演化为由 Agent 驱动的“ 行动网络”，Agent 将代替人类来规划和行动，比如预订旅行或购物消费。这和您在书中描述的“Bot-to-Bot”（机器人到机器人） 生态非常相似。谷歌于今年 4 月份也提出了 A2A（Agent-to-Agent） 协议。我们对 Agent （或者 Bot） 的大多数观点是类似的。
但是，这里有一个关于未来 Agent 生态的问题。我个人认为 AI 下一阶段的核心战争将是 Agent 的入口之争，您认为未来用户和 Agent 交互的入口，属于某个超级“AI 助理”？还是属于 iOS、Android 或鸿蒙这样的“ 传统操作系统”？抑或其他新型的系统？
KK（凯文· 凯利）：我想，可能会是智能眼镜成为 Agent 的交互界面。它们永远在线，一直在听，你可以通过语音、手势，甚至面部表情和它们互动。未来的眼镜不仅在读取外部世界，也在读取你的面部，它能判断你是否困惑、是否无聊。当然，我们现在还没有这种眼镜，正如我所说，可能需要 25 年。
我知道前苹果设计师 Jony Ive 和 OpenAI 正在合作开发一款设备 （李建忠：是的，苹果不久前以 65 亿美金收购了这家名为 io 的公司），他们希望它能成为 AI 的交互入口。我不知道它长什么样，他们只说“ 不是手机”。也许是个蛋形设备？我不知道。
我们还会看到很多类似的实验，比如 Humane AI 公司的 Pin，虽然我不认为它会成功。大家都在探索这个理想的交互界面到底是什么。这是一个价值数十亿美元的大机会。
从概念上讲，这个 Agent 就像一个坐在你肩膀上的精灵，看你所看，听你所听，在你耳边轻声提示。这再次让我想到了眼镜，或者是一个夹在你衣领上的设备，又或者是一块手表。我不知道答案，但这个问题的探索非常重要，它会在未来 25 年里逐渐演化成型。
六、AI 时代的操作系统
李建忠：我也曾谈过一个观点，随着 AI 给人机交互带来巨大的范式转换，自然语言交互将替代传统 GUI 等图形用户界面交互，那么今天的这些独立的传统软件/App 将会消失，未来将会是人类用自然语言去表达需求，可能几句话的需求会被拆解成数个 Agent 共同协作执行任务，而不用再点击一个个独立的 App 进行交互。我认为这种全新的交互范式会呼唤新一代的操作系统。
我看到您在书中也提到了一个概念叫“AIOS”。我觉得它可能和我说的新一代操作系统很像。您能否展开谈谈“AIOS“ 这一概念。
KK（凯文· 凯利）：是的。我们需要“ 标准”，一个标准的协议，我们肯定不希望每一种 AI 都有自己的一套手势吧？就像在手机屏幕上，我们都知道“ 双指缩放” 意味着什么。我们需要一个操作系统来定义 AI 时代人机交互的标准，这样无论我们做什么动作、说什么话，在任何地方都代表相同的意义。所以，这个交互界面的核心，就是一个“Agent OS”。在理想情况下，它应该是开源的，不被任何一家公司所垄断。是的，AIOS 的责任就是为下一代的人与 AI 的交互定义标准。
七、AI 变革内容创作与内容消费、超级内容 App
李建忠：您谈到未来是一个“ 脱媒”（Disintermediation） 的时代，由于 AIGC 的加持，用户获得的内容和体验将呈现井喷式增长。我曾在全球产品经理大会 （PM-Summit） 上谈过互联网内容行业的发展规律：从门户时代、到 BBS 和 Blog，再到图片社交，到现在的短视频，整个创作门槛一直在不断降低，互联网的发展为大众带来了海量的内容，内容平台一度成就了互联网上的超级 App，例如 Twitter Instagram WeChat 和 TikTok。而 AI 又进一步降低了创作门槛，我预测 AI 会让内容创作者和阅读者的比例趋近于 1:1，未来人人都是创造者。
在 AI 时代，下一个超级应用还会是内容应用吗？如果是，这些由 AI 驱动的内容应用会是什么样子？下一个抖音会是什么？
KK（凯文· 凯利）：我认为，下一个浪潮是向“ 空间智能”（spatial intelligence）、向“ 镜像世界”、向三维立体的沉浸式内容体验迁移。我认为那才是未来。二维的平面内容已经不够了，我们想要的是立体的 3D，甚至是加上了时间维度的 4D。
马克· 扎克伯格关于“AI + 元宇宙” 的设想，我认为他是对的。这确实是未来的方向，只是他看得有点太早了，但方向没错。未来的内容交互将调动多种感官。现在我们主要靠指尖和声音，但未来必然是手势、触摸、听觉、动作、面部表情…… 就像我们此刻的对话，我们沟通的信息远不止语言本身，还包括表情、语气、停顿。我们希望与 AI 的交互也能捕捉到这一切。
现在人们刚刚从“AI 竟然能推理” 的震惊中恢复过来。但我认为，在未来，也许只要 5 年，一个更大的冲击即将到来，那就是：AI 将是“ 有情绪” 的。它们能回应我们的情绪，并产生情绪上的反应。
想象一下你养的狗，它不会说话，但你爱它，它也爱你，你们关系亲密。现在，想象这只狗不仅能说话，还能博览群书，能和你谈天说地，给你建议，解释一切，并且随时愿意陪你玩。人们会和这样的 AI 建立起一种难以置信的、无比强烈的牵挂，远超与普通宠物的感情。这就是我们要去往的地方。很快，AI 会与我们产生情感共鸣，我们会对其产生强烈的认同和情感联系，我们会真正在乎它。这对许多人来说，将是一个非常震撼，甚至令人不安的巨变。
李建忠：您提到，我们的 AI 助理可能会成为内容的用户，替我们阅读、替我们筛选信息。“ 当 AI 助理成为书籍的第一读者时，书籍的形式也将发生变化。”
我在全球产品经理大会 （PM-Summit） 上也有过类似的观点：未来的广告、新闻，搜索引擎，都可能是为 AI、而不是为人类设计的。很多内容将是为 AI 而创作，很多软件也将不再被人类直接使用，而是被 Agent 所使用。
AI 成为内容的阅读者，可能比 AIGC 变革内容创作对未来影响更大，可能引发一场巨变。您对此怎么看？这会从根本上改变我们熟悉的互联网时代的生态系统和商业模式吗？
KK（凯文· 凯利）：它会的。我有个朋友叫泰勒· 科文 （Tyler Cowen），他已经开始专门为 AI 写东西了。他的想法是，AI 会阅读一切，所以他要把自己的一生写成回忆录，就是为了让 AI 读，这样 AI 就能记住他，因为人类会遗忘，但 AI 会记住。他正在为 AI，而不是为人类，写自己的传记。我觉得这个想法非常有意思。
你是对的。AI 不仅会“ 生成” 内容，它们也会“ 消费” 内容。一些由机器人 （bots） 生成的东西，将只被其他机器人阅读。这会成为未来经济模式的一部分。随着未来全球人口趋于平缓，AI 可能成为我们所创造的内容、软件和媒体的“ 消费者”。在某种程度上，我们将为它们而创作。它们甚至可能会为阅读它们从未见过的新奇内容而“ 付费”。是的，我认为这是一个很有趣的想法。
八、AI 时代的创业公司、巨头的“ 创新者窘境”
李建忠：很多人认为 AI 领域仍会被科技巨头主导。最开始人们都天真地认为科技巨头具备显著的优势，但如果让我们放弃“ 想当然”、拨开迷雾仔细看看 AI 的三要素—— 算力、算法、数据。
算力上，巨头确实有经济优势；但在算法上，许多巨头陷入了“ 创新者的窘境”，人才流失；数据上，开始很多人认为巨头积累的海量数据也许能形成 AI 时代的“ 数据飞轮效应”，但后来的事实证明，这有点一厢情愿，大多数互联网平台积累的用户行为数据和碎片数据，对 AI 的智能提升作用并不大。
与此同时，像 OpenAI 和 DeepSeek 这样的创业公司正在飞速崛起，给很多巨头带来了极大的压力。我也观察到一个现象，在每一次重大技术变革中，总有巨头能够延续自己的优势，但也有巨头会戛然掉队。您认为，这些科技巨头需要做什么才能打破“ 创新者的窘境”，在 AI 时代继续生存？
KK（凯文· 凯利）：坦白来说，我觉得，他们做不到。是的，我就是这么看的。正如我一直所说的，如果现在的这些巨头，包括谷歌，还能在 AI 世界里保持主导地位，我会非常惊讶。我之前就预测过，颠覆者会是创业公司，后来果真如此，OpenAI、Anthropic，它们都是创业公司。
这太难了。你越是成功，就越是被自己的成功所禁锢。要打破这个困局，难于登天。微软曾经做到过一次。他们能再做到一次吗？嗯，他们在努力。我所观察到的是，要做到这一点，需要一个极其强大、杀伐果断 （ruthless） 的领导者。因为从纯粹的商业逻辑上看，去投资一个利润微薄、市场很小、风险极高的新业务，是完全不合理的。你必须是一个“ 疯子” 般的领导者，才能说服董事会和股东，让你拿整个公司的前途去冒险。这太难、太难了。比尔· 盖茨做到过。史蒂夫· 乔布斯也能做到。但这很难，很少有公司能做到。
李建忠：这似乎就是 Paul Graham 和 Brian Chesky 所言的“ 创始人模式”。如果创始人不站出来，这事儿大概率成不了。
KK（凯文· 凯利）：所以，我更看好那些来自中国和美国的创业公司。而且别忘了，谷歌不是第一个搜索引擎，Facebook 也不是第一个社交媒体。OpenAI 和 Anthropic 是先行者，但我并不认为它们就一定会是最终的霸主。因为在开荒阶段，你会犯很多错误，而他们已经押下了数十亿美元的赌注，犯错的空间很小。如果“ 扩展法则”（Scaling Law） 这条路最终走不通，那对 OpenAI 来说会非常艰难。
九、人形机器人 VS. 专用机器人
李建忠：当前对于机器人的发展有两种路线：一种认为通用人形机器人是未来，这种观点的主要理由是现有的物理世界是为人类的尺寸和形态而设计的；另一种认为专用机器人是未来，它们在特定任务上做的比人类形态更好，比如清理管道、运输货物或排除地雷。您如何看待这两种路线之争？
KK（凯文· 凯利）：人形机器人只会占所有机器人中非常小的一部分。绝大多数机器人都不会是人形的，但很多可能会是“ 人类尺寸”（human-scale），因为我们的基础设施，比如门、楼梯，都是为人类尺寸设计的。
如果机器人需要和我们互动，它们也可能会带有一些人形特征，因为这会让我们感到更舒适。但如果不需要和人类打交道，那它们就完全没必要长得像人。
未来会有成千上万，甚至上百万种不同形态的机器人，就像我们今天有无数种小工具一样。它们是自主的，一旦有了自主性和智能，我们就可以称它们为机器人。它们中的绝大多数都不会是那种有头、有两只胳膊、两条腿、和我们差不多高的样子。人类的手非常了不起，既能精细地穿针引线，又能粗犷地提起几十公斤的重物，同时还有灵敏的触觉。但不是每个机器人都需要这种通用性。有些只需要会开车，或者只会做汉堡就行了。所以，我们会拥有大量高度专业化的机器人，它们只专注于完成几项特定任务，并且乐此不疲。
那些进入我们家庭的极少数机器人，可能会非常像人，因为我们需要它们处理各种通用家务，我们也对这种形态感到舒适。但我认为，家用机器人会是最后普及的。机器人最先大规模应用的地方，应该是我们的工作场所。
十、AI 时代的组织变革
李建忠：您曾谈到，未来组织中最大的变化将发生在中层管理上，他们受影响最大。您还描述了未来公司形态可能会两极分化：一些公司会变得越来越大，员工数量可能会超百万，同时也会出现许多超级“ 一人公司”。我们社群里有很多创始人和 CEO，从组织的角度看，他们应该如何为这种转变做准备？而对于普通的职场人，在即将到来的 AI 时代，又该如何未雨绸缪？
KK（凯文· 凯利）：有一项研究发现，目前采纳 AI 最积极的，反而是小公司，它们的速度远超大公司。我认为原因在于，你不能只是把 AI 像一个新员工一样“ 塞” 进现有公司，你必须改变整个组织的结构和工作流程。AI 不是另一个聪明的“ 人”，AI 是完全不同的物种，它的到来必然要求组织重构。
因为我们不知道最佳实践是什么，所以现在唯一的办法就是“ 实验”。就在本周，亚马逊的 CEO 给他的 150 万员工发了一封信，要求他们“ 必须开始使用 AI”，必须去实验、去体验。我认为这是一个很好的开始。你得要求每个人都尽可能地去用它，看看会发生什么，并汇报他们的学习成果。
其次，要像做科学实验一样去“ 衡量” 结果。有一点对我来说非常清楚，那就是未来是“ 人+AI” 协同工作的模式。你不仅要评估 AI 的表现，更要评估“ 使用 AI 的人” 的表现。最后，也是最重要的一点，你必须为大量的“ 失败” 做好准备。在尝试应用 AI 的过程中，失败是必然的。很多公司的倾向是：“ 好吧，我们试过了，失败了，这事儿以后不碰了。” 我认为这是错的。你必须愿意连续失败十次。是的，十次。你得抱着“ 我们会试，它会失败，我们再试，它还会失败，我们试上十次” 的决心，在反复的尝试和失败中，才能最终找到适合你的那条路。所以，为 AI 这样的新世界做准备，就意味着要拥抱实验、拥抱评估，更要拥抱失败。
李建忠：Kevin，非常感谢您今天的时间。和您的对话非常愉快。从镜像世界到异人智能，从人机交互到人类创造力，从 Agent 生态到新一代操作系统…… 您的洞见对于 AI 未来的发展极具启发性。这些正是全球产品经理大会 （PM-Summit） 上数千名产品精英和创始人关心的话题。我希望您未来有机会能来到中国，我们可以进行一次面对面的对话。再次感谢您。
KK（凯文· 凯利）：我也感谢我们今天有如此精彩的讨论，谢谢你，期待未来的对话。
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