从MiniMax闫俊杰WAIC演讲,看AI普惠的现实挑战

从MiniMax闫俊杰WAIC演讲,看AI普惠的现实挑战

2025年世界人工智能大会(WAIC)上,MiniMax创始人闫俊杰以《每个人的AI》为题发表演讲,勾勒了AI作为"普世生产力工具"的蓝图。这位估值40亿美元AI公司的掌舵人,通过具体案例和数据,将AI定位为"持续增强个人与社会能力"的基础设施,并断言其终将走向"多玩家、低成本、普惠化"。然而,在"技术民主化"的理想光环背后,AI惠及所有人的行业愿景与现实之间的冲突,也不容忽视。

一、闫俊杰WAIC演讲核心要点:从生产力革命到普惠承诺

闫俊杰的演讲构建了一套完整的AI发展叙事,核心要点可概括为四个维度:

1. AI的双重解放:生产力与创意的降维突破

演讲开篇即强调AI已从实验室工具进化为社会级生产力。例如,AI可自动生成数据分析软件、通过Agent跟踪领域进展,将研究者从机械劳动中解放;在创意领域,AI实现了"降本增效"的颠覆性突破:上海世博会吉祥物"海宝"的衍生形象可"一键生成",潮流IP Labubu的视频制作成本从百万级降至数百元,时间从2个月压缩至1天。

其团队开发的视频模型"海螺(Hailuo)"更在半年内生成超3亿个视频,印证了"低门槛释放全民创意"的主张。

2. 可持续增强:AI的无限进化与人类协作新范式

闫俊杰提出,AI的独特价值在于能力增强的可持续性:人类受限于生物定律,而AI可通过"自我迭代+人类协作"持续进化。例如,MiniMax内部70%代码由AI生成,90%数据分析依赖AI;传统标注员从机械标注转向"教AI思考"的专家角色,推动模型逼近"顶尖人类专家水平"。同时,AI通过强化学习在编程IDE、游戏沙盒等环境中自主学习,形成"环境反馈-能力提升"的闭环。

3. 多玩家格局:垄断的终结与差异化生存

针对"AI垄断论",演讲给出三点反驳:其一,模型对齐目标的多样性(如"靠谱程序员"vs"高情商对话")导致价值观差异化,使不同模型长期共存;其二,多Agent系统削弱单一模型优势,复杂任务需多模型协同,单一巨头难以通吃;其三,开源模型崛起,虽顶尖闭源模型仍领先,但开源模型已"不断逼近",打破算力垄断。

4. 普惠化路径:成本可控与技术民主化

闫俊杰断言,AI将"从烧钱游戏变为可控成本行业":一方面,模型参数量不再盲目扩张,算力更多投入"高效实验设计"而非单纯堆参数,使"有无巨量算力的公司训练差异缩小";另一方面,推理成本过去一年下降一个数量级,未来1-2年或再降一个数量级,最终实现"每个人用得起"的目标。

二、愿景批判:当"普惠"遇上现实的三重壁垒

闫俊杰的演讲充满理想主义色彩,但细究之下,其"每个人的AI"愿景面临三重现实拷问:

1. 创意解放的悖论:低成本与版权空心化

演讲中"Labubu视频成本从百万降至数百元"的案例极具冲击力,但低成本背后是创意版权的模糊化危机。当AI生成内容(AIGC)依赖训练数据中的既有IP(如海宝、Labubu),衍生作品的版权归属谁?是训练数据提供方、AI公司,还是使用者?若缺乏明确规则,"全民创意"可能沦为"全民侵权",最终损害原创生态。

2. 可持续增强的代价:结构性失业与能力鸿沟

"标注员转向专家型工作"的叙事看似美好,但对于底层劳动者真的是好事吗?机械标注员多为低技能劳动者,转型"教AI如何思考",这道门槛可能将多数人挡在门外。更严峻的是,AI对生产力的替代是全链条的:从数据标注到代码生成,从内容创作到初级科研,被解放的"生产力"背后是大量岗位的消失。若社会缺乏配套的再就业体系,"增强社会能力"可能异化为"淘汰弱势群体"。

3. 多玩家格局的幻觉:开源繁荣与隐形垄断

演讲将开源模型视为打破垄断的利器,但忽视了开源生态的依附性。当前顶尖开源模型的训练数据、优化工具仍高度依赖闭源巨头,所谓"逼近闭源水平"更多是在特定任务上的局部优化,而非通用能力的超越。此外,多Agent系统的整合需要强大的算力调度与场景落地能力,这恰恰是资源丰富的科技巨头的优势。例如,MiniMax的"海螺"模型虽生成3亿个视频,但分发渠道、商业变现仍受制于平台方,"多玩家"可能只是"巨头生态中的小玩家"。

三、普惠化迷思:成本下降的隐性代价

闫俊杰反复强调"推理成本下降"与"训练差异缩小",但"每个人的AI"的真实成本可能被严重低估:

显性成本之外的"数据税":用户使用AI工具时,其交互数据(如提问、修改反馈)被用于模型迭代,这实质是用户用数据付费。当普通用户无意识地贡献数据,AI公司则将其转化为竞争优势,形成"用户喂养AI-AI反哺精英"的循环。

技术普惠的"技能门槛":即便工具免费,使用AI生成高质量内容仍需掌握提示词工程、参数调优、多工具协同等技能。例如,生成专业级Labubu视频,除AI工具外,还需用户具备分镜设计、角色设定能力,这与"低门槛"的承诺形成反差。

算力分配的马太效应:虽然单个模型训练成本未激增,但实验探索的广度仍取决于算力规模。大公司可同时测试数百个模型变体,小公司则只能聚焦少数方向,所谓"实验设计弥补算力差距"更多是理想状态。

结语:在理想与现实间寻找平衡

闫俊杰的演讲为AI行业提供了一种人文主义视角——技术不应是少数人的特权,而应服务于"每个人"。这一愿景值得肯定,但实现路径需更清醒的现实考量:从建立AIGC版权保护机制,到完善劳动者再培训体系,从打破数据垄断到降低技能门槛,"每个人的AI"不仅是技术问题,更是社会工程。

另据接近MiniMax的知情人士套透露,MiniMax即将完成近3亿美元(约合人民币22亿元)新融资,本轮融资后公司估值将超过40亿美元(近300亿人民币)。该知情人士同时透露,MiniMax正寻求A股上市。

关于AI资本局

AI资本局团队由资深媒体人、投资人以及财关咨询从业者组成,长期追踪和洞察AI公司资本市场动向,期待中国新质生产力公司、硬科技公司价值涌现

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