很荣幸来到这里。抱歉我只能用英语发言，不过会有翻译。感谢东道主京东方的邀请。
我想谈谈对于未来的展望以及我们的发展方向。我非常认同刚才提到的许多观点，这也反映出我们今天拥有一个难得的机遇。未来十年将会非常精彩，充满美好的可能，也充满无限可能。
我想向大家介绍13项预测。接下来，大多数预测都将是错误的。这些预测的目的在于激发我们的思考，检验我们对未来的设想。我认为这些预测还是有帮助的，所以我想先从我们还不了解的内容开始。
我们对人工智能了解得还不多，确实还有很多未知。关于未来的政治、气候变化，我们也知之甚少。所以我认为，这意味着我们将面临很多不确定性，而且这种不确定性不会很快得到解答。不仅仅是普通人不了解，连专家其实也不了解人工智能。他们实际上也不知道AGI是否可能实现，也不了解工作是否会被取代。所以未来存在巨大的不确定性，即便是平时意见一致的人之间也存在巨大的分歧。我认为未来十年我们将面临极高的不确定性，这是我的第一个预测。
无论是通过人工智能还是其他渠道获得答案，我们都无法确定，甚至根本不会知道这一点。而且我们对很多全球政治问题都难以理解。我们应该做好未来十年充满不确定性的准备，这未必是个好消息。
对于企业来说，这未必是个好消息，因为他们希望拥有确定性。接下来这段简短的发言，我会和大家分享一些我的感受。
我愿意做一些预测。其实我对中国了解不多，主要会谈我生活的硅谷前沿领域，以及我听到朋友们正在研究的内容，还有年轻人感到兴奋的领域。这也许可以从三个维度来看，就像之前的演讲一样，涉及人类、机器以及人机界面。接下来我从这三个方向探讨未来十年的发展。首先是人类生活的边界。许多技术趋势本身并不重要，除非它们能够相互融合，并与我们产生一定程度的联系。在硅谷，长寿是一个备受关注的热门话题。目前有80家初创公司正在研发试验型药物，虽然进行人体试验的还不多，但这个领域非常令人振奋，而且人工智能的加入无疑加速了这一时代的到来。大家关注的焦点不是你的寿命，而是你的健康寿命，也就是随着年龄增长，你依然能够保持多么有活力、多么健康。我认为，我们目前看到的一些最有前景的策略包括生物年龄追踪，也就是监测你的实际生物年龄，以及利用科技和许多类似药物联用的方式，比如GLP药物。这些都被证明非常有效，在许多方面具有革命性，并不仅仅用于减重。因此，生命科学领域最重要的趋势之一就是人工智能赋能，也就是医疗人工智能。目前，医疗人工智能设备正在迅速增长，这些设备由人工智能驱动，既可以用于诊断，有时也能用于手术。但我们发现，患者并不会等待人工智能医生的到来，他们会直接向人工智能提出各种医疗问题，并在去看医生之前就得到答案。这种由患者推动的人工智能正从基层涌现出来，并不是由上层推动的。我们看到的其实是一种合作关系：人工智能在医学知识、医疗实践和人与人之间的互动中承担一部分医疗工作。所以，人工智能与人类协作的团队模式已经非常普遍，在许多其他领域也是如此。
所以我的第二个预测是，在两年内，大多数人都将拥有人工智能医生，大多数人都会去看真正的人工智能医生。那么在机器领域和能源方面，我们已经听到很多关于能源的讨论。中国一直表现得非常出色，在能源电网建设方面展现出了极强的创新能力，并引领着全球。不过还有其他选择。硅谷有许多初创公司正在研究替代型的核能小型安全电站，其中10家已经拥有反应堆试点项目并正在运行。许多项目都得到了人工智能公司以及亚马逊等其他大型企业的资助。这些企业希望立即获得电力，无法等待。为了让政府项目顺利推进，他们正在资助初创企业，这让人非常振奋。
硅谷的公司正在研发替代性的核能技术。因此我的第三个预测是，到2036年，美国至少有一座新的核电厂投入运营，采用核能发电。核聚变其实也是一种人工太阳，这也引起了广泛关注，因此他们也在积极参与，创办相关企业，并且在2036年也会有一家投入运营。也许还没有完全实现经济效益，但至少会投入运营，并努力作出贡献，向电网输送电能。大家都知道，太阳能正在迅速扩展，部分原因是其价格持续下降。它的价格已经没有太多下降空间了，到某个阶段几乎会变得接近免费。人们对此也有过讨论，比如用太阳能材料制作围栏。这样即使不是最佳角度，成本也会非常低。作为一种材料，你可以直接用太阳能建造围栏，或者安装在每一栋屋顶上。虽然这些太阳能板的角度没有经过优化，但这并不重要，因为制造成本非常低，发电成本也非常低。太空中的数据服务器依靠太阳能运行，本质上就是在太空中安装太阳能板。这正是硅谷最新关注的领域，目前已经有10家初创公司涉足，甚至谷歌也已经开始尝试。他们在太空进行了一项名为Suncatcher的测试，使用了一些TPU，正在尝试验证TPU是否能够正常工作。太空环境极其严酷，面临诸多挑战，其中最主要的问题是散热。此外，还要考虑将这些设备送入太空的重量，以及针对宇宙辐射进行加固处理。这里有一个关键因素：我的预测是，在将材料送入太空的成本降到每公斤100美元以下之前，我们不会看到数据中心真正进入太空，而这一目标预计要到2040年左右才能实现，也就是还需要大约15年。所以我认为这个过程会非常缓慢。
但它最终很可能会实现。人工智能正如我们所说，是一个参差不齐的前沿领域，也就是说，这一前沿在不同领域以不同的速度、不同的步伐推进。
不同类型的人工智能可以采用不同的商业模式，也会有各自不同的监管体系。所以人工智能并不是单一的事物，而是有很多种类型，它们以不同的速度发展。我想强调的是，我们自己的大脑、我们自身的智慧，也不是单一的事物，更像是由不同类型认知组成的复合体。目前备受关注且不断进步的大型语言模型，以及你所接触到的人工智能，实际上只是在模拟其中一种认知方式。它只是在进行模式识别，只是在模拟你大脑的一部分，其他部分我们还没有实现模拟。因此，尽管大语言模型非常智能、非常强大，但它们没有任何记忆，也没有学习能力。令人惊叹的是，它们在没有记忆和学习能力的情况下依然如此聪明。现在有很多人在努力将这些功能引入大语言模型，目前还无法做到这一点。这也意味着，还需要研发其他类型的人工智能，并与大语言模型结合开发，以提升其能力。这是一个新的前沿，也是一个巨大的机遇，是一个非常适合创新的领域。但这也意味着目前大语言模型的能力仍然有限，因此我们还需要其他类型的人工智能来进行补充。大型语言模型还有另外一个方面，那就是它们是基于知识的，而我们真正需要的是基于现实世界的模型。我们自身的智能拥有记忆、学习和知识，也能够理解物理世界中的事物是如何运作、如何掉落的。如果我想推倒这把椅子，我会有一种预感：它会倒下，以及会倒到多远。对于这种对世界的感知，目前的人工智能还不具备。现在的知识型大语言模型更偏向于书本知识，属于书本学习。它们是在全世界所有文本、所有词汇上进行训练的，之所以了解世界，是因为掌握了关于世界的词汇。但我们真正想要的是一种在现实世界中训练出来的人工智能，我们希望拥有的是对世界有智慧的人工智能，而不仅仅是知识型的智能。
因此，目前初创企业、实验室和大学都在积极努力，尝试让人工智能不仅仅基于文本进行训练，而是基于现实世界进行训练。事实上，人工智能最好的例子之一就是Waymo和特斯拉的自动驾驶汽车。它们并不是通过文字进行训练，而是通过数十亿小时的视频进行训练，并且能够真正驾驶，穿梭于现实世界的街道，这正是我们所期望的。
这种对现实世界的训练，目前正在尝试构建大型物理模型、大型化学模型、大型生物模拟，并利用真实数据进行训练，理解分子是如何运作的、物理是如何运作的。与数字世界不同，挑战在于我们并没有太多的数据，非常缺乏用于训练的高质量、广泛的数据。这也是许多创新努力试图突破的难题。也许我们会使用合成数据，或者自己生成数据，但这一直是我们面临的挑战，也是我们所追求的目标。我想说，这也是我的预测。
人工智能领域接下来将出现的重大突破，将是模型的创新和发布，也就是我们所说的空间人工智能、空间智能或世界模型。未来五年，你们将会不断听到这些词，因为这正是行业的发展方向。这将释放机器人的能力。机器人需要这些模型，需要对世界的智能认知，这样才能自由行走、叠衣服、开门、驾驶、为你端菜。它们需要真正理解世界的运作方式，而目前这一直非常困难。因为这些模型，尤其是大型语言模型，响应速度很慢。如果我们只是提问，通常不会注意到这种延迟，或者它们可能需要花十个小时来查找某些信息。但当机器人需要非常快速地响应时，我们就需要即时的结果。所以我们还不知道如何实现这一点，而将这样的世界模型引入机器人，正是当前的前沿领域。
许多初创研究企业都在致力于此，中国的每一家机器人公司也都在研究世界模型。机器人面临的另一个挑战是模型压缩。我们希望将这些模型压缩得非常小。DeepSeek在这方面取得了巨大进步，但是我们还需要进一步缩小模型，因为我们希望它们能在设备本地运行。我们希望能将大语言模型压缩到足够小，使其能够嵌入到每一个终端设备中，这样就无需连接云端。这确实是一个挑战，但是我们已经有了成功的案例。
在我们心里，我们相信这是可能的。我们拥有一个非常小的空间，而不是占地百米的大型数据中心。机器人面临的另一个挑战是手部能力。手部结构极其复杂，不仅要能够抓取物品，还必须具备感知能力，能够通过触觉判断温度，甚至穿针引线。我们的双手确实非常了不起，而实现这些能力也确实非常困难。所以你们要记住的一点是，类人机器人是我们迄今为止制造过的最复杂的机器。蒸汽发动机、喷气飞机，甚至火箭，在复杂程度上都不及它。它比我们制造过的任何工厂都要复杂。制造一个仿真机器人、一个嵌入芯片的机器人，所有机械部件加在一起，是我们迄今为止制造过的最复杂的机器。其中还包括以极其强大的方式集中到机器中的能量，以及内部所包含的能量总量。从某种意义上说，类人机器人将会非常危险，因为它需要大量能量才能全天运行。
正如我所说，这是我们制造过的最复杂的机器。人类的能耗只有25瓦，所以我们的“超级计算机”也仅需25瓦，这与数据中心使用的千兆瓦相比大不相同。人体在奔跑时也只有300瓦的能耗，而我们可以持续奔跑12小时。相比之下，目前的人形机器人原型机的能耗远远高于这个水平，需要大幅降低。这正是我们面临的挑战，但这一切终将实现。
另一个问题是可靠性。目前，在没有人工干预的情况下，机器人的可靠性大约能达到99.9%，但这还远远不够。要把可靠性进一步提升到99.999%这样的水平，难度会大幅增加，所需投入的精力和资金也可能与之前一样多。
因为当机器人进入家庭后，我们对它的可靠性要求会非常高，不能因为偶发的错误而伤害到家人。因此，要让机器人完全摆脱人工监督，可靠性仍然是一个非常大的挑战。所以我认为，类人机器人实际上还需要十年时间，而且这不仅仅是我的观点，预测市场也认为要克服这些难题大约还需要这么长时间。不过类人机器人终究会到来，只是还需要十年。人类与机器、碳与硅的结合，人机、碳硅融合形成的这种混合体就是赛博格。而在这一领域中，最容易被忽视的前沿之一就是外骨骼技术。我认为在五年内，外骨骼技术将会变得非常普及。外骨骼主要有三种类型，其中一种是医疗型。医疗型外骨骼可以帮助受伤的人以及瘫痪患者重新学习行走；还有工业型外骨骼，用于协助工人工作，比如搬运货物、装箱等体力劳动；此外还有娱乐型外骨骼。目前医疗型外骨骼已经投入使用，正在实际应用中，可以帮助行走困难或受伤的人，有时还会与脑机接口结合使用。脊髓设备和Neuralink两者结合起来，能够让人们真正重新行走。
所以这些技术设备现在已经很常见，将来在老年人中会变得更加普及。随着老年人对辅助设备的需求增加，我们会看到他们不再需要轮椅，而是可以使用这些外骨骼设备。同时，工业用的外骨骼也正在应用于协助搬运和举升物品。这些外骨骼已经在仓库中用于搬运箱子，并且正在批量生产，未来会更加普及。
此外，还有一些用于娱乐的外骨骼，可以让人变得更强壮，帮助他们完成原本无法独自完成的事情，甚至可能会催生一些新的运动项目。
接下来我想谈谈人工智能和智能代理，因为这是一个非常重要的话题，未来会变得非常普遍。我的儿子，还有硅谷的其他人工智能工程师，基本上都在管理6到10个AI智能体，这就是他们现在的工作和职责。他们的工作不是编写代码，而是监督和管理那些负责编写代码的智能体，他们每天的工作就是这样。因此，由智能体来完成任务的这种模式将会变得非常普遍。我认为我们将拥有许许多多的智能体来完成各种不同的任务，并且会有不同的层级和不同的等级。但最终，如果你不是程序员，大多数普通人可能只会有一个，最多两个可以交流或互动的智能代理，而这个代理会管理其他代理。所以其他代理其实是对你隐藏的，你真正接触和一起工作的只有一个代理。大多数人工智能、大多数全球的代币、大多数人工智能代币，永远不会被人类直接使用。它们会被使用，但人类甚至不会看到它们。你将看不到大多数人工智能。五年后，99%的人工智能都不会与人类接触，它们只会在智能体之间相互作用。但我们很可能会拥有一个始终在线的智能体，我认为智能眼镜将会实现这一点。我们将通过智能眼镜与它们进行交互。这将成为我们随时佩戴、始终在线的设备，我们可以听到它们说的话，它们也能听到我们说的话。通过智能眼镜，它们能够看到我们所看到的内容。这是一种显示设备，可以将内容呈现在屏幕上，让我们能够看到。
而这种始终在线的设备有一个奇怪的现象：它可能比你更了解你。因为它能看到一切，能看到你的所有邮件、所有信息，能看到你所看到的，也能知道你要去哪里。它能看到你的朋友是谁，参与你的对话，甚至可能比你自己更了解你。我认为，你将与你的智能助手建立真正的关系。许多人已经开始与智能助手建立关系，他们寻求建议、请求指导、提出问题，并逐渐形成互动。这种关系会加入情感因素，变得更加紧密。我称之为“外我”，也就是具备自主性的人工智能。我认为三年内我们会看到，人们会对其产生归属感和偏好，并进行个性化训练。
一个深受他们喜爱、非常了解他们的智能体，我称之为Exo智能体。我们已经在Onthropic和OpenAI看到了这一点。AI智能代理的超级用户可以将生产效率提升20%到30%，不过他们的工作时间也在增加。这并不是说他们获得了更多的休闲时间，实际上他们在加班工作。
我的第九个预测是，在五年之内，流经代理型人工智能经济的资金总量将超过流经人类经济的资金总量。因为我们将会把大量的后台工作和文书任务交给人工智能来处理，这些任务将由代理来完成，它们将负责大量的采购、销售和谈判工作。
那么我们来聊一聊显示技术的前沿。这块显示屏非常惊艳，简直让人叹为观止。我非常喜欢这种视频墙面的概念，既有超大尺寸，也有极小尺寸的显示屏。在超大尺寸领域，我认为像这样的显示屏将会变得普及。目前来说，这种产品的价格非常昂贵，但这正是技术发展的意义所在，随着时间的推移，它的成本会逐渐降低。我认为未来很多家庭的墙面都会变成视频墙。在企业里，这无疑也是一种极好的显示方式，你可以在上面展示艺术作品，也可以展示各种信息。我认为无论是在家庭、企业还是公共场所，视频墙都会成为默认的显示方式。事实上你可以想象，家中有一部“环境电影”，这部电影由人工智能生成，重点在于营造氛围。它可能会随着一天的变化而不断变化，并且永不重复。而且你拥有一个始终开启的设备，它不断在空间中创造图像或氛围。
在建筑空间或住宅中，我认为这非常有可能实现。
然后，小型显示屏被集成在你的智能眼镜中。我认为它们将成为继手机之后的下一个重大突破。这些小巧的智能眼镜配备了透明显示屏，让你可以直接透过它看到外部景象，而且显示屏可以在你看到的画面上叠加显示图像，这就是所谓的增强现实。而这种现实被称为元宇宙，也有各种各样的名称。从技术层面来说，实现起来非常困难。即便如此，你依然可以让蓝鲸出现在你面前，而且看起来非常逼真。再次强调，这就是所谓的数字孪生。每一样事物都有一个虚拟版本，通常会将虚拟与现实叠加在一起。这种映射非常有价值，因为你可以进行诸如模拟、修复等操作，还可以为他人进行指导。你可以通过这种方式培训员工，让他们看到可以做什么。这种方式非常强大。
我的第十个预测是，这些智能眼镜的首次应用对象将不会是普通消费者，而是那些没有办公桌的蓝领工人。我们将用这些智能眼镜来指导他们进行施工，无论是体力劳动还是各种类型的工作，比如导航等，这些场景将会率先应用这项技术。另外，通过这款配备透明显示屏的智能眼镜，我们还可以为真实人物制作虚拟形象，你可以拥有朋友的虚拟形象。
我的第十一项预测是关于这个元宇宙。我认为，正因为有真实人物的参与，当我们看到其中的人物以三维形式出现时，会让你感觉到对方是真实存在的。这将成为所有社交媒体中最具社交性的平台之一，也会让我们再次投入大量时间。这很难解释：如果你拥有一个看起来、感觉都很立体的人物头像，你会觉得那个人就在你的面前。即使头像并不完全像本人，你依然能感受到他们的存在——这就是其中的神奇之处。所以人工智能领域正在发生一件事。
所以，人工智能领域正在发生的一件事，是业务方面提出了一个问题：我们能否降低算力成本？我们能否卖出足够的算力，来支付建设数据中心不断增加的成本？到目前为止，尽管大家讨论的数字非常惊人，似乎可能会出现一个投资泡沫，但规模可能较小。需求似乎确实存在，我认为这不会是长期现象，不过看起来会出现一个小泡沫。这是我的第十二个预测：可能会有一个AI泡沫，但可能只是一个小泡沫，就像过去数字时代出现的泡沫一样，很快就会被克服。它有点像字母N的形状，也就是N型走势，先是上升，然后出现下跌，接着又恢复。因此AI投资也会呈现N型走势。所以我认为，未来10年AI算力的需求将会超过供给，供给根本无法跟上需求的增长。这里就产生一个问题：中国的人工智能与美国的人工智能相比，中国似乎更倾向于采用开源模式。中国还在积极进行技术研发，并且在探索如何降低成本。目前来看，中国的模型在与基准测试对比时，仅比美国的模型落后几个月。我认为这种发展速度很可能还会继续。
人类整体，尤其是科学领域的创新，将会持续不断地推进。我认为我们将会看到一个基本的融合趋势，美国和中国都会生产能力非常相似的产品。我认为中国很可能专注于让产品更便宜。但关于Token、AI Token，有一点需要注意，就是它们并不完全等同。我们关注它们的价格是否低廉，也关心延迟和速度，也就是它们的运行效率；我们关注它们的质量，以及它们属于哪种类型的芯片。我们将在整个生态系统中看到这些变化。各种类型的人工智能和各种类型的芯片都会被销售，所以你不会只是购买一种芯片。就像你可以购买便宜的芯片，也可以购买速度快的芯片，还可以购买速度慢的芯片，甚至可以购买智能的芯片，它们并不完全相同。我们可能会拥有更加多元的生态系统。即使在每个国家，比如美国和中国，也会专注于不同类型和不同品种的芯片，部分原因是人工智能也有不同的类型。所有的人工智能并不相同，我们应该用复数来谈论人工智能。我认为牢记这一点非常重要。所以我想用这一点作为结尾。我想花几秒钟强调一下，所有这些事情都充满不确定性。我的大多数预测很可能都会出错，但我仍敢于作出这些预测，因为我们想要做的是去设想一个我们想要打造的未来。如果我们无法想象它，就无法实现它。因此，我想做的一部分，以及我想传达给大家的信息，就是要尝试去设想那些可能会顺利实现的美好愿景，相信它是可能的。这是我们实现目标的一种方式。尽可能保持乐观，因为这个显示屏以及这个房间，都是由过去的乐观者创造出来的，而将来塑造未来的人，就是今天的乐观者。所以请尽可能保持乐观。感谢大家的聆听，我非常感激。
