作为360集团的创始人周鸿祎，他也是全国政协委员。就在2026年全国两会前，周鸿祎接受了证券时报等媒体的采访，聊到了现在的AI和人类创作经常搞混的问题。周鸿祎认为这说明AGI，也就是通用人工智能，确实在稳步实现了。大家把AI当成搜索工具用，觉得没什么特别的，但要是把它变成垂直领域的智能体，专门做一件事，那它的能力就能远超普通人。 这一年以来，智能体正在从概念走向实干。随着开源模式的深入，中国有望在全球AI领域占据更重要的位置。周鸿祎建议对大模型发展要柔性监管，别太死板，这样才有利于长远发展。关于怎么让大家快速用起来，他说可以建个开放平台，把基础设施藏起来，让普通人也能造自己的智能体。只有让智能体变成个人或企业的第二大脑，它才能发挥作用。 要让AI智能体落地，还得在安全和算力上多下功夫。周鸿祎提到了训推分离的想法。过去两年大家都盯着大模型预训练，特别缺高端训练芯片。现在模型能力普遍过了及格线，行业进入了“人工智能+”的应用时代。 这时候大模型聊天的算力和智能体实际干活的算力完全没法比。当一个智能体帮企业写短剧、看财报或者做交易时，消耗的推理算力可能是聊天的几百倍甚至上千倍。过去重视训练芯片是对的，现在基座模型过了线，行业应用就该更关注推理算力了。 执行任务时智能体要分解步骤、试错搜索，Token消耗能达到聊天场景的数百倍。推理芯片对互联要求不高、成本可控，中国企业完全能搞定量产。这是个好机会，发展高性能、低成本的专用推理芯片既能降低企业用AI的门槛，也是支撑自动驾驶、机器人这些边缘侧应用的基础。 周鸿祎提到的优化算力供给结构还包括数据流通安全合规体系的完善。王朝全校对了这份稿件，彭勃负责编辑工作。