梁文锋：AI替代员工？先学会持续学习再说

一、核心观点：持续学习是AI替代员工的根本瓶颈

梁文锋认为，人类可以在工作中持续积累经验，而AI每处理一个新任务都需要人类提供完整的上下文，这几乎是不可能的，因此当前AI无法替代员工。他明确表示，下一代模型必须拥有持续学习能力，才能被称为“下一代模型”。

二、AGI技术路线图

1. 阶梯式演进

去年的阶梯是思维链（CoT），今年的阶梯是Agent

Agent之后必须解决持续学习，然后进入AI自我迭代的渐进奇点，最后才是具身智能

梁文锋强调路线图不能跳跃，后续每一步都建立在前一步基础上

2. 当前重点

现阶段最重要的方向是Coding Agent

金融、医疗等垂直Agent优先级较低

公司一半的核心研究员正在标注数据，这是当前最关键的工作

三、商业与战略：克制与开源

1. 定价与利润

API定价只求十个月收回设备成本，对应约六倍利润

曾主动将价格降到四分之一，公司内部欢呼，因为做模型的目的就是让更多人用得起

梁文锋认为“越克制，越容易成功”

2. 开源策略

最强模型也会开源，因为AI最终可能占人类GDP的10%，任何独占者都会被历史抛弃

开源模型与自用模型完全一致，不阉割

不担心竞争对手部署，因为中小公司缺乏资源，大公司组织笨重

四、团队文化：愿景驱动，不加班无KPI

公司没有KPI、没有考核、没有成文制度

正式工作不占用员工一半以上时间，另一半自由探索

不鼓励加班，研究需要松弛环境

团队稳定是“唯一不能退让的核心利益”

五、中美AI差距认知

差距主要在算力资源，人才几乎没有差距——国内与国外是同一批人

落后美国12到18个月，但仅用美国二十分之一的算力做出同等模型

目标是未来将时间差缩到6个月甚至3个月

六、不做与不做

不做视频生成、3D、世界模型，因为它们与智能上限无关

不做超级App，不追求C端流量，不追求用户量

多模态是组件而非主线，会做但优先级低