AI会取代人类员工吗?阿里蔡崇信:AI Agent从工具变成了虚拟员工
2026-03-26 16:41 蔡崇信

AI会取代人类员工吗?阿里蔡崇信:AI Agent从工具变成了虚拟员工23

导语

AI取代人类员工吗阿里蔡崇信与西门子掌舵人的深度对谈,道破AI时代企业生存与发展密码。从智能体重构50万亿美元知识型市场,到大模型全球竞速的核心逻辑,再到人工智能+工业制造”的落地未来,这场对话里藏着所有商业人士读懂AI、用好AI的关键答案。


内容来源:蔡崇信

整理编辑:i黑马媒体团队

非常荣幸能在西门子大会上和博乐仁先生交流,首先我要感谢西门子,把首次全球科技大会放在中国,这不仅是对中国市场的重视,更是认可中国的人才和创新活力,也感谢西门子一直以来作为合作伙伴的携手同行。

我常说阿里的发展,从来都是跟着业务需求走、跟着技术趋势走。我们最早是做电商的,17年前电商业务迎来数据爆炸,交易、客户、偏好这些数据量激增,靠外部技术根本撑不住,所以我们下决心自研云计算,阿里云的底层技术就是这么一步步磨出来的。

走到今天,阿里已经从电商公司,转型成了全球领先的人工智能与云计算服务商,而我们现在最核心的战略,就是AI驱动一切”。这几年云计算的需求越来越多来自AI领域,我们也把云基础设施彻底打造成了能支撑复杂AI任务的平台,就是要给所有想做AI的企业搭好底层架子。

最近这两个月,智能体(Agent)技术的突破真的让人眼前一亮,这是个里程碑式的进步。

以前的大模型,更像本百科全书,知识多但得人反复提示才能做事;现在的智能体不一样了,它会规划、会推理、还有记忆能力,不用人盯着,能独立把一整套复杂任务做完,说白了,就是从工具变成了“虚拟员工”。

我不是软件工程师,之前开源智能体框架龙虾(OpenClaw)出来,我让同事帮我搞懂它到底能干嘛,结果同事直接搭了四个智能体,凑成了一个科技网红博主:一个筛新闻抓科技趋势,一个提炼核心观点,一个写创意内容,一个校验修改,整套流程下来完全自动化,这就是最直观的例子。

本质上,智能体就是知识型的虚拟员工,而这个市场的潜力大到难以想象——全球经济规模大概110万亿美元,劳动力占了60%,其中三分之二是知识型白领,这意味着近50万亿美元的市场价值,都可能被智能体重构、提升,这个规模远超其他行业的总和,虚拟员工能做的事,只会越来越多。

博乐仁先生提到西门子的工业副驾驶用智能体解决产线问题,我特别认同,这里面智能体的记忆能力是核心,但也藏着一个关键问题:智能体要变聪明,就得拿数据喂,可数据多了又可能行为失控,所以数据权限管控一定要做扎实,这是平衡智能和可控的关键。

而且我判断,未来智能体肯定会从“副驾驶”变成“主驾驶”,从辅助人做事,变成主导完成事。

当然,也有人聊到CEO智能体,我倒觉得不用慌,AI永远取代不了CEOCEO最缺的从来不是做事的能力,是时间和精力,以前为了不被琐事耗死,得严控直属汇报的人;有了智能体就不一样了,杂事、基础事都能交给智能体处理,CEO能腾出手来,专心思考公司的战略、琢磨未来的方向,所以CEO这个岗位,永远是安全的。

聊到AI,就绕不开大模型研发,其实早在OpenAI推出ChatGPT三年前,我们就基于Transformer架构开始做大语言模型了。ChatGPT出来之后,我们的方向更明确了:阿里不能只做云服务提供商,还要做一家顶尖的模型公司。这意味着我们必须砸资源、砸成本,打造行业前沿的大模型,这份决心我们从来没有动摇过。

现在全球大模型的竞争格局很清晰,美国有AnthropicOpenAI、谷歌Gemini这些领先玩家,而在中国,阿里的目标就是跻身头部模型厂商之列。这个赛道的竞争有多激烈?可能你今天刚做出点成绩,竞争对手几个月就反超了,你又得赶紧追,这就是一场竞速赛,而能笑到最后的关键,就是长期投入——管理层必须下定决心,持续砸巨额资本,我们已经做好了长期承诺,也一直在坚定推进这个战略。

我们自研的千问(Qwen)大模型,现在有不同版本,万亿参数的版本能通过API提供服务,同时我们也开源了好几个版本,包括面向移动、终端设备的轻量模型。我们走开源路线,核心就是想推动模型的普及应用,不只是在中国普及,还要推向全球。

现在我们已经建了全球开源开发者社区,大家一起参与优化模型,而且客户用我们的开源模型,能在自己的基础设施上独立部署,还能根据自己的业务做后训练、微调,所有操作都在自己的算力环境里,这对看重数据隐私和安全的客户来说,特别稳妥。我相信未来市场会很清晰,一部分客户会用我们的API用闭源模型,更多客户会选开源模型,但不管选哪种,都需要算力,而我们希望,这些算力都能通过阿里的云服务来提供,这就是我们的布局。

也有人总说AI是泡沫,担心模型训练饱和了、数据用完了,模型就停滞了,其实这是没看明白AI的发展逻辑。模型的迭代,从来都是越用越聪明——用模型的人越多,产生的数据就越多,这些数据又能训练出更优秀的下一代模型,这是一个正向循环。

有人问,要是不训练模型了,数据中心还有啥用?但事实是,模型训练永远不会停止,阿里、OpenAIAnthropic这些头部企业会做,每个客户、每个工业级用户、每家企业,都会根据自己的需求持续训练、优化自己的模型,甚至推理过程中积累的数据,都能推动模型迭代。所以智能技术的发展,本身就是一项永不停歇的事业,这也是为什么大家愿意持续投资数据中心和硬件基础设施的原因。

最后聊到和西门子的合作,我觉得这是天作之合,双方的能力太互补了。西门子在中国制造业有海量的客户,懂制造、懂工业;阿里的基因是软件和电商服务,懂云、懂AI。而且中国是全球最大的制造业经济体,占了全球工业产出的30%,有海量的工业数据,这正是“工业人工智能”和“人工智能+制造”最好的试验场。接下来几个月,甚至更久,我最期待的就是和西门子继续深度合作,把工业人工智能真正落地,在中国的这片土壤上,一起把模型打磨好、迭代好,让AI真正赋能制造业。

AI不是某一家企业、某一个国家的竞赛,它是像电力、水一样的基础技术,阿里做AI,从来都是想把技术做扎实、把生态做开放,让更多企业能用上AI、用好AI,这也是我们一直坚持的方向。

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