2026年全国两会期间，全国政协委员、360集团创始人周鸿祎重点阐述了四个发展方向：一是优化算力基础设施布局，夯实人工智能产业发展的基础底座；二是通过"智能体技术普惠+懂AI懂业务的复合型人才培养"双轮驱动，加快推进"人工智能+"行动计划落地实施；三是推动安全智能体在关键领域的规模化应用，筑牢新兴领域的国家安全屏障；四是协同完善数据流通安全合规体系，促进数据、网络、AI一体化安全能力建设。
两会召开前夕，周鸿祎接受了多家媒体的联合采访。谈及当前AI生成内容与人类创作边界模糊的现象，他表示这恰恰说明通用人工智能正在稳步实现。"很多人使用AI的方式存在误区，将其简单视为搜索引擎或问答工具，自然难以感受到其真正价值。但若能将其打造为垂直领域的专业智能体，赋予其特定领域的思维模式，其专业能力将远超普通人类。"
"2026年以来，智能体正从概念走向实践。"周鸿祎指出，随着开源模式的深入推进，中国有望在全球人工智能领域占据更重要的位置。他建议对大模型发展实施包容审慎的柔性监管，为国内人工智能产业的长远发展创造更有利的环境。
关于企业和个人如何高效运用AI，周鸿祎提出打造智能体开放平台的构想，将智能体的基础设施置于后台，让普通企业和个人都能构建专属的智能体。他强调，只有通过智能体将其转化为专业智力或行业智力，使之成为个人的"第二大脑"、企业的内部智慧，才能真正发挥其价值。
周鸿祎认为，推动AI智能体落地需要在安全、算力等方面持续发力。以算力布局为例，他创新性地提出了训推分离的建设思路。
周鸿祎分析指出，过去两年产业焦点集中于大模型预训练，对高端训练芯片的需求极为迫切。当前，随着基础模型能力普遍超越及格线，行业正迈入"人工智能+"的应用时代，全国算力需求结构正在发生根本性转变。
"大语言模型对话所需的算力，与智能体实际执行任务时所需的算力完全不可同日而语。"他解释道，当智能体真正开始为企业处理实际任务——无论是撰写剧本、分析财报，还是完成复杂交易，其消耗的推理算力将是简单对话的数百倍甚至上千倍。一旦进入大规模应用阶段，推理算力的需求将呈现指数级增长。
"过去重视训练算力是合理的，但现在基座模型已普遍达标，行业应用更应聚焦推理算力。"他进一步说明，智能体执行任务时需要反复分解步骤、试错搜索，其Token消耗可达聊天场景的数百倍。周鸿祎表示，推理芯片对互联要求低、成本可控，中国企业完全具备自主研发能力。
"这是中国芯片产业重要的战略机遇期。"周鸿祎强调，发展高性能、低成本的专用推理芯片，不仅能大幅降低企业部署AI的门槛，更是支撑智慧城市终端、自动驾驶、机器人等边缘侧和端侧智能应用普及的基础。通过优化算力供给结构，将为人工智能赋能百业奠定坚实基础。
本文原载于证券时报
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