面对技术飞速迭代的AI时代，年轻人该如何应对焦虑？这可能是当下最现实、也最棘手的问题。6月12日，北京智源大会上，几位AI领域的核心人物——北京智源人工智能研究院院长王仲远、小米MiMo大模型负责人罗福莉、清华大学教授刘知远、生数科技创始人朱军，以及南洋理工大学校长安波——围绕中国大模型产业展开了一场“巅峰对话”。从Claude Fable 5的横空出世，到智能体的爆发式增长，再到AI自进化的无限可能，技术迭代的速度正在重新定义人类对智能的认知边界。

“当今AI发展非常绚烂，我很难用一个词来形容。”罗福莉在论坛现场坦言。作为“95后”前DeepSeek研究员，她因雷军千万年薪挖角的传闻而备受关注，如今正式入职小米，成为大模型团队负责人，也是AI圈的现象级人物。

AI“创造”AI成趋势

当大模型还在刷新人类认知时，一个更具碘伏性的趋势已经显现——AI开始创造AI。去年，顶尖大模型还只是在指令清晰的场景下完成高精度执行；而如今，它的触角已经延伸到抽象问题解决层面。罗福莉观察到一个关键变化：当前大模型已经能够完成实验流程规划、执行结果验证等科研核心环节，与顶尖科研人员的核心差距正在缩小。 刘知远认为，工业革命的核心是机器替代人类体力劳动，终极形态是机器制造机器；而智能革命的核心，是AI替代人类重复性脑力劳动。“AI创造AI”正是智能革命进入高级阶段的核心标志。工业革命历经数百年才实现机器自主制造，大模型问世仅六七年就已经迈入AI自主迭代阶段——技术迭代速度远超传统工业革命。 “现阶段AI递归自进化的核心驱动依旧是人类。”刘知远强调，目前的技术模式是人类主导、AI辅助完成模型研发与迭代。即便未来实现高阶的AI自主迭代，人类的主体性与主观能动性依然不可替代。最终AI的研发方向、服务社会的核心目标，始终需要人类定义——这是人与AI的核心关系。 两天前，Anthropic正式发布Claude Fable 5，其编程能力和智能体能力实现大幅跃升：一个5000万行代码的代码库全库迁移，人类团队需要一个月，而Fable 5仅需一天。这一里程碑式的进展，成为本次讨论的焦点。 “Fable 5仍然是中间产物。”罗福莉指出，大模型持续规模化的道路远没有停止。Fable 5是大模型在三个维度自然外延扩展：预训练参数量级实现数倍规模化；推理时扩展与强化学习的算力投入大幅增加；训练数据从自然互联网文本迈向人与智能体共同产生的合成数据新阶段。 在清华大学教授、生数科技创始人朱军看来，不同场景的落地需求存在差异，并非所有场景都需要极致精准的模型能力。多数常规场景依靠模型的直观理解能力即可落地，这本身就是大模型带来的核心价值。针对行业热议的Agent、代码解题消耗大量Token的问题，新版本模型在同等任务下Token消耗量大幅降低——这是行业发展的正确方向。视频模型与世界模型的规模扩展潜力依旧巨大，当前物理数据的积累、数据高效利用技术、模型架构优化等方向都才刚刚起步，未来还有极大的探索和提升空间。

创新往往“反共识”

技术迭代太快、知识更新频繁、传统技能与职业持续变革——大量年轻人陷入焦虑。该如何应对？

罗福莉给出的核心建议只有一个：始终保持探索欲与好奇心。极致运用前沿AI工具，在持续试错中培养专属自己的判断力与科研审美。在技术高速变革的时代，独特的认知、判断与审美，是年轻人最核心、最不可替代的竞争力。 朱军认为，AI技术日新月异，所有从业人员都在持续学习、持续迭代，无人能够一成不变。越是技术变革的大潮中，越要夯实自身根基——这是应对行业变化的核心竞争力。他们致力于打造AI原生的成长环境，让学生从学习之初就拥抱AI、用好AI。大家不必过度焦虑，所有人都处在同一起跑线，行业前辈、从业者、学生都在同步学习、同步更新。积极拥抱变化、持续深耕，就是最好的成长方式。 刘知远提出了三条建议：首先，敢为人先、敢于创新。AGI与智能革命是全新的未知领域，真正的创新往往“反共识”——做非共识的事，敢于在无人探索的领域尝试、做出差异化选择，才能抢占未来机遇。其次，坚守初心、持之以恒。差异化的创新选择必然会伴随质疑与否定，能否顶住压力、坚持深耕，是突破瓶颈、做出成果的关键。第三，突破固有认知、持续自我革新。取得阶段性成果后，不要固守过往的成功路径，要主动洞察行业趋势、否定固有经验、探索全新方向，才能持续跟上技术迭代的节奏。 “当下年轻人的焦虑，本质是过度功利的心态导致的。”安波指出，如果学习和工作的目标只是高薪、跟风热门赛道，就会陷入被动焦虑。他建议：第一，选对赛道、深耕核心问题，聚焦有价值、有意义的研究方向，避开无效内卷。第二，学历的价值正在弱化，真正的核心竞争力是实操能力与前沿认知——即便没有高学历，深耕一线前沿研究、积累实战经验，也能实现快速成长。第三，单打独斗已经跟不上行业速度，要主动寻找志同道合的伙伴，组建交流社群，遇到问题及时沟通探讨，避免自我内耗。