“学AI要先学会用大模型。”
文|《中国企业家》记者 赵东山
编辑|张晓迪
头图来源|受访者
2025年初，360创始人周鸿祎又拍了几部短剧，剧本里很多的剧情设计，都是他和DeepSeek碰撞出来的结果。
过去2年里，面对人工智能的狂潮，他既像一位布道者，激情描绘技术重塑千行百业的图景；又似一名实干家，冷静拆解大模型落地中的安全与伦理难题。
在日常的工作和生活中，周鸿祎身体力行地拥抱各种AI大模型应用——从短视频脚本到商业决策，他强迫自己“没事就问AI”。在他构想的未来中，每个个体都该建立专属知识库，让大模型成为“亦师亦友的超级助手”。他直言，“学AI要先学会用大模型。”
对于AI大模型引发的焦虑，周鸿祎展现出实用主义者的清醒。谈及AI可能引发的失业潮，他抛出“森林遇熊”理论：“善用AI的人，即使跑得没有熊快，但也永远跑得比同伴快。”
2025年开年，DeepSeek如同一条鲇鱼，搅动了全球AI大模型圈。因其在技术优化、成本压缩以及开源模式上的优势，迅速在全球AI大模型圈引发讨论，迄今热度不减。
在周鸿祎看来，“DeepSeek对中国产业最大的影响，实际是让大家各自归位，找到各自的产业链定位，否则大家一窝蜂地‘百模大战’，实际在重新发明轮子，都在希望做通用大模型，都在做AGI，谁的卡也不够，谁的数据也不足。现在都已经有了DeepSeek了，要么你用便宜的API，要么装一个DeepSeek。所以，很多小应用会起来。”
开源，也是周鸿祎眼中颠覆格局的胜负手。“开源是统战，把朋友搞得多多的”，他坚信中国通过开源生态能成为全球AI科技树的“根技术”提供者。
当闭源巨头在垄断与监管间挣扎时，DeepSeek等开源模型正以“科技平权”之势渗透至百万企业。这种生态虹吸效应，被他视为中国在AI生态领域超越美国的关键：“当几百万中国企业用上本地化大模型时，中国将有望率先在全球实现新一轮工业革命。”
当被问及AI伦理风险时，周鸿祎的回应直击本质：“不发展是最大的不安全”。他并不讳言大模型的“幻觉”问题，他认为这是AI创造力带来的双刃剑：“没有幻觉的大模型就不聪明了，就像人失去了想象力。”
对于企业级应用可能存在的幻觉问题，周鸿祎提出“以模制模”的解法——用安全大模型约束基座模型的“胡言乱语”，通过知识库校正、搜索矫正与多模型协作构建护城河。
在今年全国两会上，全国政协委员、360创始人周鸿祎带来了3份提案，内容涉及“适度包容大模型幻觉”“解决大模型应用安全”以及“以安全即服务破解网络安全行业困境”三个方面。
以下为周鸿祎媒体访谈实录（有删减）：
谈DeepSeek和AI大模型对大众的影响
问：DeepSeek春节以来破圈爆火，您认为AI会引发失业潮吗？
周鸿祎：我觉得不好说，因为AI肯定会消灭一批岗位，但也会产生一批新的岗位。所以，不管AI怎么发展，掌握AI、学习AI、了解AI，让自己成为超级个体。就像有个笑话说，在森林里，你问我遇到熊怎么办？要不跑得快，如果跑得不如熊快，跑得比同伴快就行。
问：对于普通人和大学生，您有哪些建议？
周鸿祎：我认为，学AI先学会用大模型是最重要的。虽然现在你不用大模型也能混，一定要养成学会正确用大模型的习惯。公司很多人开会来问我，老周这事儿怎么办？我说你问过大模型没有，我们花了那么多钱，搭建了那么多算力，我们是免费用且不限量，DeepSeek还要买API呢，结果你们自己都不用。
很多人用的时候就把它变成了一个传统搜索引擎，问事实性答案“天为什么这么蓝？”“北京今天多少度？”这个还不如不用，没啥意义，你用它不能下命令，不能把它当成一个机器，不能当成电脑，你要把它当成一个亦师亦友的专家顾问，有什么事儿跟它倾诉。
比如我之前拍一个短剧，剧情大概是：“未来人工智能统治了人类，派一个像《终结者2》一样的变形美女机器人，可以异装的杀手来360公司杀我，请设计10种杀我的方法。”DeepSeek就告诉我说：“第一化装成你的女秘书；第二给你咖啡里下毒；第三假装给你按摩，勒脖子把你勒死。”这主意都是DeepSeek给设计的，后来就找了黄奕来拍。我那短剧里还有很多对周星驰的桥段进行致敬，全是我给DeepSeek提的要求。
所以，表达很重要，会问问题很重要。不要迷信它的结果，我觉得它的结果仅供参考，讨论过程更重要。
谈DeepSeek对行业格局的影响
问：您觉得自从有DeepSeek之后，其他中国大模型厂商是否还有必要继续投入做通用模型？
周鸿祎：会让大家各自归位。AGI和DeepSeek这条路一定还得有人走，也不可能把希望都放在DeepSeek一家，还得有点竞争嘛，有点相互的激励嘛，但肯定不是“百模大战”，基本还得有足够算力的，至少万卡以上的。整个国家对训练算力的需求会减少，但对某一家公司来说，训练算力还是要加大。我认为，字节、阿里肯定会坚定地干下去。
问：最近，百度等公司都宣布模型将开源，您如何看待大模型领域的开源潮？
周鸿祎：李彦宏非常睿智，他原来是不太认可开源，因为他认为他的模式是接近OpenAI的，但他比OpenAI更聪明的是及时转身，宣布开源。他开源之后，阿里更坚持开源，没准字节也会开源。这个开源的生态形成一个巨大的虹吸效应。开源一旦形成气候，一定能战胜闭源。
开源战胜闭源，所有互联网的粉丝都应该承认这一点，没有开源就没有互联网。首先我们要认可开源战胜闭源靠的是强大的生态虹吸力量。
DeepSeek开源之后实际创造了一个机制，只要开源超过了闭源，所有的公司，开发人员都会选择在它的上面来做应用，它就变成了人工智能的根技术。大家知道，技术是有科技树的，根技术最厉害，因为我的根一旦变化，上面都要跟着变。
美国AI领域为什么害怕这一点，DeepSeek相当于让所有人薅它的羊毛，这叫无招胜有招。但带来的回报是在另外一个层面，肯定对DeepSeek来说没有挣到一分钱，假如DeepSeek只有200人，200人是竞争不过Google的，也未必竞争得过字节，而且时刻准备着被同行们挖人。但是一旦开源之后，全世界不说有200万人，怎么得有20万人全球最优秀的这些开发者、工程师、大学教授、博士生们是不是来DeepSeek的生态里来帮你找问题，帮你做改进，在你上面做插件，在你上面做应用。
这会产生一种“生物大爆炸”的效果，很多基于DeepSeek成果会获得加速的技术发展。而这些成果又会回馈在DeepSeek社区里，这就是我们经常讲的开源生态。
开源本是美国人发明的文化，也因此产生了互联网、MySQL等很多例子，只不过中国以往没有开源的文化，但我们很多人没有意识到开源的威力，而这一次是中国真正地主导开源。
所以，DeepSeek这次开源对整个中国传统企业在产业里用大模型来降本增效，来打造新质生产力，这个杠杆作用是非常大的。因此，将来中国在AI的生态上超越美国，由生态带来更强的研发力量，带来更多的创新和改进，带来更多的标准，全世界将来AI的应用系统都是架构在我们中国发起的一个根技术上。
这就和今天的互联网都建立在美国根服务器上的概念实际是一样的，而且中国的应用又能够做到比美国普及，个人用户又比美国多，企业又率先用到最好的模型。这对中国新质生产力的打造很有帮助。
谈AI对生产领域的影响
问：“人工智能+”将如何影响民生领域，医疗、教育、智慧城市等？
周鸿祎：人工智能是一场工业革命，所以它会重塑所有的行业。比如在医疗、健康、养老方面，从个人角度讲，有了DeepSeek加持之后，每个人可以有个医学顾问或者慢病专家，或者养老陪伴的助手。
所以，我一直觉得人工智能在中国一个重要的发展方向是人人智能，每个人都可以有各种方面的专业助手，能够像个亦师亦友的顾问一样。过去我们软件APP都达不到这种能力。
从产业角度，可以分三类：
第一类像传统的医院，它是传统行业，人工智能可以通过加速它的数字化改造，智能化升级，提升效率，比如美国医院里利用AI来自动给病人打电话预约时间，利用AI来自动处理家庭医生、社区医生传来的病历传真，使得病人候诊的时间能够缩短很多倍。
第二类企业是合成生物、生物制造这类新兴产业，人工智能可以成为其研究的工具和范式。
第三类，像研究人类的基因图谱，通过基因来抗癌，这属于AI for Science，就是用大模型这种算法模式套到生物学里，变成生物学研究的工具。
总之，AI的应用范围非常多，日常对话和成为你的助理，只用到它5%的功能。最重要的是和产业结合之后，无论是对老板的决策支持、对员工的工作能力加强，还是对内管理、业务流程这种改善效率，以及对外的产品服务和对客户角度，都能够找到很多过去卡点和堵点，用大模型针对某个场景，结合专业知识库和智能体实现降本增效。
谈AI搜索的机会
问：搜索是现在很多AI玩家想要抢占的赛道，在竞争激烈的环境下，您会不会有一些危机感？如何在竞争激烈的赛道中脱颖而出？
周鸿祎：我一直都有危机感，因为搜索本来就是一个巨头林立的赛道。最早我们是想用AI来改造搜索，以此提升搜索的体验。经过这轮竞争之后，我们发现，搜索的地位前所未有的重要，因为搜索现在成了所有大模型必配的功能。现在Google、OpenAI、DeepSeek，特别是DeepSeek推出默认带搜索功能之后，全球都这么跟进。
因为大家发现，一个大模型如果不具备搜索能力就意味着你不会用搜索这个工具，你对互联网啥事儿都不知道，在训练的时候不能保证所有的资讯都用过了，很多资讯找不到，你的结论往往是不完整的。所以，搜索就变得很关键。
和其他搜索厂商一样，我们也引入了DeepSeek等50种模型，通过这些模型的协作，有的模型擅长改写，有的模型擅长总结，有的模型擅长推理和分解任务。我们春节期间没有DeepSeek涨得快，DeepSeek7天涨了1个亿的用户，我们15天涨了2000万手机用户。现在PC上我们的流量很大，我们有了很好的基础后，剩下的问题就是要仔细打磨用户的体验和把各种深度的工具做好。
传统搜索的理念被颠覆了，大家要把搜索变成Deep Research深度的搜索，你提个问题之后，我不是搜一遍，而且把它搜多遍，拿回来资料再经过分析后再搜索，可能经过多次循环，保证把这个问题在互联网给你扒得干干净净，提炼得非常系统。这里面还有很大的空间可以做。
搜索，谁说一定要只搜全网呢？搜索能定向搜索，你问的是医学的问题，我就把美国这种定向医学的一些知识库专门进行搜索，你搜的是企业问题，我就定向从企查查去搜。
问：360的优势在哪里？
周鸿祎：我认为，我们做的最对了几件事儿：
第一，很早我就在强调，大模型是能力，不完全是产品。虽然今天DeepSeek也能用，但等到你用到一定的时候也会觉得不满足，所以，它也要产品化。因此，一定要找好场景，我们很早就开始找了搜索的场景。
第二，我不是等DeepSeek热门了才跟它合作，我去年8月份就和它合作了，当时开了一个“复仇者联盟”的会，把中国16家大模型都请来。所以，到今天我还能提供多模型的协作能力。
DeepSeek出来之后，很多家大模型厂商才意识到，你要没有足够的资金和人才密度，再做AGI，做大模型是没有意义的，应该转型做应用。去年当我和16家大模型合作时，我们就已经转型在做应用了。所以，做应用会更有它的价值。
DeepSeek对中国产业最大的影响，实际是让大家各自归位，找到各自的产业链定位，否则大家一窝蜂地“百模大战”，实际在重新发明轮子，都在希望做通用大模型，都在做AGI，谁的卡也不够，谁的数据也不足。现在都已经有了DeepSeek了，要么你用便宜的API，要么装一个DeepSeek。所以，很多小应用会起来。
谈人形机器人
问：您如何看待最近人形机器人的火热和未来，如果360感兴趣这个赛道，可能会聚焦在哪个特定领域呢？
周鸿祎：机器人是属于未来产业，我还看过北京市的世界机器人博览会，我还拍了个短视频。我的观点很简单，第一前景很广阔，人形机器人一定是未来；第二没有大模型，人形机器人寸步难行。
摄影：孔月昕
如果大模型技术不成熟，机器人面临什么问题呢？首先视觉都是看见的能力，不能看懂，可以感知不能认知，和人没法对话，没法交流，没有语言能力就没法和人交互，大脑没有很强的推理能力，那只能接受简单指令了。
只要大模型在发展，对它就是非常有利的帮助。剩下的问题，我认为是成本问题，就是机械手可能是最重要的关键，因为它要仿真人手，但中国的产业化能力，就像无人机和智能车一样，能把价格降到别的国家认为是不可能的程度。所以，我估计还有个几年，如果这个价格降到几万元一个机器人，进工厂、进家里就会比较实用了，我比较看好养老机器人。
问：随着AI的发展，机器人的智商会加速进化吗？
周鸿祎：我认为至少两点：第一，用现在的推理大模型和知识大模型，就是我们已有的大模型技术，肯定会随着我们大模型能力的提升而提升的；第二，当大模型加到机器人身体之后，机器人能够物理感知这个世界，它就创造了一种新的人工智能去感知世界的方式，因为在这之前，大语言模型只能看文字、听声音、看图片、看视频，但不能亲自感知这个世界，如果加上之后，这个感知对于智力能不能提升，我就不太懂了，但我感觉应该是能提升的。
谈AI带来的安全风险
问：您如何看待AI技术进步带来的新的安全风险？
周鸿祎：第一，要正确地认识AI的安全问题，不能夸大也不能忽视。现在有一种趋势，主要是OpenAI等美国的前5家AI公司都是想搞垄断，所以他们往往会夸大AI不安全的问题作为他们不开源的借口。他们往往希望政府加强管制，加强管制之后，后来者就没有机会赶上他们。在这种背景下《足球彩票app平台ios》谈AI安全属于“耍流氓”。
我一直认为，不发展是最大的不安全，你必须要抓住AI这次工业革命的机会，提升生产力，包括让科技普惠在每个人身上。
第二，AI的安全和业务的发展，我认为同步可以走，应该能找到解决方法。但不要笼统地谈AI安全，因为什么事儿一笼统地谈就很难有解了。比如AI的“幻觉”问题不完全是AI安全问题。因为“幻觉”是大模型固有的特点，没有幻觉的大模型就不聪明了，幻觉是大模型像人一样有智力的体现。
DeepSeek的幻觉是很严重的，所以你们用它写文章才觉得确实像人。为什么原来的幻觉不严重，它没有想象力，幻觉是想象力和创造力的基础。所以，不能严格、笼统地把它定义为幻觉。幻觉是AI安全的一个问题。
幻觉有了之后，确实又有严重问题，比如把大模型在企业内部，比如这个企业是医疗、法律、金融、证券或者用在生产、制造业这种不能出错的地方，大模型给你乱编一气，给你乱警报，那么幻觉就是非常严重的问题。
所以，我们把大模型问题做了一个分工，今年我提的建议里也有，DeepSeek一定会火，而且DeepSeek是真火，不是虚火，因为它确实解决了人工智能大模型从“不可用”，从“凑合用”到“完全可用”“能用”的阶段。所以，DeepSeek不光是你们各位在用，我也在用，中国很多企业，政府都要主动地用。这时候DeepSeek安全问题就出来了。
但是网上现在对DeepSeek的安全问题，还是把它当成一个传统IT设备看安全。这个思路是过时的，这种传统网络安全的解题方法是解决不了人工智能的安全问题。人工智能的安全问题，对DeepSeek来讲至少分成四个层面：
1．基座模型的安全问题。如何在AI领域防止幻觉。幻觉是可以防止的，为什么DeepSeek一定要联网才好用？因为用了互联网的知识库来做个校正。为什么在企业里应用一定要连上企业专有的知识库，也是要做个校正。
其实DeepSeek比较容易出的问题是什么？它作为一个模型，任何人皆可PUA，任何人皆可攻击。被PUA之后它就绝对听你的，你打听老板的啥事儿它都告诉你，你公司什么内部知识库的资料问它，你没有权限都可以得到。这是比较严重的问题，是基座模型的问题。
2．客户端的安全问题。大家用基座模型总要通过一定的软件去用，所以以后大家很多工作都要和公司里的大模型聊天、交流，这里有用户端安全的问题，怎么防止用户在用户端对它发起攻击。
我们做了一个测试，决定DeepSeek结果的其实现在不是提示词，而是要学会建立个人知识库。为什么大家在网上会争论，搜索结果不一样？很简单，搜索的能力不一样，你给它搜了30篇很好的文章，大模型读了就给你总结起来头头是道，你弄了20篇垃圾文章，可能又是另外一个低水平AI写的文章。差异就在于你给什么数据。
3．知识库的安全问题。知识库有个问题，一旦你把企业很重要的资料放到知识库里并给大模型了，大模型就开始知无不言，言无不尽了，谁问大模型都会如实地把知识库里能看到的都会告诉他。这就会有数据安全的问题。
所以，智能体的安全、知识数据的安全、客户端的安全，还有基座模型的安全，构成一个新的人工智能安全的新领域。这个解决方法我们也有了，关键问题是“以模制模”。
责任编辑：郝欣煜
