证券时报记者 王小伟
2026年全国两会，全国政协委员、360集团创始人周鸿祎重点关注四个方向：一是优化推理算力布局，夯实人工智能产业发展底座；二是“智能体技术普惠+懂AI懂业务的人才培育”双轮驱动，加速推进“人工智能+”行动落地；三是推广安全智能体的广泛应用，筑牢新兴领域国家安全屏障；四是协同完善数据流通安全合规体系，推动数据、网络、AI一体化安全能力提升。
两会前夕，周鸿祎接受了包括证券时报在内的媒体采访，谈及如何看待当前AI生成内容与人类创作界限模糊的现象。周鸿祎表示，这恰恰说明AGI（通用人工智能）已在稳步实现。“很多人用AI的方式不对，把它当成搜索或通用问答工具，自然觉得不够惊艳。但如果你将AI打造成垂直领域的智能体，赋予其特定思维方式，它的专业能力会远超普通人。”
“2026年以来，智能体正在从概念走向实干。”周鸿祎表示，随着开源模式的深入推进，中国有望在全球AI领域占据更重要的地位。他建议对大模型发展实行柔性监管，更加包容审慎，这样才能有利于中国人工智能长远发展。
在企业和个人如何快速使用AI方面，周鸿祎提出打造智能体开放平台，把智能体的基础设施藏在后面，让普通企业、普通个人建立自己的智能体。周鸿祎认为，只有通过智能体把它转成专业智力或者行业智力，变成一个个人的第二大脑，变成企业的内部智力，它才能发挥作用。
在周鸿祎看来，为了推动AI智能体落地，需要在安全、算力等方面做更多事情。以算力布局为例，他提出了训推分离的建议。
周鸿祎表示，过去两年，产业焦点集中于大模型的预训练，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越过及格线，行业正迈入“人工智能+”的应用时代，全国算力的需求结构发生了根本性变化。
“大语言模型聊天的算力和智能体实际干活时所需的算力，是无法相提并论的。”周鸿祎解释，当一个智能体真正开始为企业干活——撰写一部短剧，分析一份财报，或是自动完成一笔复杂交易，其消耗的推理算力将是简单对话的几百倍甚至上千倍。他表示，一旦进入大模型应用阶段，推理算力的需求将呈指数级增长。
“过去重视训练算力是合理的，但现在基座模型已过及格线，行业应用更应聚焦推理算力。”他解释，智能体执行任务时需反复分解步骤、试错搜索，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，中国企业完全有能力量产。
“这是中国芯片产业重要的战略窗口。”周鸿祎表示，发展高性能、低成本的专用推理芯片，不仅能够大幅降低企业部署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，有利于真正夯实人工智能赋能百业的基础底座。
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