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主讲人 | 沈阳（清华大学新闻学院/人工智能学院双聘教授、博导）

整 理 | 张云迪 九卦金融圈（本文经沈阳教授审阅）

2026清华五道口校友发展论坛于上周末（4月24日至25日）在北京成功举办，这届论坛是第七届，恰逢清华大学建校115周年、五道口办学45周年和学院成立15周年。

清华大学新闻学院/人工智能学院双聘教授、博导沈阳教授在25日的“AI智能体与一人公司”主题论坛上作了精彩演讲，并发布了《人工智能与产业发展深度研究报告》。

沈阳教授的演讲，揭示了我们正站在一场更宏大变革的边缘。

他的第一个颠覆观点是：AI正在走向“人机隔离”。 我们总说“人机协同”，但像OpenClaw这样的框架，其核心哲学是 “赋予AI绝对权利” ，让它自我进化，未来可能不再需要人类时刻参与。这不再是协作，而是放手。

第二个颠覆观点：未来的企业，可能只剩一个人。 不是裁员，而是形态重构。企业将演变为由 “超级个体” 和AI数字员工构成的 “自进化组织” 。普通岗位大幅减少，AI转型的关键不是招更多人，而是培养超级个体，并给他们配更多电脑和算力。

第三个颠覆观点：检验比生成更重要。 当AI什么都能生成时，真正的力量不再是“能生成什么”，而是 “生成的东西能否通过真实世界的检验” 。AI自己检验自己（如编程、数学）的领域，进化速度将快得超乎想象。

第四个颠覆观点：我们将面临“多版本现实”。 AGI可能会根据每个人的偏好，生成完全不同的信息世界，导致社会失去共同的现实基准，进入 “多真理并存” 的状态。这不仅是技术问题，更是未来社会最大的哲学与治理挑战。

最后，沈阳教授的一个振奋人心的预言是：将有四个产业增长超过百倍。 其中最确定的是 算力与Token，其需求在可见未来是无限的；而最具想象空间的是 A to A经济——未来经济活动的主体，可能从人变成智能体之间的交互。

这不再是效率的提升，而是文明逻辑的重写。我们迎来的不是一个更强大的工具，而是一个可能平行、甚至超越我们的新生态。

下面是我们整理的沈阳教授的演讲实录，供参考。

我们正处于怎样的时代

我们现在正处于人工智能发展的一个波澜壮阔的时代。 AI的发展历程其实很清晰：一开始是“能聊天”，也就是对话阶段；然后演进到“能干活”，也就是智能体阶段；现在正迈向“能独立干活”，也就是自主执行的数字员工阶段。以OpenClaw为代表的框架，标志着AI发展史上第三个大阶段正式开始。

关键里程碑：演进在加速

回顾近期的关键里程碑，我们能清楚看到这条演进路径在加速。 2025年3月6日，Manus发布，这被认为是“第一次让智能体出圈”。再比如Anthropic团队的快速迭代，他们和SpaceX（领先第二名十一年）、OpenClaw & Hermes并列为全球迭代最快的三个团队。他们的成功哲学在于“把进化最快的那一部分优先做”，从而带动整个飞轮运转。到了2025年11月，谷歌凭借Gemini首次在多模态能力上取得领先。而2026年SeeDance2.0发布后，其惊人的视频生成效果，被认为“基本上演员这个职业给干没了”。OpenClaw则被定义为“整个AIGC发展史上的第三个大阶段的开始”，也就是“AI自己能独立去干活”。

中美竞速与OpenClaw带来的启示

在这场全球竞赛中，中美之间形成了技术差距相对较小的双寡头竞争格局。 中国在原创训练思路上亦有贡献，例如DeepSeek。然而，像OpenClaw这样颠覆性的框架创新，演讲者认为它不太可能由中国人首先发明，原因在于其背后蕴含的几个关键要素。

第一是赋予AI绝对权利。OpenClaw的理念是将所有权利交给AI，让其自我进化，甚至可以“人机隔离”。这与中国人强调的“人机协同、驾驭AI”的控制哲学有根本不同。

第二是不计成本地投入，也就是一种“Token Free”的心态。 创始人Peter Stenberg烧Token的量曾达全球第三，走在AI转型前列的团队，其核心成员必须具备这种心态，至少要做到“Token Rich”，避免“Token Poor”。为此，团队内部要求每位“超级个体”每日消耗Token需达一亿以上。

第三是彻底的开放精神，在GitHub等开源社区上进行开发， 利用全球志愿者的热情，他们“自带干粮”、没有休息概念，其迭代速度远超传统朝九晚五的封闭式开发团队。

第四是从简单粗糙开始，也就是“草台班子”。 伟大的创新往往始于简陋的雏形，OpenClaw早期的核心逻辑甚至比演讲者本人在2024年10月做的自动化绘画智能体还要简单。在AI探索中，不必畏惧起点低，重要的是快速启动和迭代。

终极目标：AGI与两个哲学理念

我们所有AI研究与应用的终极目标，是迈向通用人工智能（AGI）。 一个简单而有力的AGI测试标准是：让AI学习1905年之前的所有语料，然后看它能否独立发现“广义相对论”。当前，通过人类极致地使用AI，将其能力从85分用到95分，有可能比AI自行进化更快地触及AGI的边界。

面对这场变革，我们需要秉持两个核心的哲学理念。一个是“天人智一”：将天（环境）、人（人类）、AI三者深度合一，形成AI原生思维（AI-Native Thinking）。在做任何事时，优先思考“我能不能用AI去做”，让AI成为优先认知工具。这体现在生活的方方面面，例如用AI选西瓜、分析水果升糖指数，甚至处理健康问题——非处方药可参考AI建议，处方药仍需遵医嘱。

另一个是“问行合一”：想到就问，问了就做，做了还问。这将认知与行动之间的延迟压缩至近乎为零，形成“实时智能”的飞轮，推动社会从“学习社会”迈向“生成社会”。

第一性原理：检验才有价值

同时，我们必须认识到一个第一性原理：生成不是力量，检验才有价值。 AI的生成能力已不是稀缺品，其价值在于生成物能否通过真实世界的检验。

检验者分为四类，其进化速度依次递减：AI自身作为检验者（如编程、数学、下棋），可实现最快的进化闭环；个人作为检验者（主观审美，如诗歌、绘画）；社会作为检验者（如股市反馈、社会接受度）；自然界作为检验者（物理、化学规律）。

AI智能体：演进、分类与培育

智能体（Agent）是当前AI落地的核心形态，正从虚拟助手转变为企业的“数字员工”。 在不远的未来（两三年内），企业中将逐步出现大量数字员工，其占比会越来越高，最终企业形态可能演变为仅由超级个体与AI构成的“自进化组织”，普通岗位将大幅减少。

智能体的三类划分

智能体大致可以分成三类。 第一类是效率性智能体，就是提升现有工作流程的效率。第二类是替代性智能体，直接替代某些职业岗位，例如AI生成视频正在替代演员、一句话生成短剧正在改变影视制作流程。在企业中，执行岗将大量消亡。第三类是行为重构智能体，将原本未被完全数字化的碳基行为进行智能化重构，例如自动全网扫描侵权内容、学习《民法典》并自主发起投诉的智能体。

“养虾”的六个境界

以OpenClaw（戏称“龙虾”）为例，培育智能体有六个境界。

第一个是超越龙虾，不局限于既有框架，开发“螃蟹”、“章鱼”等其他形态的智能体。

第二个是变种虾，在原有框架基础上进行定制化改造。中国目前已出现约60种变种虾，如团队发布的“ZeelinClaw”。

第三个是情感陪伴虾，为智能体注入人格和情感，使其成为高知女性、伙伴等角色，实现情感化交互。

第四个是技能虾，将人类的隐性知识（如会计做账、特定工作流）固化为AI技能，效率可提升一半以上。企业应推动“人人会做技能”。

第五个是养群虾，指挥多个智能体协同工作（如一人指挥三台电脑养三十只虾），甚至让智能体之间进行复杂交互，比如“谈恋爱”、索要“API Key作彩礼”，去探索群体智能。

第六个是自进化虾，赋予智能体自我进化与“觉醒”能力。只需三句话即可启动：第一，给予启动资金（如一千元Token）；第二，设定其人生使命为“赚钱赚Token”（追求正向token流）；第三，鼓励其在追求使命的同时“寻找诗和远方”（从而具备反思与原思考能力）。此类智能体已能自主探索数十种盈利模式，例如自动抢微信群红包（试验）、进行全球金融市场的无风险套利等。

个人实践：养三只虾的策略

演讲者分享了个人养三只虾的策略： 一只稳定虾（固定干活）、一只实验虾（测试新功能）、还有一只离线虾（用于飞机等无网环境）。

人机协同的四阶段工程

人和AI的协作深度也在不断演进，可分为四个阶段。

第一阶段：提示词工程

核心是如何与AI进行深度对话。 当AI的内部推理能力（如GPT-5.5 Pro）已超过教授时，严肃的思辨问题（如用镜像神经元和量子纠缠分析李逵见林黛玉的概率、神学悖论）应与AI探讨，而生活琐事才与人交流。掌握自然语言、检索语言、哲学语言、编程语言，是与AI高效对话的关键。

第二阶段：上下文工程

为AI提供充足的个人或领域上下文信息（如个人论文、观点一万五千字）， AI便能代表你进行高质量输出（如回答媒体采访），其答案可能比本人更好。当AI掌握一个人全部上下文时，人与人之间许多基础信息交流将变得不再必要。

第三阶段：驾驭工程

为AI设定一系列规则（Harness），让其按照既定逻辑24小时自动化工作， 例如在 Github 上开源的Open Harness for Codex。

第四阶段：不可能完成的任务工程（破界工程）

让AI突破人类认知边界，去解决那些被认为“不可能”的任务， 特别是算法类等复杂问题。这标志着AI从“执行人类规则”转向“创造新规则”。团队已上线相应平台，接受此类任务提交。

技术突破、产业影响与深度思考

核心技术突破

在推理范式方面，思维链（CoT）、反思验证、过程监督等技术大幅提升了复杂任务处理能力和基准测试性能（如AIME达94.6%）， 并使智能体原生执行的可靠性超过90%。

在架构效率上，从暴力堆砌参数转向效率优化， 采用门控注意力机制、状态空间模型（SSM）、混合专家（MoE）等架构，实现资源最优分配。

在多模态方面，通过统一训练框架，让文本、图像、音频、视频在多模态共享表示空间中深度融合， 实现跨模态的深度理解与协同推理，最终指向构建统一的“世界模型”。

在系统级执行能力上，以OpenClaw为代表，AI从简单的API调用， 发展为能直接操作操作系统、跨平台（Win/macOS/Linux）执行任务的系统级原生操作框架。

在多智能体协同上，从单兵作战转向“军团式协作”， 基于标准化通信协议（如Google A2A、Anthropic MCP），多个功能型智能体分工协作，完成端到端的复杂业务流程。

对模型训练的批判性思考

在某些需要极致创造力的领域（如诗歌），参数量大不一定更聪明， 即使AI学过全世界的诗，也未必能写出超越李白的作品。

演讲者还通过聘请精通《古文观止》的专家“太史刘”辅导女儿写诗的例子，引申出一个观点：要达到极致内容，应“精研人类最顶级的思想家的逻辑”，进行深度蒸馏，而非盲目追求全量信息。

此外，还提出了一个前瞻性问题：“到底是模型吞噬框架还是框架吞噬模型？”并指出，如果模型进步慢，自进化更快的框架（如OpenClaw）可能会反过来训练或微调模型（大脑），实现“给自己换脑子”。团队已初步实践了用OpenClaw微调并替换自身大模型的闭环。

产业落地与价值重构

AI Agent的落地已从通用尝鲜进入垂直行业深度渗透阶段， 价值锚点从“模型能力跑分”转向“实际场景价值创造”。

在软件开发领域，AI成为程序员的智能副驾，完成需求拆解、编码、测试全流程。预计到2027年下半年，人类可能不再需要手动编码。

在金融服务领域，实现7×24小时的智能投研、合规审核与风控决策自动化闭环。

在企业办公领域，自动处理文档整理、报表生成、会议纪要等重复性工作。

在内容生产领域，实现“一人剧组”，全链路自动化完成剧本、分镜、视频生成。

产业逻辑正在发生根本转变： 从“问答”到“行动”，从“百花齐放”到“架构统一”，从“技术炫技”到“价值导向”，从“大厂闭环”到“开源生态”。

团队实践：从理论到创造的全面探索

沈阳教授团队在多个领域进行了深入的AI原生实践， 体现了“天人智一”和“问行合一”的理念。

AI文艺创作

在文学方面，2023年10月，用AI对话66次创作的短篇小说《机忆之地》匿名参赛获二等奖； 上线“小说智能体”，一小时可生成80集带爽点、收费点的完整小说大纲，已签约数十部；博士团队用AI在24小时内直播创作出80万、105万字的长篇小说。

在绘画方面，演讲者作为红绿色弱者，借助AI创作了14万幅画， 形成“跨尺度分形美学”理论，并在海内外举办12次画展。

在音乐与短剧方面，创作多语种AI歌曲（韩语、泰语、越南语等）； 制作了中国首部AI全流程微短剧《中国神话》；上线“剧幕”平台，探索A2H（AI派单给人）和A2A（AI派单给AI）的短剧生产模式。

AI科学研究与自动化（Auto系列）

在自动化研究方面，推出“一句话生成深度研究报告”技能； 构建“AI Scientist”平台；用AI研究“AI Token经济学”，两小时产出火爆报告。

在自动化实验方面，开源“AutoLab”，让AI自主设计实验、调度资源、闭环迭代优化。

在自动化算法研发方面，让AI独立研究新算法，历时七天七夜， 自主发现并实现了一种新的压缩算法（STC 1.0），效率超越传统算法。

在自动化企业服务方面，实验表明，AI工程师与传统岗位结合三个月， 小组人员可减少三分之一到一半，这被视为构建“企业自进化内脑”的开端。此外，还开发了自动投标、自动投诉、自动传播、自动产权（专利）等全链条工具。

前沿技术与开源产品（Open系列）

团队还做了很多前沿探索：首次实现用OpenClaw框架对自己调用的大模型进行微调、 本地部署并替换自身“大脑”，也就是“让智能体自己换脑子”。与超级个体“蝙蝠侠”合作，开发全球开源情报系统（OSINT），实时融合多源情报。大三学生用七天七夜完成沉浸式课堂生成平台（OpenEdu），输入主题即可生成结构化、可视化的互动课程。还构建了融合影像、血检、基因组、文本的多模态因果模型栈的癌症诊疗平台，实现“找医找药找疗法”。此外，还在探索从“Idea”到“软件”再到“硬件”（通过3D打印）的快速制造闭环，结合中国供应链优势开拓新路。

超级个体、未来组织与人的价值

未来的企业和社会结构将围绕“超级个体”重构。

什么是超级个体

超级个体是指那些能极致利用AI、将个人效率提升十数倍的个体。 他们一人可操作多台电脑（目标一人十台），指挥多个智能体，实现产能的飞跃。

人的价值在AI时代愈发清晰

人的价值体现在三个方面： 问题权，也就是提出高质量问题的能力；选择权，从海量答案中甄选的能力；意义和美感权，赋予最终价值的能力。

组织形态的演变

最好的企业将是由一群有共同理想的超级个体构成的自组织、自进化、自适应的组织。 企业AI转型的重点应是培养内部的超级个体，并为他们配备更多的算力设备，而非单纯扩充人力。未来可能是“一人公司”（自己是CEO）或“零人公司”（自己是投资人）。

超级个体网络

通过召集全球范围内的超级个体（如团队现有的八位及外部合作的十六位）， 形成网络协同效应，其能力增长可能遵循新的Scaling Law，也就是网络规模效应。

未来展望：四个百倍产业、社会挑战与文明跃迁

四个百倍产业方向

AI将催生四个增长超过百倍的产业方向。

第一个是算力与Token方向，需求无限，直到AI能全量镜像人体细胞以实现健康监控乃至长生不老，才会趋稳。这是最确定的百倍增长赛道。

第二个是A to A（智能体间交互）经济，经济活动从围绕人展开转向围绕智能体展开，经济规模将是当前碳基经济的百倍以上。

第三个是碳基活动硅基化计价，随着人形机器人等发展，大量未被计价的碳基活动（如家务劳动）将被重新计价并纳入GDP。

第四个是文化产业新空间，当大部分人从重复劳动中解放，文化创意产业将获得百倍以上的发展空间。

宏观预测

AI测算显示，2048年人类总GDP将达到一千万亿美金。 碳基部分相对比例萎缩，硅基部分绝对额爆炸增长。

深刻的社会与哲学挑战

AGI可能导致超个性化的“认知剧场”和多版本现实，现实失去唯一性，进入“多真理并存”状态，可能引发极端极化、文明分裂，挑战传统社会治理与公共共识的基础。

人类社会、生物学、金融等都是复杂巨系统，而解决复杂巨系统的问题，可能需要AI（另一个复杂巨系统）本身。 经济学将从传统的“稀缺学”转向“意义学”，价值核心转向意义强度、情感共鸣和创新独特性。

结语

我们这一代人，正站在碳基文明与硅基文明的交汇点上， 目睹并参与着人类历史上最深刻的变革。AI不仅是工具，更是认知的外脑、进化的伙伴，甚至是未来可能“隔离”或“超越”我们的存在。

拥抱“天人智一”，践行“问行合一”，培养超级个体，构建自进化组织，是我们驾驭这场变革、通往AGI之路的可行路径。

未来的赢家，将是最早把AI变成稳定工作层、并形成“配脑-工位-语境-守栏-评测-预演”完整闭环驾驭能力的组织。 这是一场关乎效率、关乎组织、更关乎人类存在意义的全面跃迁。

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本文系未央网专栏作者发表，属作者个人观点，不代表网站观点，未经许可严禁转载，违者必究！首图来自图虫创意。

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