脈脈林凡：未來白領更多受僱於平台，而不是企業

封面新聞記者 蔡世奇

9月24日，脈脈創始人兼CEO林凡在《Fan談大模型》節目中表示，端側大模型的落地，將成為重要的技術原點，大模型的發展將使更多白領工作平台化。端側大模型公司面壁智能CEO李大海認為，中國在端側大模型領域與美國差距不大，多模態等技術已經領先美國。

脈脈CEO林凡

iPhone16內存製約Apple Intelligence表現    AI功能遠沒有達到理想狀態

《Fan談大模型》由脈脈創始人兼CEO林凡擔任節目主理人，欄目希望能搭建一個多維度的交流平台，對話正在用AI改變世界，以及正在被AI改變的企業家，解讀最新的大模型技術與應用進展，解答個人在AI時代的困惑。

首期節目中，林凡對話面壁智能CEO李大海，暢談《iPhone 16來了，真正的AI手機離我們還有多遠？》。李大海認為，新一代AI手機、新一代智能汽車都會變成“超級智能體”，基於端側模型的智能計算，貼身陪伴用戶、更懂用戶，並幫助用戶建立和世界的交互。但目前iPhone 16的AI功能遠遠沒有達到理想狀態。

李大海透露，手機內存對端側模型的影響顯著。在今年7月，AI產品榜以面壁智能端側大模型產品MiniCPM為Benchmark 對國際主流品牌手機的大模型性能做了評測，更小參數、更高知識密度的模型在端側優勢盡顯，已成為行業共識。就像iPhone 16的內存只有8G，能夠運行的模型產品就不會太大，一定程度上會製約Apple Intelligence表現。綜合來看，端側AI對存儲、能耗、算力的平衡要求很高，需要同時考慮到手機等硬件在待機、續航、並行任務處理方面的表現。

林凡在談及端側大模型給用戶交互形式帶來的變化時說，端側大模型的落地，將成為重要的技術原點，交互形式將發生本質的變化。李大海同樣認為，未來的AI硬件會像現在的大模型軟件一樣，分成Copilot（助手）和Agent（智能體）兩種類型，比起Copilot，Agent能夠自主與環境互動，做出更自主的決策。未來，會出現很多的Agent 類型的硬件。

端側大模型中國與美國差距較小甚至領先

林凡和李大海均認為，在雲端大模型領域，中國相對落後於美國1-2年，但在端側大模型領域，雙方差距不大，在部分技術方面，中國已經處於國際領先水平。李大海透露，中國和美國的端側大模型技術起步時間相當，在過去的一年里，包括面壁智能在內的很多國內大模型公司在Agent方面亦做了很多探索。如今，在端側模型的多個領域差別不大，甚至在多模態技術等方面比較領先。

林凡認為，中國的雲端模型受到美國對硬件的限制，在算力上有較大的差距。而端側大模型主要受內存等硬件配置的製約，目前中國的智能終端產品硬件配置相對較高，算力不存在瓶頸。加上中國在端側大模型的算法方面也有一些前沿的探索，因此，雙方在端側大模型領域沒有明顯的差距，甚至發生了美國斯坦福大學學生AI團隊“抄襲”面壁智能大模型產品的事件。

大模型時代，白領工作將逐漸平台化

林凡表示，大模型的發展會推動未來組織構建形式發生巨大變化。移動互聯網將外賣員、網約車司機等藍領的工作平台化了，AI的崛起會讓很多白領的工作逐漸平台化。

在林凡看來，雖然AI讓“一人公司”成為可能，但前提是這個“一人公司”要通過AI把任務拆解之後，再交給每一個具體的人來執行。未來，白領工作會越來越“靈活”。這個“靈活”不是代表說真的沒工作幹了“被迫靈活”，而是說未來組織的構建的形式會發生巨大的變化，公司可能要麼就是一個人的公司，要麼就是越來越大的平台來去整合所有這些勞動力的資源。因此，未來除了部分大公司會保留“科層製”，更多的白領會受僱於一個分發各種工作任務的“平台”，像“U盤”一樣即插即用。未來的職場，僱傭關係、組織結構都將發生深刻的改變。

提及大模型企業的人才要求，李大海表示，面壁智能公司希望吸引更多“AI原生人才”，即以「借助AI解決一切問題」內化為底層思考方式。AI原生人才應借鑒大模型的學習機制，追求更高效的工作方式，把每次工作結果的反饋當作自我訓練和微調的契機，持續優化迭代自己，以實現個人潛能的最大化。