(美南新闻韦霓特稿) 在人工智慧浪潮席捲全球、各国竞逐算力与模型规模之际，华為创办人 任正非 却在上海一场低调却深具分量的座谈中，提出截然不同的观点。

日前，在华為位於上海的 练秋湖研发中心，任正非与 ICPC 世界大学生程式设计竞赛的优胜选手与教练进行交流。这并非一场传统意义上的演讲，而是一场围绕科技、青年、產业、医疗与未来社会的深度对话。谈话内容随后引发外界高度关注，被视為理解中国科技发展方向与 AI 长期价值的重要线索。

AI 的核心不是「发明得多快」，而是「用得有多深」

在谈到人工智慧时，任正非开宗明义指出，当前社会对 AI 的讨论，过度集中於模型大小、参数数量与算力竞赛，却忽略了更关键的问题：AI 是否真正解决了现实世界的问题。

他直言，AI 的价值不在於炫技，而在於能否深入產业现场，改善效率、安全与品质。例如在工业领域，AI 可协助优化炼钢流程、提升洗煤精準度，即便效率仅提升 0.1%，放大到整个產业链，所节省的能源与成本都极為可观。

这种「向下扎根」的技术路线，也被他视為未来 AI 发展最重要的方向。

医疗与健康，是 AI 最需要耐心的应用场景

在眾多应用中，医疗健康被任正非多次提及。他指出，医疗不是追求速度与规模的產业，而是高度依赖精準度、稳定性与长期验证。

目前 AI 已在部分医疗领域展现价值，例如病理影像辅助判读、眼科疾病的远距筛检、影像判读辅助医师发现早期病灶等。这些应用的共同特点在於，它们不是取代医师，而是延伸医师的能力，让有限的医疗资源可以照顾更多人。

他特别提到，对於医疗资源分布不均的地区，AI 结合远距医疗，有潜力成為公共健康的重要工具，降低基层医疗的门槛，这比单纯追求技术突破更具社会意义。

算力会不会不够？任正非的答案出乎意料

对於外界高度关注的「算力焦虑」，任正非给出相对冷静的判断。他认為，从长期来看，算力反而可能走向阶段性过剩。

真正稀缺的，不是算力，而是能把算力转化為实际价值的能力。如果 AI 无法落地到產业、医疗、交通与公共服务，再大的模型也只是停留在实验室。

他提醒年轻工程师，不要只盯着最前沿的模型指标，而要思考如何让技术在真实世界中运作，经得起时间与现场的考验。

不是所有人都要站在最前沿

在与年轻程式设计选手交流时，任正非展现一贯温和却务实的态度。他认為，社会需要不同类型的人才。

有人负责「摸高」，探索最前沿的科学与理论；

有人选择「摸低」，把技术落实到基础设施与產业现场。

这两条路都同样重要，也同样值得尊重。

他也观察到，当代中国年轻人对成功的定义正在改变，越来越多人不再单纯追逐高薪或短期利益，而愿意投入长期创业与技术累积，这让他对未来十年中国科技与產业的发展保持信心。

教育的改变，正在重新定义人才来源

谈到教育，任正非指出，科技正在打破传统教育的空间限制。过去，顶尖教育资源集中在少数城市与名校；如今，透过网路与数位平台，优质知识可以跨越地理界线。

这意味着，未来的科技人才，可能来自任何地方。对国家与企业而言，如何建立开放的学习环境，让更多潜在人才被看见，将成為竞争力的关键。

科技的终点，不是胜负，而是价值

整场交流下来，任正非反覆传达的一个核心讯息是：科技的终点不是赢过谁，而是是否真正改善了人类的生活。

无论是 AI、医疗、教育或產业升级，他所关注的从来不是短期热度，而是能否在十年、二十年后，仍然对社会有益。

在这个充满不确定性的时代，这场在练秋湖畔进行的对话，或许為科技发展提供了一种更长远、更冷静，也更人本的思考方向。

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