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財富FORTUNE—投資人：今年大機率將出現“超級AI應用”
61天。
周志峰對這個數字記得非常清楚，這是DeepSeek在大眾中開始發酵到當日經歷的時間。
這位啟明創投的主管合夥人剛剛結束中東之旅，回到他在北京的辦公室。過去的幾天裡，他平均每天去一個國家。 「一半的時間對方都在跟我聊DeepSeek。」他說。
周志峰在這家知名創業投資機構負責科技及消費類股，而人工智慧則是他重點佈局的方向。
年初DeepSeek的橫空出世擾動了包括創投在內多個領域的情緒，一些投資者患上了嚴重的錯失恐懼症。有知名投資人表示，如果DeepSeek開放融資，無論多少錢都願意參與。也有投資者開始尋找相關或類似的項目。
他們還有更深層次的擔憂。 DeepSeek的技術突破，觸發了AI產業底層邏輯的重構，發展重心從硬霸權轉移到軟體創新，從資本堆砌到技術最佳化，從封閉壟斷到開源共生。這些重構進而衝擊創投機構原有的投資邏輯。
在這場也將持續的熱潮中，被業界視為國內前沿科技領域「最活躍的投資者」之一的周志峰傾向保持中立和冷靜。
從技術層面看，他認為DeepSeek的出現是中國科技發展獨特模式的一個典型案例，是朝著OpenAI引領的方向前進過程中的一個重大創新，但和三年前GPT 3.5模型及ChatGPT的發佈相比，從幾個維度看，還算不上一場革命性的範式轉移。
並且，周志峰相信，未來一兩年內，全球第一梯隊的十幾家大語言模型公司的排位將交替上升。
和周志峰談話結束後的幾天內，眾多玩家們的新發佈似乎在佐證這個觀點。 DeepSeek在“開源周”裡，發佈了包括多模態、推理最佳化等在內的5個核心程式碼庫；Anthropic推出Claude 3.7 Sonnet，這是其首款融合混合推理技術的模型，官方號稱這是迄今為止最智能的版本；OpenAI發佈了“龐大而昂貴”的GPT-4.5，而被山姆·奧特曼稱為“瘋狂的高智商工具”的GPT-5有望於5月下旬發佈。
另外，隨著DeepSeek的火爆，多家百億量化也紛紛加入AI戰局。 「北九坤南幻方」的九坤投資，近期宣佈攜手微軟團隊成功復現DeepSeek-R1。
「在這個行業，沒有永遠的王者。」周志峰說。
從投資邏輯層面來看，周志峰認為DeepSeek的出現恰恰印證了他一貫的投資邏輯。他堅稱，DeepSeek並沒有顛覆這家創投機構在AI領域原有的、看起來有些「非共識」的理念。
周志峰將技術浪潮分為上、下半：上半場是底層技術的發展；下半場是應用階段，是各類商業模式的創新。他認為中國的創投和創業其實都是從網路的下半場開始的。 「我們沒有趕上網路科技創新的上半場，所以我們的許多投資同行和前輩有一種思維模式，認為投上半場風險太高，中國沒戲，都是美國，我們等著就行了。」
事實上，啟明創投在過去兩三年投了多家還在「上半場」的、模型側創新的中國公司。 「我們相信中國的團隊也能夠引領上半場，中國能夠做到世界級的科技創新。DeepSeek的出現是對我們挺好的一個證明。」
但周志峰透露，啟明創投今年也會順勢而為在「下半場」發力，因為DeepSeek對AI應用的落地是一個巨大的加速推力。
他坦陳，以前在應用層是採取「慢慢來」的態度，但現在要考慮今年到底如何在應用層佈局。 「以前我是多看、少開槍，今年可能適當地多開兩槍。」
「我相信今年大機率是應用全面落地或是超級應用出現的時間了。」
3月5日凌晨，一支來自中國的團隊發佈通用型AI Agent產品Manus，它展現了從思考到執行的全流程自動化，以及處理跨領域複雜任務的能力。 Manus的出現立即引起了廣泛關注，同時也引發了對其技術壁壘和行銷策略的質疑。
儘管如此，超級AI應用出現的時間，可能比預想的更早。
一次“偉大勝利”
《財富》：ChatGPT出現的時候，你認為這是一種「範式轉移」。 DeepSeek的出現，是否讓你有同感？
周志峰：啟明創投從2022年底就開始追蹤它的母公司幻方量化，對它比較理解，上周我們團隊還和DeepSeek團隊有過交流。有趣的是，我們同事在一樓咖啡廳等候的時候，很多老外衝過來問：你是DeepSeek的員工嗎？我們想合作。也有很多媒體在一樓等著採訪機會。這家公司現在確實很熱。
儘管我們非常敬佩DeepSeek的創新成就，但我們不認為發生了範式轉移。
2022年11月30日，OpenAI發表了ChatGPT，這是第一個在大眾中引起強烈反響的AI大模型應用，它背後的GPT模型代表著真正的範式轉移。我們可以從三個維度看這個問題。
第一，是參數維度。 2012年AI 1.0時代開啟，以深度學習為主要特徵。那時模型最大的參數量是數百萬，但ChatGPT背後的GPT 3.5模型達到千億參數。所以從參數量飛躍提升來看，這肯定是一個範式轉移。
第二，從模型本身的效果和功能來看，GPT系列模型實現了從模式識別到內容生成。從上世紀五十年代AI這個概念被提出，到2020年以前，基本上AI主要能做的事是模式識別，例如圖像識別和語音識別。直到ChatGPT出現，不僅有模式識別還有內容生成。 GPT新模型能實現文字生成、文字到圖片生成、代碼生成等等。
第三，在AI行業有個詞叫“過擬合”，比如某個人臉識別模型精準率已經很高了，但是把它移到另一個場景，比如拿這個模型判斷這是比熊還是哈士奇，它幹不了。一個模型只能滿足一個細分場景、任務，這就出現了過擬合的現象。而GPT主要的突破是泛化。 ChatGPT並沒有為中文、英文等各種語言，或為科學、文學、法律等各種領域做額外訓練，但是相關的問題它全都能回答。
所以從這三個維度來講，ChatGPT及其背後的GPT 3.5系列模型肯定是範式轉移。
而DeepSeek的突破體現在：第一，它在比較短的時間內，實現了跟美國領先者一樣或接近的效果。第二，實現這樣的效果，只需要超低的成本。我們內部做了一個對齊比較，DeepSeek的訓練成本基本上是美國和中國其他幾家主要市場參與者的訓練成本的1/3到1/5。推理成本更低，是1/25到1/28。
所以說，DeepSeek取得了巨大的突破，但還不是一個範式性的、革命性的突破，它是朝著OpenAI引領的方向前進過程中的一個重大創新，或者說，這是中國科技發展獨特模式的又一次偉大勝利或典型案例。
《財富》：為什麼DeepSeek可以實現一次「偉大勝利」？
周志峰：具體看，我們認為DeepSeek的成功有五個原因。
前兩個原因剛剛提到，第一是效能夠高，第二是成本夠低。
第三，今年1月發表的DeepSeek App，基於其R1模型，第一次讓全球億人體驗了新一代的推理能力，及線上搜尋能力。在此之前只有ChatGPT的高階付費用戶才能用到推理模型，有諸多限制。而DeepSeek App是免費的，而且展示推理過程，非常吸引人。
第四個原因，開源。包括圖靈獎得主楊立昆（Yann LeCun）在內的一些業界大拿們其實對OpenAI 等閉源大模型開發商一直持懷疑態度，認為這種「黑盒子」研發不利於技術進步。
DeepSeek基於最開放的MIT 協議開源，好比終於有一個武林頂級高手讓大家看看到底自己的功夫是怎麼回事。武俠小說中，東邪西毒南帝北憫華山論劍，但大眾從沒真正見識過他們的絕頂武功。但這次東邪DeepSeek將自己的拳譜和內功心法全部亮給大家看，看看到底厲不厲害。所以它的開源姿態獲得了全世界尤其是西方的認可。包括微軟、輝達、亞馬遜等這些美國科技巨頭都去實際部署了DeepSeek模型，給出了非常正面的評價，這是證明中國創新很有說服力的方式。
第五個原因，是以美國媒體為主的海外媒體的宣傳。 1月25日DeepSeek發布R1 模型，美國媒體把這次發布形容成“斯普特尼克時刻”，做了多次專題報導，引發了普通民眾對DeepSeek的強烈好奇。
所以我們覺得是這五個原因會讓DeepSeek這麼火爆，其中很多是技術以外的因素。
今年“適當地多開兩槍”
《財富》：剛才提到你們2022年就開始關注DeepSeek的母公司，是什麼引發了你們的關注？是否遺憾錯過DeepSeek？
周志峰：其實不能說錯過了DeepSeek，因為它從來沒有向外部投資者融資。
早在2022年底，我們關注到DeepSeek 的母公司幻方量化在AI 算力上的投入，超過了大多數科技領袖。因為我們在2021 年底就佈局了智譜AI等幾家大模型企業，對擁有大規模算力的意義是很理解的。
DeepSeek在2023年底發表第一代模型的時候，我們覺得挺好，但沒有特別關注。直到去年5月發佈V2 模型，引發了AI行業從業者和我們的格外注意，因為V2的推理成本非常低。
《財富》：DeepSeek的出現，是否讓你對投資邏輯有了新的想法？
周志峰： DeepSeek的出現，其實驗證了我們以前的許多觀點是正確的，包括我們跟市場非共識的一些想法。
過去兩年，啟明創投一直堅定不移地投AI的前沿創新技術，我們從一開始就相信，中國有能力做前沿的科技創新。 DeepSeek證明了中國確實能夠做到世界級的科技創新。但很多我們的同業表示不投前沿技術、不投AI大模型，只投AI應用，或等到AI 產品的商業模式清晰時再去投。
在科技投資方面，我們有一套自己的方法論。任何一個技術浪潮都可以分為上下半場——上半場是基礎技術的發展階段，發展到性能足夠好、成本足夠低時，就進入下半場的應用階段，主要表現為產品和商業模式的創新。
我認為中國的創投產業都是從網路的下半場開始成形的。我們沒有趕上網路基礎技術創新的上半場，所以很多投資同行和前輩會認為，投上半場的科技創新風險太高，中國沒戲，都是美國在引領，我們等著就行了。但我們作為最活躍的AI投資人，在AI 浪潮的上半場投資了許多中國的模型開發企業。
我們認為，在AI發展早期，「智能即產品」。在上半場，只要技術夠創新，模型的智力水準夠高，模型本身就可以成為一個產品，不需要對產品進行太多的優化、操作、廣告投放，就可以吸引到使用者。
DeepSeek的App從1月發佈到現在，一直是全球Apple App Store和Google Play的AI應用品類下載第一名。
這也是為什麼我們在過去2-3年大力投資模型創新的公司的原因。有的投資者更願意投這種類型的AI企業，其基於開源模型構建產品，自身在AI研發上投入不大，但是這個團隊善於做產品和運營。我非常尊重這個投資邏輯，只不過我們認為在AI 技術浪潮的早期，我們應該投入技術創新。
AI技術浪潮正在進入下半場。 DeepSeek對AI技術的落地是一個巨大的加速推力。在DeepSeek的R1推理模型以及OpenAI的o1推理模型發布之前，包括OpenAI的GPT-4、智譜AI的GLM-4、階躍星辰的Step-1在內的所有模型，智商測試差不多相當於人類的80分。電影中的阿甘的智商是75分。其實這就是為什麼過去一年很多人抱怨AI市場這麼熱，投入了很多錢，可是大眾看不到「超級應用」的原因，因為之前的大模型的智能水平只是接近普通人，可用可不用，用還要給它做大量的「培訓」。
而OpenAI的o1推理模型和DeepSeek的R1推理模型的智商達到了120分，已經比75%的人更聰明了。所以這樣的智能水準會大力推進AI的應用，當模型比人更強的時候，才會為千行百業所用，才會提高生產效率。
我相信今年極有可能見證應用程式大規模落地，甚至見證「超級應用」出現。而之後新的模型，沒準智商會達到140分。
《財星》：投資邏輯不變的前提下，今年啟明創投在AI領域的投資策略有沒有調整？
周志峰：我們投資架構分為基礎設施層、模型層、應用層。
以前在上半場更多的是佈局AI技術的基礎設施層和模型層，應用層採取慢慢來的態度。以前我跟同事常說，在AI 發展的早期，「看得多」最重要，只有看的創業項目和產品足夠多，才能感受到AI會發生顛覆的方向和下一個「超級應用」的誕生之所。
我以前對於投資沒有技術壁壘的AI應用是保守的，我現在最大的改變是，今年在應用層更積極佈局。在應用層，以前我想多看少開槍，今年會適當地多開兩槍。
大語言模型、基礎模型的競賽已經進入決賽圈了，目前留在賽場上的選手，全世界就剩十幾家了，中國美國各五六家，歐洲一家，這十幾家中還會有人繼續離開賽場，但不太可能有任何新的選手加入了。在所謂的大模型「六小虎」中，我們投資了好幾個。語言以外的模態的生成模型，我們還會繼續投，例如音樂生成模型、3D模型生成模型等等。
基礎設施層，一定也會有很多投資機會。基礎設施技術，也可以被稱為使能技術（enablement），是模型和應用落地之間的橋樑。 PC和網路技術，從創立到大規模落地，全世界誕生了30萬多個軟件來促使技術落地。 AI時代也會需要和誕生許多使能技術的軟硬體企業。
《財富》：這麼看，不只AI產業，很多產業的創業門檻好像都降低了。
周志峰：一定會越來越低。人類從工業革命以來經歷了這麼多次的技術浪潮，有大浪潮、小浪潮。微處理器、個人電腦、網路、AI，相當於是底層浪潮，它能夠托起並激發所有產業的創新。有些浪是垂直的，相對小，比如說很多清潔技術。我覺得AI的發展肯定能夠讓創新的門檻越來越低，讓越來越多的人用AI技術產生各種各樣的想法。
《財富》：創投的春天要來了？
周志峰：茨威格的《人類群星閃耀時》裡有一句話：「一個人最大的幸福莫過於在人生的中途，在富有創造力的壯年，發現自己此生的使命。」我把這句話改成：一個投資人最大的幸福莫過於在人生的中途，在富有創造力的壯年，迎來一個大的科技浪潮。
我們沒有理由不努力，沒有理由去「躺平」。我們還在活躍地投資，還在市場第一線，還在逐浪而行。所以我覺得我們是幸運的。
當然在感到幸運的同時，要必鬚麵對AI 行業時不時會冒出的像DeepSeek這種給你帶來很大震撼和很多噪音的事件，要努力建立篤定的信念，在此基礎上不斷去刷新認知、提升認知，這也是挺挑戰的。
「非共識」機會
《財富》：在檢視AI企業時，如何能夠事先看到一些別人沒有看到的東西，也就是你說的「非共識」機會？
周志峰：啟明創投從創立之初，我們的創始主管合夥人鄺子平就提出「預判趨勢，提前佈局」的理念，簡單說就是三個字：快半步。一個機構總得有一些獨特的方法論，否則怎麼成為某個領域的佼佼者呢？做投資肯定不能隨大流、靠運氣，沒有人能夠在人群中每次都能接到新娘拋出的手捧花。
所以我們用預判趨勢的方式去判斷一個技術浪潮目前處於那個階段、存在什麼機會，在市場沒有普遍認識到這個技術的發展前景時，我們先去佈局。
我們認為每一個技術浪潮的發展模式是類似的，對於投資機構來講，核心是要抓住兩個點，一個是技術突破點。這個點很重要，如果你在技術突破點之前去投資，就算方向對了，也可能要等待很多年才能進入到商業化階段，那也不是成功的投資。
很多技術，例如可控核融合等等，雖然也有很多機構去投，但我個人認為還沒有到達技術突破點。沒有到達技術突破點的表現是，大家都覺得這個技術方向是對的，但研發路徑是非常發散的。我認為這個階段不要進行市場化的干預，應該由科研機構、大學，加上極少數科技大廠的探索實驗室來進行研究。
達到技術突破點，指的是經過很長時間探索，突然某一個探索路徑中比其他路徑走得明顯快很多，所有人都開始認可這條路徑是對的。以大模型為例，大模型屬於AI連接主義的一個分支，從五十年代開始，這70多年裡一直有爭論，到底AI應該按符號主義還是連接主義的思路去發展。直到某天，大家不爭了，全朝一個方向努力。 2020 年中，我們認為OpenAI發布的GPT-3模型是技術突破點，標誌著GPT模型為代表的預訓練大模型這個方向成為主流。
還有一個點是商業引爆點。在技術突破點之後，通常行業中的一些技術大拿認為可以去探討這項技術的產品化可能性了，會出來創業，探索少量幾個產品，直到某一天，突然其中一個產品，讓不光是行業內的人，而是普羅大眾都能看出這個技術有巨大的價值，這就是商業引爆點的到來。例如OpenAI發佈的ChatGPT，40天全球使用者數達到1億，是大模型的商業引爆點。商業引爆點之後，市場才形成共識，大量投資機構才開始要佈置這個領域。
對於我們而言，「非共識」是在技術突破點之後、商業引爆點之前就要完成佈局，投資會有很多先機，說得通俗易懂一點，就是投資成本較低，這樣才能創造卓越回報。
如果在這個點之後才去佈局，例如2023年才看OpenAI的投資機會，近1000億美元的估值，確實回報空間有限。
所以我們強調要有獨立的思維能力，然後要有篤定的、敢於在市場共識沒有形成之前「扣板機」的勇氣。
除了「快半步」的方法論，心力也很重要。如果真正相信AI，就不會躺平。
《財星》：下一個AI的「超級應用」會誕生在什麼領域？
周志峰：這是特別好的問題，但說句大實話，我沒法預判具體的領域，如果我知道，我大機率明天就會離開啟明創投去創業了。
美國一位著名投資者講過一句話：偉大的創新或「超級應用」從來不是被預測出來的，是被迭代出來的。我特別信這句話。所以我只能夠跟你分享，我認為的「超級應用」大概在什麼領域，或者它應該長成什麼樣、具有什麼特性。
首先，能夠出現超級應用的行業，數字化程度要非常高，而且有很多高品質的資料。今天的AI模型已經證明，完成高智商的深度推理需要非常高品質的專業領域資料。
其次，這個行業現有從業人員的薪資較高、成本較高。這樣用AI輔助人的時候，這筆帳就很好算。如果本來就是低成本勞力的產業，用AI去改造，但節約不了太多成本，那改造意願就低。例如像醫療、金融、遊戲等行業，都是從業人員薪資水準相對比較高的。
最後一點，AI能夠為這個行業注入一些新的東西，例如新的使用者體驗或是新的內容形態。
這麼說可能有點抽象，我舉個例子，比如在教育行業，過去我們一直說教育行業有個“不可能三角”，以前在這個領域任何一家成功的創業公司，其商業模式只能三者取其二——個性化的教學、高質量的教學，和低成本的教學。
但AI可以打破這個不可能三角。 AI能夠真正實現「因材施教、有教無類」這八個字。無論一個家庭是否有較高的支付能力，都能享受AI 生成的個性化的、高品質的教育。這麼看，AI肯定就是教育產業最佳的解決方案，AI+教育我非常願意投資。
之前投的都不值錢了？
《財富》：啟明創投投資了多家中國大語言模型、多模態模型或具身智慧模型的企業，DeepSeek的出現，對於這些投資企業有什麼影響？
周志峰：這是我們最近在業界常被問到的問題。
前面提到，DeepSeek的火熱還是有些技術以外的因素在驅動。我認為，DeepSeek和中國頭部的幾家大模型公司真正的區別其實只有一點：DeepSeek在專注於追求AGI，而沒有被商業化分心。而市場上的大模型公司肯定是“既要又要”，既追求技術創新，又要尋找商業上的突破，兩個領域都要不斷創造新的里程碑，才能不斷吸引投資。
如果DeepSeek現在開放對外融資，但是它的想法還是只追求AGI，不考慮商業化，我估計市場化的投資者大概也不會投，因為投資的回報還是要通過企業的商業成功去實現。
如果說對我們投資的大模型企業的影響，有些是積極正面的。首先，DeepSeek對同業是一個很好的激勵，鼓勵大家去大膽追求創新。中國或全球的模型開發者都在認真研究DeepSeek的開源模型，研究他們的演算法創新和工程優化，從中吸取能夠為自己所用的經驗。我相信這也是DeepSeek 開源自己模型的本意。
第二，DeepSeek 的開源也推動了更多中國大模型企業的開源。我們投資的階躍星辰在上海舉辦的全球開發者先鋒大會上正式開源了他們的兩個多模態模型，包括視頻生成模型和語音互動模型，受到了全球AI社區的好評。
第三，DeepSeek讓全球許多投資人看到了去投資中國科技創新企業的價值。以前很多海外投資人不看中國的大模型公司，只佈局美國的OpenAI等企業，但DeepSeek火熱之後，越來越人意識到中國AI 的實力和AI企業的潛力。 《麻省理工科技評論》的一篇文章也指出除了DeepSeek外，還有四家中國AI企業值得關注——智譜AI、階躍星辰、無問芯穹與面壁智能——都是啟明創投及啟明創投關聯基金投資的。
《財星》：企業接取DeepSeek已經成為一股熱潮，覆蓋從晶片、算力服務商到AI使用者到終端用戶各級生態圈，但其中肯定不乏跟風者，你怎麼看這個現象？
周志峰：我覺得跟風挺好的，大家都去試試。 AI還處於大浪潮的早期，還不成熟，但等到它很成熟以後再試，你的競爭對手可能就搶得先機了。沒那麼成熟時，你去試試就會有直接感受。當年貝佐創立亞馬遜的時候，網路底層技術還不成熟，連接速率只有14.4Kbps。但如果他等到寬帶連接1Mbps 以上後再去創業，先機就沒有了。
我們常被各大型企業邀請去分享AI的發展。我常說的一句話是：與其我們花很多時間去探討AI在您的行業的落地，請各位管理者自己先用起AI來。今天我講ChatGPT，講DeepSeek，講圖像生成，講視頻生成，大家如果只是聽故事一樣，那將很難感受到這些技術的潛力。
我最近在一家保險公司的高階主管會上做了分享，講完之後，他們的CIO開始講這家公司的AI落地實踐，讓我吃了一驚。他們的三個試點AI應用，在整個公司的使用者人數已經非常大了。那三個場景也許並不是多麼革命性、顛覆性的應用，但卻是特別合理的AI技術落地。我作為一個技術出身的人，知道這些應用的技術實現並不是特別難，但他們真實地找到了很好的AI技術落地的土壤。
《財富》：AI領域的競爭愈演愈烈，資金也紛紛湧入。但這個領域的技術迭代速度很快，今天的領導者可能在明天就會被追趕。未來什麼樣的AI企業會擁有相對長期的優勢？
周志峰：確實，對於大語言模型，我覺得未來至少1-2年內全球在決賽圈裡的十餘家公司的排名會是交替上升的。
至於本質上它需要有什麼樣的特質才能保持競爭力，先說最顯性的，算力就是一個決定因素。
第二，需要有全球最好的技術團隊，這一點頂級玩家不分伯仲。
第三，除了模型研發以外，還是要Moving Up the Tech Stack（往技術堆疊上層遷移），結合自己模型的特點，探索出大的產品。最終的競爭優勢，應該透過產品來體現。
5年至10年後的成功者，肯定不光在技術層面要有創新，最終一定要交付一個超級應用。
《財星》：所以我們對DeepSeek熱潮需要持謹慎樂觀的態度，因為不知道明天又是誰。
周志峰：我們無比尊敬DeepSeek，一個年輕的團隊做出了這麼多重要的創新。另一方面，我們有一個相對客觀的認知，不要捧殺他們，認為就是中國在AI領域的絕對的王者，這個領域沒有永遠的王者。
倫理、教育及終極問題
《財富》：從AI1.0時代到現在的2.0時代，新的AI倫理問題也出現了，其中讓你最警惕的問題是什麼？
周志峰：牽涉到倫理問題，我個人最大的擔心來自於資料。
一方面，預訓練、後訓練等階段都需要越來越多的資料，但是網際網路產生新資料的速度跟不上大模型對於更多資料的渴望，所以越來越多團隊使用一些私有資料，使用時要充分考慮資料隱私問題。第二，在網路中文資料中，低品質資料佔比過大，這類資料如果沒有處理好，被其訓練的模型的使用者會受到影響，例如未成年人使用AI產品時遇到不良內容輸出。
不過我個人屬於「技術樂觀主義者」一派，相信科技在發展過程中能夠不斷用新的方法去解決問題與挑戰，我相信大部分問題肯定能被解決。
《財星》：我們看到很多小學生都已經會利用生成式AI寫作業了，但也有人擔心AI工具的普及會導致思考能力的退化。對於下一代而言，AI將成為淘汰他們的對手，還是他們征服世界的武器？
周志峰：我非常希望教育系統高度關心這件事，先從基本認知層面上弄清楚，AI對於教育的影響到底是什麼。
如果只是把AI當作工具，我覺得問題不大，只不過教育工作者要想清楚具體禁止什麼、允許什麼。技術一直為人類所用，在教育中也是如此。教育工作者需要對AI工具的使用進行細化。我記得我在學校時，有很清楚的規定，什麼課程的考試，可以使用計算器或Excel表格與函數。
更重要的是教育理念，這個我沒有答案。在商業世界中，助理的職責就是把很多瑣碎的、耗時的、我不擅長的事，幫我完成，其實AI不就是人類的數位化助手嗎？如果每個學生都擁有一個AI助理，那麼死記硬背的內容還需要學習嗎？我從小屬於好孩子中的叛逆者，雖然學習不錯，但喜歡玩搖滾，最不愛干的就是背東西。但在AI與人類共存的未來，AI比我更善於記憶，我還要花時間死記硬背嗎？需要呼叫精確資訊的時候，我就問一下我的AI助理，AI告訴我就行了，而我去做一些更深度的思考。
未來的教育是不是應該培養人更高維度的智能，AI無法具備的能力？有人說未來要讓孩子學習的不應該是記憶甚至不是推理，而是去更好地共感和感受這個世界的能力。我覺得這也是一個蠻有趣的觀點。
《財富》：這是很大的話題：什麼是未來的教育？應該教給孩子什麼？
周志峰：終極的話題是：對人類而言，這個世界上最重要的事情到底是什麼。 （財富中文網）