4 月 10 日，以“由云向智，共绘算网新生态”为主题的2025中国移动云智算大会在苏州开幕。江苏省人民政府省长许昆林出席大会开幕式并致辞。中国移动通信集团董事长杨杰作主旨演讲。国家数据局副局长夏冰，中央网信办信息化发展局副局长方新平致辞。中国科学院院士、南京大学党委书记谭铁牛、360集团创始人周鸿祎等做主题演讲。

周鸿祎的演讲内容围绕“企业如何用好大模型”展开。他认为，AI能助力企业实现多方面发展，如推动降本增效、提升产品和服务能力、优化现有业务布局以及开拓新业务等。而实现这些，关键在于让AI在业务中切实落地。对此，他提出企业AI转型的“一三四二”四阶段方法。

第一阶段要确立“一个指导思想”，即在AI高速发展的当下，企业既不能低估大模型潜力，也不应高估其现有能力。周鸿祎特别强调，在探索阶段，企业无需制定过于复杂的AI战略，不要追求一个大模型解决企业所有问题，而是让一个模型解决一个垂直场景的问题。

第二阶段需打好“三个基础”。一是人员与文化准备。AI的应用需要全员参与，企业要形成“AI文化”，做到从上到下“人人都会用AI”，构建企业使用AI的群众基础。一定要坚持业务主导，鼓励一线员工熟练运用AI，自下而上探索各种应用可能。周鸿祎同时指出，使用AI并非人类天性，所以使用AI的习惯在某种程度上甚至需要强迫养成。周鸿祎建议，企业可以设立一些关于AI能力的考核指标，以提高日常办公的“含AI量”。

周鸿祎将企业员工使用AI的能力分为五个层级，从最基础的偶尔与大模型聊天，到高阶的打造个人知识库与智能体，以此反映员工对AI的掌握与使用频率，企业可据此评估员工AI能力并助力其提升。同时，他推荐通过“用中学”“干中学”的方式，鼓励大家使用“纳米AI”个人版APP提升个人AI能力。

“三个基础”的第二点是技术准备。周鸿祎认为，企业引入AI时，基座大模型的选择至关重要。像Chat-GPT这类闭源云端通用模型，存在不能私有化部署、缺乏企业知识、无法定制、成本高昂以及因为需要上传数据进行训练而引发泄密风险等问题，并不适合一般企业使用。他认为企业应首选可专有化、私有化部署的模型，既能防止数据泄露、响应迅速，又可定制并对接企业知识库，且因为模型开源且免费，所以成本近乎为零。

周鸿祎建议，实力较强的企业可选择DeepSeek-R1满血版模型，中小企业与个人则可考虑360蒸馏的7B、14B小参数模型，这些小参数模型用普通电脑配显卡就能运行，虽然体积仅为满血版的1-2%，但能力可达满血版七成以上。此外，企业中可存在多个不同类型的基座大模型，如文字、推理、编码、视觉、声音处理等大模型，可以各自发挥独特能力。

选好基座模型后要规划算力。周鸿祎表示，由于企业内通常是多个模型协同工作，所以必然采用分布式算力网络。大型企业可自建算力中心或购买一体机，中小企业则可在电脑上部署蒸馏模型。周鸿祎指出，企业引入AI的初期阶段无需配备训练算力，而主要以推理算力为主，以便快速投入应用。

“三个基础”的第三点是业务准备。周鸿祎认为，企业要面向四个方向将业务流程拆解为垂直场景，即对上服务领导战略支持体系，对下助力员工工作，对内聚焦内部管理和业务以及生产制造流程，对外关注客户产品和服务以及销售和供应链。随后，找出流程中的堵点、卡点和痛点，判断AI是否能够解决这些问题，进而寻求最大收益，实现“四个十倍”，即提高十倍效率、提升十倍体验、降低十倍成本、减少十倍人力。

第三阶段，是建设“四大支柱”。一是打造知识库。周鸿祎认为，知识是企业竞争力的核心，企业积累的知识若无大模型融会贯通，仅能作为数据库和文档存储。而有了企业知识库，大模型才能深入理解企业情况，回答个性化问题，为企业决策提供支持，并有机会针对不同场景打造垂直大模型。

二是打造垂直大模型。周鸿祎表示，基于选好的基座大模型，对接相应知识库，可打造如财务、营销等垂直领域的大模型。企业在使用初期，不建议自行训练模型，因其成本高且若知识整理不当，训练效果不佳甚至可能降低模型能力，许多企业选择外挂知识库的方式解决这一问题。

三是构建智能体。周鸿祎认为，大模型的短板在于难以直接融入生产业务流程，而智能体赋予大模型“手脚”，使其能够使用工具、执行具体任务，例如作为智能体典型案例之一的Manus实现了任务自动规划和分解、按需编程以及调用浏览器等工具的功能。不过，周鸿祎也表示，打造通用智能体难度较大，企业应着重打造针对垂直场景的专业智能体。

四是打造企业专用能力和工具。周鸿祎表示，企业不仅要有各种AI标准工具，还要为智能体参与业务流程，准备业务和IT工具，并将业务工具的能力API化，以便后续智能体实现工具调用。

第四阶段，是实现“两个统一”。一是AI统一客户端。在周鸿祎看来，未来企业内部会存在多个大模型、知识库、智能体以及分布式算力网络，需要一个统一的AI客户端进行统筹管理与运用，可将其理解为AI统一工作空间。二是AI安全统一管控。大模型面临“幻觉”及信息泄露等风险，智能体具备操作工具的能力，一旦出错也会导致物理性的严重后果，传统安全手段难以应对。对此，360提出“以模制模”理念，利用安全大模型解决大模型安全问题。

周鸿祎总结道，企业落地AI应避免追求宏大叙事，不要期望一个大模型解决所有问题。要秉持敏捷迭代、小步快跑的原则，争取单点突破。先建立群众基础，解决业务流程中的卡点、堵点和痛点，从小处着手，逐步积累成功经验，实现企业的AI转型与升级。