上证报中国证券网讯（记者窦世平）在人工智能产业向物理世界加速渗透的浪潮中，端侧智能是落地的主战场之一。近日，面壁智能CEO李大海接受上海证券报记者专访，围绕AI产业趋势、端侧智能价值及应用现状等话题展开分享。

产业发展迅速：AGI可能在7至10年内实现

谈及当前AI产业阶段，李大海将其概括为“双轮驱动”：一方面是能力的“横向拓展”，从文字理解到图像生成、语音交互，再到多模态融合与视频生成，AI的“感知—生成”边界不断突破；另一方面是效率的“纵向提升”，通过知识密度提高，用更小的模型实现同等甚至更强的功能，降低算力成本。

这两个维度共同指向一个终极目标：AGI（通用人工智能）。李大海表示，如果乐观估计，AGI可能在7至10年内实现，若考虑到技术加速发展，时间可能更短。

针对近期英伟达、寒武纪等芯片企业财报中显露的算力需求热潮，李大海判断，AI芯片需求将长期保持强劲。

“上世纪40年代，IBM董事长曾认为全球仅需5台大型机，但如今全球有70亿部手机。”他向上证报记者表示，当模型成本降至足够低，应用场景会呈指数级爆发，反而会催生更大的算力需求。端侧智能的普及，正是这一逻辑的典型体现，即模型越小，成本越低，终端设备的AI渗透率越高，对芯片的需求自然水涨船高。”

应用层爆发已至：小模型撬动大市场

在算力层高速增长的背景下，模型层和应用层的商业化进展同样值得关注。

“应用层的爆发已在进行中，当前DAU（日活跃用户）超2000万的‘AI+搜索’类APP已有多款，如豆包这类头部产品，虽然尚未达到‘国民级’覆盖，但这只是时间问题。”李大海说。

他还表示，模型层的迭代也在同步推进，从云端大模型到端侧轻量模型，技术成熟度的提升正不断打开法律行业应用场景、智能座舱等垂直场景的商业化空间。

端侧AI是面壁智能发力的重点领域。近日，其发布的最新一代“小钢炮”模型MiniCPM4.0，能够在端侧跑起长文本推理，相较于同体量模型实现了长文本推理速度稳定5倍，可以实现极限场景下最高220倍加速。

“我们选择端侧智能，源于对大模型发展规律的预判。”李大海向记者解释道，大模型受“知识密度定律”牵引，知识密度持续提升的同时，模型体积却在缩小，这意味着成本降低、部署更灵活。

李大海表示，当模型小到能装入手机、汽车等终端设备，通过本地算力完成推理时，端侧智能的商业价值便被彻底激活，这是一个从“云端垄断”到“终端普惠”的转折点，也是公司一直以来深耕的核心逻辑。

AI正从“数字世界”走向“物理世界”

当前AI正从数字世界向物理世界展开“冲刺”，李大海认为这是技术能力进阶的必然。

“AI与物理世界的融合并非新事物，从CV（计算机视觉）时代的人脸识别开始，AI就在与物理世界互动。”李大海判断，随着技术的发展，AI与物理世界的拥抱会越来越紧密。

他还表示，具身智能仍处早期阶段，“面壁智能的端侧模型希望成为‘端侧大脑’，为机器人等设备赋予更强的逻辑思维与感知能力，但这一过程仍需时间沉淀。”

展望未来10年，李大海表示：“我们或许已身处科幻时代。”他预测，AI可能深刻影响社会生产关系与结构，从工业制造到日常生活，从医疗健康到教育，AI的渗透将无孔不入。但他也提示，物理世界的硬件技术（如电池、能源、机器人本体）迭代速度如未达到预期，可能成为制约发展的“慢变量”。

“不过，技术进步是‘加速度’的，这些挑战终将被突破。”谈及未来挑战，李大海的态度十分乐观。