乌镇峰会期间，中国工程院院士王坚在接受中国蓝新闻专访时，谈到一个有趣的问题：同样一个模型，一家小县城的公司，和一家世界级的巨头，接下来发展中的差距会在哪里？
王坚回答了两句话：对大企业来讲，往往是工具的革命。对小企业、偏远地方来讲，是革命的工具。
这场访谈反复在说一件事：AI把工具的差距抹平了，把人的差距放大了。省钱还是改命，不是技术问题，是位置和判断的问题。
一、同一个模型，两种活法
先问你一个问题：你用AI，第一反应是干什么？
如果你的答案是，让它帮我写周报、做会议纪要、把客服换成AI客服，那大概率，你站在大企业那一边。
大企业用AI，都是这个动作。把AI塞进原来的业务里，事情还是那些事情，只是便宜了，快了。王坚管这个叫工具的革命。革命的是工具本身，业务一根毫毛没动。
那小地方的人呢？
王坚在专访里说：对大企业来讲，人工智能来的时候，它一定会想着，怎么来帮助把以前的事情做得更好。对一个偏远地区的人来讲，他本来就一无所有，所以他一定会想到，去做一件他从来没有做过的事情。
位置，决定了你拿AI做什么。
大企业的账本上全是存量。厂房、渠道、客户、品牌，每一样都是过去几十年攒下的。AI一进门，先算的就是降本增效四个字。这四个字本身没有错，但它暴露了一件事：你是站在旧业务这一边，打量这个新东西的。
小地方的人没有存量，也就没有可降的本。他拿着一张白纸进场。别人在算省了多少，他在算能干点什么。
王坚在访谈里点出一个反直觉的地方：小镇和小城市的一个普通人，他做了一件事情，正好是所有人没有发现的，它就会变成一件很大的事情。
为什么？
巨头有资源，有人才，有数据，但它也有组织，有流程，有每个季度必须向市场交代的预期。它做一件事之前，要先说服自己。
小城市的人做一件事之前，谁都不用说服。
这个空当，就是机会长出来的地方。
这样的例子，这两年已经不少了。
非洲的开发者，拿着开源模型做自己语言的定制服务。过去他们等巨头来适配自己，一直没等到。现在不等了，模型是开源的，拿过来自己改。
东南亚的小语种，长期是大模型照顾不到的角落。千问的开源模型，预训练覆盖了上百种当地语言。很多小语种的人群，第一次被认真对待。
今年9月的外滩大会上，有个叫祝鹤槐的年轻人，一个人做了一个机器人匹配平台，一个人守一个展台。他说，一个人在大公司面前非常渺小，但抓准一个细分赛道，机会很多。
一年多以前，“一人公司”的说法开始流行：一个人，加上AI，可以顶一个团队。
当时不少人觉得夸张。
一年多过去，分化的结果开始出现了。有人真的换了活法，也有人只是让AI替自己写了周报。
写到这里，有人会说：别讲了，AI只会让强者更强。大厂有算力有钱有人，小地方凭什么追？
王坚却说：大家在谈人工智能的时候，会谈到技术带来的发展不平衡。我坚定地相信，在人工智能这件事情上，会带来更多的平衡。
为什么这么有信心？
因为这一轮技术，先塌下去的是门槛，不是天花板。
天花板还在。顶级的模型、顶级的算力、顶级的团队，还是那几家的。可门槛塌了。过去要一栋楼、几十个人、三年时间才干成的事，现在一个人、一台电脑、一个月，就能跑出个样子。
小地方的人，第一次有机会把手伸进来。
二、大公司不是做不动，是舍不得
看到这里，可能有人要问了：大公司缺技术吗？不缺。缺钱吗？也不缺。
那为什么最后都滑向了工具的革命？
想象一个场景：老板说，我们要全面拥抱AI，然后各部门轮流报方案。客服部说，上AI客服，一年省三成人力；市场部说，AI写文案，一天出五十条；运营部说，AI做报表，原来三个人干的活，现在一个人就干完了。
老板听完很满意，每个项目都批了。
半年后一看，所有项目都在给旧业务提速，没有一个是新业务。效率高了，增长没动。
没有人在偷懒，每个部门都交出了漂亮的数据。可AI进来，本来是让它来搞创新的，落地一圈，全变成了工具的革命。
2024年，王坚接受《财经智库》专访时，就讲过：严格意义上讲，大企业是可以把AI作为革命的工具的，只不过它要守着原来的利益和惯性不放，就只能变成工具的革命了。
还有一句更干脆的：做不到，是因为机制的原因，而不是工具本身的原因。
王坚在2024年世界人工智能大会上，举过苹果的例子。2024年苹果发布AI系统，不是在原来的系统上加几个AI功能，而是从操作系统开始，用AI把自己重构了一遍。
同样是巨头，同样有存量，苹果选择的是让AI动自己的根。
道理很简单：每个部门都背着自己的指标，市场部要这个季度的转化率，销售要回款，产品要版本按时上线。AI进来，第一个任务就是帮大家把旧指标完成得更快。
报表是AI写的，流程还是那条流程；会议纪要是AI做的，决策还是那个决策。
这没有对错，这是组织的自保。旧业务还在挣钱，谁舍得拿新东西去革它的命？
到这里，问题落到了判断上。
信息已经基本平权了。一个小创业者能拿到的模型能力，跟大厂中层拿到的，差不了多少。但为什么有人用AI做出了十倍增长，有人还在原地转圈？
差距不在信息，在判断。
判断，往小了说是一个人的事，往大了说是一个组织的事。
组织层面的判断，只有一道题：AI进来，是拿它护着旧业务，还是拿它开新业务？
这道题，巨头和小公司答的不是同一张卷子。巨头答错，还有家底撑着。小公司答错，就什么都没有了。
但反过来，也正因为小公司什么都没有，它才敢把这道题答得激进一点。
所以，判断一家公司会不会被AI改命，看一个细节就够：它汇报AI项目的时候，说的是降了多少本，还是做成了什么新事。
三、门是从哪一扇先开的？
前面两节讲的是人的分化。这一节往回退一步，问一个前提：普通人凭什么能拿到和巨头同一个模型？
答案是开源。
王坚的判断是：软件时代，中国更多的是开源思想的受益者，但人工智能时代，中国变成了重要的贡献者，甚至是引领者。
软件时代的全球格局已经定了，人工智能的全球格局没有定。这句话的另一个意思是：牌还没发完，谁都有机会上桌。
DeepSeek发布之后，英伟达单日跌了17%，全世界第一次意识到，最顶尖的模型能力，不一定长在最贵的那张卡上。
门，是被开源顶开的，这一点已经清楚了。
但对开源，很多人有个误解，觉得它是强者的恩惠：我有，你没有，我给你用。访谈里，主持人提到王坚以前讲过一句话：开源不是施舍。
他解释说：“很多人觉得，我开源是因为我高高在上，我手里有，给了你。其实不是的。我一直觉得，这是技术对世界的贡献。”
为什么不是施舍？因为把东西给出去的人，自己也没那么清楚手里是什么。
人工智能模型这件事情很有意思，其实设计者都不知道它能干什么。千千万万的人问的问题，要叫它做的事情，是没被做过测试的。设计者本人，其实都不知道它真正的能力边界在哪里。
一个连自己都不知道边界在哪的东西，你把它捂着，等于把它关在小黑屋里。你把它放出去，千万人拿它试，边界才一点点显出来。
越是在开放的环境下，治理其实是越好的。
道理不复杂。公共服务的东西，安全性一定是最高的，但总要有人为试错付成本。
这笔账算下来，开源的逻辑就通了：它不是谁给谁的好处，是一套大家一起试、一起改的机制。门开着，比锁着安全，也比锁着值钱。
那对普通人来说，开源到底改变了什么？
四、从被动的接受者，到积极的参与者
今年的乌镇峰会设了一个开源主题生态体验馆，主持人问王坚：一个普通人逛完这个馆，你希望他带走什么？
王坚的回答出人意料。他说，最重要的不是“以后有技术可以用了”，而是：看起来很高深、很遥远的技术，跟我是有关系的，而且我是可以贡献的。
他举了医疗展区的例子。AI用在医疗上，靠的是大量数据，这里面很多数据，本来就是老百姓贡献的。他说，你就会发现，你慢慢地成为整个贡献的一部分，可能以前你不知道。
我们习惯把自己放在“用技术的人”这个位置上。等技术降价，等产品好用，等别人先做出来。可你回头看看，过去二十年，你每一次挂号、每一次导航、每一次付款，都在往这套系统里喂数据。
你不是局外人，你早就在里面了。
从一个被动的接受者，变成一个积极的参与者。这是普通人版本的开源。
王坚今年7月接受《问答神州》吴小莉专访，讲过一个美国18岁高中生的事。这个高中生用退役卫星的公开天文数据，做出了让职业天文学家都惊讶的发现。
王坚的评论是：他不需要自己建望远镜，不需要申请一笔科研经费。那么多数据就在那里，等着被看见。
一边，是18岁的高中生，没有望远镜，没有经费，没有任何机构身份。另一边，是装备齐全、经费充足的职业天文学家。
结果，高中生让天文学家都惊呆了。
两个例子，讲的是同一件事：改命的前提，不是能力溢出，是门槛塌下去。
望远镜不用自己建，数据不用自己攒，模型不用自己训。上一个时代，这些东西都攥在大公司手里；这个时代，模型在开源库里，数据在公开库里，算力按小时租。
门槛塌下去之后，唯一还立着的，是很多人心里那道“这跟我没关系”的门槛。
数据就在那里等着被看见，模型就在那里等着被用。
只看一件事：你愿不愿意钻研。
五、门开了之后，拼的是什么？
门开了之后，工具就不值钱了，值钱的是拿工具的人。
王坚在智源大会上说过一句话：Token太贵了，一定要让Token变得不值钱，就像一张纸一样。
顺着这句话，我们能想到什么？
纸便宜之后，没有人靠会造纸挣钱，大家靠写东西挣钱。
AI同理。等调用一次模型的成本，便宜到像写一行字，工具本身就不构成任何人的优势。
优势只剩一个：你用它干什么。
王坚把驾驭AI拆成三层功夫：提出正确的问题，设计解决方案，批判性地评估结果。
三层里，最先也最难的一层，是提出正确的问题。
他做过一个最有名的案例：城市大脑。
当年杭州机动车约300万辆，早晚高峰路上跑的只有30万辆。所有人都问：车太多了怎么办？这个问法只有一个答案，限购。把问题换成：怎么让路上这30万辆跑得快一点？答案才是城市大脑。
同一个城市，同一堆车，问法不同，命运不同。
乌镇专访的最后，主持人问：很多人没写过代码，开源开放跟他们有什么关系？
王坚的回答是：只要把要做的事情能够很好地表达出来，今天人工智能就可以帮助你把它变成代码。你说话就可以写程序了。
当下，绝对是文科生翻身解放时代。前提是，你得把要做的事情清楚表达出来。
会提问，会表达，正在变得无比重要。AI不会替你想清楚要什么，它只负责把你已经想清楚的东西，变成结果。
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