AI正在变得更强大，也越来越便宜。但AI真正的普惠，不只是让更多人用上AI，而是让更多人能够借助AI创造价值、获得收入。
今年7月，习近平主席在世界人工智能大会上提出，要广泛开展国际合作，帮助全球南方国家加强能力建设，弥合数智鸿沟，促进可持续发展。这也提出了一个值得思考的问题：当AI的技术门槛不断降低，如何让更多普通人真正分享AI带来的经济机遇？
10月25日，我在卡塔尔多哈出席第九届世界投资论坛，与来自全球的嘉宾探讨AI应用的未来，以及发展中国家如何抓住AI带来的创业与创收机会。
李开复博士参与2026世界投资论坛圆桌讨论
图片来源：2026世界投资论坛媒体中心
我一直强调，AI的下半场看应用。对企业而言，AI应该深入核心业务与经营决策，创造实际的经营价值；对普通人而言，AI则应该成为创造收入、改善生活的新工具。
这也是我们在零一万物推动企业AI与主权AI发展的重要方向：一方面，帮助企业将AI应用于核心经营，创造可衡量的商业价值；另一方面，与全球南方国家的合作伙伴共建AI能力，让技术更好地服务当地教育、人才培养和经济发展。
但会用AI，不等于能用AI创造收入。
随着开源模型不断降低使用成本，越来越多人能够接触AI。然而，掌握AI技能只是第一步。真正重要的是找到市场需求，利用AI开发产品、提供服务，让技术能力转化为实际收入。
这也是我提出“AI创收者”（AI Earners）的初衷。
我们正在打造AI VC Agent，希望将创新工场17年积累的创业投资经验转化为更多人可以获得的“AI导师”，帮助年轻人获得创业指导，从掌握AI技能走向利用AI创造收入。
AI不应该只是少数科技公司创造财富的工具，更应该成为更多普通人创造财富的能力。
以下是我在世界投资论坛圆桌讨论中的部分观点，与大家分享。
01
能力向上、成本向下
AI应用迎来双重机会
主持人 Fifi Peters： 目前仍有很多人没有接入互联网，但对于已经能够上网的人，使用AI模型的成本正在大幅下降。您认为，发展中经济体的创业者可以从哪些领域切入，用AI解决实际问题？除了有条件接入模型，创业者还需要具备哪些关键能力？
李开复博士： 回顾电脑和移动互联网的发展，产业重心都经历了从芯片、硬件和基础设施，逐步转向操作系统与应用的过程。如今，AI也在沿着类似的路径发展：模型相当于操作系统，而未来的机会在应用层。
今天，也许没有哪个AI应用的商业价值比得上英伟达或OpenAI。但从整个产业看，众多应用服务于人们的不同需求，共同创造了最大的用户价值。
OpenAI和Anthropic希望人们相信，只要有了它们的模型，就不再需要其他应用。但再强大的通用模型，也无法包办一切。
在教育、娱乐等领域，消费者有许多具体需求，单靠ChatGPT难以全部满足。企业的情况更复杂：每家公司都有自己的决策机制、业务流程、组织架构和经营指标，通用模型并不天然了解这些。要让AI发挥作用，首先得让它理解企业如何运转。
对发达国家的企业而言，用上最好的AI，相当于拥有一个“智商300”的天才员工。请来这样的人，只让他做客服、审文件、处理报销，无疑是“暴殄天物”。
企业应该让AI进入核心经营决策过程，成为一号位最强的“参谋长”。
然而，很多企业仍把AI转型理解为交给CIO首席信息官，尽可能多地开发应用。我认为，这没有抓住重点。衡量AI转型成效，不在应用数量，关键要看它为企业创造了多少经营价值。
发展中国家面临的挑战有所不同。这些国家往往缺少数据中心，也缺少资金，负担不起最昂贵的模型。
但我想强调，绝大多数应用场景并不需要最顶尖的模型，成本更低的模型已经能够满足需求。
例如，DeepSeek的使用成本大约只有美国最顶尖模型的5%到10%，足以满足非洲及其他地区许多普通用户的需求。
如果希望进一步降低成本，还可以选择谷歌Gemma、阿里巴巴Qwen等系列中的小型模型。其中一些只需单块GPU就能运行，也可以直接部署在用户设备上。
因此，通过选择适合需求的模型和部署方式，AI 转型成本问题在很大程度上可以得到解决。
开源开放与成本下降，正在为更多发展中国家参与AI创新创造条件。对资源有限的国家而言，重要的不一定是拥有最昂贵的模型，而是能够根据本国需求，选择负担得起、真正用得上的AI技术。
这一成本优势的背后，是当前 AI 领域正在发生的深层变革：模型能力快速提升的同时，整体成本正在大幅下降。
先看能力。以模型能够处理的任务所对应的人类工作时长衡量，最先进模型的能力每年大约提升至原来的10倍。也就是说，如果去年它能完成一项人类需要30分钟完成的任务，今年就能处理人类需要300分钟才能完成的任务。
再看成本。达到同样的能力水平，所需成本正在降至原来的十分之一以下。
打个比方：两年前花4万美元买的一辆特斯拉，今天只需230美元就能买到；如果仍然花4万美元，买到的车已经会飞了。
这个比喻描绘的，正是AI能力跃升与成本下降同时发生的变化。
AI能力提升与成本下降，正在为不同需求打开新的场景和机会。
大型企业应该将顶尖模型用于关键业务和核心决策，寻找增加收入、提高利润的机会。发展中国家和普通消费者，则可以考虑使用成本更低的开源模型，来满足自己的需求。
主权AI也面临类似的现实选择。各国都希望将数据中心建在本国，让数据留在境内。资源充足的国家有条件实现本地部署，资源有限的国家则可能需要借助境外算力处理数据。
这种安排并不完全理想，但在我看来，仍然好过完全无法使用AI。发展中国家需要结合自身条件，找到切实可行的参与路径。
02
主权AI的成绩单
要写进教育、就业与国家发展
主持人 Fifi Peters： 如果考虑投资一家AI公司，尤其是新兴市场的创业公司，您最看重哪些因素？哪些合作伙伴能帮助它们拓展客户、实现业务增长？
李开复博士：零一万物积极推动AI出海，以“主权AI”深化与共建“一带一路”国家合作，参与当地政府效能、教育创新等AI基础设施建设。我们认为，主权AI不只是建设模型和数据中心，更重要的是结合当地语言、知识和实际需求，帮助合作伙伴建立自主、可持续的AI应用能力，让技术真正服务于政府治理、经济发展和民生改善。
其中，教育、人才培训、政府效能提升和国有企业AI转型，是四个同样重要的方向，也都是政府关心的核心议题。
今天，很多政府仍把大部分注意力放在数据主权、模型选择和安全问题上。这些固然重要，但我认为，更多的精力可以投入于推动AI的实际应用。
衡量AI的价值，最终要看它能否促进经济增长、创造就业机会、改善孩子的教育，以及提升政府效能。
一是政府效能：AI 可让决策者看清全局。
政府组织层级多、职责分散，信息难以充分流通，容易影响决策和执行效率。
我们的做法是建立大型数据湖，打通分散的数据，并按权限开放访问，让政府决策层更全面地掌握情况。
在此基础上，面向政府决策层的AI助手，就能帮助他们分析一些关键问题：
哪些部门在落实国家战略重点任务时遇到了困难？需要出台哪些政策或法律来推动改进？哪些部门在AI应用和转型方面进展最快？
强大的AI能力，应该用于支持核心决策。 对企业而言是CEO，对政府而言则是政府决策层。这是我们提升政府效能的基本思路，背后还需要大量细致的工作来支撑。
二是劳动力培训：构建新型职业竞争力。
我认为，我们即将面临非常严峻的就业挑战。AI已经能够承担大部分的脑力劳动，许多从业者将面临被替代的压力。
与此同时，掌握AI工具也会带来新的就业机会。因此，各国需要重视劳动力再培训，帮助人们适应工作方式的变化。这也是零一万物的愿景。
第三个方向，是AI赋能国有企业。
这与前面讨论的企业AI一脉相承：让最高管理层看清企业的经营状况，作出更准确的判断，提升经营效率和盈利能力。
第四是教育：让AI与教师携手，为每个孩子提供因材施教的高质量教学。
教育是世界上变化最慢的领域之一。回看过去千年的历史，娱乐、通信、交通和工作方式都发生了巨大变化，课堂却依然是一个老师教二三十个孩子。
在发展中国家和贫困地区，教学面临的困难更加突出。一些教师没有接受过充分培训，却可能要同时教20个来自不同年级的孩子，还要负责所有学科。这已经超出了一位教师的能力。
AI可以帮助教师分担这些工作，为改善教学带来新的可能。
我们正在打造AI双师课堂，让AI与教师共同授课。AI可以协助布置和批改作业，让学习更有趣，也能根据每个孩子的学习情况提供个性化辅导。
要让世界更加公平，就需要缩小教育资源的差距。富裕国家拥有丰富的资源，贫困国家却往往资源匮乏；即便在同一个国家，城乡学校之间也可能存在明显差距。
我们希望将这种教学方式推广到更多教育资源匮乏的地区，让更多孩子获得优质教育。目前，我们正在与哈萨克斯坦推进相关合作（阅读原文跳转：哈萨克斯坦总统会见李开复博士，乡村学校AI试点计划将扩至500所）。
03
从“掌握技能”到“获得收入”
打造面向未来的“AI 创收者”
2026世界投资论坛圆桌讨论现场照片
图片来源：2026世界投资论坛媒体中心
主持人 Fifi Peters： 要在2030年前让更多人受益于数字创新，您认为各国和企业应该优先投入哪个领域？
李开复博士：我认为，人才培训应该放在首位，不过要先明确培训的内容和目标。
全球经济条件较差的那一半人口，本就处境艰难，也往往难以及时了解前沿技术的进展。我很认同一句话：“未来已来，只是分布不均。”这种差距，在最贫困的国家尤为明显。
富裕国家和AI实力较强的国家，可以通过向富裕群体征税，为全民基本收入提供资金，保障民众的基本生活。但对于缺乏这类税源的国家，同样的路径很难走通。
因此，我们有责任为他们提供培训，帮助他们掌握新技能，把握AI带来的机会。
但今天，很多培训已经跟不上技术发展的速度。基于一年前的技术设计的课程，放到今天可能已经过时。
如今，即使没有计算机专业背景，也能借助AI开发应用。例如，使用vibe coding开发软件时，描述需求的过程更像是在起草一份合同，需要把要求写清楚。在这方面，律师甚至可能比软件工程师做得更好。
通过我们的培训，学员只需三天就能入门AI辅助编程。编程的门槛已经大幅降低，只是大多数人还没有意识到。
最近在印度，我了解到塔塔咨询服务公司开展了一项很有意思的实验：教3,000名农村妇女开发应用。这说明，开发应用的门槛并没有人们想象中那么高。
但学会开发应用之后，还要回答两个关键问题：它能满足什么实际需求？谁愿意为它付费？
培训需要帮助人们跨过这一步。
很多大型企业尚未意识到，AI应用已经能够辅助完成许多工作。这类应用的需求遍布世界各地，也为发展中国家的创业者提供了机会。
具备英语能力，就可以面向美国和其他英语国家提供服务；掌握俄语，也可以面向俄罗斯和其他俄语国家。AI的多语言能力，也在进一步降低跨语言服务的门槛。
因此，我希望提供的培训包含两个层次：一方面教人们借助AI开发应用，另一方面教他们找到市场需求，通过应用获得收入。
要实现后一个目标，年轻人还需要类似孵化器或投资机构提供的创业指导。
但传统风险投资的模式，是围绕寻找和培育独角兽建立的。如果一个项目的目标是帮助创业者获得稳定收入，却缺乏成长为独角兽的潜力，投资机构往往缺少足够的经济动力去支持。
许多年轻人有能力、有动力，希望借助AI谋生，却难以获得这样的指导。
为此，我们正在打造AI VC Agent，将创新工场17年积累的经验提炼为AI导师，让更多年轻人能够获得高水平的创业指导，成为借助AI获得收入的“AI创收者”（AI Earners）。
AI有望为技术公司带来丰厚回报，同时也可能冲击全球南方的就业与可持续发展。推动技术进步的AI公司，也需要主动应对这些影响。
哈萨克斯坦总统会见李开复博士，乡村学校AI试点计划将扩展至500所
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