转自：国际金融报

人工智能产业发展一直是周鸿祎重点关注的议题。继去年提出“打造垂直场景、构建专业技能大模型”之后，今年他将目光投向优化推理算力布局。

2026年新年伊始，AI热度便已登顶。从生成效果几可乱真的视频创作模型Seedance 2.0，再到能帮用户点奶茶、打车的千问助手，各类大模型“你方唱罢我登场”。

其中最值得关注的是，智能体（Agent）正加速渗透各行各业，成为推动AI从“聊天工具”向“数字员工”跃迁的关键变量。

作为长期深耕人工智能与安全领域的行业专家，今年两会前夕，全国政协委员、360集团创始人周鸿祎在接受媒体采访时，深入剖析了智能体的发展现状、推理算力的战略价值，以及AI技术对网络安全等领域的深远影响。

优化推理算力布局

人工智能产业发展一直是周鸿祎重点关注的议题。继去年提出“打造垂直场景、构建专业技能大模型”之后，今年他将目光投向优化推理算力布局。

周鸿祎在受访时称，前两年国内集中发力训练算力，是基于当时大模型尚未跨过“及格线”，百模大战的核心仍是构建基座模型，因此训练算力自然成为重中之重。但从2025年开始，随着主流大模型普遍达到可用标准，行业已不再需要重复训练基座模型。真正的应用落地机会在于“能帮人干活”的“数字员工”，但这样的智能体对推理算力的消耗，是传统聊天机器人的上百倍甚至上千倍。

在周鸿祎看来，如今百亿数量的智能体正全面融入经济社会发展， 带来了比互联网更大的发展机遇。同时电力-算力-智力-人力-安全力-生产力的“六力”模型已经形成。但不可忽视的是，目前我国的算力中心面向推理任务的专用集群存在缺口，区域间供需适配有待优化。

为推动“六力”协同，促进“人工智能+”行动落地，周鸿祎建议，优化推理算力布局：国家出台推理算力布局指导政策， 依据各地场景密度、算力缺口、能源保障能力，建立“全国统筹+区域细化”的推理算力布局体系，在重点产业集聚区域，建设低时延、高密度的推理算力集群。强化一体化调度，推动跨层级、跨区域的算力资源动态调配，提升推理算力利用效率。

此外，周鸿祎还重点提及，专用推理芯片技术也亟需突破。他谈到，推理芯片的普及不仅关乎智能体的落地应用，更将为AI硬件、智能终端及人形机器人等产业带来深远影响。

周鸿祎进一步拆解两类算力的核心差异，表示训练芯片对性能要求极高，需支撑上万卡集群的高速互联，目前全球具备这一能力的企业不超过10家；而推理芯片的技术门槛与成本要求低得多，理论上可以像云服务一样无限叠加，核心需求只有大内存。在他看来，这正是国产芯片实现“弯道超车”的关键机会。

因此，今年两会，周鸿祎建议，鼓励专用推理芯片的国产化发展，重点突破高精度、低时延、多模态的芯片技术，实现产业链自主可控，支持智能体技术的深度应用。

培育懂AI懂业务的复合型人才

尽管智能体应用前景广阔，但其距离规模化落地仍有一定距离。因此，加速智能体的产业应用也成为周鸿祎今年两会关注的核心点。

周鸿祎观察到，智能体的规模化推广仍面临三重挑战：首先是成本与技术壁垒。通用算力资源在接入企业时，往往难以与内部工具及员工协作流程直接结合，需二次开发才能适配具体业务场景。对于本就“缺钱”“缺技术”的中小企业而言，这一门槛尤为突出。

其次是安全隐患。智能体作为“数字员工” 可以直接参与邮件发送、金融交易、生产线启停等业务操作，管控难度远大于传统大模型。

值得一提的是，周鸿祎在受访时提及近期出圈的AI智能体框架OpenClaw（“小龙虾”）。

他指出，OpenClaw的一大核心突破是敢于让智能体打通电脑的本地能力，让AI可以自由使用电脑上的所有工具，甚至自主编写、下载工具，彻底打开了智能体的能力边界。

但周鸿祎也坦言，这样的能力是“双刃剑”，过去之所以不敢让智能体与电脑系统真正打通，并非技术能力不足，而是出于安全层面的考量——一旦打通，智能体若出现错误操作，可能会在用户电脑中随意删除或下载文件，带来不可控的风险。

最后是人才瓶颈。智能体的开发颠覆了传统软件工程范式，要求开发者从“写代码”转向结合业务需求打造专业智能体，并进行长期治理。这意味着行业需要大量既懂AI技术、又精通业务流程的复合型人才，而目前这类人才储备仍严重不足。

基于此，今年两会，周鸿祎带来了关于支持智能体技术与人才“双线赋能”，加速推进“人工智能+”行动的建议。

周鸿祎建议：一是构建“拎包入住”式服务平台，降低智能体落地门槛，推行智能安全防护；二是培训“懂 AI 又懂业务”的专业人才，通过智能体公共课堂，开展智能体技术培训，传授智能体的使用方法、研发模式，以及“AI +行业”场景应用经验。

推动安全智能体广泛应用

作为国内领先的网络安全与数字化服务企业，360构建了覆盖个人安全、企业安全到国家级网络防御的多层次安全基础设施。

周鸿祎观察到，随着大模型升级为智能体，这也改写了安全领域的发展模式，传统的防御体系面临新挑战。而从行业实践看， 安全智能体的应用，不仅能高效发现并修复漏洞、实现安全的智能化运营，进而有效应对“黑客智能体”威胁，也能很好地解决 AI 自身安全问题。

基于此，今年两会上，周鸿祎建议：一是推动安全智能体的场景化应用。由政府相关部门牵头，制定安全智能体部署与适配指南，支持兼具“安全+AI”能力的企业，打造漏洞处置、攻击溯源分析等系列安全智能体。

二是支持安全技术生态化创新。行业主管部门支持安全领域龙头、链主企业，联合国家级科研机构、AI 企业，组建安全创新联合体，形成协同互补的技术创新生态，鼓励创新联合体承担安全领域国家重点专项。

在受访中，谈及提出该建议的核心契机，周鸿祎强调了两大关键背景：一是传统的漏洞检测主要依赖“规则匹配”与“人工审查”，不仅难以应对海量数据的处理需求，也缺乏对隐蔽性威胁的智能化识别能力。而AI大模型凭借其对编程逻辑与代码语法的深度理解，能够完成过去人力难以企及的任务。

二是来自“黑客智能体” 威胁加剧。利用黑客经验和能力打造 “黑客智能体” ，只要有算力就可以批量复制、不眠不休、自动攻击。

周鸿祎表示，这让安全从过去的“人和人”对抗，升级为“人和机器”的不对称对抗，所以用人工智能去重塑安全一定是大势所趋。