2025年3月9日的直播对谈中，华大集团首席执行官尹烨与罗振宇展开的AI讨论揭示了技术发展的关键路径：当阿里通义千问这类千亿参数大模型持续突破认知边界时，搭载在夸克客户端的”深度思考”功能已实现多轮对话与意图解析，这种技术落地速度印证了尹烨的核心论断——人工智能的终极价值需通过”基础模型能力+垂直场景渗透”的双轮驱动实现。
基础模型层面的进化正在重塑技术底座。以通义千问为代表的通用大模型通过海量数据训练获得涌现能力，其参数规模从百亿级向万亿级跃进过程中，涌现出跨模态理解、逻辑推理等类人智能特征。这种底层能力的突破为上层应用提供了可能性，正如尹烨在南方医科大学通识讲坛中强调的”AI是科学本身而非工具”——大模型代表的是认知科学、计算科学交叉融合的质变节点。但技术突破并不等同于价值兑现，医疗领域的实践验证了模型能力与场景需求的适配困境：谷歌DeepMind虽宣称3秒诊断癌症，但在多组学数据尚未实现低成本采集的中国市场，过早强调AI替代医生显然缺乏现实根基。
应用层的创新正在开辟第二战场。夸克搜索的”深度思考”功能突破传统关键词匹配逻辑，通过语义理解与上下文关联构建知识图谱，这种改变使得用户查询”如何预防糖尿病”时，系统不仅能给出饮食建议，还能关联血糖监测设备参数、运动方案个性化调整等衍生需求。这种深度场景渗透能力，与尹烨反复提及的”1到100创新”逻辑高度契合——当美国科技企业聚焦于基础模型研发时，中国企业正通过用户体验优化、功能闭环设计将技术转化为生产力。小红书和TikTok的算法推荐机制、阿里健康的多组学数据分析平台，本质上都是将通用技术转化为垂直场景解决方案的典型案例。
医疗AI的发展轨迹揭示出双向赋能规律。尹烨指出基因组数据成本高企制约AI诊疗普及，这反向推动华大基因加速单细胞测序技术研发，将数据采集成本降低两个数量级。当数据生产与模型训练形成正向循环，精准医疗才可能实现从科研向临床的跨越。这种”数据-模型-应用”的螺旋上升模式，既需要通义千问这类大模型提供数据处理能力，也依赖夸克式应用构建用户反馈通道。在生命科学领域，蛋白质结构预测准确率从60%提升至90%的背后，正是AlphaFold2模型与冷冻电镜技术协同进化的结果。
中美AI发展路径的差异映射出生态建设的重要性。尹烨观察到中国企业在应用创新层面的爆发力：当扎克伯格仍在讨论元宇宙概念时，TikTok已通过推荐算法重构内容分发逻辑。这种差异源于市场需求倒逼的技术迭代——中国14亿人口产生的多样化需求，迫使企业必须将技术转化为即插即用的解决方案。但需要警惕的是，过度强调应用可能造成基础研究投入不足。尹烨在多个场合提醒，医疗AI的可持续发展必须建立在”高质量数据生产+计算平台建设+临床验证体系”三位一体基础上，任何单点突破都难以形成持久竞争力。
从技术演进史的角度观察，蒸汽机发明百年后才催生出铁路网络，电气化革命三十年后流水线模式才成熟。AI技术从实验室走向产业化的周期正在急剧缩短，但尹烨强调的”模型与应用共生”规律始终未变。当通用大模型解决认知智能的共性难题时，垂直应用正在解码特定领域的隐性知识。这种双向奔赴的技术演进，或许才是破解AI落地困境的关键密钥。