面壁CEO李大海：物理世界要实现AGI，一定是通过端侧智能

编辑部 整理自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

未来物理世界要实现AGI，一定是通过端侧智能。面壁智能CEO兼联合创始人李大海在第三届中国AIGC产业大会上分享了他们的经验认知。

作为当前端侧智能的领跑者，面壁智能在过去一段时间取得了显著进展。他们发布了端侧模型MiniCPM驱动的面壁小钢炮超级助手cpmGO，MiniCPM也逐步应用于手机、具身智能、AIPC、智能可穿戴设备等领域。

李大海在会上分享了实现这一愿景的方法论。为了完整体现他的思考，量子位对演讲内容进行了编辑整理。

中国AIGC产业峰会由量子位主办，汇聚了20余位产业代表，线下观众超千人，线上直播观众320万+，累计曝光2000万+。

话题要点

• DeepSeek的成功源于团队密度、组织密度和资源密度的极致追求。
• 大模型“知识密度”是智能的核心指标，高知识密度模型在端上更有价值。
• 知识密度类似芯片制程，密度越高，智能越强。
• 实现AGI需通过端侧智能，将大脑部署在设备终端或机器人中，确保灵敏感知、及时决策和完美应对。

DeepSeek成功的核心因素

DeepSeek的成功离不开三个“密度”：团队密度、组织密度和资源密度。团队密度要求高人才密度，专注于大模型底层技术研发；组织密度强调目标一致性，确保高效协作；资源密度则需充足研发预算和长期专注。

对大模型“知识密度”的洞察

面壁团队从2019年开始专注大模型，2023年底发布首个千亿级GPT-3.5水平模型。面对同质化趋势，他们发现核心竞争力在于知识密度，并提出“密度定律”，即知识密度每3.3个月翻一番。

未来物理世界的AGI路径

面壁在过去一年发布了九个端侧模型，包括全球首个端侧全模态模型，可在iPad上流畅运行，达到GPT-4o的多模态水平。该模型已应用于汽车、机器人等设备，提供全天候指令助手和主动关怀功能。

通过端侧模型，面壁小钢炮超级助手在汽车上实现了感知、决策、执行一体化。相比云端，端侧方案不受网络限制，成本更低，隐私更安全。

李大海坚信端侧是未来发展的关键，面壁的目标是让每个设备都具备智能。