拼多多出评助手资讯：对话明略科技吴明辉：未来通用模型或变成“收电费”的公共基础设施

本文来源：时代周报 作者：管越

“未来通用模型可能会变成‘收电费’的公共基础设施，而整个AI模型领域将是‘百花齐放’的格局，专业小模型会解决各个细分领域问题。”11月19日，在第九届营销科学大会上，明略科技（02718.HK）创始人、CEO兼CTO吴明辉在接受时代周报记者采访时表示。

2025年以来，Agentic AI已成为全球焦点，AI营销进入“代理式”新时代。当前，明略科技已切入企业级AI大模型赛道，公司大模型产品线DeepMiner基于多智能体架构（MoA），通过Foundation Agent模型统一调度，专有模型“专家脑”Cito与“灵巧手”Mano分别实现推理规划与精准操作，为Agentic Marketing在实际业务场景的落地夯实基础。

AI模型未来将“百花齐放”

在吴明辉看来，Agentic Marketing的内涵，即源自Agentic AI，不仅包含智能体本身，还涵盖其背后所需的大模型。

今年以来，随着大模型的普及，行业也掀起了一轮轮热烈讨论。2025年9月11日，在2025inclusion·外滩大会上，多位业内人士围绕着“大模型会不会吃掉所有软件”这一话题展开热烈讨论。

“如果大模型把一切都吞噬了，那意味着全世界只有一个公司赚钱。”吴明辉认为，一个模型“掌握全人类所有知识、搞定所有事情”，需要的参数“可能是10万亿、100万亿甚至1000万亿”。即便混合专家模型优化，其成本和“基础代谢”依然极高。

相较于高“基础代谢”大模型，专用模型的优势在细分场景中更加突出。据吴明辉介绍，明略科技的Mano模型，以72B的参数体量，在全球通用软件操作能力竞赛OSWorld榜单中，专用模型领域排全球第一，加上所有通用模型排全球第二。

同时，专用模型的优势在于资源集中。“我们20个核心研发人员聚焦两个模型，每个模型能分到10个人，标注的数据成本、算力投入都比通用模型的单个专家模型多得多；而且专用模型可以在一台电脑上运行，能更好地保护企业的私有数据，这是通用模型做不到的。”吴明辉进一步说明。

在谈到未来行业发展格局时，吴明辉也给出了明确判断。在他看来，通用模型基于大家都能获取到的公开数据训练，竞争到最后还是拼“成本和效率”；而细分领域内，非公开数据较多，通用模型难以获取。未来，整个AI模型领域“将是‘百花齐放’的格局，专业小模型会解决各个细分领域问题”。

“可信数据+可信模型”是AI落地关键

在AI与人类关系这一议题上，吴明辉观点积极：“AI的核心价值不是替代人，而是将人类从重复性劳动中解放出来，去做更有创造性、更有价值的事情。”

此前，明略科技数百名的数据分析师用传统工具做数据分析。但在借用DeepMiner的Agentic数据分析后，人效提升十几倍。“我们把人力解放出来，让他们能去做可信数据标注、专家知识管理这些更有价值的工作。”他强调，在这个过程中，与AI协同，人类的需要具备评估AI成果和审美的能力，这也是人类的核心竞争力。

在吴明辉看来，未来，每个行业的工作人员都会拥有一个24小时工作的AI代理，人力也将获得极大的解放。“我小的时候是做六休一，现在是做五休二，未来也会走向做四休三、做三休四，这也是经济发展的必然趋势。”

但AI落地仍存在痛点，“企业AI落地的痛点往往在于结果的准确性，而解决这一问题的关键依托于‘可信数据+可信模型’。”吴明辉表示，数据端，明略科技旗下秒针系统沉淀了海量行业数据，为AI提供可靠依据；模型端，明略科技大模型产品线DeepMiner基于多智能体架构（MoA），通过Foundation Agent模型统一调度，专有模型“专家脑”Cito与“灵巧手”Mano分别实现推理规划与精准操作。

当前，Agentic AI行业加速发展。而在这样快速增长的市场上寻求“增长确定性”，“唯一的选择就是拥抱未来。”吴明辉语气坚定地说道。