12月25日消息，近日，Open AI发布了新一代AI模型o3及其精简版o3-mini。Open AI的评估结果显示，在软件工程、编写代码、竞赛数学、自然科学知识能力方面，o3都明显高出o1。o3在OpenAI实现通用人工智能 这一奋斗目标上取得了突破，最高的测试成绩达到了类人水平。

360创始人周鸿祎昨日晚间对Open AI的最新大模型o3及其带来的能力进行了解读。

周鸿祎称：“我一直对 的提法有点困惑，我觉得如果把 定义成在各方面的能力上都全面的超越人类，就是通用人工智能，那么可能今天o3离 还依然差得很远。”

周鸿祎认为，o3虽然在特定领域展现了超越人类的能力，但要定义为 还为时尚早。因为 要求在各方面能力上全面超越人类，而o3目前并不具备通用思考和推理的能力，在很多问题上仍会出现错误，更像是一个在特定领域优化的专家。

周鸿祎表示，关于 的定义，可能得改改了。根据o3的能力展示，可以将 定义为在专业领域超越人类的智能体。例如，能比顶尖高手下围棋、比科学家精准预测蛋白质结构、比芯片设计师设计芯片布局等。大模型的发展方向应聚焦于结合行业知识和企业经验打造专业大模型。

“现在，OpenAI把 做了一个重新的定义。我倒觉得这个新的定义倒是蛮合理。它不再是谈 在任何方面上都超越人，而是定义了一个从level 1到level 5的模型，o1到o3的进步。”周鸿祎称。

他同时认为，o3这类模型还不能直接应用于传统企业及各专业领域以实现降本增效。因为O3的设计和训练主要集中在编程、数学解题等人类易于判断对错的领域，在高度专业化且复杂的问题上，其表现受限，难以适应所有行业的需求。每个行业的知识需要专门培训，因此o3算法不能直接“拿来主义”。

另外，周鸿祎也表示自己反对大模型是泡沫的观点。他认为，大模型需要找到正确的路径和方向，如将能力与行业知识紧密结合，而非追求泛化的全能。算力需求在未来AI应用中将从训练转向推理，且随着各行业应用的深入，对推理算力的需求可能会远超训练算力，这为英伟达等公司提供了巨大的发展空间。行业巨头除了加强算力投入外，甚至开始签约或自建核电站以获取更多能源支持，因为AI训练背后的能源需求巨大。这些举措表明，未来AI的发展将更加紧密地围绕着不同行业的实际需求来构建产业化、行业化的垂直大模型，从而真正实现工业革命式的变革。 宜月

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