摘要：在Inclusion·外滩大会现场，阶跃星辰创始人姜大昕表示，模型推理效率是决定AI大规模落地应用的关键要素。而推理效率的提升需要两方面，一是产业上下游联合优化，系统模型co-design。

新浪科技讯 9月12日上午消息，在Inclusion·外滩大会现场，阶跃星辰创始人姜大昕表示，模型推理效率是决定AI大规模落地应用的关键要素。而推理效率的提升需要两方面，一是产业上下游联合优化，系统模型co-design。

他还提到，阶跃星辰和多个国产算力芯片合作，其Step3国产卡32K上下文推理效率最高可达DeepSeek R1的3倍。

姜大昕认为，从今年年初，大模型的应用已经从聊天的时代进入到做事的时代。在他看来，未来智能终端的特点是会做事、总在场、有记忆、能进化。“下一代智能硬件，比拼的不是硬件，而是智能。”他总结。

此外，他还认为，数字世界的agent有效工作时间将会越来越长。当我们去衡量模型智能的时候，就是去看它能够自主有效的工作多长时间。而其中的挑战就在于如何对模型的推理能力进一步增强，并提升其泛化性。

姜大昕表示，agent除了在数字世界存在，还将走向物理世界。而agent将从经验学习走向自我进化。“人类数据是有限且有偏见，单纯依靠人类数据无法超越人类智能。智能体将从自身与环境的交互中学习。”他表示。（罗宁）

来源：新浪财经