世界经济论坛第十七届新领军者年会在大连拉开帷幕。来自90多个国家和地区的1700余名嘉宾齐聚这座海滨城市，带来多场世界级思想碰撞。

　　在关于“AI无处不在，却非一蹴而就”的论坛上，来自世界各地的多位嘉宾从宏观视角共同探讨AI的规模化落地、AI演进、AI治理等话题。

　　现场，谈及AI演进，Roli Agrawal直言“我们不仅要关注这一个问题，而是需要同时关注好几个问题”。

　　Roli Agrawal认为，要让AI大规模运作，这不仅仅是对AI本身的投资，基础设施的建设、多代理协调、AI的主权和隐私边界、正确的治理等，都是AI演进过程中需要关注的问题，要关注AI在全世界各地都能进行协同的演进。

　　“首先，很重要的问题就是基础设施。制约AI发展的因素不是智能，而是基础设施。”Roli Agrawal向

　　计算方面，Roli Agrawal认为，需评估数据中心的容量与能力，明确边缘计算与云计算的分布策略——哪些部署于工厂现场，哪些置于云端。网络方面，数据流转依赖网络支撑，必须具备低延迟、高带宽特性，这对自主式AI尤为关键。

　　“若传感器检测到异常需立即停线，极低的网络延迟不可或缺。”她以工厂场景为例，“目前光子网络等新技术已在多个数据中心部署。因此，基础设施升级应同时覆盖计算与网络两大维度。”

　　最后，Roli Agrawal坦言，AI的主权和隐私也是很大的问题，需要设计基础设施的主权和隐私边界。此外，影响AI拓展的因素则还有治理和信任，转入权、问责制等都很重要，需要在全球范围内进行AI治理的协调。

　　“创新是创造了潜力，执行能带来影响力，而治理则真正能使的影响力升级。”Roli Agrawal表示。

　　当下，人工智能已成为大国博弈的关键领域。世界主要经济体如美国、日本、英国等都将其视为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，全球竞争已从单一的算力与模型比拼，转向了生态与应用的全面博弈。

　　2026年，中美人工智能竞赛持续升温，双方竞争早已从单一技术维度的比拼，扩展至生态构建与全球应用的全面博弈。

　　“这两个国家的AI产业都在快速推进。但我认为，在科技方面，这些技术如何在全球范围内被采用，将受到主权规则和地缘政治的支配和定义，这两个国家都在以非常强劲、坚实的步伐前进。”深耕产业多年，谈起当下中美人工智能的发展格局，Roli Agrawal向

　　斯坦福大学数据显示，截至2026年3月，中美在顶级AI模型性能上的差距已收窄至约2.7%，并自2025年初起多次出现动态交替领先的局面。其中，2025年以来，中国在论文发表数量、论文被引频次、专利产出总量以及工业机器人安装量等多项指标上已占据优势。

　　“比如来自中国、成本相对较低的模型，它们非常有用，特别是对于成本有限制的国家；此外，任何开源模型对整个社会也非常有益，这些模型的成本和开放性，未来可能会带来很大差异。”

　　东方证券相关研报也指出，国内多家模型公司产品在全球模型性能榜单上占据较为领先的位置，且多数保持开源、API调用成本较低，使得中国模型在OpenRouter等token分发平台上占据领先位置。此次微软考虑将DeepSeek V4引入企业AI工具Copilot Cowork，原因就是DeepSeek V4模型开源，而API调用成本仅为Anthropic Opus 4.8的1/25不到。

　　各行各业争相嵌入AI。然而，今年2月，美国国家经济研究局发布报告，基于对美、英、德、澳6000多名CEO及高管的调研显示：超80%的企业表示，过去三年AI尚未对公司发展产生可衡量的影响。

　　Roli Agrawal告诉

　　“例如，保险行业的理赔与核保、银行业的交易监控与贷款欺诈检测等。先识别出这些关键领域，再思考如何借助AI对其进行彻底重构，以此推动AI落地。”

　　“规模化部署AI需要‘1-2-3-4法则’。”Roli Agrawal说，“若投入1美元于AI技术本身，则需同步准备：2美元用于变革管理，确保人员同步跟进；3美元用于架构设计，包括治理体系、token优化、安全护栏、多智能体协同等；4美元用于数据准备，确保数据在构建AI应用前已就绪且统一。”