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，对AI模型的未来格局作出上述判断。
2025年以来，Agentic AI（代理式人工智能）已成为全球科技领域的焦点，AI营销正式进入“代理式”新时代。明略科技作为企业级AI大模型赛道的先行者，其大模型产品线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提供了坚实的技术支撑。
在吴明辉看来，Agentic Marketing的内涵源自Agentic AI，不仅包含智能体本身，更涵盖其背后所需的大模型支撑。他指出，随着大模型的普及，行业对“大模型是否会取代所有软件”的讨论愈发热烈。在2025年9月11日的外滩大会上，多位业内人士围绕这一话题展开深入探讨。
“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”的设想并不现实，其所需的参数规模可能是10万亿、100万亿甚至1000万亿。即便通过混合专家模型优化，其成本和“基础代谢”依然极高，难以持续。
相比之下，专用模型在细分场景中的优势更为突出。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，专用模型领域排名全球第一，综合排名（含通用模型）全球第二。他进一步解释：“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，这是通用模型难以做到的。”
对于未来AI模型领域的发展格局，吴明辉给出了明确判断：“通用模型基于公开数据训练，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。因此，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。”
在AI与人类关系的议题上，吴明辉持积极态度：“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。”他以明略科技的数据分析团队为例：此前，数百名数据分析师使用传统工具进行数据分析，效率低下；而在借用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，人类需要具备评估AI成果和审美的能力，这也是人类的核心竞争力。
吴明辉进一步展望：“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。”
然而，AI落地仍面临痛点。吴明辉指出：“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’。”在数据端，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；在模型端，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，确保了模型的可靠性与高效性。
当前，Agentic AI行业正加速发展。面对快速增长的市场，吴明辉语气坚定地表示：“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。”
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