语生科学郭权玮：未来三年，本地模型能解决九成需求

7月21日下午消息，在2026 世界人工智能大会（WAIC）期间，语生科学首席科学家郭权玮受邀参加“AI正在重写什么”主题圆桌讨论。他提出两个核心判断：AI的下一站是本地模型与本地智能体；衡量一个AI产品是否真正成功，不在于用户是否付费，而在于企业是否愿意为它改变工作流程。

过去两年，AI行业几乎都在比拼谁的模型更大、更强。但郭权玮认为，真正决定AI能否进入企业核心场景的，不是模型参数，而是数据能不能留在本地。相比完全依赖云端推理，本地模型能让数据在原有环境中完成理解、推理和执行，在保障隐私安全的同时，大幅降低长期调用成本，更适合持续处理海量企业数据。

与此同时，硬件能力正在快速成熟。郭权玮提到，随着新一代硬件设备的出现，本地部署高性能模型具备了现实基础，AI开始真正具备进入企业生产环境的能力。他判断，未来真正具有竞争力的AI，不仅模型能力要强，更要在数据不离开企业的前提下完成完整任务闭环，持续提供智能服务。目前，语生科学已经围绕本地大模型、本地智能体等方向展开布局，希望推动AI真正运行在企业自己的数据环境中，而不是依赖持续调用云端服务。

郭权玮提出了一个不同于主流的判断标准：“一个AI方向是否真的进入产业，不是用户量，而是企业有没有开始因为它改变自己的运行方式。”在他看来，用户增长、订阅收入更多反映市场热度，而非产业成熟度。企业可以采购产品、完成POC，甚至开通账号，却未必改变任何核心业务。真正昂贵的，从来不是购买一个AI账号，而是重新整理数据、开放核心系统权限、调整SOP、重构组织协作方式，并重新定义责任人和验收标准。只有当企业愿意为AI付出这些组织成本，AI才真正从工具变成生产系统。

总结而言，本地模型解决“敢不敢用”，流程重构回答“值不值得用”。当前AI竞争的重点，正从参数规模转向产业落地，从展示模型能力走向创造真实生产力。在郭权玮看来，AI无需被神化，也不应被低估。真正决定下一阶段竞争的，不是谁拥有最大的模型，而是谁能让AI进入企业现场、融入业务流程，并持续创造可验证的价值。