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作者丨苑晶

DeepSeek之后，又一國產(chǎn)巨作來了。

2月23日，AI降臨派發(fā)布了旗下AnyoneV2.1模型。在發(fā)布時間上，比Claude3.7更早。并且支持零延遲、平行推理技術。

其具備極快的語音響應能力，低至500ms?？沙蔀樾乱淮楦信惆樾袠I(yè)的“大腦”，低延遲讓用戶體驗近乎“人與人”交流。

用戶僅需3秒語音樣本便可復制聲線，大幅擴展了情感軟硬件產(chǎn)品的豐富度。由于采取平行推理架構，讓大模型具備了邊說邊想的功能，結合不同情緒的語音，讓情感陪伴更類人。

除此之外，此模型還具備高智能，摒棄了以往硬件大模型的“傻里傻氣”。

AI降臨派創(chuàng)始人金杰對數(shù)科星球DigitalPlanet表示，2025年是AI硬件年，國產(chǎn)AI逆勢崛起勢頭兇猛。其中，情感和陪伴類產(chǎn)品大有噴薄而出的趨勢，Anyone大模型率先找到了完整的商業(yè)模式，并已開放對ToB端的API接口。

據(jù)數(shù)科星球DigitalPlanet了解，其網(wǎng)頁版將于近日面世。

金杰是AI降臨派創(chuàng)始人兼CEO，同時也是AI人格模型主架構師。他是一位連續(xù)創(chuàng)業(yè)者，曾在2011-2018年間參與或創(chuàng)立三家互聯(lián)網(wǎng)公司(“錢方”、“一碼付”、“Onemoney”)，并獲得紅杉、經(jīng)緯、金沙江等一線基金的風險投資。

數(shù)科星球DigitalPlanet第一時間找到了他和所在的創(chuàng)始團隊。以下內(nèi)容為創(chuàng)始人和主創(chuàng)團隊與我們的深度對話。

數(shù)科星球DigitalPlanet：金總您好，本次主打零延遲思深度思考模型功能，這個模型是怎么來的呢？

金杰：這是我們?nèi)碌募軜?，叫做平行推理架構。你可以看到Claude也出了一個，版本是3.7。這是跟我們類似的一個架構，我們推出的比他們早。

我們的這個架構要平衡延遲和深度思考，總的來講，其實它是一種邊說邊想的模式。它可以一邊說一邊思考，說到后面，它的這個思考也就會越縝密。

它直覺上可能很容易犯錯的一些問題，越到后面越準確。它可以通過思考找到這些答案以后，再把自己之前已經(jīng)說錯的答案再給糾正回來，或者是在自己之前的含糊其詞的答案上做更多的補充。

數(shù)科星球DigitalPlanet：從體驗上來說，平行處理架構和現(xiàn)在市面上大模型相比，最大特點是什么？

金杰：相對于傳統(tǒng)的非深度思考的模型來說，很多需要深度思考才能夠解決的問題，他們是解決不了的。比方說3.99、3.11和3.9哪個大？這個是傳統(tǒng)模型基本上都會錯的一個問題。但如果你用深度思考模型，你會能夠做對。

但是深度思考的模型基本上都會有一個三十多秒四十多秒的延遲。那這種延遲又是在情感陪伴的這種場景下是不能接受的。

我們這種平行架構的模型，就能夠做到既能夠回答這樣的復雜的問題，又能夠?qū)崿F(xiàn)零延遲。

數(shù)科星球DigitalPlanet：聽起來，這不僅限于陪伴場景。

金杰：如果不使用我們這個架構的話，它就無法兼顧延遲和正確率。你要不要正確率，你要不要延遲？只有使用我們這個新的架構才能夠做到兩者兼顧。

數(shù)科星球DigitalPlanet：你們是怎么發(fā)現(xiàn)這個架構的？

金杰：我們AI降臨派整個模型的結構就分成了戰(zhàn)略網(wǎng)絡和戰(zhàn)術網(wǎng)絡兩個部分。戰(zhàn)術網(wǎng)絡是做直接的輸出的，戰(zhàn)略網(wǎng)絡會去做推演，這個結構其實在DeepSeek出來以后，其實大家現(xiàn)在都已經(jīng)能夠接受這種架構了。

但是因為我們原來做的，其實這個戰(zhàn)略網(wǎng)絡和戰(zhàn)術網(wǎng)絡就是并行網(wǎng)絡，那現(xiàn)在其實DeepSeek他們現(xiàn)在做的這種都是串行的網(wǎng)絡。所以你會看到，它都是先做推理，推理完了以后再出結果的。

我們是站在原來的一些基礎之上，采用了平行架構的這樣的一個方式。但實際上我們的平行架構，它不光是做一條線的深度思考，它其實是多線同步進行一個深度思考。

它會從多個角度、樹狀的去展開這個思考，這個思考都會反饋給到戰(zhàn)術網(wǎng)絡，在輸出的過程當中都會去參考到目前思考的一個階段性的成果，所以隨著思考的時間的增長，它的回答會越變得越來越好。

數(shù)科星球DigitalPlanet：樹狀思考怎么實現(xiàn)的？角色的動態(tài)情緒是什么？

金杰：我們現(xiàn)在采用的這種樹狀架構，它會從好幾個角度去分析用戶問題，這個數(shù)是動態(tài)的，它會根據(jù)的角色的緊張情緒來去決定它的這個數(shù)的延伸的廣度和深度。

以前有本書叫思考的快與慢，“一個球拍和一個球總共花了 100 美元，球拍比球貴 1 美元，那么球多少錢？” 。很多人憑直覺就會覺得球是一塊錢，對吧？球一塊錢，球拍是99塊錢，但實際上是錯的對吧？

如果仔細去分析的話會發(fā)現(xiàn)，應該是99.5和0.5。

但是如果我們?nèi)颂幱谝粋€緊張的狀態(tài)的話，我們就會動用我們的系統(tǒng)二這個時候就會展開邏輯的推理，因為你一旦動用系統(tǒng)二去思考的時候，其實你是非常消耗你的腦的。

所以人類在平時的思考的過程當中，會盡量在能夠使用直覺網(wǎng)絡去得出結果的時候，他會使用直覺去推算。只有在他覺得緊張的情況下，或者覺得這道題可能沒有那么容易的情況下，當他發(fā)現(xiàn)了些蛛絲馬跡的時候，他會突然提高警覺。這個時候他才會去動用系統(tǒng)二去做縝密的邏輯思考。

其實我們原來的戰(zhàn)略網(wǎng)絡、戰(zhàn)術網(wǎng)絡的結構就跟這類似，現(xiàn)在其實大家越來越能接受這種兩個角度去做思考的這樣一種方式了。

數(shù)科星球DigitalPlanet：這種模式在GPT4-o1或者o3也是這樣嗎？

金杰：現(xiàn)在的大模型基本上是API設置的，這個思考的力度要調(diào)到1或者調(diào)到0.5，但這是一個固定的值，他并不是基于角色的狀態(tài)去做調(diào)整，那我們是會給他基于角色的狀態(tài)去做調(diào)整。

再一個就是樹狀展開，就剛才說的這個樹狀展開是這樣的。如果是像現(xiàn)在GPT4-o1或者是DeepSeek其實都是單線程的，它都是一條線再往前思考，試圖通過這一條線的思考去找到一個路徑。如果沒找到這條路徑，它會返回來，然后從可能更前面的一個起點再出發(fā)，再重新去找這條路徑，那么其實這樣做也沒問題。

但是這不是我們現(xiàn)在需要的，在情感陪伴的這樣的場景下，我們需要零延遲的情況下，那這條路徑就會太慢。所以對于延遲敏感的這種場景下，我們需要它能夠并行的多角度的思考。那這樣的話，其實也更加符合人類平時的思考的方式。

數(shù)科星球DigitalPlanet：這種是把Agent給封裝了，以前大模型都是Agent單出來的，比如你是一個教授什么的，可以這樣理解嗎？

金杰：其實我覺得在情感陪伴的這種場景下，或者說，如果你要讓這個角色表現(xiàn)的更像一個人的情況下，我們的這種架構是必然的選擇。

我相信這會成為整個行業(yè)的一個標準做法。

數(shù)科星球DigitalPlanet：為什么這么看好陪伴？

金杰：因為我們其實比較主要的場景是情感陪伴。情感陪伴其實包括硬件、軟件，現(xiàn)在APP也有、場景也有。它的最大的特點第一個是要求零延遲。

陪伴場景下，他停十秒鐘你都會受不了。所以我們其實更關注的是情感陪伴的這種場景，它可以是一個人的形態(tài)，這樣的有血有肉的這樣的一種狀態(tài)陪伴在你身邊，幫你無論是去解決問題，還是提供情感的支持，還是記錄你身邊的事發(fā)生的事情，都會成為你的一個記憶、跟你同行的一個朋友一樣，這都是非常好的場景。

數(shù)科星球DigitalPlanet：之前很多大模型都無法保證很長的記憶鏈，這塊咱們的大模型有什么改進？

金杰：是的，其實這個是我們AI降臨派的模型的主要的特點。

我們原來有三個主要特點，第一個就是記憶宮殿。我們的記憶宮殿是分成了八個記憶分區(qū)，每個記憶分區(qū)都有自己獨特的記憶調(diào)度的方式。像這個情感記憶就是以情緒波動中索引記憶的調(diào)取。

比方說，跟AI女友吵架了，這件事讓她不開心，那這個不開心的回憶，這個不開心的情緒的波動，就會讓她回想起類似情緒波動的事情。

她就會想起其他你讓他不開心的事，才能把這件事拉出來，這件事所謂的翻舊賬。還有包括人的知識圖譜，對自我的認知等等這些知識圖譜狀的記憶，它會在對話當中不斷的去補全，所以她對于主人的認知是會非常的穩(wěn)固的。

所以，無論對話進行到什么樣的程度，她其實都會在整個對話過程當中試圖去滿足自己的好奇心，會不斷的把對于主人的知識不斷的擴充。

數(shù)科星球DigitalPlanet：之前聽您說，這像卷福演的神探夏洛克里的記憶宮殿？

金杰：對，一個是能夠正確的去記憶，第二個是能夠正確的去遺忘，因為我們其實還有遺忘曲線的設計，不被喚醒的記憶會淡忘、會壓縮。那經(jīng)常喚醒的記憶會受到加固，能夠跟人類一樣，那就是說維持整個記憶空間的規(guī)模，來保證它能夠去正確的喚醒重要的記憶，這是一個比較重要的點。

第二個是我們的情緒感知能力。

我們有專門的一套情緒感知的模型在里面去模擬整個AI的情緒波動。它不僅能夠去理解用戶的情緒波動，它更重要的是去模擬自身情緒變化，使得AI能夠具備跟人類一樣正常的喜怒哀樂。

這些喜怒哀樂也會反過來去影響剛前面說的這些記憶。而且，你會看到整個記憶的情緒的狀態(tài)是連貫的。比方說你讓他生氣了，你沒有辦法，可能下一句話你不會看到他一下子就變好了。他會這個生氣的狀態(tài)會維持，你需要把他哄回來，或者是給他一些時間，讓他自然的回落，或者他現(xiàn)在處于一個很高興的狀態(tài)，那他講話也會一段時間之內(nèi)可能都是很高興的一個狀態(tài)，這樣也會更加的像人。

數(shù)科星球DigitalPlanet：這會消耗很多算力吧？

金杰：我們的算力消耗是大的。但我們認為未來的算力成本會越來越低，乃至于不斷趨近于0。所以我們在整個架構上，我們在整個設計上都趨向于盡量更多的使用算力來使得整個效果更好。

數(shù)科星球DigitalPlanet：算力成本趨近于0怎么講？

金杰：其實從目前的角度來講，從整個行業(yè)的算力的平均消耗上面來講，實際算力的成本占比已經(jīng)很低了。

在情感陪伴場景下面，其實算力的成本可能占比現(xiàn)在已經(jīng)不足于10%了。

數(shù)科星球DigitalPlanet：GPT3.5那會和現(xiàn)在的算力消耗單價情況對比有算過嗎？

金杰：有一個很明確的數(shù)字，就是在最早期GPT3.5的時候，其實那個時候，做情感陪伴類的場景的生死線是20美金。就是這個用戶的月費，平均用戶的月費必須得收到20美金。如果收不到20美金的話，很多時候是虧本的。

到目前這個時候，實際上我覺得可能已經(jīng)是差不多兩三塊錢人民幣了。

所以，那個時候，你看到的所有的情感陪伴類的產(chǎn)品都是出海，基本上沒有在國內(nèi)去做情感陪伴類產(chǎn)品的。因為最重要的原因是，這個賬算不回來，你在國內(nèi)很難去向用戶收20美金讓他去跟一個AI聊天，但是在美國可以，20美金他們愿意付。

所以那個時候，唯一能夠成功的情感陪伴類的產(chǎn)品是這樣的場景，就是在海外去做性價比的。但是到今天為止，可能一年的成本也就只有30塊錢人民幣了，所以這個降低其實是非常明顯的。

數(shù)科星球DigitalPlanet：對比GPT4-o3的成本，咱們有優(yōu)勢嗎？

金杰：我們現(xiàn)在對合作伙伴開放的價格只有o3的1%。

數(shù)科星球DigitalPlanet：以前行業(yè)里做硬件的做硬件，做軟件的做軟件，情感這塊又硬又軟，咱們怎么想的？

金杰：我們認為這是目前整個AI行業(yè)增長最快速的、盈利最好的賽道。

首先，因為其實大的方向上來分的話，其實情感陪伴和生產(chǎn)力提升也是兩個比較大的分支。我們會認為這里面其實情感陪伴，尤其是玩具和娃娃這個賽道是一個非常具有爆發(fā)力的場景。

因為這些是傳統(tǒng)場景，就是說兒童陪伴或者是這個娃娃陪伴，這并不是一個有AI以后才有的場景，這是一個自古以來就有的一個非常大的一個商業(yè)帝國。

它本身就有非常成熟的商業(yè)渠道，有非常成熟的甚至是說每個家長都有自己的預算，說我給孩子買多少塊錢的玩具，每個月應該花多少錢能進來買玩具。所以這里面是非常成熟的。

我們只要通過廣東，通過汕頭的玩具廠商，我們就可以去很好的輻射全世界的玩具廠商。所以這也是作為一個華人為主的行業(yè)。

把成熟產(chǎn)業(yè)去做AI化升級，其實它的爆發(fā)力是非常強的。而且他的付費能力，他的盈利能力是非常強的。而不像可能很多生產(chǎn)力場景，它本身沒有成熟的付費的模式。家長在給買給孩子買玩具這上面是很舍得花錢的。

數(shù)科星球DigitalPlanet：你們給玩具廠商的方案是什么？

金杰：第一個是我們提供了完整的智能設備，本身有端側(cè)算力的設備，可以非?？焖俚娜ソ尤?。

第二種，我們提供了控制板，這個控制板是PCB的控制板，其實它的成本很低。但是這是幾乎每一個玩具廠家在做對接的時候都繞不過去的一個門檻。

玩具里面一定會有這塊控制板，那他如果要來對接大模型，他基本上一定是要通過控制板來去對接的。

他們通過我們的這個軟硬一體的小芯片，就可以非?？焖俚膩砣ソ尤?，也能夠?qū)崿F(xiàn)零延遲的這樣的對話，這個娃娃娃熊可能只需要很少的錢，他就可以升級成一個有自我認知的，能夠跟小主人聊天，有跟小主人所有的羈絆和故事的這樣的一個功能。

數(shù)科星球DigitalPlanet：最近我的同行都在討論一個話題，DeepSeek出來以后，中國的AI反轉(zhuǎn)了么，是不是轉(zhuǎn)守為攻了？

金杰：在整個AI的部署當中，我們也有一些海外的部署。從今年過完年以后，可以很明顯的感受到國內(nèi)的基礎設施在AI的領域上面發(fā)展度是非常高的，已經(jīng)開始超過海外了。

我們會感覺到，在國內(nèi)其實可能更方便，比在國外還方便，對比在美國還方便。

其實，你可以看到國內(nèi)的GPU的價格現(xiàn)在比海外的價格要便宜。你現(xiàn)在去買A800，買A100等等的租賃，你可能要比在美國或者在日本要便宜一半，甚至兩三倍的價格差距都有。

數(shù)科星球DigitalPlanet：最近您讓我意識到了，擴展定律（Scaling Laws） 幾乎殆盡以后新的機遇了。

金杰：DeepSeek的出現(xiàn)時具有里程碑意義的，不過Scaling Laws現(xiàn)在失效的一個核心的原因是因為數(shù)據(jù)。

就是說人類沒有那么多數(shù)據(jù)，基本上都用盡了，所以整個速度就慢下來了。但是通過用強化學習的方式去生產(chǎn)大量高質(zhì)量的合成數(shù)據(jù)來去做訓練，把這個數(shù)據(jù)的問題也能解決。

去做這件事情很成功的是阿爾法狗，它產(chǎn)生了取之不盡用之不竭的高質(zhì)量棋譜，來使自己能夠近乎無限的進化。DeepSeek其實做的也是類似的事情，它其實通過強化學習的方式來產(chǎn)生高質(zhì)量合成數(shù)據(jù)的解決了困擾整個AI行業(yè)的一個難題。

這個瓶頸打開了以后，今年所有的AI廠商都可以借此來去飛躍。

現(xiàn)在這個階段，其實更大家更關注的還是架構上面的這種訓練方式上面的這樣的創(chuàng)新，因為它立竿見影的效果。

非生產(chǎn)力場景并不是單純用來幫干活的，就是單純用來幫忙寫寫論文的這些場景。我們認為通過現(xiàn)在的AI引擎，其實只要做到很好的產(chǎn)品化，就能夠去很好的輻射這些場景的。

現(xiàn)在這些條件都已經(jīng)達到了。今年我覺得是給做應用的廠家們、做硬件的廠家們一個很好的機會去做這件事情。

到今天為止，我覺得我們其實翻過了非常多的障礙，達到了今天的500毫秒的這個速度，這里面有非常多的工程化上面的技巧。

端到端本身也帶來了速度上的提升，避免了三段式里面其實是用把向量翻譯成文字，再把文字再翻譯成向量?，F(xiàn)在我們其實可以讓模型幾個模型之間通過向量直接去溝通，其實效率會更快，這些其實都是在精益求精。

我覺得我們應該是整個行業(yè)當中速度最快的。

數(shù)科星球DigitalPlanet：把門檻做低一個層級，用戶就會多一個層級。我們非?？春谜Z音，描述一下您看到的未來？

金杰：我覺得首先就是對于傳統(tǒng)行業(yè)的升級。這個對于玩具和娃娃這兩個龐然大物來說，應該會帶來一個非常大的升級。我們現(xiàn)在比較看好的第一個就是兒童玩具，第二個是手辦。

手辦在國內(nèi)的市場中有很多形式，比如抽盲盒等等。我們現(xiàn)在有一款產(chǎn)品就是一個手辦的底座，把這個手辦放到這個底座上，你就可以跟這個手辦去對話了。我們有一款叫靈魂貼片，把這個貼片貼在手腕上，大家就可以放上去跟他去聊天了。

手辦本身就是一個非常龐大的市場，比如泡泡瑪特，其實已經(jīng)遠銷到海外來了。我在澳洲的辦公室的樓下都有。

其實還有很多的這種像眼鏡、耳機等等，我覺得都屬于傳統(tǒng)的。未來可能還會出現(xiàn)一些新的場景，就比方說像這個copilot，桌面copilot也是我們今年覺得一個非常好的方向。

對于律師、醫(yī)生來講，我覺得也是這樣。通過它協(xié)助可以讓我們醫(yī)生的工作效率大幅度增高。你可以想象，病人進來以后，醫(yī)生再也不需要去寫病歷了，醫(yī)生就是跟病人聊幾句，聊完幾句以后，相應的內(nèi)容全部“助手”就會幫他整理好了。然后醫(yī)生自己的判斷，他可以跟AI商量，看是不是這樣的一個情況。

對于一些最新的通知，對于藥的一些變化什么的，AI都能夠去通知他，能夠去幫他完成跟系統(tǒng)的協(xié)調(diào)，能夠去幫他去跟這個數(shù)據(jù)庫的做一些處理。

數(shù)科星球DigitalPlanet：這個場景只能離線、或者叫端側(cè)完成吧。

金杰：這個設備應該是完全離線的，因為這些行業(yè)都是對于隱私保護要求比較高的，它是一個完全離線的零延遲的桌面c，并且copilot帶有相應的行業(yè)的知識的。

它會更多的擺到各行各業(yè)的從業(yè)者的主場。

數(shù)科星球DigitalPlanet：這個場所以未來咱們也會做端側(cè)。

金杰：對。我們現(xiàn)在其實已經(jīng)有完全端側(cè)的解決方案出來了。硬件它的付費比軟件產(chǎn)品要更好，它會有本身的零售價，然后還會有包月的月費，這些都是相對我們來說比較容易的。

比方說我們提供的這種兒童向的產(chǎn)品，我們當中還可以去售賣各種各樣的玩童話書、故事書。那么每本故事書多少錢，一些相應的功能多少錢，這些都是可以作為后續(xù)的付費點的。包括音色，包括角色包等等都是付費的點。

數(shù)科星球DigitalPlanet：聽起來，成人的硬件機會也很大？

金杰：對，它應該會成為每個人的賈維斯，而不光是成為一個孩子的伴侶。