华为的内部会议里，任正非突然提到了未来三到五年的科技方向，说得挺具体——大模型在工业、农业、科技产业里的应用，重点不是虚无的想象，而是真的要解决生产和生活的瓶颈问题。记得他强调，未来算力会越来越多，好到过剩。这让我在脑海里快速掠过一个粗略估算，算力的成本大概会下降三分之一到一半——无论是云端还是边缘设备。

其实我一直觉得模型过剩这个词挺奇怪的。过去怕算力不足，怕运算不够快，但现在反而变成了用不完。如果真是这样，那就意味着做模型的门槛在变低，普通开发者甚至一些顶级工程师都能用得心应手。这样一来，整个行业的创新会加速吗？还是说会产生一堆功能堆料，没有实际用处的模型充满市场？这个点我还在观察，但明显，技术的深度和广度正变得越拉越模糊。

任正非还说，未来无论男女，在轻体力和脑力劳动上没有区别，男女都可以参与科技创新。这句话我觉得原本不用特别强调，但在现在这个年代，就是希望打破一些偏见。说句实话，过去我身边很多好技术由男性主导的氛围显得有点传统——现在看来，性别不用在这个领域划圈子了。这倒让我开始反思，实际上技术领域的门槛是真正由技能而不是性别设的。

说到AI，任正非讲得很直白：AI重在应用。你看，从发明到产业落地，贡献差距巨大。IT公司发明AI，也就占了2%的贡献度，剩下的98%是落到产业端，帮助实际生产和日常生活。这个比例我相信有点偏保守，也不确定是不是国际竞赛数据。毕竟，一个技术核心突破了，产业化其实更难些。比如华为自己在通信设备和网络硬件方面的经验告诉我，技术的转化率远比我们想象的要低。

他还提及教育要因材施教，这话我倒认同。其实我大学时就觉得，一刀切的教育方式很难打破瓶颈。能摸高的青年，确实应该让他们走到最高点，试试走到顶部的路径。相反，那些基础一般、动力不足的青年，从高往低，稳扎稳打也许更靠谱。这个观点有点类似优胜劣汰，但如果没有个好梯子，怕是很多有潜力的孩子会输在起跑线上。这点我自己也有点矛盾，毕竟，实际操作中，不同家庭背景和资源差异，决定了青年能不能摸高。

关于量子计算，任正非说得轻描淡写：迟早会实现，华为也没啥能加入的能力，可能会买别人的技术成果。这点我印象深刻，因为什么？因为华为的量子团队虽然不弱，但做0到1的突破可能确实超出他们的范围。倒不是他们不想持续投入，而是以当下的技术瓶颈，要靠购买创新成果，或许是个现实选择。其实我记得去年看到一份产业链报告，说很多量子芯片制造商都在等待某个临界点，价格血拼激烈。

我还在琢磨，学校要0-1研究创新，培养未来的天才，企业再把这些理念落到工业实践中。这个一步不落的路径很自然。学校一线研究创新像是孕育新种子，而企业像是把种子种到土里，结果才能见得着。有时候我觉得，很多高校偏向基础研究，偏爱自己炒作的突破，但转化到实际生产时，却遇到碎片化、碎片化都不匹配产业实际需求的麻烦。

20岁的青年，敢走潮流前沿——这句话让我心里产生了点激动。其实我想，那个年纪本来就该有点愿望试验一番的精神。毕竟，若没有这股冒险劲，谁会去探索极限？只现在社会更看重稳定与成功的快感，试验假设变成富有和安全的代名词，有点自我调侃的意味。

再顺便说一句，华为内部科学家这个称呼挺特别，不代表职务，也不像别的公司那种研发工程师。它更像一种荣誉，也是公司文化的一部分。在我观察中，华为虽然以技术为本，但对科学家角色的定义，实际上是强调创新和责任感。反倒让人挺感慨，要不是你深入了解，还以为那就是部长级的职位。

我想到一个点，AI在华为的重要性，但更关键还是网络基础设施。我曾经问过一位工程师：华为的AI应用，最基础的还是网络的带宽与稳定性。他笑着说，AI不只是算得快，得有可靠的连接，从端到端都不能差。我当时就觉得，很多人只关注AI模型的领先，却很少关注底层网络这个隐形基石。这个事儿我们稍后再说。

想吐槽一下，技术的未来多迷人啊，但也挺麻烦的。毕竟，能不能落地，什么时候变得更普及，都有很多未知。比如我试用一个人工智能文档助手，虽然它挺聪明，但用起来总有点莫名其妙的情况。有时候，它给出的解释让我觉得这AI是不是也在猜谜？

并不只是AI会不会变得更强，更是在于，我们怎么去看待这场变革。在华为的技术和教育路径中，我也试图找到点线索。未来会不会变成模型无处不在，网络无所不联？我不敢断言，但觉得，下一步，技术的逻辑一定会更加融合。真正的突破，应该是在应用场景上，不断挖掘，才能支撑未来的想象。

刚查了当时的会议纪要，任正非那句话让我印象深刻：不能把技术变成桎梏，要用它创造价值。这话说得鲜明，它像一面镜子，照出技术发展和人类需求的距离。