撰文：Techub News 整理
导语
2025 年 4 月，Transformer 架构论文的八位作者之一、知名 AI 公司 Cohere 的联合创始人兼 CEO Aidan Gomez（艾丹·戈麦斯）做客由 Redpoint Ventures 制作的播客节目《Unsupervised Learning》。在这场长达 51 分钟的深度对话中，Gomez 以其独特的双重身份——既是奠定当前 AI 浪潮基础的关键研究者，又是领导一家估值数十亿美元 AI 公司的掌舵人——分享了关于企业 AI 落地、模型能力边界、数据策略以及未来 AI 架构演变的深刻见解。在当前 AI 从狂热探索转向务实落地的关键节点，Gomez 的思考为行业提供了宝贵的路线图。
摘要
- 企业 AI 成功的关键在于“中间路线”：既非纯咨询，也非纯标准化产品，而是需要深度支持与定制化集成，尤其要解决数据隐私和跨软件访问的复杂性问题。
- 规模化定律正在失效：单纯堆砌算力和资本的“暴力美学”已进入回报递减阶段，未来的模型进步需要更聪明、更具创造性的算法和数据策略。
- 合成数据成为主力，但人类评估仍是黄金标准：在模型训练中，合成数据已占主导，能极大降低成本；然而在评估模型输出的有效性和安全性时，人类专家仍不可或缺。
- 推理能力是当前最大突破：具备“测试时计算”（test-time compute）或“思维链”能力的模型，在处理此前无法解决的复杂业务流程自动化任务上，实现了从“几乎总失败”到“几乎总成功”的质变。
- Transformer 架构终将被超越：尽管 Transformer 展现了惊人的生命力，但作为其共同创造者的 Gomez 热切期待在 5-10 年内出现新的、更优越的 AI 基础架构。
企业 AI 的落地模型：定制化集成是胜负手
面对企业如何部署生成式 AI 的多种模式——从纯咨询服务、自带工程团队的产品化方案，到开箱即用的标准化产品——Aidan Gomez（艾丹·戈麦斯）认为，长期来看，“中间路线”将会胜出。AI 是一项复杂的新技术，企业往往需要帮助才能将其整合到现有经济体系和五花八门的软件生态中。
Gomez 指出，AI 智能体要实现有效的自动化，必须拥有与人类员工同等级别的信息访问权限。这意味着它需要接入企业的电子邮件、聊天记录、通话、CRM、ERP、HR 软件等几乎所有系统，以获取足够的上下文。这带来了两大挑战：首先是前所未有的隐私问题，很少有软件需要如此广泛的数据访问权限，因此隐私在 AI 领域比其他企业软件更为关键；其次是极高的定制化需求，每家公司的软件“马赛克”都独一无二，没有标准配置，因此需要大量定制化工作来整合所有上下文并接入模型。
这正是 Cohere 在其新的智能体平台“North”上投入巨资的方向：让平台更容易根据每家公司的特定软件图谱进行定制和集成。Gomez 坦言，实现完全自助、无需人工干预的安装和配置目前仍是“幻想”，未来更可能是一种“中间状态”——自动化解决部分问题，但鉴于访问薪资数据、客户数据或患者数据等敏感信息的风险极高，相当多的安全护栏（guardrails）和人工监督仍是必要的。
产品市场契合点：从客户支持到深度研究
凭借与众多企业合作的独特视角，Gomez 分享了当前他认为已具备明确产品市场契合度（PMF）的 AI 用例。
客户支持是技术已准备就绪、需求极为明确的领域，正在电信、医疗、金融服务等各个垂直行业快速铺开。另一个难以归类但需求旺盛的领域是研究增强——用 AI 智能体辅助人类，将需要一个月的研究工作在短短一两个小时内完成。他举了一个生动的例子：银行的财富经理接到客户要求对冲某个未来地缘政治事件的请求，传统上需要耗时数日进行紧急研究。而现在，能够阅读海量资料并生成带有引用来源的详实报告的 AI 模型，可以将这类知识工作的效率提升十倍。
展望未来 12 个月，Gomez 预测，随着像 North 这样的自动化基础设施在企业中部署到位，更多“平凡的”后台办公室工作将开始上线，例如财务、法务领域的流程自动化。此外，销售也是一个成熟的领域。销售人员在会见客户前需要进行的内部和外部研究（公司战略、关键联系人、历史沟通记录等），完全可以由 AI 智能体高效完成，生成一份全面的情报简报，从而极大提升销售效率。
关于企业是选择多个“最佳单项”解决方案，还是一个统一的平台，Gomez 认为会经历一个从分散到整合的过程。初期各部门可能采购各自的应用，但很快他们会发现，销售智能体不能只接入 CRM，财务智能体也不能只接入 ERP，它们都需要连接公司内所有其他信息源。维护这些分散应用与所有数据源的连接将带来巨大的负担，因此最终会强烈倾向于整合到一个统一的、能接入一切、并实现所有自动化目标的平台。这也正是 Cohere 通过 North 平台所布局的“长线游戏”。
模型战略：垂直整合与专业化之路
在“一个模型统治一切”还是“多个专业模型并存”的辩论中，Gomez 的观点经历了演变。他最初更倾向于需要专业模型，但随着模型展现出自我发展出“专家子网络”的能力，这种压力有所缓解。
然而，定制模型仍然至关重要。基于网络数据训练的通用模型，缺乏关于特定业务或领域的根本性上下文信息。网络上有大量关于人类历史、文化、科学的信息，但制造业数据、客户交易数据、详细的个人健康记录等并不在网络上。对于这些模态或数据类型，Cohere 的做法是与拥有这些数据的机构合作，创建仅供其访问的定制模型，使其在该领域变得非常出色。
尽管如此，通用模型的能力已经非常卓越，而合成数据能够显著弥合差距。因此，Gomez 认为，一个组织内部不会运行数十或数百个模型，可能只有少数几个。他并不认为每个团队都需要自己的微调模型，除非他们专注于模型从未接触过的某种新型数据。
谈到 Cohere 同时构建底层模型和上层应用（North）的垂直整合战略优势时，Gomez 强调，这让他们拥有更多杠杆来提供客户所需的体验。最新版的 Command 模型已经针对 North 平台中客户需要的用例进行了优化，例如知道如何使用 ERP、如何与 CRM 协作。这种技术与客户实际需求之间的深度整合，对于产品质量至关重要。许多现有应用未能兑现其对用户的产品承诺，部分原因就在于它们只是技术的消费者，无法为了客户需求而改变底层技术。
数据与评估：合成数据当家，人类把关仍在
在数据策略方面，Gomez 揭示了当前模型训练的前沿实践。合成数据已经占据了 Cohere 为新模型生成数据的“压倒性多数”。用 10 万名医生来教模型学医的成本高得不可行，但用 100 名医生提供高质量、可信赖的“种子”数据，然后生成上千倍的合成仿制数据，则是可行的策略。在代码、数学等可验证领域，这更容易实现，因为可以检查结果并过滤垃圾数据。在其他领域虽然更复杂，但仍然是可行的。
然而，在模型评估（Eval）环节，人类仍然是无法脱离的“黄金标准”。Gomez 明确指出，要让人类退出评估循环，除非有一个比当前模型更专业的“专家”来观察它，但这首先假设你能构建出那个“专家”。因此，在评估方面，仍然严重依赖人类。毕竟，最终使用模型的是人，他们最适合评估模型的有用性。
能力突破：推理改变游戏规则，规模化遭遇瓶颈
Gomez 兴奋地谈到，推理能力是当前一代模型最明显的突破。对于 Cohere 专注的企业场景而言，推理的意义不在于解决数学奥林匹克竞赛，而在于教会模型使用人类在业务中使用的工具，来推理并解决业务中存在的问题。
在具备推理能力之前，许多任务根本无法让模型达到足够的准确度来完成，几乎是“不可能”的，模型几乎总是失败。而有了推理能力后，模型几乎从不失败。无论是多复杂的任务，它似乎都能找到办法完成。推理能力解锁了“反思”——理解第一次尝试为何失败，并利用这个信息找到达成同一结果的其他路径。这带来了真正的解放。
同时，Gomez 明确表示，“规模即一切”的假说正在被打破。资本和算力的回报递减效应已经非常明显。行业将不得不变得更聪明、更有创造力，才能解锁技术的下一个台阶。他认为这是好事，是对创新者施加的良好压力，迫使大家去探索和尝试。旧策略（单纯砸钱堆算力）是“无聊且愚蠢的”，他更期待新时代的到来。
未来架构：Transformer 的统治终将结束
作为 Transformer 架构的共同创造者，Gomez 对此架构的持久统治感到惊讶甚至“不满”。他坦言，如果在 2018 年（Transformer 论文发表一年后）被问到，7 年后我们是否还会主要使用 Transformer，他会认为概率“接近零”。
尽管目前出现了像状态空间模型（SSM）、离散扩散模型等有潜力的新架构，但往往发现可以将它们的优点“偷”过来融入 Transformer，从而削弱了彻底更换架构的必要性。例如，离散扩散模型在用户体验上很酷（像图像扩散一样从噪声中生成文本），但它是否真的是比 Transformer 更好的语言模型？Gomez 表示怀疑。
尽管如此，他热切期望在未来的 5 到 10 年内，会出现新的、成为主流的 AI 架构。“拜托，一定要有（新架构）。”他说道。这反映了一位奠基者对技术持续进步的真诚渴望。
AI 与社会：乐观前景与务实关切
Gomez 对 AI 的未来持乐观态度，但并非乌托邦式的幻想。他认为 AI 不会导致大规模失业，因为世界面临的是供给约束而非需求约束。只要能够将人们转移到需要的岗位并进行再培训，人类的需求是无限的。AI 技术将增强人类，让他们能够产出更多世界需要的东西。
他关注的 AI 风险更侧重于中短期：担心恶意行为者（尤其是国家层面）可能获得的能力；希望自由民主国家能率先掌握并建立优势；担忧社会是否具备足够的基础设施来帮助受影响岗位的人员转型到新的、更有成就感的工作。至于“终结者”式的生存风险（x-risk），他认为目前有足够多近中期的现实问题需要关注和解决，不应让公众和政策制定者的焦点过早集中在末日场景上。
最后，Gomez 分享了他最期待的下一个模型能力突破：从经验中学习。目前，模型无法记住与用户的互动历史和学习反馈，每次对话都像是面对一个刚来的实习生。他憧憬未来模型能像真正的实习生一样，在用户的教导和反馈中成长，从不犯错到熟练，最终成为用户的“2.0 版本”。这种与系统共同成长的联系，将彻底改变人机交互的深度和价值。
