李飞飞近一年演讲观点汇总

01Masters of Scale Summit 2025：AI 是文明级转变

• 定调：AI 不只是又一场技术浪潮，而是"文明级转变"（civilizational shift）。
• 算力观："有算力的地方就会有 AI"（Where there's compute, there will be AI），并谈及科学家与创业者在 AI 时代的"无畏"（fearless）。

02《从文字到世界》：AI 下一个十年的宣言

1. 现状诊断：多模态大语言模型已具备初步空间感知，但最先进模型在估算距离、方向与大小时"表现往往仅略高于随机水平"，不能走迷宫、不懂基本物理规律，生成视频数秒后便失去连贯性——AI 与它试图理解的物理现实是脱节的。
2. 认知定位："空间智能是支撑人类认知的脚手架"，无论被动观察还是主动创造都在发挥作用。
3. 技术路径：需要找到类似"下一个词预测"那样优雅的通用任务，转向基于物理结构学习的世界模型；给模型一个或几个图像，它就能填补缺失细节、预测物体背后是什么，生成丰富、一致、永久、可导航的三维世界。
4. 应用版图（按时间维度展开）：近期是创造力工具——"创造力是智力在享受乐趣"，Marble 让电影人、游戏设计师、建筑师快速创建并迭代可探索的三维世界；中期是机器人学，完善感知与行动的闭环；长期是科学发现与教育——学生可以"走入"历史事件、以多维视角探索细胞运作。
5. 治理立场：反对乌托邦与末日论的极端叙事，坚持"务实的观点"：AI 由人类创造、使用、治理，必须始终尊重人的自主性与尊严。

03CES 2026：与苏姿丰同台演示 Marble

• 为什么要做空间智能：基于语言的智能在过去几年掀起风暴，开启了 AI 能力与应用的扩散，"但人类不应只是被动地看世界"，应通过空间智能把感知与行动联系起来；物理 AI 能让机器智能更接近人类水平。
• 现场演示：用手机在 AMD 硅谷办公室拍下的少量照片，实时生成具有深度与真实比例、可变换风格、可导航的三维世界；"在典型的工作负载中，这类工作通常需要几个月，现在 AI 几分钟就能完成"。
• 应用判断：创作者可以在建造之前先用 AI 描绘脑海中的东西；工具可直接用于机器人模拟与游戏开发。

04AI 的终点不是写代码，而是人类的尊严

• 技术判断：AI 的下一个巅峰，不只是会写代码和聊天，而是"像生物一样，真实理解并交互我们所处的这个三维空间"。
• 人文标尺："AI 的成功，应当体现为文明的进步，让每个个体都能由此追求幸福、繁荣和尊严。"

05《Silicon Valley Girl》：十年后只剩两类工作者

• 哑铃效应：随着文本智能成本归零，劳动力将两极分化——一端是掌握不可复制审美与技艺的顶尖工匠，另一端是能调度 AI 完成端到端工作的人。
• 给普通人的建议：面对 AI 焦虑，"先找个年轻人"——向最熟悉新工具的年轻一代学习，保持动手与在场。
• 职场观：面对认知能力快速提升的技术，个人最需要培养的是 AI 难以替代的判断力与组织上下文的能力。

06《Huberman Lab》：视觉、智能与人的底气

1. 智能的基石："人类在学会说话之前，首先学会的是在三维空间中移动和交互"；"解锁空间智能和物理智能，意味着人工智能将能够理解环境的深度、距离和物理规律"。
2. 医疗观点：AI 在医疗健康领域最令人兴奋的机遇是科学发现；传统科研依赖聪明人传承知识、以肉身速度推进，而 AI 可以存储海量信息、并行推进假设。像复杂外科手术，"医生操控机器人操作，效果远比机器人自主执刀要好得多"——"AI 咋能代替人呢？"
3. 教育观点：AI 在学校最大的危险不是学生用 AI 作弊，而是"剥夺学习自主性、削弱学习能力"；如果 AI 使用不当，未来几代人可能在"大脑没有得到充分发育"的情况下成长。但她同样反对全面封禁："要么拒绝工具，要么剥夺自主性和动力"，两种情况都令人担忧；被动刷短视频同样不利于自主性。
4. 人机关系：未来的创造力是"人机混合体"；苏格拉底是人类历史上最好的"Prompter"（提问者/提示工程师）。
5. 收束语：这是一个"文明发展的关键时刻"。

07《The Circuit》：警惕信任悬崖

• 警告：美国日益升温的反 AI 情绪（tech backlash）正把风险推向全球，可能危及全球 AI 投资——"美国正把 AI 推向信任悬崖"（媒体概括）。
• 依据：皮尤民调显示，约半数美国人对 AI 的担忧大于兴奋。
• 主张：技术从业者需要更好地向公众说明 AI 的价值与益处；美国在全球科技格局中影响力巨大，"如果不能树立对待人工智能的积极态度，探索出良性发展路径，最终损害的将是各方的共同利益"。

08AMD 收购 World Labs 后的公开表态

她表示希望扩大 World Labs 的研究规模，"也想让团队更接近硬件"——被业内视为世界模型从独立创业走向与芯片巨头深度耦合的标志性事件。