360创始人周鸿祎在ISC.AI 2026谈及智能体发展,分享了企业落地、安全、成本等核心问题,澄清了AI取代员工的误区。 ## 1. 企业智能体落地需定制化沉淀隐性知识 周鸿祎指出,当前行业讨论重点已从“大模型能力有多强”转向“智能体如何进入企业业务流程”,不少企业存在通用智能体可直接复用的误区,通用智能体并不适用于企业场景,必须定制。企业落地智能体的核心是将员工积累的隐性经验沉淀为知识库或可复用Skill,而非简单部署模型。 ## 2. 沉淀技能的员工不会被AI取代 针对员工担心经验被蒸馏后会被取代的问题,周鸿祎认为**能将自身能力转化为Skill的人,更懂使用改造AI,是企业更需重视的人才,最终被淘汰的是坚持不用AI、不会利用AI提效的人**。 ## 3. 企业智能体需走可控路线,开放式智能体风险难消除 周鸿祎提出,智能体是可自我学习进化的“新物种”,传统软件安全思路不适用,风险包括训练数据投毒、外部信息污染、调用引入恶意代码,更大挑战是智能体本身行为推理的不确定性。360曾尝试打造开放式的“安全版龙虾”,因无法彻底消除安全风险最终放弃,转向可管理、边界清晰的工作流智能体路线。 ## 4. Token消耗推高成本,顶级模型大概率长期维持高价 智能体发展带来企业部署新挑战,开放式智能体完成简单任务需多轮推理、多次调用工具,Token消耗量呈指数级增长,远高于传统问答场景。周鸿祎改变了“模型会越来越便宜”的原有判断,认为未来顶级大模型很可能长期保持高价格。
360创始人周鸿祎:员工不会因Skill被取代
2026-06-24 19:15

360创始人周鸿祎:员工不会因Skill被取代

本文来自微信公众号: 凤凰WEEKLY财经 ,作者:王涵


今年的ISC.AI 2026(第十四届互联网安全大会),360集团创始人周鸿祎将主题定为“智能体颠覆安全”。相比去年“All in智能体”的乐观氛围,今年周鸿祎更多谈及AI带来的新风险:从智能体失控,到自动化攻击,再到网络安全体系被重构。


而在会后,周鸿祎在接受《凤凰WEEKLY财经》等媒体采访时,则将话题进一步延伸到了企业AI落地的现实挑战。在他看来,过去一年行业讨论的重点已经从“大模型能力有多强”,转向“智能体如何真正进入企业业务流程”。


周鸿祎认为,当前不少企业对于智能体存在一个误区,即认为通用智能体可以直接复制到企业场景中使用。“通用的大模型或者通用的智能体实际上是非常不适用的,智能体在企业一定需要定制。”他表示,企业真正重要的知识往往并不写在制度手册里,而是隐藏在员工长期积累的经验和工作流程之中。


因此,企业落地智能体的关键,不是简单部署模型,而是将员工的隐性知识沉淀下来。无论是以知识库形式保存,还是将经验“蒸馏”成可复用的Skill(技能),都决定着智能体最终能否发挥作用。


对于不少员工担心的“经验被蒸馏后会不会被取代”,周鸿祎并不认同。他认为,能够将自身能力转化为Skill的人,反而更懂得如何使用和改造AI,是企业更应该重视的人才。“最后被淘汰的不是会用AI的人,而是坚持不用AI、不懂得利用AI提高效率的人。”


不过,在企业级应用场景中,周鸿祎最担心的并非效率问题,而是安全问题。


过去一年,智能体产品快速发展,但周鸿祎认为,行业对智能体的认知仍然存在偏差。很多人把智能体当作软件工具看待,而在他看来,智能体更像是“一个新的物种”。


“软件用了几年功能不会自己变化,但智能体会自我学习、自我调整、自我进化。”周鸿祎表示,这意味着传统软件安全治理思路未必适用于智能体时代。


他将智能体面临的风险归纳为三类:训练数据被投毒、外部信息污染导致错误判断,以及调用工具和技能过程中引入恶意代码。但相比这些传统安全问题,更大的挑战来自智能体本身的不确定性。


“你不知道它未来会推理出什么结论,会调用什么工具,会采取什么行动。”他说。


周鸿祎透露,360此前曾尝试打造“安全版龙虾”,希望解决开放式智能体在企业环境中的应用问题,但最终仍然放弃了这一路线。原因在于,即便解决了权限管理、文件误删等问题,开放式推理智能体仍然存在无法彻底消除的安全风险。


因此,360最终转向可管理、可控制的企业级智能体体系。周鸿祎指出,未来企业内部更适合的是具备明确流程、权限和工具边界的工作流智能体,而非拥有无限权限的开放式智能体。


除了安全问题,成本也成为企业大规模部署智能体面临的新挑战。


过去一年,“烧Token”成为AI行业最热门的话题之一。周鸿祎坦言,在360内部推广AI初期,公司也曾鼓励员工尽可能多地使用Token,先培养AI使用习惯。但随着智能体能力不断增强,Token消耗量正呈指数级增长。


特别是在开放式智能体模式下,一个简单任务背后往往需要调用大量工具、进行多轮推理和反复尝试,消耗远高于传统问答场景。


“以前我觉得模型会越来越便宜,现在看法变了。”周鸿祎表示,未来顶级模型很可能长期保持高价格,就像企业招聘人才一样,最优秀的“数字员工”成本不会便宜。

AI创投日报频道: 前沿科技
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