新浪财经讯，当地时间11月14日，由中国人民大学北美校友会主办的第十二届北美明德论坛2026年会在纽约哥伦比亚大学举行，主题为“新智序：世界、资本与人文”。新浪财经为本届论坛合作伙伴。
在“人工智能”圆桌讨论中，Nebius高级副总裁王瀚锐、OKX全球API产品管理负责人Kathryn Zhao、SiteIQ Technologies人工智能产品负责人秦永明，以及UniGlobe Capital创始人兼执行合伙人王丹叶，围绕AI商业化、智能体应用、物理世界中的人工智能及创业投资展开交流。圆桌由英联资本COO、Allin AI创始人兼CEO张姝主持。
如何把不断提升的模型能力转化为企业收益？王瀚锐认为，企业需要根据具体任务选择合适的模型，日常摘要、邮件处理等应用未必需要最强大的通用模型。针对场景进行模型适配和优化，可以降低使用成本。他特别指出，理解AI成本下降，应当比较获得同等智能水平所需的费用；前沿模型能力增强，也会打开新的应用空间，带动更多需求。
他表示，AI服务正从提供数据中心和算力，延伸到模型、软件及推理服务，客户最终需要的是可以使用的智能。他还看好多模型分工、反复生成与评估的优化方式，将其应用于底层计算程序等任务，以提升研发效率。
Kathryn Zhao从金融市场和企业实践出发指出，AI智能体正逐步成为更加活跃的市场参与者，金融基础设施需要同时服务人和智能体。应用程序接口（API）的意义也由连接工具，延伸为支持自动化研究、决策和执行的平台。在这一过程中，权限控制、责任归属和风险约束必须同步建立。
据她介绍，其团队在API产品管理中引入智能体工作流，将交付周期缩短约50%至60%。这一变化来自整个流程的重新设计：以知识库为基础，由不同智能体承担需求分析、产品文档、代码开发和测试，并在关键环节保留人工审核。她强调，衡量AI的价值应看实际解决了什么问题，不能只看生成多少代码、文档或消耗多少token。
秦永明将讨论引向物理世界。他认为，相较于处理语言，机器人还要理解环境、感知力量与接触，并在现实约束下采取行动，因此需要更加丰富的感知能力。随着软件开发效率提升，硬件和现实环境中的难题更加突出。他期待AI与机器人进入家庭照护、日常家务及物理空间运营等场景，帮助人们减轻负担。
从资本视角看，王丹叶认为，AI工具让创业团队能够以更少资源推进产品开发，在融资前完成更多客户和市场验证。投资判断仍需回到创业者对问题的理解、执行能力及长期愿景。对于风险投资基金，她尤其关注其接触优秀人才、赢得优质项目以及持续支持被投企业的能力。
她同时提醒，物理AI等领域的突破时间仍有不确定性，投资者需要匹配相应的资金期限。家族办公室参与AI投资，应建立专业的资产配置框架，权衡安全性、流动性和回报，避免被市场热度牵引，毕竟风险投资也需要长期的资本耐心。
当被问及哪些事情目前仍不愿交给AI，嘉宾们给出了各自的边界：Kathryn Zhao暂不愿让AI直接操作个人银行账户和代作投资决定；王瀚锐强调芯片设计等高风险任务仍需反复审核；秦永明希望保留亲自与他人沟通的选择。王丹叶则表示，没有什么可以替代面对面的交流，建立信任与关系仍需要人亲自参与。
