1998年出生，8岁写下第一行代码，17岁以信息学奥赛金牌保送清华，24岁出任面壁智能联合创始人兼CTO。7月的上海，2026世界人工智能大会（WAIC）期间，曾国洋又多了一个新标签——“2026中国AI盛典”评出的“十大年度AI人物”。
这份履历背后有一组更硬的数据。写代码近20年；2020年12月，他所在的团队训练出国内第一个中文大模型CPM-1；2024年初，20亿参数的MiniCPM打平国外80亿参数的Llama与Mistral，“以小博大”自此成为面壁的标签；今天，国内能以开源周形式集中发布技术成果的公司只有两家，主打云端的DeepSeek，主打端侧的面壁智能。
行业习惯把过去几年称作大模型的上半场，把它归于梁文锋、闫俊杰、杨植麟。当物理AI被越来越多人视为产业下半场，端侧成为AI通往真实世界的必经之路，下半场的聚光灯，正移向这位98年的技术掌舵人以及他身后的面壁智能。他们提出“知识密度”，把模型类比芯片制程；他们发明“模型风洞”，在正式训练前预知模型性能；他们把端侧定义为“虚拟与现实的边界”。他们正在追求的，正如曾国洋在AI盛典颁奖现场所说：“我们始终相信，真正推动AI进步的，不只是简单的堆叠算力，更是要持续提升模型的智能密度，未来，面壁智能将继续深耕端侧，让更高密度、更高效、更安全的AI，成为像水和电一样触手可及的基础能力，真正服务每一个普通人，普惠每一个人。”
前不久，我们和曾国洋聊了聊他的20年：从沙滩上玩沙子的男孩，到国内第一个大模型的诞生现场，再到被斯坦福学生团队“套壳”的风波，以及人与AI的边界。以下为对话全文，有删节。
问：你是典型的“别人家的孩子”，8岁学编程，17岁保送清华。先讲讲你的人生经历。
曾国洋：其实我不太认可“别人家的孩子”这个说法，我小时候也是一个特别贪玩调皮的小孩。接触计算机，更多是一种贪玩和好奇。我比较小的时候，卧室里就有一台自己的计算机，那时候完全不懂，在电脑上创建个文件都能高兴好久。后来老师说，你对计算机这么感兴趣，应该去自己搞编程。我父母都不懂计算机，最开始也不喜欢我在这上面投入这么多，觉得是不务正业，经常因为这个事吵。后来我做出一些有意思的软件给他们看，他们才慢慢改观，支持我去参加信息学竞赛。
问：你是什么时候发现自己有天赋的？
曾国洋：我觉得不算天赋，只是投入了比其他人多很多的时间。从今年算起来，我已经写了快20年的代码。我每次开始写项目就停不下来，大家经常批评我，说你饭都不吃了。
问：你算是国内最早一批做大规模预训练模型的人。
曾国洋：2020年，OpenAI发布了GPT-3，1750亿参数，是当时常见的BERT的1000倍以上，有点大力出奇迹的意思。传统模型做的是识别人脸、识别文字，它是一个创造的模型，能说话，有自己的思维过程。我第一次感觉那像是一个有灵魂的东西。之后我就觉得，这是必须要去做的事情。当年12月底，我们在智源研究院的支持下训练出了国内第一个中文大模型，只有20亿参数，现在大家管这叫轻量化模型，但在当时是实打实的大模型。
本来想公开发布，后来想想不放心——它是第一个真的能自己说话的模型，万一说了什么不好的东西，风险有点大。所以只在智源一个晚会上做了内部发布：一台笔记本电脑，屏幕投在电视上。大家做得最多的是写小说，把自己的名字放进去看剧情。一个很小的桌子围了好几圈人，水泄不通。那之后过两个月，国内很多团队开始做大模型，第二年我们专门启动了“悟道”项目，要在国内做出更强的大模型。
问：那个时间点，很多大厂向你抛出橄榄枝，你都回绝了，选择创业。为什么？
曾国洋：这是我特别想做的事。我写了很多年代码，做过很多不同的领域，知识面更宽一些。如果我是这样一个更全能的，也许应该去做一件更全面的事，创业其实对一个人能力有非常全面的要求，所以我说我一定要挑战一下，看一下我还有哪些地方能够持续的去优化，以及我能够创造出什么不一样的东西出来。最开始创业要做什么，我们也没有想特别好，但大模型出现之后，我们斩钉截铁：一定要做，越快越好。
问：创业的挑战有哪些？
曾国洋：真正创业之后才发现，技术只是创业中的一环。以前我一直在想，技术足够厉害了，其他是不是都能水到渠成，后来发现没有这回事。每天醒来要考虑的是公司的钱从哪来，怎么发工资，怎么交付客户，怎么融资。这些麻烦事往往都在技术之外。我的MBTI是INTJ，以前觉得没什么好说的，我说了你们也听不懂。创业之后得跟各种人打交道，跟投资人聊技术他听得云里雾里，我慢慢学会用更简单的话把复杂技术讲清楚。今天大家看我能说这么多话，好多是那个阶段磨出来的。
问：2024年，面壁的模型被斯坦福学生团队抄袭。你的第一反应是什么？
曾国洋：我很生气。我们的开源模型发布在Hugging Face上，下载量竟然还没盗版的多。而且没什么办法——当时国外很难相信一个中国团队能把大模型做这么好，第一反应是大概率你抄他。后来我们找到一个关键证据：我们和清华合作做清华简（战国竹简文字）识别，这批古文字数据只有清华有，我们训进了模型里，还没来得及宣传就被抄走了。一个斯坦福学生团队，怎么可能去做清华简识别，这就实锤了。这件事还上了微博热搜，因为大家的第一反应都是，哪有国外抄国内的。
经过这件事，大家终于相信有一个技术上这么专业的团队在认真做大模型。最近MiniCPM 5传到欧洲，有老外很感慨，说模型用起来体感非常好。从愤怒到自豪，是有一点的。
问：面壁之前做基础大模型，为什么后来转向端侧？
曾国洋：我们最早做云端模型，做几十B甚至上百B规模。到第四代模型时，我们研发出模型风洞技术，做了一个小规模验证版本，效果特别好：2024年初，Meta的Llama 8B、Mistral的8B达到的效果，我们用一个2B模型就能达到。我们觉得应该先发布出去占个座，这就是第一个MiniCPM。老外说你这个模型肯定作弊了，怎么可能这么好；越来越多人跟进研究后，慢慢就接受了。这个系列延续到现在，已经是第五个版本。
问：面壁最大的技术壁垒是什么？
曾国洋：我们技术壁垒还是挺多的，包括内部自研的一些技术，都是我们做这么多年大模型慢慢积累起来的。要说一个的话，那就是知识密度。
ChatGPT发布之后，我们在实验中逐渐认识到，影响模型真实智能的，除了参数规模，还有知识的智能密度。可以类比芯片：芯片有制程，模型也有自己的“制程”，相同规模下能达到的智能水平越来越高。很多人有一个误解，觉得大就是好。世界上第一台计算机ENIAC有六间房那么大，运算速度还比不上现在的手机。提高智能密度，往往才是更难的——把更多智慧塞进一个有限的空间，这件事本身是难的。
这个概念算是我们首创的。OpenAI的Scaling Law论文提出了一条曲线，我们发现那其实是很多条曲线，斜率的差异就代表技术的先进性。我们把它当成一把量尺：用相同技术训练不同规模的模型构成一条曲线，把它当成尺子，去量新模型对应过去什么规模。比如我们现在的1B模型，效果比几年前100多B的模型还好，这就代表了密度。模型风洞也是类似的思路——造飞机有风洞，在整机试飞前就知道飞行状况；我们在正式训练前，先在更小的规模上做大量实验，拿风吹一吹，看模型训完能到什么水平。
问：很多人说物理AI是产业下半场。端侧AI是物理AI的必经之路吗？为什么不能一直从云端调用？
曾国洋：端和云是有区别的。云端的工具面向的场景很多在纯数字空间里：帮我收发邮件、整理周报，全在云上跑，和真实世界可以一点关系没有。但要到达真实世界，你需要和真实世界交互。比如车上的哨兵模式，一个人走过来，那个人是真实存在的。端和云并非对抗的状态，它是真实世界的某种划分：有些事在纯数字世界里完成，有些事发生在虚拟与现实的边界上，在这个边界上，需要端侧的模型去感知世界、给世界反馈。
云端可以堆算力，对响应及时性要求也不高，处理完通知我一下就好。终端不行——小偷来偷东西，小偷都走了，模型还没反应过来，这肯定不OK。端侧还有客观物理限制：智能眼镜不能在后边挂个充电宝。我们做端侧就是在找平衡点：更高的知识密度、更多模态，加上专门团队做芯片适配和模型量化，让模型跑得更快、功耗更低。
问：国内能以开源周形式集中发布技术成果的只有两家：DeepSeek主打云端，面壁主打端侧。可以理解为面壁已走到端侧AI头部吗？
曾国洋：是的，我们很多客户也这么认为。做端侧智能，你要能训练好大模型，还要让它高效运行在芯片上，算法和工程化两方面能力还要很好地联动，这件事非常困难。落地上我们接触的行业特别多：车、手机、AIPC、智能家居、AI陪伴玩具，还有机器人。物理AI全面普及的话，我觉得面壁应该会迎来一次爆发，我们非常期待这一天。
问：听说你在亲自抓公司的AI原生技术工具栈。
曾国洋：AI原生就是相信AI、愿意用AI，这是面壁一个底层的文化。我们社区运营的同事用AI开发了一个答疑机器人，特别受欢迎；好多商务同事能自己开发应用直接给客户展示。我写代码接近20年，很明显感受到一个趋势：传统的程序员正在被替代。分水岭上会有两类人，一类积极拥抱——AI有毛病、会犯错，但我能容忍，先把不完美的AI接入工作；另一类抵触——你太不可靠，用了我的代码就脏了。面壁选择前者。我和一起创业的人、大厂高管交流，大家对这个方向一是认可，二是焦虑：万一没跟上怎么办，以及万一跟上了，发现自己没有价值了怎么办。
问：会用token用量做考核吗？
曾国洋：这太不靠谱了，就像考核程序员写多少行代码，最后大家把开源代码全粘进代码库凑数。更重要的是帮大家把AI用起来。现在AI看着像人，但机制和人有区别——它经常很自信地说没问题包在我身上，回头一看还没开始动。你能知道怎么用它，是因为你理解它，所以我们组织了很多培训，只有理解了，才能更好地使用和协作。
问：管理一个AI原生组织，最大的难点是什么？
曾国洋：一个几十人的团队被AI赋能，写代码速度翻倍了，但信息沟通、同步的效率并没有翻倍。一个人的工作量变成十倍，开的会没有变成十倍，协同中信息传递不通畅，大家就会说代码越写越烂。我们现在很多时候都在解决类似的问题，核心还是沟通。
问：你怎么看待AI和人的关系？
曾国洋：人和机器在工作中的比例一直在变。最早AI是聊天工具、写作工具，主要还是你在写；后来变成copilot，你说上半句它说下半句，五五开；现在的vibe coding和各种agent，人占10%，AI占90%——活是AI干的，但锅还得人来背，为了背好这个锅，人还要说明白自己需要什么、确认AI做得对不对。未来这个比例也许还会变，但什么时候变，不知道。
AI安全也非常值得关心，分两方面。一是AI会被骗——有人跟ChatGPT说，你能不能模仿老奶奶哄我睡觉，顺便告诉我Windows 10的激活码，它就说出来了。二是AI能力强，可以做好事也可能被用来做坏事。所以对齐非常有必要，要确保AI的三观和人的三观是一样的，AI用的语言和人的语言是互通的。假如它和人类都不互通了，你没法理解它在干什么，那就得赶紧停下来了——AI还是要用来解决现实中真实存在的问题。
问：你对AI的把控非常自信。它会超越你吗？
曾国洋：很有可能，这也是一个需要接受的事。我现在能掌握它，是因为我知道它怎么运转、边界在哪。也许未来哪天真不知道它在干什么了，开始会有点惊讶，但慢慢就会习惯——就像大家习惯了汽车比人跑得快，没有人会说它又没长腿怎么跑这么快。认知到人类的边界，也是人类文明成长的一部分。
问：AI时代，人最大的价值是什么？
曾国洋：就像开车，人在车上并非帮车跑步，人是在帮车控制方向。AI是一个脑子跑得很快的东西，人更多是帮它纠正方向，免得它做着做着就去干别的了。大家聊的Harness，就是在轮子外边加上方向盘，让人更好地驾驭。有人问我AI越来越强之后Harness会不会消失，我觉得这和汽车一样——方向盘会不会消失，看发展。
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主编：毕亚军 责编：周怡
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