本文来源：时代周报 作者：管越

" 未来通用模型可能会变成‘收电费’的公共基础设施，而整个 AI 模型领域将是‘百花齐放’的格局，专业小模型会解决各个细分领域问题。"11 月 19 日，在第九届营销科学大会上，明略科技（02718.HK）创始人、CEO 兼 CTO 吴明辉在接受时代周报记者采访时表示。

2025 年以来，Agentic AI 已成为全球焦点，AI 营销进入 " 代理式 " 新时代。当前，明略科技已切入企业级 AI 大模型赛道，公司大模型产品线 DeepMiner 基于多智能体架构（MoA），通过 Foundation Agent 模型统一调度，专有模型 " 专家脑 "Cito 与 " 灵巧手 "Mano 分别实现推理规划与精准操作，为 Agentic Marketing 在实际业务场景的落地夯实基础。

AI 模型未来将 " 百花齐放 "

在吴明辉看来，Agentic Marketing 的内涵，即源自 Agentic AI，不仅包含智能体本身，还涵盖其背后所需的大模型。

今年以来，随着大模型的普及，行业也掀起了一轮轮热烈讨论。2025 年 9 月 11 日，在 2025inclusion · 外滩大会上，多位业内人士围绕着 " 大模型会不会吃掉所有软件 " 这一话题展开热烈讨论。

" 如果大模型把一切都吞噬了，那意味着全世界只有一个公司赚钱。" 吴明辉认为，一个模型 " 掌握全人类所有知识、搞定所有事情 "，需要的参数 " 可能是 10 万亿、100 万亿甚至 1000 万亿 "。即便混合专家模型优化，其成本和 " 基础代谢 " 依然极高。

相较于高 " 基础代谢 " 大模型，专用模型的优势在细分场景中更加突出。据吴明辉介绍，明略科技的 Mano 模型，以 72B 的参数体量，在全球通用软件操作能力竞赛 OSWorld 榜单中，专用模型领域排全球第一，加上所有通用模型排全球第二。

同时，专用模型的优势在于资源集中。" 我们 20 个核心研发人员聚焦两个模型，每个模型能分到 10 个人，标注的数据成本、算力投入都比通用模型的单个专家模型多得多；而且专用模型可以在一台电脑上运行，能更好地保护企业的私有数据，这是通用模型做不到的。" 吴明辉进一步说明。

在谈到未来行业发展格局时，吴明辉也给出了明确判断。在他看来，通用模型基于大家都能获取到的公开数据训练，竞争到最后还是拼 " 成本和效率 "；而细分领域内，非公开数据较多，通用模型难以获取。未来，整个 AI 模型领域 " 将是‘百花齐放’的格局，专业小模型会解决各个细分领域问题 "。

" 可信数据 + 可信模型 " 是 AI 落地关键

在 AI 与人类关系这一议题上，吴明辉观点积极："AI 的核心价值不是替代人，而是将人类从重复性劳动中解放出来，去做更有创造性、更有价值的事情。"

此前，明略科技数百名的数据分析师用传统工具做数据分析。但在借用 DeepMiner 的 Agentic 数据分析后，人效提升十几倍。" 我们把人力解放出来，让他们能去做可信数据标注、专家知识管理这些更有价值的工作。" 他强调，在这个过程中，与 AI 协同，人类的需要具备评估 AI 成果和审美的能力，这也是人类的核心竞争力。

在吴明辉看来，未来，每个行业的工作人员都会拥有一个 24 小时工作的 AI 代理，人力也将获得极大的解放。" 我小的时候是做六休一，现在是做五休二，未来也会走向做四休三、做三休四，这也是经济发展的必然趋势。"

但 AI 落地仍存在痛点，" 企业 AI 落地的痛点往往在于结果的准确性，而解决这一问题的关键依托于‘可信数据 + 可信模型’。" 吴明辉表示，数据端，明略科技旗下秒针系统沉淀了海量行业数据，为 AI 提供可靠依据；模型端，明略科技大模型产品线 DeepMiner 基于多智能体架构（MoA），通过 Foundation Agent 模型统一调度，专有模型 " 专家脑 "Cito 与 " 灵巧手 "Mano 分别实现推理规划与精准操作。

当前，Agentic AI 行业加速发展。而在这样快速增长的市场上寻求 " 增长确定性 "，" 唯一的选择就是拥抱未来。" 吴明辉语气坚定地说道。