8 月 15-16 日，由 CSDN 与 Boolan 联合举办的「2025 全球产品经理大会」在北京威斯汀酒店成功举行。昆仑万维集团董事长兼CEO方汉获邀发表了题为《生成式 AI 的终极形态：Skywork Super Agents 的生产力革命》的主题演讲。作为中国互联网行业资深专家、Linux开源运动先驱赣州达慧，方汉不仅展示了昆仑万维在AI领域的最新成果，更分享了其对AI产品发展的深刻洞见。
本次「2025 全球产品经理大会」不仅是年度产品经理的行业盛会，更是一场汇聚前沿思想、折射未来趋势的深度交锋。两天时间里，互联网与科技产品领域的超 40 位顶尖专家，与来自全国各地的近千多名资深产品经理齐聚一堂，共同探讨大模型驱动下 AI 产品的终极形态与构建之路。
01
AI技术将快速“白菜化”
方汉在演讲开篇即指出，当前AI算法工程师薪资高企只是技术发展初期的暂时现象。“从互联网到移动互联网时代，真正建立长期竞争优势的企业都是依靠产品模式创新。” 他强调，随着Meta、OpenAI等公司人才流动加速，AI技术将快速“白菜化”——这一概念指的是技术会逐渐普及和平摊，最终竞争仍将回归产品本质。
方汉详细回顾了公司的发展历程，2008年从游戏业务起家、2015年上市后转向互联网出海、2022年率先布局AI赛道，形成三大业务板块：AGI与AIGC、信息分发与元宇宙业务以及投资业务。
今年 5 月，昆仑万维发布了全球首款基于 AI Agent 架构的 Office 智能体——Skywork Super Agents（天工超级智能体）。它集成了“5 个专家 Agent + 1 个通用 Agent”，支持 AI 文档、AI PPT、AI 表格等一键生成，可大幅提高办公效率，将 8 小时工作量缩短至 8 分钟。该产品直击传统办公软件专业制作门槛高、工作效率低下等痛点，凸显了昆仑万维在Agent产品设计层面的优势，发布后引发了市场的广泛关注。
独创"澄清机制"：通过填空和多选问题精准理解用户需求
可追溯参考文献系统：有效解决AI幻觉问题
多模态内容生成：支持Excel、PPT、Word、PDF等多种格式直接输出
此外，方汉现场演示了昆仑万维近期在“Skywork技术周”发布的几个大模型：
音频驱动数字人模型SkyReels-A3：可以生成单分镜分钟级别视频，支持长达60秒的输出；多分镜可以支持无限时长
世界模型Matrix Game 2.0：能够以25 FPS的速度，在多种复杂场景中稳定生成连续视频内容
世界模型Matrix 3D：首个Feed-Forward 全景3D场景生成模型，可快速生成高质量3D场景
统一多模态模型Skywork Unipix 2.0：生成模块基于2B参数的SD3.5-Medium 架构训练，生图和编辑性能拉满
智能体Skywork Deep Research Agent v2.0：多模态爬取技术MM-Crawler、长距离多模态信息收集、异步并行 Multi-Agent 多模态理解架构和多模态结果呈现能力强
音乐生成模型Mureka V7.5：实现了中文歌曲音色、演奏技法的大幅提升，还完成了中文歌曲咬字与情感表现提升
02
一些面向AI行业的洞察与思考
截至目前，昆仑万维的 AGI 与 AIGC 业务、信息分发与元宇宙业务以及投资业务已覆盖全球 100 多个国家和地区，海外收入占比也达到了 94%——基于这个成绩，针对当前的AI行业现状，方汉进一步分享了他的一些洞察与思考。
1. 编程类应用占据87%的API调用量赣州达慧，因其具备最完整的过程数据
2. 通用Agent难以通吃所有行业，垂直领域仍需专业模型
3. ToB本质是增效，ToC核心在降本：AI时薪优势将重构服务行业
4. 产品成功关键指标：API调用频率决定市场潜力
“在移动互联网浪潮之后，产品经理普遍面临一个痛苦的现实：市场上似乎已没有巨大的机会了——直到 AI 的出现。”方汉表示，AI 时代做产品的方法，与前 AI 时代并无本质区别，依旧需要思考产品的“第一性原理”。
"以OpenRouter数据为例，编程类应用调用量占比高达87%，而个人助理类应用仅占很小比例。这是因为代码领域的过程数据最为完整——从GitHub上的每次提交到程序员的注释，都完整记录了思考过程。"方汉表示。
在方汉看来，这背后的原因很简单：从市场表现来看，编程是当下最炙手可热的领域，同时它还拥有最完整的“过程数据”，让 AI 能够高质量地学习和泛化；而 Role Play 的兴起，则与短视频的流行逻辑相通，契合了当下人们对于情感刺激和即时反馈的需求。
既如此，那么涵盖多种应用场景的通用 Agent 会是最优解吗？对于这个问题，方汉的答案是：“我认为通用 Agent 不是最优解。”他解释道，除非有公司能在每个行业都积累高质量的“过程数据”，否则所谓的通用 Agent 无法覆盖所有行业，因此行业化大模型仍是必然趋势。
在 AI 产品落地层面，ToB 与 ToC 的核心逻辑也存在差异：ToB 的关键是 “增效”，如大厂通过 AI 编程提升代码产出效率；ToC 的核心则是 “降本”，AI 以远低于人类的 “时薪”，降低了如情感陪伴、1V1 教学等场景的消费门槛，让此前难以规模化的业务成为可能。
至于在判断 AI 产品潜力方面，方汉建议可以关注 API 调用量。Token 调用量高的产品通常增长最快，而目前的高频应用包括编程、聊天、TTS（语音合成）、音乐、图片、视频等。
03
中国AI的差异化发展路径
面对算力限制等挑战，方汉提出中国AI企业的破局之道：
聚焦商业模式创新：相比硅谷企业追求"伟大产品"，中国团队更应专注商业化落地
发挥"穷人孩子早当家"优势：在资源受限情况下培养更强的商业化能力
把握3-5年窗口期：在产品迭代和商业模式创新上实现超越
"就像文字冒险游戏(MUD)最终演变为《梦幻西游》和《魔兽世界》，当前AI产品仍处于早期阶段，蕴含着巨大的发展潜力。"演讲最后，方汉鼓励在场产品经理把握历史机遇，共同推动中国AI产品走向世界之巅。
他强调，尽管当前中国 AI 行业面临算力与融资挑战，但这种压力也催生了优势——中国企业更为注重快速变现和可盈利模式。基于此，他表示： “我相信未来 3-5 年，中国产品经理将在 AI 产品和商业模式的创新上走在世界前列。”
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