在近期一場長達近4小時的深度對話中，張小珺與小米大模型團隊負責人羅福莉展開了一場關于AI前沿發展的思想碰撞，諸多普通人也能理解的有趣觀點浮出水面。
談及國內外大模型公司的差距，羅福莉表示，目前國內頭部大模型公司與美國頂尖公司存在兩三個月的代差。不過，這并非意味著兩三個月就能實現超越，而是追趕后能達到當下的同水準。同時，她對未來充滿信心，認為在全球AI領域，中國極有可能領先。
在眾多AI產品中，OpenClaw引起了羅福莉的高度關注。她坦言，起初對OpenClaw不屑一顧，但春節期間拉著父母一起使用后，態度發生了巨大轉變，不僅要求全員使用，還將其視為劃時代的Agent框架，代表著群體智能演進的范式。為了讓團隊成員積極使用，前期在工作群推廣效果不佳后，她引入了“檢查機制”，成功激發了大家的熱情。對于OpenClaw賣給OpenAI這一事件，她認為這必然存在耦合，結果可能是好是壞難以預料。她還指出，目前各家的Claw大同小異，但OpenClaw進化速度最快，不過其視頻理解能力相對較弱。與黑盒的Claude相比，開源的Claw具有更大可能性，能實現更好的交互方式，進化速度也更快。
小米AI團隊的規模和管理模式也頗具特色。團隊全鏈路超100人，沒有嚴格的組別劃分，羅福莉1對100進行管理。團隊不太依賴傳統的管理方式，而是靠熱愛驅動，大家為了共同的熱愛和信仰努力前行。羅福莉對雷軍贊賞有加，稱雷軍是一位非常好且極具戰略眼光的老板和天使投資人，在加入前就達成共識，對團隊工作限制較少。她還提到，小米雖是大公司，但靈活性極高，以創業為導向。
在科研理念上，羅福莉認為論文并非越多越好，團隊成員發論文時她也不參與署名。她發現，做過實驗與理論型認知存在較大偏差，行業信息主要來自自迭代。對于大模型的發展，她認為總參1T模型是Agent入場券，是達到接近Claude Opus 4.6水平的必要條件。大模型的演進與人類不同，不存在生存危機，進化更自由、散漫、有創造力，且有人類知識基礎積累。機器人是智能體交互必然涌現的方式，但目前受限于硬件發展。
在AI的發展趨勢方面，羅福莉認為Agent框架自進化與人和模型的自迭代（人與大模型的連接、交互形式）目前還未有人能做到，而小米團隊正在推進，預計進度會很快。AI發展速度極快，2026年會發生什么難以預料，兩周時間取得的成果可能超出想象。對于定價邏輯，她認為不應基于推理成本，而應考慮產生的價值，用框架優勢定價較為合理。從Flash到AGI，今年的進度可達60%-70%，兩年內有望實現，且開源會加速AGI的發展。Agent框架接下來將更快速進化。
當被問及如何留在AI發展的牌桌上時，羅福莉認為，預訓練基座是關鍵，不能出錯；要提升Agent框架與模型的自進化能力；將Agent架構與現有資源和生態位耦合；公司需愿意采用新方式做事。她還思考了AI替代工作后人類的價值與意義，認為開源與安全并不沖突，安全應由模型考慮，隱私內容可在本地端完成，復雜任務再交給云端協同。
羅福莉分享了自己的工作習慣，她通常早上11點開始工作，晚上12 - 4點結束，睡眠時間在4 - 6小時，認為睡太多是浪費時間，但這不代表團隊的工作狀態。她的工作心法是做符合當下價值觀、對更多人產生價值且有意義的事情。加入小米半年后，她感覺每天都在否定昨天的自己，在自我內省和反省中成長。她過去最滿意的作品是工業級產品DeepSeek V2，從采訪中仍能看出她對它的看好。
算力卡是AI發展避不開的話題。羅福莉提到，1T是當時團隊已有卡的極限區間，訓練需要幾千張卡，實際研究用卡是訓練卡的3 - 5倍?？ǖ臄盗渴亲畲笃款i，好的想法和代碼很快能出來，但測試需要卡和GPU效率。推理卡的需求量遠高于訓練卡，算力卡和存儲需求將持續爆發。
對于創業公司，羅福莉認為，除了基座大模型以外的創業公司，團隊規模會越來越小，幾個人甚至一個人就能成立公司，今年內Multi Agent很可能成為現實。她建議科技互聯網行業人士擁抱AI、嘗試Claw，同時有條件的家庭應讓孩子盡早嘗試AI產品，建立基礎認知，因為未來AI將如同打字、搜索、office一樣，成為基礎且必須掌握的能力。
