換句話說，問題不只是某個模型版本輸贏，而是產業方向往往由領先者定義。

他所說的 AI「範式」是什麼

劉威在訪談中多次提到「範式」這個詞。對 AI 研究者來說，它指的不是單純的性能提升，而是改變整個產業運作方式的技術突破。

近年最典型的例子包括：

• ChatGPT：把原本偏研究導向的語言模型，變成數億人每天使用的對話工具。
• AI 程式開發系統（例如 Claude Code 類工具）：重新定義開發者與軟體工具互動的方式。

這些突破的重要性不在於分數或 benchmark，而在於它們改變了工作流程與使用習慣，並形成新的產業重心。

因此，在劉威看來，如果只是在既有聊天機器人上做性能提升，並不足以改變競爭格局。真正關鍵的是創造新的產品形態與技術路線。

為何離開騰訊混元團隊

劉威在騰訊工作超過八年，是公司 AI 發展的重要人物之一，也曾是混元大模型的技術領導者。

但在 2024 年底，他離開騰訊並開始創業。

之後他創立了 AI 影片生成公司 Video Rebirth，專注於影片生成模型與所謂的「世界模型（world model）」技術。

該公司希望建立能生成高品質、物理一致且可控的影片模型，主要面向：

• 廣告與行銷
• 電子商務
• 影視與動畫製作

而不是單純的娛樂型 AI 工具。

Video Rebirth 已獲得數千萬美元早期融資，並計畫打造面向專業創作者的生成平台。

這條路線也透露出劉威的判斷：多模態 AI、影片生成與世界模型，可能成為下一個重要技術前沿。

中國仍可能贏得 AI 的原因

儘管他坦言中國在 LLM 上落後，但劉威並不認為整場 AI 競賽已經定局。

他的核心觀點是：AI 技術的發展往往是「範式波動」式前進。

每一次重大突破，都可能重新洗牌整個產業。

因此真正的問題不是：

• 今天誰的聊天機器人最好？

而是：

• 誰能發明下一種人類使用 AI 的方式？

如果中國能在新的方向上取得突破，例如：

• AI agents（自主代理）
• 多模態系統
• 世界模型
• 新型人機互動

那麼競爭格局仍可能被重新定義。

在劉威的觀點中，輸掉目前的 LLM 階段，並不等於輸掉 AI 的未來。真正決定勝負的，將是誰創造出下一個改變產業的技術範式。

更大的產業背景

目前全球 AI 競賽仍在快速演變。一些分析認為，美國在尖端模型與算力基礎設施方面仍具優勢，而中國則在模型應用、開源生態與市場規模上快速擴張。

劉威的警告，其實也反映出科技產業長期存在的一個規律：

追上現在的技術，未必比創造未來的技術更重要。

對他而言，真正值得押注的，不是下一個更強的聊天機器人，而是讓今天的大模型看起來過時的下一個 AI 範式。

換句話說，問題不只是某個模型版本輸贏，而是產業方向往往由領先者定義。

他所說的 AI「範式」是什麼

劉威在訪談中多次提到「範式」這個詞。對 AI 研究者來說，它指的不是單純的性能提升，而是改變整個產業運作方式的技術突破。

近年最典型的例子包括：

• ChatGPT：把原本偏研究導向的語言模型，變成數億人每天使用的對話工具。
• AI 程式開發系統（例如 Claude Code 類工具）：重新定義開發者與軟體工具互動的方式。

這些突破的重要性不在於分數或 benchmark，而在於它們改變了工作流程與使用習慣，並形成新的產業重心。

因此，在劉威看來，如果只是在既有聊天機器人上做性能提升，並不足以改變競爭格局。真正關鍵的是創造新的產品形態與技術路線。

為何離開騰訊混元團隊

劉威在騰訊工作超過八年，是公司 AI 發展的重要人物之一，也曾是混元大模型的技術領導者。

但在 2024 年底，他離開騰訊並開始創業。

之後他創立了 AI 影片生成公司 Video Rebirth，專注於影片生成模型與所謂的「世界模型（world model）」技術。

該公司希望建立能生成高品質、物理一致且可控的影片模型，主要面向：

• 廣告與行銷
• 電子商務
• 影視與動畫製作

而不是單純的娛樂型 AI 工具。

Video Rebirth 已獲得數千萬美元早期融資，並計畫打造面向專業創作者的生成平台。

這條路線也透露出劉威的判斷：多模態 AI、影片生成與世界模型，可能成為下一個重要技術前沿。

中國仍可能贏得 AI 的原因

儘管他坦言中國在 LLM 上落後，但劉威並不認為整場 AI 競賽已經定局。

他的核心觀點是：AI 技術的發展往往是「範式波動」式前進。

每一次重大突破，都可能重新洗牌整個產業。

因此真正的問題不是：

• 今天誰的聊天機器人最好？

而是：

• 誰能發明下一種人類使用 AI 的方式？

如果中國能在新的方向上取得突破，例如：

• AI agents（自主代理）
• 多模態系統
• 世界模型
• 新型人機互動

那麼競爭格局仍可能被重新定義。

在劉威的觀點中，輸掉目前的 LLM 階段，並不等於輸掉 AI 的未來。真正決定勝負的，將是誰創造出下一個改變產業的技術範式。

更大的產業背景

目前全球 AI 競賽仍在快速演變。一些分析認為，美國在尖端模型與算力基礎設施方面仍具優勢，而中國則在模型應用、開源生態與市場規模上快速擴張。

劉威的警告，其實也反映出科技產業長期存在的一個規律：

追上現在的技術，未必比創造未來的技術更重要。

對他而言，真正值得押注的，不是下一個更強的聊天機器人，而是讓今天的大模型看起來過時的下一個 AI 範式。