孙大千（左）和许兴利认为，AI产业上最赚钱的不是新模型有多火爆，而是所累积下来的人才知识与数据。
（八打灵再也26日讯）人工智能（AI）不再停留在实验室，反之正在重塑各领域如学校、医院、机场等的每一道流程。它可以成为最可靠助手，也可能在关键时刻化作最强对手。浪潮已起且难回头，到底人类会否被 AI “统治”？
在这场关乎人类前途的议题上，《南洋商报》专访了数字王国集团有限公司执行董事孙大千博士与代主席许兴利。两人既在产业一线打磨技术，也在企业内部推动以AI 为核心的重构。
对于人类最终会否被AI“统治”这一灵魂拷问，孙大千给出肯定答案：“会”。
关键在于“用在哪”
他随即补上一句，时间大概是20年。
他强调，这不是恐吓，而是一种提醒。大家唯有现在就学习并设定边界，才有资格在未来掌握主动权。
许兴利则强调，AI 已进入社会运行的核心位置，关键不在于“要不要”，而在于“怎么用、用在哪”。
孙大千之所以把“20年”作为警戒线，是基于一条清晰的现实脉络：
（一）硬件平台已在场，无人机、无人船、地面作战机器人等系统持续上阵，规模一旦放大到成千上万台，不可能靠“一人一控”，群体化调度必然交给 AI。
（二）“AI中枢大脑”正在成形。各类战场控管系统已把复杂局面抽象为连续博弈，让算法以更快、更密的节奏做决策。
（三）风险意识已上升为国际议程，主要大国公开讨论军事 AI 规范，显示问题已从“会不会”转向“如何减害”。
他直言，如果此刻不学会使用AI，20年后只剩被动应对。
设定边界 制定规范
孙大千也认同AI教父幸顿博士（Geoffrey Hinton）所言：“人类从未与比自己更聪明的‘物种’共处过，AI正以一种全新的‘数字生命形态’出现。”
他直言，这是无可避免的事实，因此他认同AI界科学家在训练AI时把母性写进训练程序中，让AI系统把人类当“孩子”，以“不会伤害”为前提作训练。
他认为，与其把“终结者”当作遥远的隐喻，不如把今天当作分水岭，越早学习越早上手，这样才越有能力设定边界、制定规范、保留人类在叙事与判断中的主导权。
做好AI生意3条件
高效、可复制、长期稳定
AI能否变成一门好生意，取决于3件事能否同时成立，即效率要提升、做法要能复制做大，以及放到真实场景也要长期稳定见效。
许兴利以电影开拍前的“预演”环节为例，过去往往要做上数个月、动辄耗费数百万美元，如今接入 AI 后，几天就能出片，成本大减。
类似的效果已进入日常流程，但要把“省下的钱”变成人人看得见的现金流，关键在于把这套方法扩展到更多项目与更多环节，形成永续经济。
在他们看来，要把 AI 做成永续经营的生意，靠的不是哪一次爆红的模型，而是两样能长期积累的底盘，即专业知识和高质量数据。
孙大千把“知识”说得很直白。他指知识并非一串术语，而是把画面从“像”推到“可信”、从“好看”推到“被打动”的那点火候，如镜头怎么走、光从哪里落、节奏快半拍还是慢半拍，以及一整套严谨的质检门槛。
“这些基本功，正是专业团队与大众化生成工具之间的本质差距。我们的知识，就是这门生意得以长期经营的底气。我们掌握的不是一时的技巧，而是系统性的判断与流程。有了这些，才能指挥并约束 AI，按标准把每个环节做到位。”
他进一步说，“数据”则是下一代“世界模型”的燃料。要把 AI 养得更聪明，既离不开大量、干净、可用的三维素材，也离不开真实场景的使用反馈。
“为此，数字王国把30多年来积累的影像与 3D 资源逐一擦亮、清晰标注、系统入库，未来通过授权、租赁或出售变现。”
虚实融合“复现”逝者
谈及“虚实融合”的商业现实，他们指已故巨星邓丽君的数字人已成功登场，接下来，团队也在推进以数字人技术“复现”梅艳芳、张国荣，用新的美学与成本结构把“过去”的舞台带回当下，让虚拟与真人同台，形成新的观看体验与商业模型。
为迎接未来趋势，他们指数字王国将把过去30至40年的数字资产重组为高质量数据库，作为下一代模型训练的基石。
未来洗牌盘整
不重演“互联网泡沫”
近年来，AI课题的讨论度不断升高，市场出现了另一种声音，即AI会否重演2000年的互联网泡沫？
孙大千直言，未来的AI产业会被重新洗牌和盘整，但不会崩盘。
他认为，AI产业结构已深入教育、医疗、金融、服务业乃至军事等领域。在这样的前提下，讨论“泡沫”不再是唱多或唱空，而是看效率能否做实、方法能否复制、应用能否落地。
复制带来稳定回报
因此他认为，与其说AI产业会泡沫破裂，不如说是秩序重组，赛点从“谁的模型更炫”，转向“谁能把方法复制到更多地方、形成稳定回报”。
他提到，美国市场大概率继续向少数巨头集中；中国在“研发与应用”之间保持投入与推进。等这一轮重整走完，AI产业就能进入可以永续经营阶段。
非“清场式淘汰”人类工作
每一波科技浪潮都绕不开同一个追问，人类的工作会不会被夺走，再落到AI上？
孙大千认为，这不是“清场式的淘汰”，而是“岗位结构的重排”。
他以电影工业为例，AI能在多处制作环节提速，然而一部作品“好不好看、有没有情感”，最终仍由艺术家拍板。能为作品把关的工作，机器代替不了人。
放大到更广的劳动力市场，他反复强调，短期内AI不会整体取代人，可是会用AI的人，确实会取代不会用的人。
许兴利则把担忧落在“年轻人的基本功”上。
他说，如果教育与企业不尽快设计出“与AI共同学习与训练”的新路径，年轻人就可能少了必要的打磨过程，不是没有岗位，而是没有能力站上去。
两人的共同主张是先把基本功练到位，再让AI把你抬得更高。AI应该是训练的助推器，而非训练的替代品。
算力应用 走入生活
在大马，问题早已不是“有没有AI”，而是“把AI用到哪里”。
身为大马人的许兴利说，大马在数据中心等硬件布局上已走在前头，但他认为，数据中心只是起点，不是终点。
“关键在于把算力和数据转成应用力，让AI走进教学，帮助偏远学校补上资源差距。让它走进医疗流程，提升分诊、随访与资源配置、走进公共服务，改善多语种咨询与办理体验、走进内容制作，把效率与品质同时拉高，让每一分投入沉淀为永续的社会价值与经济附加值。”
他提及动画与游戏，直言大马本就是全球重要的生产地之一，只要把 AI 纳入流程管理与创作链，就有机会以更低成本、更快交付、更稳定的品质，与越南、印度等市场正面竞争。
成职业“加速器”而非“拐杖”
“现在不上车，未来就会被甩在车站”。
许兴利提醒，要把这句话落成现实，学校、企业、政府都应该朝向同一目标，让更多人更快掌握 AI，让AI工具成为职业的“加速器”，而非挂着走的“拐杖”。
“AI 可以帮你走得快，但脚步应该怎么迈，得先把基本功练稳。”
孙大千则认为不应该再观望，AI 的节奏像一列高速列车，等看清车牌再追，多半已经来不及。
他强调，与其纠结“会不会被取代”，不如把它当成必修课，先学懂，再善用。
从许兴利的跨界实践，到孙大千的产业判断，两人传递的信息并不复杂，当知识与数据成为可计价的长期资产，效率被做实、方法能复制，AI才会从技术概念变成稳定生意，无论在医疗、教育或娱乐等领域，它也才真正开始重塑大家的日常。
