2月25日至26日，中信建投证券2025年度“人工智能+”投资策略会在北京成功举办。会上，天云数据创始人雷涛发表《MaSS的未来发展》主题演讲。

　　雷涛围绕DeepSeek等开源模型对产业生态的影响以及后训练时代的技术趋势与投资者进行了分享。他指出，DeepSeek等开源模型的出现极大地推动了AI生态的繁荣。开源不仅包括代码、数据集和评估方法的开放，更带来了整个产业链的全面繁荣。例如，北美GPU企业在硬件层面的投资达到600亿美元，推动了高性能模型的开发。DeepSeek的开源不仅拉齐了中美在AI领域的差距，还通过开放性促进了全球生态的共赢。他强调，开源的价值不仅在于免费使用，更在于其对整个生态的推动作用。

　　雷涛认为，大模型的预训练时代已经结束，后训练时代正式开启。后训练的核心在于从通用模型到领域知识、再到个体经验的深化。谷歌提出的L0-L6层级标准为后训练提供了框架，从基础模型的泛泛问答到高级的强化学习和智能体应用，后训练将推动AI从“发动机时代”走向“造车时代”。国内AI市场已经全面进入后训练时代，企业需要从通用模型出发，结合传统机器学习和机理方法，最终实现个体化的应用。

　　雷涛进一步探讨了多模态和世界模型的发展方向。多模态技术已经从实验室走向实际应用，例如MindEye2项目通过非接触手段读取人类大脑中的场景，展示了多模态技术在视觉和语言理解上的突破。此外，世界模型的构建将推动具身智能的发展，通过合成数据和端到端训练，机器人可以在没有地图的情况下自主导航，实现真正的空间智能。未来AI的发展将依赖于合成数据和强化学习，这些技术将推动后训练能力的深化，并在具身智能和低空经济等领域快速落地。

　　展望未来，雷涛强调，AI产业的未来在于合成数据和强化学习的深化应用，以及后训练能力的进一步拓展。企业需要进入Mass体系，利用多模态和世界模型技术，推动AI从几何空间走向神经网络空间的行为表达，将人类的几何空间认知，升级到和语言模型视觉多模态模型同样隐式表达的神经网络，建立世界模型的通识智能。