又重新读了一下最近任正非的1.4万字讲话，感触很深，用一个词评价：人间清醒。在当

又重新读了一下最近任正非的1.4万字讲话，感触很深，用一个词评价：人间清醒。在当下的网络舆论场中，科技话题早已不是单纯的技术讨论，而是被各种情绪裹挟、流量主导的“舆论战场”。任正非在ICPC座谈会上1.4万字的讲话，透露出的事对规律的尊重和对未来的清醒判断，顺便也回击了不少网络舆论里面错误的观点。网络上总有一种论调：谈AI必提“自主研发大模型”，论科技必争“原创技术卡脖子”，仿佛只有搞出“从零到一”的发明，才算真正的科技突破。更有甚者，把企业不做“原创大模型”等同于“技术落后”，把行业应用AI现有技术贬低为“拾人牙慧”。任正非的讲话戳破了这种虚妄。他明确提出“AI发明或许成就一家公司，但AI应用能强大一个国家”，并用一组实打实的案例给出了答案：高炉炼铁用大模型优化炉温，效率提升1%——中国一年产10亿吨钢，这1%背后是数十亿吨煤炭的节约；地下500米矿山无人开采，通过实时数据拼接规避瓦斯爆炸风险，让矿工不用再“拿命换煤”；瑞金医院的病理大模型，让基层医生看切片的准确率提升30%，偏远地区患者不用再千里迢迢跑大城市。这些不是什么“惊天动地的发明”，却是AI真正改变产业、惠及民生的关键。“算力不够了”“国产算力跟不上”“再不砸钱建数据中心就晚了”——这两年，“算力焦虑”成了网络科技话题的高频词。有人把算力等同于“科技实力”，甚至编造“美国算力是中国的5倍”“国产芯片只能满足10%需求”的虚假数据，制造恐慌情绪。任正非的判断却很冷静：“未来会出现算力过剩，不必过度担忧”。他没有否认算力的重要性，但更强调“需求不是线性的”——现在大家都在按“建多少大模型、需要多少算力”的线性思维规划，却忽略了很多算力其实是“闲置的”：有的大模型训练完就束之高阁，有的数据中心利用率不足30%，有的应用根本用不上“千亿参数”的模型。他举华为的例子：超节点技术能实现算力调度，但很多场景下，“970超节点”根本用不上，反而需要的是“小而精”的边缘算力。这种理性恰恰击中了“算力焦虑”的要害：网络上的恐慌，大多是“把需求当刚需”“把未来当现在”。任正非不是说“不用发展算力”，而是提醒大家“别为了焦虑而焦虑”——算力的核心是“为应用服务”，如果脱离产业需求盲目建算力中心，最后只会造成资源浪费。就像他说的“做模型的人不用担心里程碑，先想清楚模型能解决什么问题”，科技发展从来不是“比谁的设备多”，而是“比谁的效率高”。“用美国芯片就是不爱国”“人才去美国就是流失”“和西方合作就是依赖”——网络上总有一种偏执的“封闭自主论”，把“自主创新”等同于“闭门造车”，把“国际合作”污名化为“崇洋媚外”。更有甚者，看到腾讯、阿里用NVIDIA显卡，就骂“不支持国产”；听到学生去美国读博，就叹“中国留不住人才”。任正非的讲话打破了这种偏执。他坦然承认“华为被卡脖子后才被迫自研，但其他公司该用美国技术就用”——因为技术是工具，不是旗帜。他举例子：中国很多企业没被制裁，用NVIDIA的显卡、美国的开发工具，反而能更快推出产品，这不是“依赖”，而是“效率选择”。他还提到“安卓系统是全球人做的，包括中国人，最后全世界都在用”，人才去美国不是“流失”，而是“参与全球创新”——谷歌创始人是俄罗斯人，却做出了服务全球的安卓，这种“科技无国界”的创新，恰恰是人类进步的动力。更难得的是，他不回避差距：“华为的芯片比国内能买美国技术的公司落后至少一代”“自力更生是被逼的，不是值得炫耀的事”。这种坦诚，比网络上“我们已经遥遥领先”的口号更有力量——承认差距不是自卑，而是为了找到追赶的方向。就像他说的“开放改革让中国富起来，现在更要开放吸收世界文明”，科技发展从来不是“非此即彼”，而是“取人之长补己之短”。“只有考进清北才算成才”“农村孩子没机会接触优质教育”“竞赛拿奖才能当科学家”——网络上的“教育精英论”一直很有市场，有人把教育资源等同于“物理位置”，认为只有在大城市、名校才能学到真知识；有人把人才培养等同于“竞赛夺冠”，觉得搞竞赛就是“走捷径”。任正非的教育观却充满“平民视角”。他提出“教育要从物理集中转向逻辑分散”——现在哈佛、MIT都开放了网络课程，西藏牧区的孩子通过5G，能和北京的学生一起听名校课；瑞金医院的远程诊断模型，既能给牧民看病，也能让基层医生跟着学。这种“网络打破教育壁垒”的思路，反驳了“农村孩子没机会”的论调——教育的本质是“传递知识”，不是“垄断资源”。他还特别提到“因材施教”：不是所有人都要“摸高”搞科研，有的大学生做芯片生产工人，通过专科认证后能精准操作精密设备，这也是人才；有的学生从竞赛冠军转做教练，培养更多年轻人，这也是贡献。这种观点，恰恰纠正了网络上“唯竞赛论”“唯学历论”的误区——人才不是“一个模子刻出来的”，教育也不是“一场只有冠军的比赛”。