凯明格资讯网MiMo 基座大模型，小米最有远见的一次投入
“如果今天小米不投入基座模型，基座未来可能需要为失去核心入口支付更高的大模代价。”
作者丨赵翔国
编辑丨马广宇
人工智能大模型正经历从“单一业务功能”向“企业核心基础设施”的米最范式转移。
在传统软硬件公司架构中，有远AI 往往仅作为影像处理、次投语音识别、基座推荐算法或交互界面的大模一项附加功能存在，组织形态多按产品线划分。米最然而，有远随着大模型技术的次投突破，AI 已深入产品定义、基座用户交互及服务分发的大模底层逻辑。过去以产品为中心的米最协作模式，正被迫重构为以模型能力为核心的有远协同网络。
这一趋势在全球科技巨头中已现端倪：Google 将 DeepMind 与 Google Brain 整合以强化底层技术；Meta 提升 AI 团队优先级并聚焦智能体（Agent）方向；国内方面，次投腾讯将 AI 业务统一纳入 CSIG 体系，字节跳动则拆分出 Seed 和 Flow 部门分别攻坚模型与应用。
这些调整揭示了一个共同真相：AI 不再是一个独立的部门职能，而是必须贯穿公司全业务链条的基础能力。
近期，小米集团对小爱同学及 AI 相关业务进行了关键的组织架构调整。这款拥有近十年历史的产品，正从相对独立的团队运作，转向由 MiMo 基座大模型团队、云端工程团队和 端侧 OS 团队三方共同支撑的新格局。
据国内媒体报道，此次调整后，小爱同学背后的技术体系被拆解为三大支柱：
1. 底层模型能力：由罗福莉领导的 MiMo 基座大模型团队负责；
2. 云端工程化：由栾剑负责，构建 MiMo 在小爱同学上的外部工程化系统及云端能力；
3. 端侧能力下沉：原小爱产品团队承担的端侧能力，下放至手机等子业务的 OS 团队。
伴随此次调整，原小爱团队负责人王刚据称已调任其他岗位。
栾剑作为小米 AI 体系的关键人物，其角色转变尤为引人关注。2023 年 4 月，小米正式组建大模型团队，任命栾剑为技术委员会 AI 实验室大模型团队负责人，直接向技术委员会副主席、AI 实验室主任王斌汇报。在此之前，拥有微软中国工程院及微软小冰语音团队背景的栾剑，主要负责小米 AI 实验室的语音生成团队。
2025 年底，随着罗福莉加入小米接手大模型业务，栾剑转向 Agentic AI（智能体 AI）算法方向，重点攻克大模型的自主成长与任务执行能力。
未来，栾剑的核心使命是将基座大模型的能力转化为产品端可稳定调用的接口。一内一外，小米的 AI 战略版图逐渐清晰。
尽管小米官方未对此轮架构调整置评，但知情人士透露，小米 AI 团队正在持续扩容，业务梳理也在加速推进，包括手机 miclaw 与小爱同学的合体等举措，均旨在加速 AI Agent 的布局进程。
01 MiMo 优先级再提升：从“可选”到“必选”
在 MiMo 出现之前，小米内部的 AI 能力呈现分散状态：AI 实验室、小爱团队、手机 OS 团队、汽车业务及 IoT 业务，均在各自场景中积累了可观的技术成果。
MiMo 问世后，并未立即成为所有业务的唯一选择。据知情人士向雷峰网透露，在手机、汽车、IoT 及小爱等具体功能开发中，各团队仍可根据效果、成本及上线节奏灵活选择模型。
然而，对小米而言，MiMo 绝不能仅是一个“可选模型”。作为集团长期的核心战略，MiMo 必须全面渗透至手机、汽车、家居、可穿戴设备及机器人等核心场景，成为各条业务线均可调用的底层通用能力。
小米的业务版图横跨多个终端与操作系统。若各业务线各自为战构建 AI 能力，最终将导致“车上一个助手、手机一个助手、家中设备另一套逻辑”的体验割裂局面，所谓“人车家全生态”将无从谈起。
此次组织调整的核心目的，正是解决这一痛点。通过让不同终端基于 MiMo 建立统一的理解基础，再由手机、汽车、IoT 等业务系统根据具体场景进行调度，实现底层能力的标准化与上层应用的差异化。
小米独特的组织文化为 MiMo 的跨业务落地提供了有利条件。内部浓厚的互联网风格促进了部门间的高频沟通，使得小米在面对共同目标时能迅速集结资源。小米最擅长的，正是在方向明确后，通过产品定义、供应链管理、渠道优势及执行效率实现“后发先至”。
这种闭环对 MiMo 至关重要。基座模型要成为真正的底层能力，不能仅靠模型团队闭门迭代；业务团队必须将场景数据、用户反馈及真实调用链路接入模型体系，才能驱动模型的持续优化。
当然，这种深度绑定也带来了巨大压力。MiMo 必须证明其能同时满足手机、汽车和 IoT 对稳定性、响应速度、成本控制及安全性的严苛要求；业务团队也必须接受更深层次的协同成本。
对小米而言，这是组织层面的额外投入，却是自研基座模型必须支付的“门票”。只有当这一闭环真正形成，小米继续投入基座模型才具备战略意义。否则，MiMo 将沦为投入巨大却与业务若即若离的技术孤岛。
02 守住生态入口：AI 时代的战略防御
在当前环境下，小米坚持投入巨资研发基座模型，看似成本高昂且回报不确定。但若将其置于未来 AI Agent 对入口、服务及利益分配重构的宏观视角下审视，这或许是小米在 AI 时代最具战略远见的一次布局。
手机行业内部长期存在一种共识：手机厂商无需自研基座模型。更务实的路径是深耕端侧能力、系统功能及具体场景，接入外部成熟模型，借助硬件生态完成产品落地。
这一判断基于现实考量：基础大模型的训练、推理、人才储备及算力消耗是长期的巨额成本；手机厂商本质上是硬件公司，其现金流和利润结构难以支撑与互联网巨头同等强度的资金消耗战。
然而，过去十余年，手机厂商的利润结构并非仅依赖硬件销售。预装软件、应用商店、浏览器入口、广告、搜索、游戏分发及金融导流等互联网服务，构成了重要的利润支柱。
AI Agent 的出现，正在从根本上冲击这一商业模式。它将改变用户获取服务的路径，进而重塑价值分配规则。
在过去，用户购物、打车、订票等行为需打开特定应用、浏览器或应用商店。手机厂商正是通过掌控入口、分发、推荐及广告环节参与价值分配。未来，随着用户越来越多地直接向 Agent 下达指令，传统的入口链路将被大幅压缩。
用户无需再手动搜索软件、浏览网页或点击信息流广告。Agent 将直接理解用户意图，调用相应服务，完成任务并将结果反馈给用户。
知情人士向雷峰网指出，未来必将出现“Agent to Agent”的协作模式。不同公司的模型将相互对接，交换意图，传递结果，以完成跨平台任务。
例如，小米的 Agent 可解析用户需求，并将部分服务请求委托给腾讯、阿里、美团、携程、抖音等平台的 Agent 处理。
但博弈随之而来：腾讯不会允许 MiMo 直接调用微信的核心接口，小米也不会允许外部 Agent 直接控制其硬件设备。
模型间的协作，本质上是公司间的利益博弈。谁掌握用户入口，谁掌控关键数据，谁拥有服务履约能力，谁就拥有更高的话语权。
在此背景下，缺乏自有 Agent 的硬件厂商，将沦为他人智能入口下的硬件承载方。外部模型将决定向用户展示何种服务、调用哪家平台、如何排序及收费。
对小米而言，若模型服务方成为用户与设备间的新中介，小米多年构建的“人车家全生态”可能在智能层面临被重新分配的风险。
因此，小米亟需一个能代表自身生态利益的智能入口。即便 MiMo 并非参数最大或榜单最高的模型，只要它能在小米生态内承担 Agent 角色，就能帮助小米保住未来服务分发中的关键席位。
早年小米与华米的合作案例提供了前车之鉴。华米曾为小米手环、手表等穿戴设备提供重要支撑，但双方围绕用户健康数据归属曾产生长期博弈。
同样的问题，将在未来的 AI、云、IoT 及汽车场景中高频重现。用户数据归属将成为新的利益分配焦点，数据主权与服务入口的争夺将比过去更为复杂。
短期来看，MiMo 将消耗大量资金，且未必能立即带来显著收入。但长期来看，如果 AI Agent 确实成为下一代核心入口，小米今日若不布局基座模型，未来必将为失去入口控制权付出更高的代价。
（本文作者长期关注消费电子和新能源产业的人与事，欢迎添加微信 Luxbanee 沟通交流。）
