本文来自微信公众号： 科技四少 ，作者：给编辑团队加油，编辑：尼克
2026年1月10日，由清华大学基础模型北京市重点实验室与智谱AI联合发起的AGI-Next前沿峰会，罕见地将中国大模型领域的几位核心技术掌舵人汇聚一堂。这场闭门会议的气氛坦诚而尖锐，几乎未设任何商业客套，直指行业核心。与会者传递出一个清晰且强烈的信号：单纯依靠参数与算力堆砌的“清谈式”AI时代已经结束，2026年将是AI从“会说话”（Chat）转向“会干活”（Agent）的根本性范式跃迁之年。
当智谱AI的唐杰、月之暗面的杨植麟、阿里云通义千问的林俊旸以及新近加盟腾讯的姚顺雨等行业领袖同台思辨，他们不再沉湎于对标与追赶，而是开始冷静剖析技术瓶颈、产业分化与未来路径。这场峰会不仅是一次技术观点的碰撞，更像是一份中国AI产业在走向通用人工智能征途中的“期中诊断报告”，揭示了共识、分歧以及前路漫漫的挑战。
作为“Scaling Law信徒”，杨植麟并未否定规模化的重要性，但他赋予了其全新的哲学内涵。他将Scaling Law的本质定义为“能源向智能转化”的效率函数，强调在算力与数据有限的现实下，核心命题是提升单位投入的智能产出效率。这意味着，单纯的参数竞赛已经过时，下一代模型的竞争焦点将转向架构创新、数据质量与计算效率的协同优化。
更具前瞻性的是，杨植麟将模型的“品位”与“世界观”提升至战略高度。他认为，智能并非可等价交换的商品，未来的AI模型不应趋同，而应具备独特的价值取向与审美判断。为此，月之暗面发布的K系列模型将持续迭代至K100版本，其核心目标是培育具备独特世界观的智能体，使其成为“探索未知世界的钥匙”，而非简单的工具。技术上，Kimi通过自研优化器和线性注意力架构，在Token效率与长上下文这两个支撑Agent能力的核心维度上寻求突破，旨在构建技术能力与人文素养深度融合的AGI。
杨植麟的观点预示着，未来AI的竞争将从“算力军备竞赛”转向一场关于“世界观”的较量。能够构建出具备独特“品位”和价值观、更好契合人类社会伦理与需求的模型公司，将在AGI时代占据领先地位。同时，AGI的价值将被重新定义为突破人类文明上限、加速认知进化的关键工具，而非仅仅解决已知问题。
林俊旸：聚焦长尾价值与具身智能，务实走向“通用智能体”
林俊旸的发言为这场技术盛宴注入了一剂“清醒剂”，他明确指出，通用人工智能（AGI）的核心价值不在于服务已被专用AI覆盖的标准化场景，而在于解决用户“全域检索仍无法获取答案”的长尾需求。这是通用智能与专用智能的本质区别，也是其规模化变现的关键。同时，他坦诚地给出了一个量化判断：未来3-5年，中国公司成为全球最领先的概率“20%已经很乐观”，其背后是中美在算力投入与前沿探索上的客观差距。
面对现实，林俊旸强调“穷则生变”，算力限制倒逼国内企业走出了“算法与基础设施联合优化”的特色道路。通义千问坚持开源开放与多模态两大战略，旨在通过产学研协同构建多样化技术生态。他将阿里的技术路径从“通用模型”明确转向“通用智能体”，并规划了“任务拆解-工具调用-结果验证”的三步走落地策略。其终极畅想颇具前瞻性：未来的Agent不应局限于屏幕内的虚拟操作，而应走向物理世界，指挥机器人完成科学实验，真正实现“具身智能”的突破。
林俊旸的判断揭示了中国AI产业一条务实且充满挑战的路径。未来，解决真实世界中的长尾问题将成为AGI价值的核心体现。技术上，攻克多模态时空一致性将是智能体从虚拟走向现实的基础。产业上，开源生态与软硬件协同优化将是中国AI在资源受限下实现突破的关键策略。而“具身智能”将成为AGI的下一个重要战场。
姚顺雨：产业模式分化，自主学习的想象力瓶颈
作为履新腾讯后的首次公开亮相，前OpenAI研究员姚顺雨带来了横跨中美的独特视角。他明确判断，AI产业正呈现“垂直整合”与“模型应用分层”两大分化趋势。在ToC市场，模型与产品需要强耦合以优化用户体验，垂直整合是成立的；而在ToB市场，企业追求最强模型带来的生产力提升，愿意为智能支付溢价，因此“模型公司直接做应用未必具备优势”，专业分工与协同合作将成为主流。
姚顺雨认为，2026年将是企业级Agent规模化落地的关键窗口期，未来甚至会出现无需人工预设任务、可自主观察并定义目标的“原生智能体系统”。对于备受关注的“自主学习”范式，他认为这在硅谷已是共识，但其本质是关于数据和任务的定义，而非单一方法论。他指出，当前自主学习发展的最大瓶颈是“想象力”的缺失——我们尚未清晰构想出其最终实现的具体形态与应用效果。尽管如此，他依然认为OpenAI最有可能在下一轮范式创新中继续引领。
姚顺雨的分析预示着AI产业格局将进一步细化。ToB和ToC市场将遵循截然不同的发展逻辑，催生出不同的商业模式。模型公司、应用开发商、系统集成商之间的专业分工将更加明确。同时，“自主学习”将成为下一代AI的核心议题，但其突破口可能不在于算法本身，而在于能否找到并定义出能够充分释放其潜力的杀手级应用场景。
唐杰：终结参数竞赛，拥抱“智能效率”新范式
唐杰的发言充满了变革的决心。他果断宣称，随着DeepSeek等高效模型的出现，对“Chat”这一范式的探索已经基本结束。后DeepSeek时代，智谱选择“bet on”Coding和Reasoning。这一战略转向的背后，是他对当前发展模式的深刻反思：疯狂的Scaling和RL，其边际收益正在递减。
为此，唐杰提出了一个衡量模型投资回报率的新范式——“智能效率”，即用更少的投入获得更大的智能提升。他认为，正是对效率的极致追求，将倒逼新范式的诞生。他预测，2026年范式变革一定会发生，其驱动力源于两大趋势：一是学术界与工业界的算力差距正在缩小，学术界的创新基因得以释放；二是行业在效率瓶颈下，必然会寻求突破，而非无尽地重训基座模型。
唐杰的观点标志着AI行业发展理念的成熟。未来，衡量模型优劣的标准将不再是单一的参数规模或榜单分数，而是其“智能效率”。架构创新、持续学习、记忆机制、多模态感统等方向，都可能成为催生新范式的土壤。整个行业将从“堆资源”的粗放式增长，转向更加注重投入产出比的精细化发展阶段。
作为学界泰斗，91岁高龄的张钹院士从基础理论层面为狂热的AGI讨论提供了冷静的框架。他一针见血地指出当前大模型存在的五大根本缺失：指称缺失、因果缺失、常识缺失、可解释性缺失和鲁棒性缺失。他呼吁，AGI需要一个“可执行、可检验”的科学定义，并提出应具备多模态理解、在线学习、可验证推理等五项可量化的核心能力，为研发与评估提供明确标尺。他倡导融合符号主义与连接主义的“神经-符号”混合架构，以弥补当前模型的短板。
迁移学习权威专家杨强教授则聚焦于AGI的学习机制。他强调，终身学习与迁移学习是通用智能的关键技术支撑，旨在让AI具备知识动态更新与跨领域复用的能力。此外，他提出元学习（“学会学习”）是AGI的核心能力之一，能让智能体快速适应新任务。他还倡导通过多智能体协同来解决单一智能体无法应对的复杂问题。
两位学者的观点为产业界指明了更深层次的研发方向。未来，AGI的突破将不仅仅依赖于工程层面的优化，更需要在基础理论和学习机制上取得进展。构建可解释、可信赖、具备常识和因果推理能力的AI系统，将是通往真正通用智能的必经之路。多智能体协同系统也将成为解决现实世界复杂任务的重要组织形式。
寻找中国AI的航向
AGI-Next峰会的核心价值，在于它毫不避讳地揭示了中国AI产业的真实处境：既有对未来的共同期盼，也有对路径选择的激烈分歧。范式跃迁的共识已经形成——2026年，具备自主行动能力的智能体将成为衡量AI水平的核心标准，参数竞赛的时代宣告终结。然而，在如何抵达这一未来上，各方路径迥异。
从月之暗面的“品位”哲学，到阿里云的“具身”实践；从腾讯的“分层”判断，到智谱的“效率”赌注，我们看到中国AI企业正在告别单一的模仿和追随，开始基于自身的资源禀赋和战略判断，探索多元化的发展道路。这种分化是行业走向成熟的标志，它意味着市场将拥有更丰富的选择，技术生态也将更具韧性。
然而，我们同样不能忽视峰会上弥漫的清醒与审慎。林俊旸“20%概率”的坦言，以及多位嘉宾对算力鸿沟的共识，都提醒我们前路依然充满挑战。但正如与会者所言，“穷则生变”，资源的限制或许正是催生创新的最佳土壤。无论是“算法与基础设施联合优化”的特色打法，还是学术界创新活力的逐步回归，都为中国AI的未来保留了破局的火种。
最终，AGI的终极命题或许正如张钹院士所警示的那样，不仅关乎技术，更关乎责任。当AI从“清谈”走向“实干”，它所带来的影响将是深远而真实的。如何为这股强大的力量设定可检验的目标、可控的边界以及符合人类共同利益的价值观，将是所有从业者必须共同面对的课题。这场峰会，正是这一集体反思的开始。