来源：
澎湃新闻
智谱、月之暗面、腾讯、阿里...... 这些耳熟能详的科技圈大厂、独角兽，聚在一起都聊了些什么？
1 月 10 日，在清华大学基础模型北京市重点实验室主办的 AGI-Next 前沿峰会上，AI 圈 「顶流」 们：清华大学教授、智谱创始人唐杰、月之暗面 （Kimi） 创始人&CEO 杨植麟、阿里通义千问技术负责人林俊旸、腾讯 「CEO/总裁办公室」 首席 AI 科学家姚顺雨等罕见同台亮相，等围绕中国 AI 的全球竞争力等话题，展开一场深度对话。
据了解，这可谓是近年来 AI 圈的 「顶流天团」，既有上市独角兽，也有头部大厂等，场面火爆，现场不少观众全程站立听讲。
「差异化」 成趋势
「在中国大家还是更喜欢做更安全的事情，而我们更需要做的是创新，我们要关注的不只是刷榜，更要注重做一些正确的事。」 姚顺雨犀利表示。
当被问及如何看待模型分化问题时，姚顺雨谈到了两点感受：一个感受是 To C 和 To B 发生了明显的分化。对于 To C（消费者端） 来说，大部分人大多时候不需要用到这么强的智能，也感受不到 ChatGPT 等模型的明显能力提升。
相反，对于 To B（企业端） 来说。智能越高，基本上代表生产力越高，大部分时候很多人就愿意用最强的模型。另一个感受是，模型层和应用层需要的能力还是挺不一样的，尤其是对于 To B 或者生产力这样的场景来说，可能更大的预训练还是一个非常关键的事情。
「即使今天的模型不再变好，所有的模型训练全部停止了，但是我们把这些模型部署到世界上各种各样的公司，已经能带来今天 10 倍或者 100 倍的收益。」 姚顺雨坦言。
林俊旸补充，分化是自然的选择，「我更愿意相信 AGI，做 AGI 该做的事情，顺其自然，这是我们该做的事情」。
今年最重要的 AI 趋势是什么？现场达成一致——智能体 （Agent）。
大家一致的观点是，今年智能体将实现重大跨越，从当前可完成人类 1-2 天工作量，升级为能自主承接 1-2 周任务流的自动化工具。
姚顺雨表示，智能体在 To B 方向的发展呈一条不断上升的曲线，且看起来没有变慢的趋势，「只要预训练不断地变大，后训练不断地把这些真实世界的任务给做好，会越来越聪明，它就会带来越来越大的价值。」
林俊旸则认为，未来智能体需实现 「模型即产品」 的一体化发展，突破环境交互局限，「当前 AI 多在虚拟环境作业，未来需与具身智能结合，指挥机器人完成真实实验，加速制药、科研等领域效率。」
对于市场机会，林俊旸认为长尾问题是核心，创业者与模型公司各有优势，关键在于能否能解决用户最迫切的需求。
加拿大皇家学院院士、香港科技大学荣休教授杨强将智能体发展划分为四阶段，当前仍处于 「人为定义目标与规划」 的初级阶段，未来有望进化为 「大模型内生自主目标与规划」 的高级系统。
中国 AI 或跻身全球领先
在探讨中国 AI 团队的全球前景时，姚顺雨坦言，中国团队跻身全球领先的概率较高，制造业、电动车等领域的案例已证明，中国在技术复现与局部优化上具备优势，核心需突破三大关键：一是光刻机等算力相关技术瓶颈，二是 To B 市场成熟度与国际化布局，三是冒险精神与前沿探索文化的培育。
林俊旸给出 20% 的保守概率预测，他认为美国在算力投入与研究积淀上仍有优势，但中国正加速追赶：「00 后团队的冒险精神、营商环境改善以及穷则生变的创新动力，正在缩小差距。」
关于 AI 行业下一个核心范式——「自主学习」 成为全场共识。姚顺雨表示，自主学习并非单一方法论，而是贯穿个性化交互、Coding 环境适配、科学探索等多场景的渐变过程，其中 ChatGPT 的个性化优化、Claude 自主完成 95% 自身代码迭代，都是自主学习的案例。
林俊旸则提到 AI 安全的重要性：新范式需解决两大关键问题：一是 AI 主动性与安全管控的平衡，不能让 AI 做不该做的事；二是长上下文处理能力的突破，避免交互越多越笨拙。
不过，谈到未来创新的可能性，姚顺雨认为，OpenAI 仍是新范式诞生的最大可能者，「尽管创新基因受商业化影响，但基础优势仍然存在。」
「中国未来的机会，在于让一群特别聪明的人做特别冒险的事，包括 90 后、00 后等。」 唐杰表示，希望大家都能创造更好的环境，让这群优秀的年轻人能够为国家和世界带来更好的创新。
（澎湃新闻）
文章转载自东方财富
