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中国大模型分化成趋势?智能体如何突破?唐杰、姚顺雨、杨植麟等 AI 顶流齐聚探讨

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2026 年 1 月 11 日
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【文章来源:天天财富】

  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。

(文章来源:澎湃新闻)

(原标题:中国大模型分化成趋势?智能体如何突破?姚顺雨、杨植麟等 AI 顶流齐聚探讨)

(责任编辑:6)

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