文章核心观点 - 中国AI行业领军人物在AGI-Next前沿峰会上，围绕下一代AI范式、Agent发展、大模型技术演进及市场分化等核心议题展开深度讨论，揭示了行业当前的技术重点、市场逻辑与未来挑战[2][4][5] AI技术演进与范式探索 - 月之暗面(Kimi)2025年的技术进化主线是提升“Token Efficiency”以在有限数据下冲击更高智能上限，以及扩展“长上下文”能力以满足Agentic时代的长程任务记忆需求[2] - 单纯的模型参数竞赛已不是C端产品的全部，未来的核心竞争力在于对“语境”(Context)的捕捉，如用户的实时状态、位置、历史偏好等[5] - 下一代AI范式探索中，自主学习面临的最大问题并非技术本身，而是“想象力”的缺失，尚未形成对其实现形态的清晰认知[8] - 有观点认为2025年已出现自主学习信号，部分团队正采用最新用户数据进行实时学习，但模型表现暂时不及OpenAI等头部产品[8] - 对于2027年最有可能实现新范式创新的公司，尽管商业化削弱了其创新基因，但OpenAI的概率依然更大[8] - 强化学习(RL)的潜力尚未充分释放，相关探索仍处于早期阶段，全球范围内都存在类似的发展瓶颈[9] - 下一代AI范式的两个核心方向是AI的自主进化与AI的主动性提升，但后者潜藏着严峻的安全风险[9] - 持续学习、Memory、多模态等方向均有望在2026年诞生新范式[10] - 新范式出现的核心驱动力源于学术界与工业界创新差距的显著缩小，以及大模型发展面临的效率瓶颈[10][11] - 当前工业界与学术界在算力上的差距已从2023-2024年的高达万倍，缩小至2025年底至2026年初的约10倍[10] - 大模型发展面临效率瓶颈，数据规模从2025年初的10TB增长至当前30TB，未来可能扩展到100TB，但规模扩张带来的收益与高昂计算成本不成正比[11] - 未来需明确“智能效率”(Intelligence efficiency)的核心地位，即在更少投入下实现更大的智能增量[11] 市场分化与商业模式 - 中美大模型市场均呈现出明显的分化特征，To C与To B市场的底层逻辑已截然不同[4] - 对于To C市场，大部分用户在大部分时间并不需要极强的智能，ChatGPT等应用更多是“搜索引擎的加强版”，厂商倾向于走“垂直整合”路线，即模型层与应用层紧密耦合、快速迭代[4] - 在To B领域，智能越高代表生产力越高，溢价空间也越大，企业级市场对模型能力的付费意愿呈现极端的头部效应[5] - 市场愿意为顶级模型支付200美元/月的订阅费用，而对次级模型(50美元或20美元/月)兴趣寥寥[5] - 在编程等高频且严肃的生产力场景中，较弱模型产生的错误其隐性成本远超模型差价，因此To B市场正走向分化，强模型和较弱模型的差距将更加明显[5] - 鉴于国内企业软件市场付费意愿较弱的现实，大型科技公司应利用自身庞大的内部场景(如拥有10万员工的大厂)进行验证，而非仅仅依赖于标注商或者外部采购[6] AI Agent的发展与挑战 - AI Agent(智能体)发展走向被视为2026年AI产业的关键变化[13] - Agent的发展可分为四阶段：从目标和规划均由人类定义，过渡到AI自动定义，当前系统仍处于初级阶段，大部分依赖人工设定[13] - 通用Agent的核心能力在于解决长尾问题，其价值在于能解决用户“到处找不到答案”的难题[13] - 对于Agent领域创业者与大模型公司的竞争问题，如果创业者“善于套壳”，在产品化上能做得更好，仍有创业机会；模型公司的优势在于践行模型即产品原则，可通过重训模型从底层解决问题[14] - Agent商业化落地的现实挑战取决于三个核心要素：价值、成本(Cost)与速度，需解决真正有价值的人类事务，且成本不能过高[14] Memory技术与应用前景 - 对于2026年Memory技术能否实现突破性跨越，技术本质上呈线性发展，所谓“突破性”更多是人类的主观感受[10] - 目前Memory技术仅能让AI记住过往信息，却无法像人类一样深度理解运用，可能还需一年左右发展，当算法与基础设施实现更好融合，或许能达到“临界点”[10] - 自主学习的落地场景中，持续理解用户需求、实现个性化交互，更有可能成为其首个突破口[9] - 自动化AI研究员的实现或许无需依赖自主学习，短期内即可替代人工完成模型训练工作[9]