会议背景与核心观点 - 2025年1月10日，一场由中国大模型领域顶尖人物参与的对话在北京举行，核心议题是寻找中国AGI的突围路径[1][16] - 与会者平均年龄不到35岁，代表了中国AGI赛道的主要力量，包括智谱AI（唐杰）、腾讯（姚顺雨）、阿里巴巴（林俊旸）、月之暗面（杨植麟）等公司[1][2][15][16] - 会议核心共识是，“Chat（对话）范式”的竞争已结束，大模型的未来将向解决问题与自主学习的“深水区”演进[3][17] 下一代AGI范式：自主学习 - 阿里巴巴林俊旸认为，2026年最关键的赌注在于AI的主动性，未来范式应是环境直接Prompt模型，让AI自主思考决策，而非被动响应指令[3][17] - 腾讯姚顺雨同样认为AGI接下来最重要的点是自主学习，这是一个由数据和任务驱动的渐变过程[4][18] - 姚顺雨举例，目前Claude 95%的代码已由Claude自己编写，ChatGPT利用用户数据更新风格也是自主学习的早期信号[4][18] - 林俊旸指出主动学习范式存在风险，需为AI注入正确方向指引，类似培养小孩[3][17] - 姚顺雨认为，尽管OpenAI内部创新受损，但其仍是全球最可能引领下一代范式创新的公司[4][18] Scaling Law（规模法则）的演进与效率 - 智谱AI唐杰指出Scaling Law面临效率困境，从2025年初的10T数据到现在的30T甚至未来100T，单纯增加数据量的收益正在递减[5][19] - 唐杰提出新衡量标准“智能效率”，即用更少算力、更小规模获得同等或更高智能提升，并预判在持续学习、记忆及多模态领域会发生效率范式变革[5][19] - 月之暗面杨植麟认为Scaling Law远未到终点，但内涵已变，Scaling意味着在架构、优化器、数据层面做技术改进，以让模型拥有更好的“品味”，形成护城河[6][20] - 杨植麟指出，Token效率与长文本将是决定AI智力水平的核心因素[6][20] - 阿里巴巴林俊旸提出“测试时扩展”思路，认为o1系列证明可在推理时投入更多计算资源让模型变强，而非仅在训练阶段死磕数据量[6][20] 模型分化趋势 - 模型分化指大模型不再追求样样精通的通用工具，而是根据场景、产品形态和技术特性裂变成不同方向[7][21] - 腾讯姚顺雨认为，模型分化首先发生在商业逻辑上：在B端，智能直接等同于收益，美国用户愿为强模型支付数倍溢价，因其能将任务正确率从60%提升到90%[8][22] - 在C端，分化不在于模型变大，而在于上下文厚度，产品应通过垂直整合让模型感知用户实时环境，走“模型与产品强耦合”路线[8][22] - 阿里巴巴林俊旸认为，公司基因对生态位影响不大，To B和To C本质都是服务人类，他以Anthropic为例，指出其成功源于发现B端客户巨大的Token消耗场景[8][22] - 杨强院士提出，大模型进入稳态后，学术界应研究智能上限和幻觉的平衡，即投入资源与降低错误率之间的风险收益平衡，并建议借鉴人类睡眠机制清理学习噪音[9][23] AI Agent的发展前景与挑战 - 2026年市场对Agent价值爆发充满信心，但对其能否自动化1-2周工作存在不同看法[11][25] - 腾讯姚顺雨认为，To B的Agent正处在上升曲线，但在To C场景，DAU和模型智能常不相关甚至相反，瓶颈在于环境部署和用户教育[11][25] - 阿里巴巴林俊旸认为，通用Agent的魅力在于解决长尾问题，其未来应不止于电脑，需与真实物理世界交互，未来三到五年可能与具身智能结合[11][25] - 杨强院士将Agent发展分为四阶段，认为当前处于最初级阶段（人定义目标与规划），未来大模型将能利用人的过程数据，自行定义目标与规划[12][26] - 智谱AI唐杰认为Agent未来取决于三方面：真正帮助人的价值、成本、以及应用开发速度，行业目前更多在拼速度和时间[12][26] 中美AI竞争与中国的机会 - 智谱AI唐杰对中美差距持保守态度，认为中国模型在快速迭代，但差距可能未缩小，因美国有大量未开源闭源模型[12][26] - 腾讯姚顺雨认为，中国要成为引领者关键在算力突破、发展更成熟的To B市场、以及参与国际商业竞争[13][27] - 姚顺雨指出，美国在To B模型和应用上领先，因其支付意愿更强、文化更鼓励冒险和创新精神[13][27] - 姚顺雨强调，中国需解决能否引领新范式的问题，并走出“榜单的束缚”[13][27] - 阿里巴巴林俊旸同样强调了冒险和创新的重要性[14][28] - 唐杰指出中国市场的赶超机会在于：一群敢冒险的聪明人、更好的营商环境（包括政策）、以及个人的坚持精神[14][28]