文章核心观点 - 2026年AGI Next前沿峰会标志着AI行业从概念炒作回归技术本质，进入比拼核心技术与真实能力的深水区 [1][13] - 行业共识认为未来AI发展将呈现分化格局，模型与应用分层，并聚焦于让AI具备自主学习、决策与执行的下一代范式 [7][9] - 中国AI团队需正视与全球领先水平的差距，发挥应用场景优势，并可能通过分布式智能等差异化路径实现跨越发展 [5][12][17] 从技术路径到行业判断 学界泰斗的清醒认知 - 张钹院士指出当前大模型存在指称、因果等五大根本缺失，强调AGI需具备多模态理解、在线学习、可验证推理等五项可执行、可检验的关键能力 [2] - 杨强教授以“咖啡精神”隐喻，强调AGI研发需要长期专注投入，是一场长期战役而非短平快的投机 [2] 企业掌舵者的技术洞察 - 智谱AI唐杰判断，DeepSeek出现后Chat范式竞争基本结束，下一步是“走向做事”，未来核心是让模型具备自主Scaling能力，实现从“记忆知识”到“举一反三”的跨越 [3] - 月之暗面杨植麟认为，Scaling Law本质是把能源转化为智能以高效逼近智能上限，优秀的模型承载价值观与品味，需技术、数据与审美共进 [3] - 阿里林俊旸聚焦具身智能，提出打造“全能智能体”，并审慎判断未来3-5年内中国团队做到全球领先的概率约为20% [5] - 腾讯姚顺雨指出AI行业正经历分化，垂直整合与模型应用分层两种模式并行，模型公司未必适合做应用 [7] 揭秘AI行业真实生态 模型分化与未来格局 - 圆桌对话共识认为，未来不会只有“大一统”超级模型，将形成“顶尖模型服务核心需求，轻量化模型覆盖大众场景”的分层格局 [9] 下一代技术范式 - 尽管表述不同，嘉宾核心方向高度一致，均指向让AI摆脱对人类数据的过度依赖，具备自主学习、自主决策、自主执行的能力 [9] Agent商业落地 - 嘉宾达成务实共识，认为当前Agent处于“理想很丰满，现实很骨感”阶段，大规模落地面临场景适配、效果验证等难题，短期内更可能在编程、科研辅助等可验证性强的专业领域率先突破 [12] 中美AI竞争格局 - 观点认为中美各有优势：美国在基础研究和生态构建上领先，中国则在应用落地和场景创新上更快 [12] - 中美AI差距本质是“基础研究”与“应用创新”的路径差异 [12] 这场峰会告诉我们什么？ 行业阶段转变 - 峰会聚焦“因果推理”、“自主学习”等底层问题，几乎无人提及参数规模，标志着AI行业告别野蛮生长上半场，进入比拼核心技术、真实能力的深水区 [13] 企业战略定位 - 并非所有公司都要做顶尖大模型，大企业可聚焦基础研究打造核心技术壁垒，中小企业应深耕垂直场景，在细分领域做到极致 [14] - 中小企业可重点布局分布式AI的边缘节点应用，打造轻量化、低成本的智能解决方案，避免与巨头正面竞争 [14] 技术渗透与影响 - AI正从实验室走进寻常百姓家，To B效率革命已发生，未来几年To C场景改变将加速，AI可能成为处理文档、规划旅行、辅助学习等的“全能助手” [16] - 分布式智能发展将使AI功能更温和深入地嵌入日常设备，通过节点协同提供无感服务 [16] 中国AI发展路径 - 中国AI突围路径不在于复刻国外“超级模型”，而在于发挥全球最大的用户群体和最丰富的应用场景优势 [17] - 可通过分布式架构的协同效应，利用海量边缘节点收集真实场景数据反哺核心模型迭代，形成“场景-数据-技术”的正向循环 [17]