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与未来发展方向 [1] 大模型市场分化与商业模式 - 中美大模型市场均呈现明显分化，To C与To B市场的底层逻辑截然不同 [2] - 在To C市场，大部分用户大部分时间不需要极强的智能，应用更像是“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 [2] - 在To B市场，智能越高代表生产力越高，溢价空间越大，企业付费意愿呈现极端头部效应，市场愿为顶级模型支付200美元/月订阅费，对50美元或20美元/月的次级模型兴趣寥寥 [3] - 在编程等严肃生产力场景中，较弱模型产生的错误带来的隐性成本远超模型差价，因此To B市场正走向分化，强模型与较弱模型的差距将更加明显 [3] 大模型技术演进重点 - 月之暗面（Kimi）2025年的两个技术进化主线是提升“Token Efficiency”（在有限数据下冲击更高智能上限）和扩展“长上下文”能力（满足Agentic时代的长程任务记忆需求） [1] - 未来To C产品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，而不仅是推理能力 [3] - 鉴于国内企业软件市场付费意愿较弱，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）进行模型验证，而非仅依赖外部标注商 [4] - 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 [7] - 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，这种对效率的追求将倒逼新范式诞生 [7] 下一代AI范式探讨 - 部分团队在2025年已尝试采用最新用户数据进行实时学习，但因其缺乏预训练能力，模型表现暂时不及OpenAI等头部产品 [4] - 自主学习发展面临的最大问题并非技术本身，而是“想象力”的缺失，行业尚未对自主学习实现时应呈现的具体任务与效果形成清晰认知 [4] - OpenAI依然是全球范围内最有可能在2027年实现新范式创新的企业，尽管其商业化因素已在一定程度上削弱了创新基因 [5] - 下一代AI范式的两个核心方向是：AI的自主进化（需解决上下文拉长导致AI“变笨”的问题）和AI的主动性提升（实现自主思考与行动，但伴随严峻安全风险） [5] - 持续理解用户需求、实现个性化交互，更有可能成为自主学习的首个突破口，而自动化AI研究员的实现或许无需依赖自主学习 [6] - 学术界与工业界的创新差距显著缩小，从2023-2024年算力差距高达万倍，到2025年底至2026年初差距缩小至约10倍，学术界已具备突破潜力 [7] AI Agent（智能体）发展 - AI Agent发展被视为2026年AI产业的关键变化 [8] - Agent发展分为四阶段：从目标和规划均由人类定义，过渡到AI自动定义，当前系统仍处于依赖人工设定的初级阶段 [8] - 未来将出现原生系统，即大模型能够观察人类工作，自主利用数据，内生地定义目标与规划路径 [8] - 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 [8] - 创业者若“善于套壳”，在产品化上能做得比模型公司更好，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 [9] - Agent商业化落地的核心要素是价值、成本与速度，需解决真正有价值的人类事务，且成本不能过高 [9] Memory（记忆）技术展望 - Memory技术目前仅能让AI记住过往信息，但无法像人类一样深度理解运用 [6] - Memory技术可能还需一年左右发展，当算法与基础设施实现更好融合时，或许能达到让人类感受到类似人与人之间记忆理解能力的“临界点” [6]