文章核心观点 - 多位中国AI行业领军人物在AGI-NEXT会议上探讨了行业发展趋势，核心观点认为Chat聊天范式竞争已结束，下一阶段竞争焦点转向Action（执行任务）和Agent（智能体）[6] - 行业将出现明显分化，包括To C与To B市场的分化，以及垂直整合与模型应用分层路径的分化[12] - 对下一代技术范式（如自主学习）持乐观态度，并认为2025-2026年可能出现关键信号[21][23][28] - 智能体（Agent）在2026年有望创造显著经济价值，能够处理更长时间跨度的任务[32] - 中国AI公司在未来3-5年有成为全球领先者的机会，但需克服算力、市场环境和文化等挑战[39][40][41][45][46] 行业分化趋势 - To C与To B市场分化明显：To C产品（如ChatGPT）对大部分用户而言是搜索引擎的加强版，用户感受变化不大；而To B市场对智能水平高度敏感，智能越高代表生产力越高，用户愿意为最强模型支付溢价（例如200美元/月 vs 50或20美元/月的次优模型）[13][14] - To B市场呈现“赢家通吃”趋势：最强的模型与稍弱模型之间的分化会越来越明显，因为用户无法预知次优模型在哪些任务上会出错，需要额外精力监控[15] - 技术路径出现分化：垂直整合路线（模型与产品强耦合）在To C领域（如ChatGPT、豆包）依然成立；但在To B领域，趋势似乎是模型层与应用层分离，强大的模型被不同的应用用于各种生产力环节[15] 下一代技术范式展望 - 自主学习是热门方向但定义多样：硅谷已形成共识，但具体指代的任务场景各异，例如聊天个性化、代码环境适应、探索新科学领域等[21] - 自主学习已在发生：例如ChatGPT利用用户数据优化聊天风格，Claude Code项目95%的代码由Claude自身编写以帮助其变得更好[22] - 范式突破可能发生在2025-2026年：例如Cursor等公司已开始每几小时用最新用户数据训练模型，被视为早期信号[23] - 学术界与工业界将协同创新：随着学校算力资源增加（尽管与工业界仍有10倍差距），学术界具备创新基因，将研究工业界未及解决的问题，如智能上界、资源分配、幻觉与资源的平衡（类似经济学中的风险收益平衡）等[18][19][28] - 效率瓶颈驱动创新：大模型投入巨大但效率不高，继续Scaling的收益递减。未来需要定义“智能效率”，即用更少投入获得同等智能增量，这将成为范式创新的驱动力[29][30] 智能体（Agent）发展战略 - To B Agent价值明确且处于上升曲线：其价值与模型智能水平直接正相关，模型越智能，解决任务越多，带来的收益越大[32][33] - 当前瓶颈在于部署与教育：即使模型停止进步，将现有模型更好部署到各公司也能带来10倍或100倍的收益，对GDP产生5%-10%的影响（目前影响不足1%）。同时，教育用户使用工具至关重要[34] - Agent进化方向是更长的任务时长与主动性：期待2026年Agent能处理人类1-2周工作量的任务流。更高级的Agent应具备自主进化和主动思考能力，但这引发了安全问题[25][32][35] - 通用Agent的机会存在于长尾需求：解决广泛、分散的长尾问题是AI的魅力所在，也是挑战。模型公司凭借算力和数据可能快速解决部分问题，但套壳应用若做得更好也有机会[36][37] - Agent发展有四个阶段：从目标与规划皆由人定义，最终发展到目标与规划皆由大模型内生定义[37] 中国AI公司的机遇与挑战 - 成为全球领先者的概率与条件：有嘉宾认为概率很高，也有嘉宾给出20%的乐观估计[39][47]。关键条件包括：突破算力瓶颈（如光刻机）、发展更成熟的To B市场或参与国际竞争、以及培养更多具有冒险精神和前沿探索意愿的人才[40][41][46] - 中美研究文化差异：中国团队更倾向于做已被证明可行的、确定性高的事情（如预训练），对刷榜和数字指标看得较重。需要积累文化底蕴，并敢于坚持自己认为正确的方向，而非仅受榜单束缚[43][44] - 算力分配制约创新：美国公司将大量计算资源投入下一代研究，而中国公司的大量算力被交付任务占据，用于前沿探索的资源相对捉襟见肘[45] - 软硬结合与冒险精神：存在通过模型与芯片协同设计实现创新的机会。年轻一代（90后、00后）冒险精神增强，营商环境的改善有助于创新[46][49] - 历史借鉴与未来信心：回顾互联网发展，中国在应用层面实现了赶超。在AI领域，To C应用可能百花齐放，To B解决方案也将跟进，关键在于创造让聪明人敢于冒险的环境并坚持到底[48][49][50]