文章核心观点 - 文章记录了AGI-NEXT活动中多位中国AI行业领袖的圆桌讨论，核心观点是：AI行业正从“聊天”范式转向“行动”范式，并出现明显的市场与技术分化，未来竞争的关键在于模型的“品味”与价值观注入，而非单一能力的比拼 [16][17][20][21] - 与会嘉宾普遍认为，下一阶段的竞争焦点是Agent（智能体）和自主学习，中国AI公司在工程实现和局部创新上具备优势，但要在全球引领新范式，仍需在基础算力、研究文化和冒险精神上取得突破 [17][42][71][73][76] 行业分化趋势 - To C与To B市场明显分化：To C产品（如ChatGPT）对普通用户而言体验变化不大，更多是搜索引擎的加强版；而To B市场对智能高度敏感，生产力提升与模型能力直接挂钩，用户愿意为最强模型支付高溢价（例如200美元/月 vs 20-50美元/月） [31][32][33] - 垂直整合与分层路线出现分化：在To C场景，模型与产品强耦合的垂直整合模式依然成立（如ChatGPT、豆包）；但在To B生产力场景，趋势是强大的基座模型与多样化的应用层产品分离，模型层与应用层所需能力不同 [34] - 中美市场应用重点不同：美国市场Coding（编程）需求消耗量巨大，几乎全是Coding；而中国市场Coding消耗量相对较小，这导致自然的市场分化 [37][38] 技术范式与未来展望 - 当前范式收益接近瓶颈：预训练走了3年，收益已达七八成；强化学习成为共识，做到了四五十的空间；后续增长需要依赖数据和环境 [43] - “自主学习”是热门方向但定义多元：它并非单一方法论，而是依赖于具体场景和奖励函数，例如聊天个性化、代码熟悉度提升、科学探索等，且该趋势已在发生（如Claude Code项目95%的代码由AI编写） [43][44] - 新范式可能在2026年出现：有观点认为，当Scaling（规模扩展）的收益效率遇到瓶颈时（例如数据从10TB扩展到100TB但收益很小），追求“智能效率”的新范式就会出现，学术界与工业界的资源差距缩小（从万倍差缩小到十倍差）将助推创新 [56][57][58] - 联邦学习与协作模式受关注：在医疗、金融等隐私要求高的领域，通用大模型与本地领域专家模型通过联邦学习等方式进行协作，成为一种重要趋势 [53][55] Agent（智能体）的发展战略 - Agent是下一仗的核心：行业共识是让AI从聊天转向“做事情”，Agent的本质被视为一个搜索问题 [17][18] - To B Agent处于上升曲线：其发展逻辑清晰，模型越智能，解决的任务越多，带来的收益就越大，目前没有放缓趋势 [60][61][62] - 环境与部署是关键瓶颈：即使模型能力停止进步，将现有模型更好地部署到各行业，也能带来10倍或100倍的收益，对GDP产生5%-10%的影响，但目前影响不足1% [62] - Agent的四个发展阶段：从目标与规划均由人定义，最终发展到目标与规划均由大模型内生定义，目前处于非常初级的阶段 [68] - 通用Agent的机会：解决长尾需求是AI的魅力所在，但通用Agent的竞争对创业者和模型公司各有机会，取决于能否比模型公司“套壳”做得更好，或模型公司能否实现“模型即产品” [65] 中国AI公司的机遇与挑战 - 成为全球领先的概率：嘉宾对此看法不一，有观点表示乐观，认为概率很高；也有观点给出具体数字，认为3-5年后中国公司成为全球最领先的AI公司的概率约为20% [71][77][79] - 关键挑战一：算力与基础设施：光刻机突破、算力瓶颈、软件生态是主要客观制约因素，中国虽有电力和基础设施优势，但算力规模与美国有1-2个数量级差距，且大量算力用于交付而非前沿研究 [72][76] - 关键挑战二：研究文化与冒险精神：中国团队更倾向于做已被证明可行的“安全”事情，对刷榜和数字更看重；需要培养更多敢于进行前沿探索和范式突破的冒险精神，这需要文化积累和时间沉淀 [73][74][75][77] - 关键优势与机会：中国在工程实现、局部优化、产业落地方面能力强，一旦技术被证明，能快速复现并做得更好；年轻一代（90后、00后）冒险精神更强；在To C市场有望百花齐放 [71][77][80][83] - 必要的环境改善：需要改善营商环境，让顶尖人才有更多时间投入创新而非交付；需要更多资源（资金、算力）投入到AGI行业，支持年轻研究员 [83][85]