文章核心观点 - 行业专家在清华AGI-Next峰会上探讨了中国AI发展的现状与未来 核心情绪是“有机会，但别自嗨” 在工程复现和应用落地方面有望追平甚至反超 但在引领底层技术新范式上仍面临巨大挑战 反超概率被预估为不超过20% [1][3] 姚顺雨观点：乐观有条件，需敢于引领新范式 - 竞争坐标已从解决工程问题转向完成复杂、长链路的真实任务 AI核心价值正从“提供信息”转向“交付生产力” [4] - 未来训练范式将从人工标注转向RLVR（可验证强化学习） 模型需在具备明确对错判定的环境中自我迭代以实现落地 [4] - 高质量数据即将枯竭 未来竞争是“能源转化效率”的竞赛 需通过技术提升Token Efficiency以在算力受限下突破智能天花板 [4] - 行业共识认为 中国在旧范式（工程复现、局部优化、toC落地）上反超胜率很高 但在引领新范式（底层架构革新等）上的胜率可能不超过20% [4] - 反超机会窗口在于两个变量：一是全球进入“智能效率”竞赛时 中国的节俭式创新可能突围；二是2026年前后可能出现由学术驱动的范式转向 [4] - 真正的反超取决于是否敢于将资源投向可能失败但能定义未来的新范式 而非仅在旧赛道刷榜 [4][6][7] - 面临三道关键约束：算力瓶颈（光刻机/产能/软件生态）、toB市场与国际商业环境（付费文化与企业采用速度）、文化与组织的冒险程度（是否敢投资不确定方向） [8][9][10][11] 林俊旸观点：概率上限20%，源于结构性差异 - 将中国在AI领域领先的概率上限明确设定为20% 并认为这已属乐观 [3][12] - 核心原因是结构性差异：美国的算力投入可能比中国大1-2个数量级 且其大量算力投向“下一代Research” 而中国大量算力被交付与产品化占据 [12][16] - 承认“节俭式创新”（穷则生变）可能通过算法与基础设施联合优化追平效率 但要实现“领先范式”仍然难度很大 [13][14][15] 唐杰观点：承认差距，押注2026年范式革新 - 明确承认中美在企业AI Lab研究上存在差距 [17] - 押注2026年前后会发生范式变化 理由有二：一是学术界算力条件改善 参与度提升将增大范式探索可能性；二是Scaling Law边际收益递减将逼出注重“智能效率”的新范式 [18] - 观点可总结为“领先靠资源，反超靠拐点” 而拐点将在2026年前后出现 [19] 杨强观点：结构性乐观，看好toC与协作式路线 - 更看好中国率先在toC领域做出世界级应用形态 类比互联网发展史中中国在应用层的极致创新 [20][23] - 对toB领域判断更谨慎 认为需要补足“弥合AI与企业流程gap”的工程体系 发展中国自己的toB解法 [21] - 技术押注于通用大模型与本地小模型协作的联邦学习路线 认为这在医疗、金融等强隐私场景是更适合中国的落地路径 [22]