文章核心观点 文章记录了2026年初中国AI领域一场汇聚顶尖学者与产业界核心人物的圆桌讨论，探讨了中国大模型行业的发展分化、AGI的下一个技术范式、Agent战略以及中国AI的未来前景[1][6]。核心观点认为，中国AI行业在经历了2025年开源模型的爆发式增长后，正进入一个关键的分化与战略选择期，行业需从追随转向引领，通过聚焦特定方向、探索新范式、发展Agent应用并改善创新环境，以在全球竞争中占据领先地位[6][22][57][70]。 话题1：中国大模型将如何分化？ - 市场出现To C与To B的明显分化：ChatGPT和Claude Code分别被视为To C和To B的典范。To C应用对智能强度的需求增长放缓，而To B应用则因智能直接关联生产力，对最强模型有明确的付费意愿溢价[8][9][10][11]。 - 技术路径出现垂直整合与模型应用分层分化：在To C场景，模型与产品强耦合的垂直整合模式依然有效（如ChatGPT、豆包）。但在To B生产力场景，趋势是模型层与应用层分离，强大的基座模型被多样化的应用层产品所利用[12]。 - 企业战略分化基于自身基因与数据优势：腾讯作为To C基因强的公司，其瓶颈在于为模型提供更多上下文（Context）和环境（Environment），而非单纯追求模型规模[13][14]。大公司可利用其内部多样化的真实场景数据来训练模型，这相比依赖外部数据标注商能获得独特优势[15]。 - 分化是自然演进与客户需求驱动的结果：行业分化并非完全预设，而是在与客户频繁交流中自然发现机会（如Anthropic聚焦Coding和Finance），中国SaaS市场环境与美国不同也影响了分化路径[17][18]。 - 学术界与工业界的分化与协作：工业界在资源投入上主导发展，学术界应跟进解决基础科学问题，如智能上界、资源分配效率、哥德尔不完备定理下的幻觉消除极限等[19][20]。 话题2：AGI的下一个范式 - 自主学习（Self-learning）成为硅谷共识与热点方向：该方向已被广泛讨论，但其具体形态因场景和奖励函数不同而多样，例如聊天个性化、编码环境适应、科学探索等[23]。 - 自主学习已在特定场景下以渐变形式发生：例如ChatGPT利用用户数据优化聊天风格，Claude Code项目95%的代码由自身编写以实现自我改进，这被视为一种特定场景下的AGI体现[24]。 - 新范式的瓶颈在于想象力与评估标准：实现突破的关键条件可能已部分具备（如Cursor的模型利用实时用户数据更新），但更大的挑战是如何定义和验证“实现了自我学习”的成功标准[25][26]。 - OpenAI仍被视为最有可能引领新范式的公司，尽管其商业化可能削弱了部分创新基因[26]。 - 强化学习（RL）的潜力尚未充分释放：RL的计算规模（Compute）尚未充分扩展，仍存在基础设施（Infra）问题，其潜力有待进一步挖掘[27]。 - Task-time Scaling（任务时间缩放）与主动性（Active Learning）是关键探索方向：让AI在单次任务中通过消耗更多计算时间（Token）变得更强，以及让AI能根据环境信号自主启动并规划任务，是重要的范式候选，但伴随安全担忧[27][28]。 - 个性化（Personalization）可能是自主学习早期落地的场景，但如何衡量AI时代的个性化效果成为新的技术挑战[29][30]。 - 记忆（Memory）技术的突破可能是线性发展后的感知临界点：技术本身线性发展，但当记忆能力达到某个临界点，用户体验可能发生跃迁，类似电影《Her》中的效果，这可能需要一年左右时间[31]。 - 联邦学习（Federated Learning）代表的协作范式前景广阔：通过“多个中心协作”模式，能结合通用大模型与本地专业化模型，在医疗、金融等隐私要求高的领域具有应用潜力[34]。 - 2026年出现新范式变革的驱动力增强：学术界算力资源提升使其具备创新基础；工业界持续投入的边际效率下降，催生对“智能效率”（Intelligence Efficiency）提升新范式的需求[35][36][37]。 话题3：Agent战略 - To B的Agent已进入价值上升曲线：Anthropic的路径表明，在To B领域，模型智能提升与解决任务数量、商业收入增长高度一致，使得生产力Agent的发展势头强劲[41]。 - 当前Agent发展的两大瓶颈是环境部署与用户教育：即使模型能力停滞，通过更好部署到各行业也能带来巨大经济收益（潜在影响GDP 5%~10%，目前远低于1%）。同时，会使用AI工具的人与不会使用的人之间的能力差距正在拉大，教育至关重要[41][42]。 - 产品哲学趋向“模型即产品”（Model as a Product）或“研究即产品”（Research as a Product）：成功的Agent产品（如Manus）以及OpenAI的模式显示，研究员端到端地将研究转化为产品是重要趋势[43]。 - 未来的Agent将是“托管式”且与自我进化、主动学习强相关：能够执行长时间、通用任务的Agent，需要在任务过程中自我进化并主动决策，这对模型能力提出更高要求[44]。 - Agent的终极潜力在于与复杂物理环境交互：超越电脑环境，指挥机器人进行湿实验等操作，才能实现自动化人类更长时间工作流的愿景，这可能需3-5年并与具身智能结合[45][46]。 - 通用Agent的机会在于解决长尾需求：与推荐系统类似，解决海量个性化、非标的长尾问题是AI和通用Agent的核心魅力与挑战所在[46][47]。 - 强化学习（RL）降低了修复模型问题的难度：相比以前，现在只需少量查询（Query）和奖励（Reward）数据，就能通过RL快速优化模型在特定问题上的表现[48][49]。 - Agent将经历从人工定义到内生自动化的四个阶段：从当前目标与规划皆由人定义，最终发展为目标和规划均由大模型自主定义的内生（Native）系统[51][52]。 - Agent成功的三要素是价值、成本与速度：需解决有真实价值的问题、控制实现成本，并在快速迭代的时间窗口内建立优势[54][55]。 话题4：中国AI的未来 - 中国在技术追赶和工程复现方面具备强大能力：一旦技术路径被证明可行，中国团队能快速跟进并在局部做到更好，制造业和电动车已有先例[57]。 - 突破新范式需要更多冒险精神与前沿探索：中国拥有大量顶尖人才，但相较于美国，愿意从事高风险、探索性前沿研究的人可能还不够多，这受经济、商业环境和文化因素影响[58]。 - 研究文化更倾向于做确定性高和看重榜单排名：国内研究更聚焦已被验证的路径（如预训练），对探索性方向（如长期记忆）相对谨慎。同时，相较于海外更注重实际体验（如Claude的实用性），国内有时对刷榜数字看得更重[60][61]。 - 算力资源分配存在差距，但可能催生“穷则思变”的创新：美国在用于下一代研究的计算资源上领先中国1-2个数量级，中国大量算力用于产品交付。资源紧张可能反而激励算法与基础设施的联合优化等效率创新[62][63][64]。 - 年轻一代冒险精神增强与营商环境改善是积极信号：90后、00后的冒险精神更强，结合中国营商环境的持续改善，为创新提供了可能[65][70]。 - 对中国团队3-5年内成为全球AI领导者的概率判断存在分歧：林俊旸认为概率低于20%，主要因历史积淀和算力差距[66]。姚顺雨表示乐观，认为关键在于能否引领新范式[57][58]。杨强回顾互联网发展，认为中国在应用层面，尤其是To C领域，有望百花齐放并领先[66][68]。 - 成功的关键条件包括人才、环境与坚持：需要敢于冒险的聪明人、更有利于创新的营商环境（减少交付压力、鼓励竞争），以及从业者在选定的道路上笨拙而持久的坚持[69][70][71]。