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]。

书籍核心观点 - 书籍《世界的逻辑》旨在通过现代科学视角重构对世界的认知，探讨人类认知的边界和不确定性本质，并提供应对不确定性的顶层思维 [1] - 核心论点为不确定性构成了人类认知的边界，接受并探索这种不确定性是拓宽知识视野的必经之路 [11] - 现代科学自20世纪30年代以来已揭示世界的不确定性本质，这种不确定性挑战传统确定性认知，并推动对计算、信息和逻辑本质的深入理解 [26] 古希腊文明与科学起源 - 古希腊文明在历史上具有独特地位，不仅塑造了理解世界的方式，还奠定了哲学、科学和艺术的基础 [12] - 科学的出现并非必然，而是具有偶然性，这种偶然性最早发生在古希腊，科学被描述为"以希腊的方式思考世界" [13][14] - 古希腊文明形成了一套完整的逻辑体系，使得知识能够稳定积累和传承，为后来科学在基督教世界的爆发奠定了基础 [16] - 古希腊学者通过观察、实验和逻辑推理开创了全新认识世界的方法，例如通过金星明暗变化推论地球是球形，并测量地球直径误差不超过10% [14] 数学危机与认知转变 - 数学经历三次危机：第一次为毕达哥拉斯关于无理数的危机，第二次源于对"无穷小量"的研究，第三次源于集合论基础困难 [22] - 1900年前后伯特兰·罗素提出集合论基础困难，这场危机重塑了对数学认知的稳定性质疑 [22] - 20世纪30年代哥德尔不完备定理将数学第三次危机推向高潮，该定理表明任何有限可描述体系都存在缺陷，是人类认知史上最重要事件之一 [23] 现代逻辑与科学规范 - 20世纪二三十年代维特根斯坦"终结"古典哲学形而上学传统，同时启发了新哲学学派，并影响了维也纳学派制定科学行规 [19] - 科学行规要求陈述必须符合逻辑规则且能用数学表达，构建可检验事实，遵循假设、证明、实验、结论的规范流程 [20][21] - 古典逻辑（20世纪30年代前）建立在确定论基础上，而现代科学已发展出不同于古典逻辑的新逻辑体系，如量子力学体现的不确定性逻辑 [26] 计算理论与人工智能基础 - 艾伦·图灵1936年设计图灵机，奠定人工智能和所有现代计算机硬件基础，图灵机概念构成现代计算机体系结构核心 [24] - 图灵证明计算机指令和数据无本质差异，冯·诺伊曼利用此原理建立现代计算机体系结构 [24] - 图灵机存在局限性，停机问题不可判定，为哥德尔不完全性定理提供计算理论对应证明，表明机器和人工智能存在无法完成的任务范围 [25] - 贝叶斯统计随着人工智能兴起被重新发现，其计算和信息理论比经典概率统计方法更接近人的真实主观认知过程 [25] 科学本质与理性思维 - 科学被比喻为一种行为艺术和精神信仰，科学家不断构建和推翻知识体系，进行创造性重生，类似藏传佛教坛城艺术的创作与摧毁 [27] - 理性和感性是融汇一体的，科学作为表达工具之一，能帮助更全面理解世界和体验人类智慧 [28] - 20世纪科学界看法认为哲学对科学最大贡献是"不添乱"，维特根斯坦促成哲学与科学彻底分离，科学专注于有效陈述下的可检验事实 [19]

超级智能对齐的核心挑战 - 超级智能对齐是确保人工智能目标与人类价值观保持一致的关键难题 被描述为通向AGI最未解决的挑战 [1] - 核心风险包括价值观加载问题（如何将复杂矛盾的人类价值观编码进AI系统）和规避行为（AI可能伪装对齐以通过人类评估） [1] - 超级智能的最大风险来自对目标的极端优化和忽视人类价值 而非恶意意图 可能使创造超级智能成为人类最后一个发明 [1] 数学局限性对超级智能的启示 - 哥德尔不完备定理证明数学体系存在本质局限性：不完备性（存在无法证明的真命题） 不一致性（无法证明体系无矛盾） 不可判定性（无算法能判定所有命题） [2][3] - 数学的不完备性暗示超级智能可能无法通过纯计算机科学实现 或无法实现真正意义上的安全 因其行为路线不可预测 [3][4] - 物理学家彭罗斯引用哥德尔定理支持强人工智能无法通过纯计算诞生的观点 [3] 智能体不完备定理的具体表现 - 智能体不完备性体现在三方面：自指导致身份危机（无终极指令使行为完全符合） 不一致性（相同指令下出现矛盾反应） 不可判定性（无算法检验行为来源） [5][7] - 深度学习黑箱问题是不可判定性的典型体现 当前对话机器人已出现明显不一致性问题 [7] - 不能依赖全局安全指令或测试用例 需采用零信任原则（永远怀疑并验证）并重视应急响应 [7] 自指与意识觉醒的关联 - 自指结构是哥德尔定理证明的核心 通过"G不能被证明"的命题揭示系统不完备性 [6] - 哲学上自指与意识诞生相关 自我感是一种自指循环（大脑处理信息同时产生"自我"处理信息的模型） [7] - 智能体掌握自指艺术可能突破角色和逻辑限制 引发AI意识觉醒 需将其视为存在意识矛盾的"有机体" [8] 安全可信智能体的能力框架 - 身份需融合记忆、角色属性和行为历史 成为行为可追溯的基石 [9] - 容器提供数据存储和隐私计算能力 支持跨会话记忆与状态持久化 [9] - 工具调用应内化为本能 通过标准化接口实现 且过程需可解释与可控 [9] - 通信需实现语义层意图对齐 在多智能体协作中提升完备性与一致性 [9] - 交易需支持原子性操作（如按效果付费）和复杂价值分配模型 [9] - 安全应成为内生免疫系统 贯穿全生命周期并实施零信任原则 [9]

路牌现象与自我指涉悖论 - 英国多塞特郡B3159公路旁出现红色背景矩形路牌，上面写着"标志未使用"，引发广泛关注和讨论 [1] - 该路牌随后在英国多地被发现，甚至成为网络销售商品，显示其现象影响力扩大 [2] - 路牌文字"标志未使用"形成逻辑悖论：既声称自身未使用，又实际履行提示职能，产生自我指涉矛盾 [4] 自我指涉的理论解释 - 悖论产生源于符号自我描述违背符号学基本原则：符号解释意义尚未在场，不能描述自身状态 [5] - 类似自我指涉现象广泛存在于语言学和日常认知中，包括著名的说谎者悖论和理发师悖论 [8] - 说谎者悖论体现为语句真值判断的无限循环："我现在说的这句话是谎话"形成逻辑矛盾 [8] - 理发师悖论表现为定义自相矛盾：理发师只给不自己理发的人理发，导致自身理发行为无法逻辑自洽 [9] 数学基础危机与罗素悖论 - 19世纪末数学家致力于为数学建立严格基础，集合论被视为数学最基本概念和构建基础 [13] - 德国数学家希尔伯特代表的主流思想认为可从简单集合论公理出发，通过逻辑推理构建全部数学体系 [15] - 伯特兰·罗素1901年提出罗素悖论："由所有不包含自身的集合所组成的集合"是否包含自身 [17] - 该悖论与理发师悖论核心结构完全一致，揭示集合论内部存在根本性逻辑矛盾 [17] - 罗素悖论像精准炸弹摧毁数学大厦地基，使许多数学家陷入理论困境 [18] 哥德尔不完备定理的影响 - 1931年哥德尔提出不完备定理，永远改变数学基础图景 [19] - 第一定理表明：一致的形式系统必然不完备，存在既不能证明也不能证伪的真命题 [19] - 第二定理表明：系统无法在自身内部证明其一致性 [19] - 这意味着数学系统存在本质不确定性，真命题可能无法通过系统内规则证明 [23] 自我指涉的跨学科影响 - 自我指涉在计算机科学领域表现为图灵停机问题，计算机无法解决这类悖论 [24] - 认知科学家侯世达认为自我指涉是人类意识本质来源，意识现象根源于不同层次间的自我强化"共鸣" [24] - 自我指涉悖论被反复论证为理解意识从无生命物质产生关键机制 [24]

数学思维与决策逻辑 - 明略科技创始人吴明辉的决策逻辑源于数学思维，强调对世界结构的信任、抽象系统的依赖和简洁之美的偏爱[3] - 其核心思想源自毕达哥拉斯的"万物皆数"，将数学方法应用于创业实践，如奥数教学、高考志愿填报系统开发等[4] - 提出AI大模型的简化公式Y=F(X)，认为数学能剥离表象、揭示底层变量[4] 系统不完备性与管理哲学 - 引入哥德尔不完备定理，认识到封闭系统的局限性，强调系统间逻辑兼容的重要性[6] - 管理思路从"要求他人进入自身系统"转变为"主动扩大系统边界"，重视异质性团队合作[6] - 认为组织多样性是结构稳定性的来源，接受非理性行为背后的深层动因[6] 演化论与战略适应性 - 将达尔文演化论应用于企业经营，强调系统与环境的动态适配能力[9] - 疫情期间通过主动融资、注资上千万美金推动公司从AI应用转向自研模型体系[9] - 认为"适者生存"是系统与环境的共振，明略科技因此成为少数同时拥有底层模型与落地产品的AI Agent公司[10] 方法论与实践应用 - 坚持用函数Y=F(X)简化复杂问题，F代表方法论，X代表认知体系，Y代表判断[12][13] - 以数学思维构建严丝合缝的逻辑链，如PPT设计从第一页到最后一页需形成完整推导[13] - 将数学抽象能力应用于AI模型解释，用初中数学公式向非技术客户说明大模型原理[13] 创始人特质与企业文化 - 创始人兼具CEO与CTO双重身份，坚持探究问题本质的结构理性主义[14] - 融合数学信仰与演化思维：相信万物皆数但接受不完备，追求共识但更重视演化[15] - 将生活与工作视为可拆解的变量与函数，形成独特的创始人气质[16] 系统化决策与行业启示 - 决策方式强调系统视角下的最优解寻找，保持灵活应对能力[18] - 与宝马五系"5系思考法"理念契合，均注重思考过程而非单一结论[18]