文章核心观点 - 华人已成为AGI领域的重要力量，中国开源模型是全球Tier 1，预计到2026年地位将更加牢固[1] - 大模型行业正经历显著分化，主要体现在To B与To C场景、以及垂直整合与分层路线上[3] - 自主学习是行业共识性极强的新范式，预计2026年将成为主要投入方向[1] - Scaling（规模扩展）将继续，是技术、数据与品味共进的结果，探索前沿智能不会停止[1] - 模型即Agent，Agent即产品，两者趋于一体化[1] - 中美AI竞赛存在结构性差异，美国算力比中国多1-2个数量级，且更多投入下一代技术探索[1] 模型分化趋势 - 分化趋势显性，原因多元，包括To B和To C场景需求差异、对竞争格局的思考以及不同AI实验室的战略选择[1] - To B领域会出现强模型与弱模型的分化，且会越来越大[1] - To C场景的任务瓶颈往往不是模型不够大，而是上下文（Context）和环境（Environment）的缺失[1] - 在To C逻辑下，大多数用户大多数时候不需要很强的智能，模型智能提升的体验不强烈[3] - To C问题的解法在于真正的个性化数据，例如在合规前提下利用微信聊天记录等上下文，比追求更强预训练模型带来更大价值[3] - 在To B市场，用户（企业）愿意为“最强模型”付出溢价，因此强模型与弱模型的分化会越来越明显[3] - 例如，Opus 4.5这类强模型做10个任务能对8-9个，而弱模型只能对5-6个，即使后者更便宜，但企业因监控错误成本高而更倾向于选择强模型[4] - To C场景中，模型做All-in-one的垂直整合成立，模型与产品可强耦合迭代；而To B（生产力应用）因涉及多生产环节，给了应用公司优化空间，出现了模型公司与应用之间的分层[4] - 模型分化并非预设路线图，更多是自然演化的结果，通常源于与客户的高频交流[4] - 分化与模型竞争的时机相关，例如智谱AI押注Coding是基于对当时模型竞争格局（如DeepSeek出现后Chatbot取代搜索之战基本结束）的判断[5] 新范式：自主学习 - Scaling会继续，但需区分两种方向：Scaling已知路径（增加数据和算力）和Scaling未知路径（寻找新范式，让AI系统自己定义奖励函数、交互方法等）[5] - 当下AI社区对新范式尚无统一定义，自主学习、主动学习、持续学习等概念本质都预期模型能在人类不介入下提升智能[6] - Scaling Law被总结为一种将能源转化为智能的视角，核心在于高效逼近智能上限，是技术、数据与审美的共进[6] - 自主学习的目标是让模型具备自反思与自学习能力，通过持续的自我评估与批判来优化行为路径[6] - 新范式的发生是一个正在发生的“渐变”过程，2025年已出现信号，例如Cursor的Auto-complete模型每几小时用最新用户数据学习，ChatGPT利用用户数据拟合聊天风格，Claude Code写了自身项目95%的代码[6] - 新范式的最大瓶颈是想象力，即需要构想出证明范式实现的具体任务（如赚钱的交易系统或解决未解科学问题）[7] - 从更实际角度看，强化学习（RL）的潜力尚未被充分挖掘；下一代范式存在两个维度：自主学习和AI具备更强的主动性（未来模型可能不再需要人类提示，而是环境本身就能提示它）[7] - 主动学习会带来严重的安全挑战，风险不在于“讲不该讲的话”，而在于“做不该做的事”，因此必须为其注入正确的方向[7] - 自主学习能体现到个性化上，但衡量其是否“变好”会变得困难，因为当AI覆盖生活方方面面后，评估指标变得极其模糊[7] - 对于多Agent串联的长程任务，一旦Agent能力未达100%，后续能力往往呈指数级下降；人类通过睡眠“清理噪音”，AI可能需要探索类似的清噪与新计算模式[8] - 提出了“智能效率”（Intelligence Efficiency）概念，即关注投入多少资源能获得多少智能增量，这是解决成本瓶颈的关键[8] - 大模型发展路径借鉴人脑认知学习过程，而在多模态、记忆与持续学习、反思与自我认知这几类能力上，人类显著领先于当前模型，这些可能是新的突破方向[8] - 智谱AI在2020年参考人类认知规划了AI系统结构图，包含三个模块：系统一（模式匹配与知识提取）、系统二（知识融合与推理机制）、自主学习，分别对应数据与模型规模的Scaling-up、推理的Scaling、以及环境Scaling（让模型从与外界交互中获得反馈）[9][10] 原生多模态 - 原生多模态模型和人的“感统”相似，能汇集视觉、声音、触觉等信息，但当前模型的感统能力并不充分[11] - 多模态感统是智谱AI今年的重点方向之一，具备此能力后，AI才能在真实工作环境中执行长链路、长时效任务[11] - 多模态同样是Qwen持续要做的事情，认为真正智能的东西天然应该是多模态的，但存在多模态能否驱动智能的争论[11] - 从第一性原理出发，为模型提供更多生产力、更好帮助人类，做视觉、语音等多模态能力是自然而然的选择[11] - 视频是更广义的表达，图片可理解为单帧视频，理解很长视频是很有意思的事情[11] Agent发展 - Coding是通往Agent的必经之路，例如智谱AI的实践中，GLM-4.5虽跑分高但写不出“植物大战僵尸”游戏，通过引入RLVR和大量真实编程环境训练，GLM-4.7才解决了该问题[11] - 模型即产品，Agent要实现复杂任务对模型要求相当高，模型就是Agent本身，Agent就是产品本身，做基础模型也就是在做产品[12] - 模型To B和To C的分化同样体现在Agent上：To C产品的指标有时与模型智能不相关甚至相反；To B的Agent甚至不需要做太多创新，模型智能提升、解决真实世界任务能力提高就能创造更多价值[12] - 生产力场景的Agent才刚开始，除了模型进步，环境和部署同样重要，是Agent创造价值的关键：即使模型不再变好，只要把现有模型部署到各公司，也能带来10倍甚至100倍的收益，但今天AI对GDP的影响还远不到1%[13] - 教育非常重要，会使用AI工具的人正在替代那些不会使用工具的人[13] - 未来的Agent将变成“托管式”，用户设定通用目标后，Agent在后台长时间独立运行直至完成任务[13] - Agent要做到这一点离不开前面提到的自我进化以及主动学习，在此逻辑下，“模型即Agent，Agent即产品”[13] - 做通用Agent过程中，长尾任务更值得关注，用户感受到AI的价值与魅力往往因为某个长尾任务被解决，今天的所谓AGI本质上也在解决长尾问题[13] - 做通用Agent是见仁见智的问题，如果作为“套壳”方没有比模型公司做得更好的信息，那么通用Agent就是“模型即产品”的机会，因为对模型公司来说，很多工程问题可能只是“烧一烧卡”就可解决[14] - Agent发展可划分为四个象限，从两个维度看：目标定义（人为/自动）和任务规划（人为/自动）；今天处于初级状态（目标与规划皆由人定义），未来会出现大模型观察人的工作并使用人的流程数据，最终目标与规划皆可由大模型定义，Agent应是大模型内生的原生系统[14] - 决定Agent未来走势的几个重要问题：是否能真正解决人类任务并创造价值及价值大小；Agent成本有多大（成本过高是问题，若调用API就能解决，模型厂商意识到价值大时就会自然做进去，这是基座模型与应用之间的矛盾）；应用公司的迭代速度（若Agent团队有能力拉开半年时间窗口满足用户需求，就有机会持续往前走）[14][15] 全球AI竞赛 - 对于中国AI在3-5年内进入全球第一梯队持乐观态度，因为中国最大的优势在于一旦证明某件事可行，就有能力以极高效率复现、甚至做到局部更好[17] - 但长期视角中更核心的问题在于“敢突破新范式、敢冒险的人不够多”的文化差异，此外还需面对两个现实瓶颈：算力瓶颈（核心在于光刻机是否有突破）和是否能诞生更成熟的To B市场并在国际市场竞争（应更关注“正确的事”和用户体验，而非过分刷榜）[17][18] - 另一种观点认为，中国AI超过美国的概率最乐观情况为20%[18] - 中美AI之间算力差异不只是绝对量级上的，还是结构性的：美国算力比中国大1-2个数量级，但最关键的差异在于，美国有相当一部分算力投入到了下一代的研究中，而中国今天还在解决任务交付爆发带来的算力瓶颈[1][18] - 但从历史经验看，“穷则生变”，作为“算力穷人”，中国团队更有紧迫感和动力去思考算法与基础设施的联合优化，这个出发点可以倒逼创新发生[18] - 面对光刻机的现实瓶颈，有可能在下一代的模型结构和芯片上从软硬结合的角度端到端地实现突破[18]

人工智能市场评估 - 澳洲联储副主席豪泽表示难以断言市场是否处于人工智能泡沫 [1] - 市场崩盘并非基准预测 [1] - 部分金融指标已处于历史极值 可能预示着前景风险或意味着正处于新范式之中 [1]