中国大模型分化成趋势？智能体如何突破？唐杰、姚顺雨、杨植麟等AI顶流齐聚探讨

智谱、月之暗面、腾讯、阿里......这些耳熟能详的科技圈大厂、独角兽，聚在一起都聊了些什么？

1月10日，在清华大学基础模型北京市重点实验室主办的AGI-Next前沿峰会上，AI圈“顶流”们：清华大学教授、智谱创始人唐杰、月之暗面（Kimi）创始人&CEO杨植麟、阿里通义千问技术负责人林俊旸、腾讯“CEO/总裁办公室”首席AI科学家姚顺雨等罕见同台亮相，等围绕中国AI的全球竞争力等话题，展开一场深度对话。

据了解，这可谓是近年来AI圈的“顶流天团”，既有上市独角兽，也有头部大厂等，场面火爆，现场不少观众全程站立听讲。

“差异化”成趋势

“在中国大家还是更喜欢做更安全的事情，而我们更需要做的是创新，我们要关注的不只是刷榜，更要注重做一些正确的事。”姚顺雨犀利表示。

当被问及如何看待模型分化问题时，姚顺雨谈到了两点感受：一个感受是To C和To B发生了明显的分化。对于To C（消费者端）来说，大部分人大多时候不需要用到这么强的智能，也感受不到ChatGPT等模型的明显能力提升。

相反，对于To B（企业端）来说。智能越高，基本上代表生产力越高，大部分时候很多人就愿意用最强的模型。另一个感受是，模型层和应用层需要的能力还是挺不一样的，尤其是对于To B或者生产力这样的场景来说，可能更大的预训练还是一个非常关键的事情。

“即使今天的模型不再变好，所有的模型训练全部停止了，但是我们把这些模型部署到世界上各种各样的公司，已经能带来今天10倍或者100倍的收益。”姚顺雨坦言。

林俊旸补充，分化是自然的选择，“ 我更愿意相信AGI，做AGI该做的事情，顺其自然，这是我们该做的事情”。

今年最重要的AI趋势是什么？现场达成一致——智能体（Agent）。

一个观点是，今年智能体将实现重大跨越，从当前可完成人类1-2天工作量，升级为能自主承接1-2周任务流的自动化工具。

澎湃新闻记者 范佳来 摄

今年最重要的AI趋势是什么？现场达成一致——智能体（Agent）。

大家一致的观点是，今年智能体将实现重大跨越，从当前可完成人类1-2天工作量，升级为能自主承接1-2周任务流的自动化工具。

姚顺雨表示，智能体在To B方向的发展呈一条不断上升的曲线，且看起来没有变慢的趋势，“只要预训练不断地变大，后训练不断地把这些真实世界的任务给做好，会越来越聪明，它就会带来越来越大的价值。”

林俊旸则认为，未来智能体需实现“模型即产品”的一体化发展，突破环境交互局限，“当前AI多在虚拟环境作业，未来需与具身智能结合，指挥机器人完成真实实验，加速制药、科研等领域效率。”

对于市场机会，林俊旸认为长尾问题是核心，创业者与模型公司各有优势，关键在于能否能解决用户最迫切的需求。

加拿大皇家学院院士、香港科技大学荣休教授杨强将智能体发展划分为四阶段，当前仍处于“人为定义目标与规划”的初级阶段，未来有望进化为“大模型内生自主目标与规划”的高级系统。

中国AI或跻身全球领先

在探讨中国AI团队的全球前景时，姚顺雨坦言，中国团队跻身全球领先的概率较高，制造业、电动车等领域的案例已证明，中国在技术复现与局部优化上具备优势，核心需突破三大关键：一是光刻机等算力相关技术瓶颈，二是To B市场成熟度与国际化布局，三是冒险精神与前沿探索文化的培育。

林俊旸给出20%的保守概率预测，他认为美国在算力投入与研究积淀上仍有优势，但中国正加速追赶：“00后团队的冒险精神、营商环境改善以及‘穷则生变的创新动力，正在缩小差距。”

关于AI行业下一个核心范式——“自主学习”成为全场共识。姚顺雨表示，自主学习并非单一方法论，而是贯穿个性化交互、Coding环境适配、科学探索等多场景的渐变过程，其中ChatGPT的个性化优化、Claude自主完成95%自身代码迭代，都是自主学习的案例。

林俊旸则提到AI安全的重要性：新范式需解决两大关键问题：一是AI主动性与安全管控的平衡，不能让AI做不该做的事；二是长上下文处理能力的突破，避免交互越多越笨拙。

不过，谈到未来创新的可能性，姚顺雨认为，OpenAI仍是新范式诞生的最大可能者，“尽管创新基因受商业化影响，但基础优势仍然存在。”

“中国未来的机会，在于让一群特别聪明的人做特别冒险的事，包括90后、00后等。”唐杰表示，希望大家都能创造更好的环境，让这群优秀的年轻人能够为国家和世界带来更好的创新。