AI四巨头”(智谱AI、Kimi、阿里、腾讯)在AGI-Next峰会上的讨论总结

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作者：微信文章
中国“AI四巨头”（智谱AI、Kimi、阿里、腾讯）在AGI-Next峰会上的讨论，核心聚焦于大模型技术从“Chat”向“Agent”阶段的范式转移、中国AI发展的机遇与挑战，以及实现超越的关键路径。以下是核心要点总结：一、技术范式转移：从Chat到Agent

竞争坐标迁移：行业共识是“Chat”时代的工程问题已基本解决。未来的核心价值不再是“更聪明的搜索框”，而是AI能否在真实环境中完成复杂、长链路任务，实现从“提供信息”到“交付生产力”的质变。关键技术路径：Agent的瓶颈在于环境反馈。RLVR（可验证强化学习） 成为关键，让模型在代码、数学等结果可判定的“关卡系统”中自我迭代。核心挑战是如何在网页交互等复杂任务中构建足够的“可验证空间”。新评估体系：评估重心从榜单分数转向真实环境的“跑通率”。企业看重的是AI将任务成功率从“偶然”变为“必然”的能力。

二、商业化路径分化

ToB与ToC逻辑分离：

ToC：用户体验提升不一定带来留存，多数需求仍是搜索引擎增强版。ToB：企业愿为确定性付费，恐惧的是“错且不可控”。智能高低直接对应生产力价值，模型能力分化加剧（最强模型享有高溢价）。

垂直整合修正：ToB市场可能走向分层结构——最强的模型层（拼预训练与算力）配合最懂场景的应用层（拼流程与交付），而非简单的“模型即产品”。

三、效率成为新杠杆：算力约束下的创新焦点

数据瓶颈：互联网高质量数据即将枯竭，竞争转为“能源转化效率”的竞赛。核心指标：Token Efficiency（单位数据学习效果）和Long Context（处理超长上下文能力）成为关键。报告提及的具体技术突破包括：

Kimi的Muon二阶优化器（2倍Token效率提升）和kimi Linear架构（线性注意力机制，在长任务上效果优于传统Transformer）。阿里千问转向Linear Context等新架构以提升效率。

四、中国反超的概率：结构性瓶颈下的清醒认知

概率评估：业内领军人物将中国在下一代范式（如底层架构革新、长期记忆、自主学习）上领先的概率评估为不超过20%。核心差距：

算力投入结构：美国将算力大量投向高风险的“下一代Research”；中国算力更多被“交付与产品化”占据。范式话语权：中国在工程复现、局部优化、toC落地方面能力强，但缺乏引领新范式的能力。生态系统：中国toB市场付费意愿、软硬生态完善度是制约因素。若生态系统只奖励“确定性交付”而非“冒险精神”，反超困难。

机会窗口：

当Scaling Law遭遇边际效应递减，全球进入“智能效率”竞赛时，中国的“节俭式创新”可能突围。2026年前后，随着学术界算力改善，可能出现由学术驱动的范式转向。

五、圆桌共识：反超的终极变量

最缺的不是技术，而是文化：中国最缺的是对不确定性的容忍度和冒险精神。成功取决于能否从“确定性的交付压力”中抽身，将资源投向可能失败但能定义未来的新范式，而非在旧赛道“刷榜”。乐观因素：中国在工程实现、制造逻辑上具有强大追赶能力。一旦路径被证明，能迅速做得更好（如电动车逻辑）。若算力瓶颈（如光刻机）突破、toB市场成熟，概率将提升。关键变量：需要更多敢于探索未知范式的聪明人，以及一个鼓励冒险而非仅奖励榜单数字的生态环境。

六、未来展望：2026-Agent价值落地元年

行业预判2026年不再是“更强模型之年”，而是模型真正跑通业务流程、创造商业价值的关键年份。成功的Agent将能自动化完成长达数天甚至数周的复杂任务流。未来的竞争是模型即产品的竞争，要求模型具备更强的主动性、环境交互能力和长尾任务解决能力。

核心观点对比总结

人物	核心关注点	关键技术路径	对中国反超的看法	风格/金句
唐杰 (智谱AI)	思考与认知：参考人类认知演进，让机器像人一样思考、拥有记忆和反思能力。	- 从Chat到Agent，重点投入Thinking+Coding。 - RLVR 是关键，但面临可验证场景稀缺的挑战。 - 探索新范式：多模态、持续学习、自我认知。	谨慎乐观。机会在于敢于冒险的聪明人、改善的创新环境以及“笨笨的坚持”。反超需要时间和坚持。	“新的范式不再只是‘对话’，而是让每个人真正用AI完成一件具体的事情。”
杨植麟 (Kimi)	效率与架构：在算力和数据受限下，通过提升Token效率和长上下文能力突破智能上限。	- Scaling Law 是第一性原理。 - 核心指标：Token Efficiency (Muon优化器) 和 Long Context (kimi Linear架构)。 - Agent是搜索问题，更好的基础模型提供更优“先验”，缩小搜索空间。	强调核心突破。指出中国模型已在HLE等核心基准上取得领先。认为中国开源模型正成为新标准制定者，是反超的积极信号。	“今天的竞争是‘能源转化效率’的竞赛。” “做模型的过程本质上是在创造一种世界观。”
林俊旸旸 (阿里)	通用与落地：打造能听会说、能看会动的全模态通用Agent，服务于真实世界的多样化需求。	- 推进多模态（VL、Omni） 和代码能力的深度融合。 - 范式转向基于环境反馈的强化学习。 - 关注长尾需求的解决，这是AGI的真正魅力。	现实乐观 (20%)。承认算力投入结构的差距（美国投研发，中国投交付）。但认为“穷则生变”，可能在软硬结合（芯片与模型协同）和效率优化上找到机会。	“AGI就在解（长尾）问题。” “今天干这一行就不能恐惧。”
姚顺雨 (腾讯)	分化与务实：冷静分析toB/toC市场分化，关注Agent在真实工作流中创造的价值。	- toB是主战场：智能直接转化为生产力，模型强弱分化明显。 - 垂直整合未必最优：toB可能走向模型层与应用层分层的生态。 - 自主学习已是进行时，是数据和任务，而非单纯方法论。	条件乐观。概率取决于：1. 算力瓶颈（光刻机）的解决；2. toB市场/国际商业环境的成熟；3. 主观上能否出现更多引领范式的冒险者。	“toB的逻辑和toC将渐行渐远。” “中国最缺的是对不确定性的容忍度和冒险精神。”
杨强 (学者)	理论与协作：从学术视角提出基础理论问题（如智能上限、联邦学习），倡导学界与业界协同。	- 研究根本问题：智能上限、噪音与学习平衡、持续学习理论（如“睡眠”清噪）。 - 联邦学习是未来方向，实现通用大模型与领域专家模型的协作。