AGI四杰首次同台共绘新蓝图：一场定义中国AI未来的对话
发布时间：2026-01-13
信息来源：国际科技创新中心微信公众号
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1月10日，由清华大学、智谱联合主办，依托基础模型北京市重点实验室的“AGI-Next前沿峰会”在北京举行。智谱创始人兼基础模型北京市重点实验室主任唐杰、月之暗面（Kimi）创始人兼CEO杨植麟、阿里巴巴通义千问技术负责人林俊旸、腾讯首席AI科学家姚顺雨等多位人工智能领域专家与会，围绕下一代人工智能的技术方向、行业挑战与发展前景展开讨论。
唐杰认为，当前大模型发展面临“效率瓶颈”，数据规模扩大带来的智能增益与成本投入之间比例失衡。他认为，学术界与工业界的算力差距正在缩小，为前沿创新提供了条件。预计到2026年，行业可能出现显著的范式革新，应更加注重“智能效率”，通过持续学习、记忆增强或新架构等方式实现更高效的智能提升。在智能体（Agent）发展方面，任务价值、成本与开发速度将成为关键影响因素。
对于中国人工智能发展，唐杰表示，尽管中美仍存在差距，但年轻一代从业者具有较强的创新意识。他提出，推动技术进步需要为科研人员提供持续稳定的环境，鼓励长期坚持与专注。2026年，基础模型北京市重点实验室将继续从三方面推进探索：进一步研究规模扩展的边界、创新模型架构以应对长上下文与知识压缩等挑战、发展多模态感知与执行技术，推动人工智能在物理世界中的长任务应用。
杨植麟向现场展示了一张被其称为“2025年最漂亮的曲线图”——Kimi K2模型在训练中平稳下降的损失值曲线，并以此引证其观点：“当你有一个优雅的方法，就可以得到一个优雅的结果。”他表示，Kimi在2025年的两大技术进化主线是提升“Token效率”与扩展“长上下文”能力，以有限数据冲击更高智能，并满足Agent时代的长程记忆需求。他对中国开源模型充满信心，直言其正逐渐成为行业新标准，并认为：“所有技术的突破都伴随风险，但不能因恐惧而停滞不前。”
林俊旸从行业实践角度提出，人工智能的发展路径是在与用户互动中自然形成的。谈及下一代范式，他提出了两个核心且需平衡的方向：一是AI的个性化，二是AI主动性的提升，并特别强调后者伴随的严峻安全风险——担忧的并非AI“说错话”，而是其可能“主动做坏事”。对于业界关注的Memory技术，他预测其发展是线性的，可能还需一年左右达到让人类感受到类人记忆的“临界点”。在Agent战略上，林俊旸主张“模型即产品”，并表示通用Agent的核心价值在于解决海量的长尾需求。对于中国AI的未来，他认为算力多用于交付而非前沿探索是主要差距，但劣势也可能激发软硬结合等创新。
姚顺雨结合其跨机构工作经历分享观察。他表示，当前AI市场已呈现根本性分化：To C端用户多数时候无需顶尖智能，体验优化重在捕捉实时“语境”；而To B端的逻辑完全相反，智能直接等同于生产力与溢价能力，市场呈现强烈的“头部效应”。他建议国内大厂应充分利用庞大的应用场景进行验证，用好真实世界数据。对于下一代“自主学习”范式，姚顺雨认为最大障碍并非方法论，而是任务定义。在Agent发展上，当前的瓶颈是环境部署与用户教育，而非模型能力本身。对于中国AI前景，他持乐观态度，认为技术追赶能力强，但需突破产能瓶颈，并培养更多敢于前沿探索的冒险精神与文化，聚焦做出真正好用的产品。
本次峰会聚焦人工智能技术演进与行业应用，多位专家从不同角度探讨了下一代人工智能的发展方向。未来，市科委、中关村管委会将继续发挥北京市重点实验室的生态组织作用，搭建产学研协同平台，支持通用大模型、自主可控人工智能框架等技术创新，推动成果转化，强化人工智能领域的创新策源与产业引领能力，为发展新质生产力、建设国际科技创新中心提供支撑。
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