文 / 道哥

來源 / 節(jié)點(diǎn)AI觀

會(huì)場(chǎng)上一位節(jié)點(diǎn)AI網(wǎng)友說：“這個(gè)應(yīng)該是最近一年最頂?shù)腁I嘉賓陣容，分享著最硬的干貨。”

2026年1月10日，由清華大學(xué)基礎(chǔ)模型北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室與智譜AI聯(lián)合發(fā)起的AGI Next前沿峰會(huì)如期召開。這場(chǎng)被譽(yù)為"中國AI半壁江山聚首"的盛會(huì)，沒有冗長的開場(chǎng)串場(chǎng)，沒有花哨的舞臺(tái)設(shè)計(jì)，全程聚焦學(xué)術(shù)探討與技術(shù)思辨，智譜唐杰、月之暗面楊植麟、阿里林俊旸、騰訊姚順雨等行業(yè)掌舵者，以及張鈸院士等學(xué)界泰斗同臺(tái)論道，為2026年的AI發(fā)展定下清晰基調(diào)�！豆�(jié)點(diǎn)AI》認(rèn)為，這場(chǎng)偏學(xué)術(shù)派的峰會(huì)堪稱行業(yè)"清醒劑"，既褪去了概念炒作的虛火，也讓AGI的落地路徑與核心挑戰(zhàn)變得更加具象。

01 從技術(shù)路徑到行業(yè)判斷

學(xué)界泰斗的清醒認(rèn)知

91歲的清華大學(xué)張鈸院士作為中國AI研究的先行者，臨場(chǎng)帶來重磅觀點(diǎn)。他直指當(dāng)前大模型存在指稱、因果等五大根本缺失，強(qiáng)調(diào)AGI不能是模糊的概念，而應(yīng)有"可執(zhí)行、可檢驗(yàn)"的定義，核心必須具備多模態(tài)理解、在線學(xué)習(xí)、可驗(yàn)證推理等五項(xiàng)關(guān)鍵能力�！豆�(jié)點(diǎn)AI》認(rèn)為，張鈸院士的觀點(diǎn)精準(zhǔn)點(diǎn)出了當(dāng)前AI發(fā)展的核心癥結(jié)——脫離底層邏輯的規(guī)模擴(kuò)張終將陷入瓶頸，這與分布式智能強(qiáng)調(diào)的"效率與可解釋性并重"理念高度契合。

香港科技大學(xué)榮休教授楊強(qiáng)則通過"咖啡精神"的隱喻傳遞科研堅(jiān)守——做AGI需要像喝咖啡上癮般專注投入，因?yàn)檫@是一場(chǎng)長期戰(zhàn)役，而非短平快的投機(jī)。這一觀點(diǎn)與唐杰的經(jīng)歷不謀而合，也得到《節(jié)點(diǎn)AI》的認(rèn)同：真正的技術(shù)突破從來不是朝夕之功，尤其是在AGI這樣的前沿領(lǐng)域，需要產(chǎn)學(xué)研長期深耕，避免陷入"追熱點(diǎn)、換賽道"的浮躁循環(huán)。

企業(yè)掌舵者的技術(shù)洞察

剛帶領(lǐng)智譜AI登陸港股的唐杰，帶來了"讓機(jī)器像人一樣思考"的主題分享。他提出一個(gè)關(guān)鍵判斷："DeepSeek橫空出世后，Chat范式的競(jìng)爭已經(jīng)基本結(jié)束，下一步是走向做事"。在他看來，單純的模型擴(kuò)展（Scaling）雖是有效路徑，但本質(zhì)是"人類最輕松的偷懶方式"，未來的核心方向是讓模型具備自主Scaling能力，實(shí)現(xiàn)從"記憶知識(shí)"到"舉一反三"的跨越。

《節(jié)點(diǎn)AI》認(rèn)為，唐杰提出的"自主Scaling"恰好呼應(yīng)了分布式智能的核心優(yōu)勢(shì)——通過節(jié)點(diǎn)協(xié)同實(shí)現(xiàn)高效知識(shí)迭代，而非依賴單一模型的參數(shù)堆砌，這可能成為突破當(dāng)前技術(shù)瓶頸的關(guān)鍵路徑。

月之暗面創(chuàng)始人楊植麟的觀點(diǎn)極具哲學(xué)意味，他認(rèn)為"Scaling Law本質(zhì)是把能源轉(zhuǎn)化為智能，核心在于高效逼近智能上限"，而優(yōu)秀的模型承載的是價(jià)值觀與品味，技術(shù)、數(shù)據(jù)與審美的共進(jìn)才是真正的進(jìn)步。《節(jié)點(diǎn)AI》高度認(rèn)同這一判斷，尤其在分布式架構(gòu)下，每個(gè)節(jié)點(diǎn)的智能輸出都承載著特定場(chǎng)景的需求與價(jià)值取向，只有兼顧技術(shù)效率與人文溫度，才能讓AI真正融入現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景。

阿里通義千問技術(shù)負(fù)責(zé)人林俊旸則聚焦具身智能，提出要打造"全能智能體"。他毫不避諱行業(yè)爭議，拋出"Manus確實(shí)很成功，但套殼是不是未來，這本身也是個(gè)話題"的疑問，暗示行業(yè)需要擺脫同質(zhì)化競(jìng)爭，尋找真正的技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)。對(duì)于中國AI的全球競(jìng)爭力，他給出了相當(dāng)審慎的判斷："未來3-5年內(nèi)中國團(tuán)隊(duì)做到全球領(lǐng)先的概率大概20%，這已經(jīng)是非常樂觀的估計(jì)"�！豆�(jié)點(diǎn)AI》認(rèn)為，林俊旸的審慎背后是對(duì)行業(yè)本質(zhì)的清醒認(rèn)知——AGI競(jìng)爭的核心是生態(tài)與底層架構(gòu)的比拼，而非單一產(chǎn)品的復(fù)刻，中國團(tuán)隊(duì)若能在分布式智能、場(chǎng)景化適配等領(lǐng)域形成差異化優(yōu)勢(shì)，有望縮小與全球領(lǐng)先水平的差距。

剛履新騰訊首席AI科學(xué)家的姚順雨，以"硅谷歸來者"的視角帶來獨(dú)特洞察。這是他告別OpenAI和DeepMind加盟騰訊后的首次公開亮相，遠(yuǎn)程連線的他被現(xiàn)場(chǎng)調(diào)侃"擁有巨大的屏幕臉"。他核心觀點(diǎn)是AI行業(yè)正經(jīng)歷明顯分化：垂直整合與模型應(yīng)用分層兩種模式各走各路，模型公司未必適合做應(yīng)用�！豆�(jié)點(diǎn)AI》認(rèn)為，姚順雨的"分層論"與分布式AI的生態(tài)邏輯高度一致——未來不會(huì)是"大一統(tǒng)"的超級(jí)模型壟斷市場(chǎng)，而是"核心節(jié)點(diǎn)+邊緣節(jié)點(diǎn)"的協(xié)同格局，不同層級(jí)的模型各司其職，既保證核心能力的領(lǐng)先性，又兼顧場(chǎng)景應(yīng)用的靈活性。

02 揭秘AI行業(yè)真實(shí)生態(tài)

峰會(huì)后半程的70分鐘圓桌對(duì)話堪稱"坦白局"，四位核心嘉賓圍繞模型分化、范式轉(zhuǎn)變、Agent落地與全球競(jìng)爭四大話題展開交鋒，觀點(diǎn)碰撞火花四濺。

模型分化問題上，姚順雨的"分層論"得到普遍認(rèn)同。大家一致認(rèn)為，未來不會(huì)只有"大一統(tǒng)"的超級(jí)模型，而是會(huì)出現(xiàn)"頂尖模型服務(wù)核心需求，輕量化模型覆蓋大眾場(chǎng)景"的格局�！豆�(jié)點(diǎn)AI》認(rèn)為，這種分化趨勢(shì)恰好為分布式智能提供了廣闊空間——通過云邊端節(jié)點(diǎn)的協(xié)同聯(lián)動(dòng)，讓頂尖模型的核心能力通過輕量化節(jié)點(diǎn)觸達(dá)各類場(chǎng)景，既降低了應(yīng)用門檻，又能實(shí)現(xiàn)資源高效配置，這正是節(jié)點(diǎn)化架構(gòu)的核心優(yōu)勢(shì)所在。

下一代技術(shù)范式，嘉賓們雖路徑表述不同，但核心方向高度一致。唐杰的"會(huì)做夢(mèng)的機(jī)器"、楊植麟的"能源轉(zhuǎn)智能"、林俊旸的"全能智能體"、姚順雨的"自主學(xué)習(xí)新范式"，本質(zhì)上都指向同一個(gè)目標(biāo)：讓AI擺脫對(duì)人類數(shù)據(jù)的過度依賴，具備自主學(xué)習(xí)、自主決策、自主執(zhí)行的能力�！豆�(jié)點(diǎn)AI》認(rèn)為，這一目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)離不開分布式架構(gòu)的支撐——多個(gè)智能節(jié)點(diǎn)通過協(xié)作完成知識(shí)探索、任務(wù)執(zhí)行與錯(cuò)誤修正，形成類似人類社會(huì)的協(xié)同進(jìn)化機(jī)制，比單一模型的閉門學(xué)習(xí)更具效率與魯棒性。

Agent商業(yè)落地方面，嘉賓們達(dá)成"務(wù)實(shí)共識(shí)"。大家認(rèn)為，當(dāng)前Agent還處于"理想很豐滿，現(xiàn)實(shí)很骨感"的階段，雖然技術(shù)前景廣闊，但大規(guī)模落地仍面臨場(chǎng)景適配、效果驗(yàn)證等難題。短期內(nèi)，Agent更可能在專業(yè)領(lǐng)域率先突破，比如編程、科研輔助等可驗(yàn)證性強(qiáng)的場(chǎng)景�！豆�(jié)點(diǎn)AI》結(jié)合分布式技術(shù)實(shí)踐認(rèn)為，Agent落地的關(guān)鍵在于"場(chǎng)景碎片化適配"，通過將復(fù)雜任務(wù)拆解為多個(gè)節(jié)點(diǎn)的協(xié)同任務(wù)，既能降低單一Agent的能力要求，又能提升任務(wù)執(zhí)行的可靠性，這可能成為Agent商業(yè)化的"破冰路徑"。

中美AI差距這一敏感話題，現(xiàn)場(chǎng)沒有回避也沒有夸大。姚順雨基于中美雙重研發(fā)經(jīng)歷，強(qiáng)調(diào)雙方各有優(yōu)勢(shì)：美國在基礎(chǔ)研究和生態(tài)構(gòu)建上領(lǐng)先，中國則在應(yīng)用落地和場(chǎng)景創(chuàng)新上更快；林俊旸的20%領(lǐng)先概率雖顯保守，但也反映出行業(yè)對(duì)差距的理性認(rèn)知�！豆�(jié)點(diǎn)AI》認(rèn)為，中美AI的差距本質(zhì)是"基礎(chǔ)研究"與"應(yīng)用創(chuàng)新"的路徑差異，中國團(tuán)隊(duì)的優(yōu)勢(shì)在于龐大的場(chǎng)景基數(shù)和快速迭代能力，若能以分布式智能為紐帶，將場(chǎng)景數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)化為底層技術(shù)創(chuàng)新，有望實(shí)現(xiàn)"應(yīng)用反哺基礎(chǔ)"的跨越發(fā)展。

03 這場(chǎng)峰會(huì)告訴我們什么？

告別虛火，進(jìn)入深水區(qū)

這場(chǎng)偏學(xué)術(shù)派的峰會(huì)，最大的意義在于讓行業(yè)從"追逐概念"回歸"技術(shù)本質(zhì)"。過去幾年，AI行業(yè)充斥著"某某模型參數(shù)超千億"、"對(duì)話能力趕超人類"的噱頭，但這次峰會(huì)幾乎沒人提及參數(shù)規(guī)模，反而聚焦"因果推理"、"自主學(xué)習(xí)"等底層問題。《節(jié)點(diǎn)AI》認(rèn)為，這標(biāo)志著AI行業(yè)正式告別野蠻生長的上半場(chǎng)，進(jìn)入比拼核心技術(shù)、真實(shí)能力的深水區(qū)，而分布式智能、可解釋性AI等底層架構(gòu)創(chuàng)新，將成為行業(yè)競(jìng)爭的核心賽道。那些靠"套殼"、"炒作"的企業(yè)將逐漸被淘汰，真正有技術(shù)積累的團(tuán)隊(duì)將脫穎而出。

分化時(shí)代，找準(zhǔn)定位是關(guān)鍵

姚順雨的"應(yīng)用分層"和林俊旸的"20%概率"，其實(shí)是在給企業(yè)提個(gè)醒：不是所有公司都要去做頂尖大模型。對(duì)大企業(yè)而言，可聚焦基礎(chǔ)研究，打造核心技術(shù)壁壘；對(duì)中小企業(yè)來說，與其跟風(fēng)做模型，不如深耕垂直場(chǎng)景，把某一領(lǐng)域的AI應(yīng)用做到極致。《節(jié)點(diǎn)AI》建議，中小企業(yè)可重點(diǎn)布局分布式AI的邊緣節(jié)點(diǎn)應(yīng)用，通過聚焦特定行業(yè)或場(chǎng)景，打造輕量化、低成本的智能解決方案，這既避免了與巨頭的正面競(jìng)爭，又能在細(xì)分賽道形成不可替代的優(yōu)勢(shì)，就像在電商行業(yè)，既有淘寶這樣的綜合平臺(tái)，也有專注小眾領(lǐng)域的垂直電商，AI行業(yè)未來也將呈現(xiàn)"百花齊放"的生態(tài)。

AI離生活更近，改變悄然而至

嘉賓們的分享透露出一個(gè)清晰信號(hào)：AI正在從"實(shí)驗(yàn)室"走進(jìn)"尋常百姓家"。To B領(lǐng)域的效率革命已經(jīng)發(fā)生，未來幾年，To C場(chǎng)景的改變也將加速。比如，AI可能不再只是聊天工具，而是能幫你處理工作文檔、規(guī)劃旅行方案、甚至輔助孩子學(xué)習(xí)的"全能助手"。《節(jié)點(diǎn)AI》認(rèn)為，分布式智能的發(fā)展將讓AI的滲透更加溫和且深入——智能功能會(huì)嵌入到各類日常設(shè)備中，通過節(jié)點(diǎn)協(xié)同提供無感服務(wù)，既不會(huì)引發(fā)對(duì)"超級(jí)AI"的恐慌，又能切實(shí)提升生活與工作效率。但這并不意味著失業(yè)危機(jī)，就像計(jì)算器沒有取代會(huì)計(jì)，AI更多是解放重復(fù)勞動(dòng)，讓人有精力專注于創(chuàng)意、情感等機(jī)器無法替代的領(lǐng)域。

既要正視差距，更要保持信心

林俊旸的"20%樂觀估計(jì)"雖聽起來不那么振奮，但恰恰體現(xiàn)了中國AI人的清醒。承認(rèn)差距不是示弱，而是為了找準(zhǔn)發(fā)力點(diǎn)。中國擁有全球最大的互聯(lián)網(wǎng)用戶群體和最豐富的應(yīng)用場(chǎng)景，這是AI技術(shù)最好的"試驗(yàn)場(chǎng)"�！豆�(jié)點(diǎn)AI》認(rèn)為，中國AI的突圍路徑不在于復(fù)刻國外的"超級(jí)模型"路線，而在于發(fā)揮場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)與分布式架構(gòu)的協(xié)同效應(yīng)——通過海量邊緣節(jié)點(diǎn)收集真實(shí)場(chǎng)景數(shù)據(jù)，反哺核心模型的迭代優(yōu)化，形成"場(chǎng)景-數(shù)據(jù)-技術(shù)"的正向循環(huán)。就像移動(dòng)支付在中國率先普及一樣，AI應(yīng)用也可能在中國實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展，只要堅(jiān)持長期主義，聚焦底層架構(gòu)創(chuàng)新，中國AI完全有機(jī)會(huì)在全球賽道上占據(jù)重要位置。

最后的話

這場(chǎng)AGI Next峰會(huì)沒有給出AGI的終極答案，但為行業(yè)指明了清晰方向。2026年的AI戰(zhàn)場(chǎng)，不再是參數(shù)的比拼、概念的炒作，而是核心技術(shù)的較量、應(yīng)用場(chǎng)景的深耕�！豆�(jié)點(diǎn)AI》堅(jiān)信，分布式智能將在這場(chǎng)變革中扮演關(guān)鍵角色，通過節(jié)點(diǎn)協(xié)同、場(chǎng)景適配、高效迭代的核心優(yōu)勢(shì)，推動(dòng)AGI從實(shí)驗(yàn)室走向現(xiàn)實(shí)世界。對(duì)普通人而言，這場(chǎng)技術(shù)變革帶來的不是焦慮，而是更高效的工作方式和更便捷的生活體驗(yàn)；對(duì)中國AI行業(yè)而言，這既是挑戰(zhàn)，更是實(shí)現(xiàn)彎道超車的歷史機(jī)遇。正如唐杰在演講中所說："AGI不是短平快的生意，而是值得用一生去投入的事業(yè)"，唯有堅(jiān)守長期主義，方能行穩(wěn)致遠(yuǎn)。

*題圖由AI生成