文章核心观点 - 中国大模型行业的核心参与者（智谱、腾讯、阿里、月之暗面）在AGI-Next峰会上探讨了行业未来发展方向，共识在于基础模型能力是竞争关键，但发展路径出现分化，重点关注To B与To C的分化、新的技术范式（如自主学习）以及衡量模型智能的新标准[4][5][6][7] 行业竞争格局与公司动态 - 智谱AI于2026年1月8日登陆港股，其创始人唐杰认为对话（Chat）范式探索随DeepSeek出现已基本结束，公司已押注（bet）于Coding和Reasoning，成果为GLM-4.5模型[4][5][6][23] - 前OpenAI研究员姚顺雨加入腾讯，出任CEO办公室首席科学家，腾讯近期完成了关键的模型团队重组[4] - 阿里通义实验室技术负责人林俊旸为阿里最年轻P10，其开源模型的衍生数量和下载量位列全球第一[4] - 月之暗面CEO杨植麟近期官宣了新一轮5亿美元的融资[5] 中美大模型差距与行业共识 - 唐杰指出，美国与中国大模型之间的差距可能并未缩小，因为美国有大量闭源模型未开源[5] - 2025年行业形成的最大共识是：基础模型的能力高低决定着未来多场竞争的输赢，包括能否成为下一个超级入口或伟大公司[5] - 四位嘉宾共同看好AI的自主学习作为下一阶段的方向[6] 下一代AGI范式与智能衡量标准 - 智谱唐杰定义了衡量智力水平的新范式“Intelligence Efficiency”，用于衡量模型投入和智力收益的ROI，他认为当前疯狂的RL和Scaling收益已大不如前[7][41] - 月之暗面杨植麟认为下一阶段Scaling仍是重点，但需在架构、优化器、数据层面做技术改进，目的是让模型拥有更好的“Taste”以避免趋同[6] - 杨植麟定义的AI智力水平是Token效率（Token Efficiency）和长文本（Long Context）的结合[7] - 学术界代表杨强提出，需研究智能上限、资源分配以及如何用资源换取幻觉降低的平衡点，类比经济学中的“无免费午餐定理”[20][93] To B与To C市场分化 - 姚顺雨与林俊旸共识：To C和To B的分化会越来越明显，AGI的本质是服务真实的人类场景[7] - To C场景下，垂直整合成立，模型与产品需强耦合迭代以优化用户体验，如ChatGPT和豆包[7][13] - To B场景下，趋势相反：模型公司专注做强模型，应用公司则追求用最强模型提升生产力，两者分化[7][12] - To B市场用户愿意为最强模型支付高溢价，例如一个模型200美元/月，次强的50美元/月，因为智能越高代表生产力越高，能赚的钱越多[11][83] - 姚顺雨指出，在To B市场，强模型与弱模型的分化会越来越明显，因为最强模型（如OpenAI 4.5）可能10个任务做对八九个，而差一点的只做对五六个，后者需要额外监控成本[11][84] 公司发展战略与押注（Bet） - 腾讯（姚顺雨）作为To C基因更强的公司，关注如何通过额外上下文和环境给用户提供更多价值，例如利用微信聊天记录作为模型输入[13][14][15] - 阿里（林俊旸）认为分化是自然发生的，公司没有绝对的基因之分，成功关键在于与客户交流发现真实需求，他举例美国API消耗量中Coding占据绝对主导，而中国尚未达到此水平[8][17][89] - 智谱（唐杰）在2025年初决定全力押注Coding，并将所有精力投入其中[23] - 大公司在To B和Coding方面的优势在于其庞大的内部场景可提供多样化数据，例如10万人的公司可比创业公司或数据标注商捕捉更真实、多样的场景数据[16][88] 自主学习（Self-Learning）范式 - 自主学习是硅谷热议的下一个范式，但定义多样，可体现在个性化聊天、熟悉公司代码环境、探索科学问题等不同场景[25][26][98] - 姚顺雨认为自主学习已是进行时，例如Cursor每几小时用最新用户数据学习，Claude项目95%的代码已由Claude自己编写，但这更像是渐变而非突变[27][28][99][101] - 实现自主学习的挑战在于想象力，需要明确何种任务和效果能证明其实现，例如赚钱的交易系统或解决未解科学问题[30][101] - 林俊旸提出，除了自主学习，AI的主动性（即环境能prompt其自主思考做事）可能是2026年关键押注，但需警惕由此引发的安全问题[32][103][104] Agent（智能体）发展前景 - 行业对2026年Agent的预期是能自动化人类一周到两周的工作量，成为创造经济价值的关键一年[42][112] - To B领域的Agent发展曲线仍在上升，未显放缓趋势，模型智能与收入增长目标一致，如Anthropic的案例[42][112] - 发展Agent的瓶颈除了模型本身，还包括环境部署和教育普及；即使模型不变，广泛部署也可能带来10倍或100倍收益，对GDP产生5%-10%的影响，但目前影响远不到1%[44][114][115] - 林俊旸认为，真正的Agent需能与真实物理世界交互（如指挥机器人做实验），而不仅限于电脑环境，这可能需要三到五年与具身智能结合[47] - 通用Agent的机会在于解决长尾问题，但若创业者不具备比模型公司更强的“套壳”能力，该问题可能仍由模型公司自身解决[48][49] 中国AI公司的未来机遇与挑战 - 姚顺雨对三年到五年后全球最领先的AI公司来自中国团队持乐观态度，概率较高，关键条件包括突破算力瓶颈（如光刻机）、发展成熟的To B市场或国际商业环境竞争，以及培养更多具有冒险精神的人才进行前沿范式探索[56][57] - 林俊旸对此概率的估计约为20%，认为挑战包括美国算力投入比中国大1-2个数量级且更多用于下一代研究，而中国算力大量用于交付；机遇在于“穷则生变”，可能在软硬结合（如定制芯片与模型协同设计）中创新[62][67] - 唐杰指出中国AI Lab与美国有差距，但90后、00后一代更愿冒险，改善营商环境让聪明人有时间创新，以及从业者坚持是成功关键[71][73] - 杨强类比互联网发展，看好中国在To C市场百花齐放，并认为To B解决方案也会很快跟上[69][70]