就在2026年那个节点，AGI-Next正准备大显身手。这几年，AI的风潮彻底变了样，不光是在搞应用，更是在搞清楚到底值不值钱。清华大学基础模型北京市重点实验室跟智谱AI联手办的这个前沿峰会，就把各路大咖都给请来了，大家凑在一起，就是想聊聊现在AI大模型产业到底咋样，以后该往哪走。 大家伙儿现在都觉得，以前那种光拼技术谁更强的局面早就过去了。现在是从技术到市场再到怎么赚钱，方方面面都在疯狂分化，大家都在找办法把钱给赚到手里。 搞企业服务的那个圈子，大家对AI的要求是真的高。腾讯那个首席AI科学家姚顺雨就说了，企业客户其实就图一个实在劲儿，能直接把活儿干漂亮、省钱还快，“最强模型”对他们来说就是个掏钱的事儿。模型越智能，生产效率就越高，钱袋子也就越鼓。所以这边To B的市场特别活跃，各家都在琢磨怎么把东西做得更专业、更有针对性。 反观面向老百姓的To C市场就没那么好弄了。尽管聊天机器人还有那些生成内容的工具都在疯狂进化，变得越来越聪明，可它们也没法自动就变成让用户离不开的好东西。很多人还把它当搜索工具或者帮手用呢，根本没学会怎么去利用它的深度智能。这就意味着To C市场不光得靠技术换代，还得靠把用户给教会、体验做好，再去找出大家真正的痛点来伺候着。 关于技术的事大家也聊得挺透。圆桌对话里的结论挺统一：那些长链条、能自己做主干活的智能体（Agent）肯定是重点方向。好多专家都看出来了，智能体现在的能力提升得飞快。以前只能干几小时的标准化活儿？现在都能搞定长达几周的复杂任务了。 这种能听懂复杂指令、会调各种工具、在复杂环境里一边学一边干的智能体，被看作是把AI变成真生产力的大载体。等它成熟了，“让AI替人做事”的梦想也就真能实现了。到时候科研办公生产服务各个领域肯定都得大变样。 清华教授唐杰还特意提了一下2026年的事儿。他说那个时候AI技术很可能会迎来一轮新的大洗牌。 能一边用一边学的持续学习能力、能存很久东西的长期记忆模块、还有能深刻理解并生成多种形式内容的多模态技术，都会是未来的重点突破方向。这就意味着以后AI到底值不值钱不光看训练数据多大或者参数多少了，主要得看它能不能把上下文弄明白、把用户自己的数据给融合进去、还能真正理解具体的业务场景有多灵活。 除了技术上的畅想外，中国的AI产业怎么走才是个大问题。大家都觉得中国得走自己的路子才行。 加拿大皇家学院的杨强院士就建议学界和业界得搞点协同创新。他希望工业界多操心点实际工程上的问题；学界呢则得埋头搞点那些工业界还没怎么去碰的理论基础难题。 比如智能到底有没有上限这种事儿；或者怎么高效地分配资源；还有大模型经常会犯的那种“幻觉”问题——生成一堆不靠谱甚至假的信息该怎么控制住——这些都是急需解决的难题。 等到应用层面也是这样得区别对待： 在中国这种地方搞互联网产品有个天然优势：用户基数大、用的场景也丰富。这种情况下很容易冒出很多不一样的创新点子。 但如果是去做企业服务或者垂直行业的活儿，那就不能生搬硬套国外的那一套玩法了。智谱AI的林俊旸就提到过一个点：中国的SaaS市场生态跟国外的不一样。像那种帮程序员写代码的辅助工具在中国用的人没国外那么多。 所以想搞出像Palantir那种既有强大工程能力又能按客户要求定制的本土化方案才是正道。把行业知识深度揉进AI系统里去才能把这块蛋糕做大做强。 唐杰从企业的实际角度出发也提了一个词：深耕优势领域特别重要。 比如智谱AI在代码生成这块一直砸钱就是看中了它能提高软件开发效率这点大价值和长远前景。在“替代传统搜索”的事儿基本定了后，接下来的胜负手就看能不能在特定领域里“做得更深、更专、更靠谱”。 这次峰会上大家的争论把未来的图景给勾勒得挺清楚： 技术发展以后得从拼规模转向拼能力；市场应用也得从光喊口号变成实实在在挖价值了。 这种分化并不是分家了反而意味着行业在变成熟、分工更精细了。 回头看看路还长着呢： 虽说2026年的智能体技术突破很让人期待， 但要想把这股劲儿给真正释放出来还得靠本地的实践、产学研一起使劲儿、还要去啃那些最基础的研究难题。 中国的AI产业想在全球的新局里站住脚跟、让智能技术真正帮上经济高质量发展和社会进步的忙， 那就得在技术上突破、应用上创新还有生态上构建这三个方面同时发力才行。