大分化时代：一场关于中国AI未来的深度对话

日期：2026-01-11 12:03:53 / 人气：22

当“追赶者”开始思索如何转身“引领”，智谱AI主办的AGI-NEXT圆桌讨论，撕开了中国AI行业最不愿直面的真相——在技术红利逐渐见顶、赛道格局加速重构的节点，每一步选择都决定着未来的生存与站位。这场对话没有虚浮的客套，没有刻意的PR话术，唯有嘉宾们基于一线实践的真实判断，与对中国AI未来的冷静估算。

01 一个关键时间点

2026年，中国AI行业站在了一个微妙的十字路口。预训练赛道历经四年深耕，业内共识是已收割七八成红利，增长空间趋近饱和；强化学习虽成为新的行业共识，但其潜力也仅开发了四五成。而DeepSeek的横空出世，更让所有人猛然意识到：通用聊天赛道的战事，在某种意义上已然落幕。

“下一仗是什么？”智谱AI创始人唐杰在圆桌上抛出的这个问题，不仅是他个人的困惑，更是萦绕整个行业的集体焦虑。本次圆桌的嘉宾阵容，恰好覆盖了AI领域的多元视角：前OpenAI研究员、现任腾讯混元大模型负责人姚顺雨，兼具中美两地行业亲历经验；阿里通义千问负责人林俊旸，身处中国最大云计算平台的技术前沿；香港科技大学讲席教授杨强，作为AI领域元老级学者提供理论支撑；而唐杰自身的清华教授与智谱AI联合创始人双重身份，更搭建起学术与产业的沟通桥梁。

02 第一重分化：ToB与ToC，两条截然不同的路

姚顺雨抛出的一个观察，打破了行业对大模型能力提升的盲目乐观：“非常有意思的一点是，我们今天用ChatGPT和去年相比，感受差别不是太大。”这话乍听刺耳，毕竟过去一年，大模型在数学、编程、推理等硬核能力上的进步有目共睹，但姚顺雨的核心逻辑在于——这些提升，普通用户几乎感知不到。

“大部分人尤其是在中国，用大模型更像是用搜索引擎的加强版，很多时候甚至不知道该如何激发它的全部智能。”换句话说，模型能力与用户体验之间，出现了明显的脱节。当你问ChatGPT“今天该吃什么”，今年的回答与去年相比并无质的飞跃；模型虽能解出更复杂的伽罗瓦理论难题，但对绝大多数人而言，这类能力毫无实用场景。

ToB市场却呈现出完全相反的景象。姚顺雨分享了一个关键细节：在美国，许多专业人士宁愿每月支付200美元订阅最强模型，也不愿选择50美元的次强版本。背后的逻辑很直白：“一个顶尖模型可能在10个任务中完成八九成，次强模型只能完成五六成，而最棘手的是，你永远不知道它会在哪些任务上掉链子，这就需要额外投入大量精力监控，反而增加成本。”

这一观察揭示了ToB与ToC市场的核心差异：在企业场景中，智能的边际提升能直接转化为生产力与收入，用户愿意为“确定性”支付高溢价，因为省下的监控成本与犯错成本，远超过订阅费用的差价。而在消费市场，智能提升遭遇了“用户感知天花板”，再强的硬核能力，若无法落地为日常可感知的体验，便难以创造商业价值。

林俊旸的观察进一步印证了这种分化：“我和美国很多API厂商交流时发现，他们没想到编程场景的调用量会如此庞大，而在中国，编程相关的API调用量远没有这么高。”在美国，AI API调用量中编程场景占据绝对主导，这正是ToB价值的直接体现——代码质量可量化，智能提升能立竿见影地转化为研发效率。

Anthropic的战略选择也因此变得清晰。它没有像OpenAI那样全面出击消费市场，而是聚焦企业服务、编程与Agent领域。这并非能力所限，而是看透了ToB赛道的核心逻辑：智能就是可量化的金钱，在专业场景中，顶尖模型的溢价能力无可替代。

03 第二重分化：垂直整合还是分层解耦？

讨论中出现了一个反常识的观点，挑战了传统商业逻辑。过去，行业普遍认为AI公司应追求垂直整合，从模型研发到应用落地一把抓，形成闭环生态，苹果的成功似乎正是这一逻辑的最佳佐证。但姚顺雨观察到了相反的趋势：“以ChatGPT Agent为例，过去大家认为垂直整合能力强的公司必然做得更好，但如今来看，事实并非如此。”

垂直整合在ToC场景中仍具优势，ChatGPT与豆包均是模型与产品紧密耦合、快速迭代的典型。但在ToB场景中，趋势正在反转——最优质的企业应用，往往来自专业应用公司对顶尖模型的二次开发，而非模型公司亲自下场做应用。

核心原因在于，预训练与产品落地所需的能力本质上截然不同。前者需要海量算力、顶尖科研人才与长周期投入，追求的是技术极限；后者需要深入理解行业客户需求、快速响应场景变化、精细打磨用户体验，考验的是场景洞察力与运营能力。很难有一家公司能在两个维度同时做到极致。

这一趋势对创业者而言，机遇与风险并存。林俊旸直言：“如果你是‘套壳高手’，能把应用做得比模型公司更出色，那还有机会；但如果没有这个信心，这类机会最终会留给模型公司——他们遇到问题时，只需迭代模型、增加算力投入，就能快速解决，这是应用公司不具备的优势。”

04 自主学习：已经发生的革命

关于“自主学习”的争论，是整场对话最具启发性的部分。这个词在硅谷早已成为热门话题，“大街小巷的咖啡馆里，所有人都在讨论”，但姚顺雨指出，每个人对其定义都不同，这本身就说明行业对其认知仍处于模糊阶段。

他提出了一个颠覆性观点：自主学习其实已经发生，只是我们未曾察觉。“ChatGPT利用用户数据不断适配人类聊天风格，让对话体验更自然，这算不算自主学习？Claude已经完成了自身项目95%的代码编写，通过自我迭代提升能力，这又算不算自主学习？”

我们总是期待自主学习以戏剧性的方式降临——比如AI突然具备自主科研能力，或是能稳定盈利的AI交易系统问世，但现实或许是渐进式的。Cursor每隔数小时就用最新用户数据更新模型，持续优化编程体验，这便是一种自主学习，只是其效果尚未达到“石破天惊”的程度，核心原因在于基座模型能力仍有局限。姚顺雨的判断很明确：“自主学习更像是一个渐变过程，而非突然的爆发。”

林俊旸从另一个角度补充了这一观点，他认为自主学习的核心方向是“更懂你”：“过去做推荐系统时，持续输入用户数据就能让系统迭代升级，算法逻辑相对简单。在AI时代，能否通过持续的信息输入，让模型真正理解用户需求，成为贴身工具，是自主学习的关键。”但他也坦承，最大的挑战并非技术，而是评估标准：“推荐系统的好坏可以用点击量、成交量衡量，但AI覆盖人类生活方方面面后，真正的衡量指标是什么，我们至今仍不明确。”

05 环境问题：被忽视的下一个战场

“环境”一词在讨论中反复出现，成为嘉宾们共识的下一个核心战场。姚顺雨提出了一个惊人的判断：“即便现在所有模型训练全部停止，仅将现有模型充分部署到各类场景中，就能创造当前10倍甚至100倍的收益，对GDP产生5%-10%的影响，但目前AI对GDP的实际贡献还不到1%。”这意味着，行业的瓶颈早已不是模型能力，而是部署与应用落地。

林俊旸将这一观点进一步延伸，他认为当前Agent尚未爆发的核心原因，是其活动范围被局限在数字世界：“写文件、处理数据这类数字场景，今年很快就能实现全面覆盖。但真正有价值的场景，是AI能指挥机器人开展物理实验，加速科研进程。”

他以AlphaFold为例：“AlphaFold在蛋白质结构预测上取得了突破，但距离实际制药还有很长距离。即便有AI辅助，仍需要大量物理实验获取反馈，这正是当前AI的能力盲区。”当AI的活动范围从数字世界扩展到物理世界，与具身智能深度融合，Agent的价值才能真正释放。这一愿景或许需要3-5年时间，但已是行业明确的发展方向。

06 一个冷静的概率估算

对话的最后，一个尖锐的问题被抛出：3-5年后，全球最领先的AI公司来自中国团队的概率有多大？林俊旸给出的答案是20%，这个数字背后，是对中美AI差距的清醒认知。

“美国的算力规模整体比我们大1-2个数量级，更关键的是，OpenAI等公司将大量算力投入到下一代技术研发中，而我们的算力大多用于满足当下的客户交付需求，探索性投入相对捉襟见肘。”这是一个残酷的现实：当美国公司在布局未来时，中国公司仍在为当下的生存奔波。

姚顺雨的看法相对乐观，但也指出了三大关键制约因素：一是光刻机技术突破，解决算力瓶颈；二是培育更成熟的ToB市场，拓展国际竞争空间；三是文化层面的突破。“中国愿意做新范式探索、敢于冒险的人还不够多。”他观察到，中国的研究文化更偏好确定性的事情，一旦某件事被证明可行，大家会迅速跟进并做到极致，但面对未知的探索性领域，愿意尝试的人寥寥无几。

他还提到了一个细节：中国行业对刷榜和数字的过度重视，可能成为一把双刃剑。“Claude在编程或软件工程榜单上并非顶尖，但所有人都认可它是最好用的产品。这提醒我们，要跳出榜单的束缚，聚焦真正有价值的核心能力。”此外，中美对AI的认知差异也源于时间沉淀，“OpenAI 2022年就开始布局相关领域，国内直到2023年才跟进，这种时间差带来的认知差距，需要长期弥补。”

07 杨强教授的理论视角

杨强教授从学术角度，为行业发展提供了独特的思考框架。他认为，工业界与学术界正经历一次重要分化：过去几年，工业界领跑AI发展，学术界更多处于观望状态；但当大模型进入稳态阶段，学术界应主动补位，解决工业界尚未触及的根本问题。

他提出了两个核心问题：“智能的上限在哪里？给定一定的计算资源与能源，模型能达到的最优效果是什么？训练与推理的资源该如何分配，才能实现效率最大化？”为了阐释这一逻辑，他引用了《我们为什么睡觉》中的观点：“人类睡觉是为了清理大脑中的‘噪音’，避免误差累积，让第二天的判断准确率持续提升。”

这一类比为大模型研发提供了新的思路：当多个Agent串联工作时，每个Agent都存在误差，经过多轮传递后，整体能力会指数级下降。大模型是否需要类似“睡眠”的机制来清理误差？这或许是未来值得探索的重要方向。此外，杨强教授还提到了哥德尔不完备定理对大模型的启示：“一个系统无法自证清白，大模型的幻觉问题永远无法完全消灭。”

这意味着，追求“零幻觉”是一个伪命题。行业真正该思考的，是如何在资源投入与幻觉降低之间找到平衡点，“这更像是经济学问题，本质是风险与收益的权衡。”

08 唐杰的选择与坚持

唐杰分享了智谱AI的战略抉择过程，为行业提供了实操层面的参考。2023年，智谱是国内首个上线Chat产品的团队，当时的想法很直接：快速推向市场，抢占用户心智。但当十几家大模型团队同时上线同类产品后，问题逐渐显现——用户被严重分散，每家的用户量都不足以支撑模型的持续迭代。

经过一年的沉淀与争论，DeepSeek的崛起让唐杰彻底认清现实：通用聊天赛道已经结束，“我们必须想清楚，下一仗要打什么。”经过团队多晚的激烈讨论，智谱最终确定战略方向——全力投入Coding与Agent领域。“这既有运气成分，更源于我们将所有精力聚焦在Coding上的坚持。”

从结果来看，这一选择无疑是正确的：目前智谱的Coding能力在行业榜单中位居前列，API调用量也表现亮眼。但唐杰始终保持清醒：“AI行业拼的是速度与时机，若能拉开半年的时间窗口，快速满足应用需求，才能在后续的迭代中占据主动。”

他对中国AI未来的判断是谨慎乐观的。承认中美在企业AI Lab层面存在差距的同时，也看到了新生代的潜力：“90后、00后创办的企业，在创新意识上远超上一代。”他甚至开玩笑说：“我们这一代最不幸，上一代还在工作，下一代已经崛起，我们反而被无缝跳过了。”

玩笑背后，是他对中国AI突破的三点思考：第一，需要一群敢于冒险、勇于探索新范式的聪明人，而90后、00后正具备这种特质；第二，需要更友好的政策环境，让创新者能专注于技术研发，而非忙于客户交付；第三，需要长期坚持的定力。“环境永远不会完美，我们有幸经历从差环境到好环境的转变，这种经历本身就是财富。只要傻傻坚持，或许走到最后的就是我们。”

09 几个值得深思的观点

整场对话中，多个观点突破了传统认知，值得行业深入思考。

关于AI替代人类的重新定义：姚顺雨提出，“更多时候不是AI替代人类工作，而是会使用AI工具的人，替代那些不会使用工具的人。”这一观点重构了AI与人类的关系——真正的分水岭不是“人类vs AI”，而是“掌握AI工具者vs未掌握者”，就像当年编程者与计算尺使用者的差距，这种能力鸿沟将重塑职场格局。由此，他强调：“当前中国能做的最有意义的事，就是加强教育，教会大家如何高效使用Claude、ChatGPT等工具。”

关于Agent的四个发展阶段：杨强教授提出了清晰的框架，“以目标定义与规划能力为维度，可将Agent分为四个阶段——目标与人规划均由人定义、目标由人定义但规划由AI完成、目标由AI定义但规划由人完成、目标与规划均由AI自主完成。”目前，行业仍处于最初级阶段，未来的核心方向是实现AI自主定义目标与规划，打造“内生原生系统”。

关于长尾问题的价值：林俊旸认为，“通用Agent的最大魅力在于长尾场景。当一个用户寻遍各处都无法解决问题，AI却能提供答案时，其价值才能真正凸显。”推荐系统时代的马太效应，让头部需求被过度满足，而AGI的核心价值，恰恰在于解决那些人类专家也难以应对的独特困境。

关于“上下文”的价值：姚顺雨举了一个生动的例子，“同样问‘今天该吃什么’，ChatGPT的回答质量取决于上下文——天气冷暖、所在位置、家人饮食偏好等信息，都会影响回答效果。要提升这类问题的体验，不需要更大的模型或更强的训练，而是更丰富的上下文输入。”这意味着，下一阶段的AI竞争，或许不再是模型规模的比拼，而是上下文信息获取与利用能力的较量。

10 写在最后

这场圆桌讨论最动人的特质，是嘉宾们的坦诚。20%的概率估算，没有豪言壮语的煽动，却比任何正能量宣言都更具价值——唯有认清差距，才能找准突破方向。林俊旸的一句话，道出了中国AI从业者的心声：“干这一行就不能恐惧，能投身大模型领域，本身就是一种幸运。”

这种清醒而坚定的心态，或许正是中国AI行业最需要的。不盲目乐观，不妄自菲薄，在认清差距后专注于能做的事，在不确定性中坚守长期价值。唐杰的结语，或许是对中国AI未来最好的注解：“如果我们笨笨的坚持，也许走到最后的就是我们。”在这个快速迭代、充满变数的行业里，“笨笨的坚持”，或许就是最聪明的选择。

本文基于圆桌对话实录整理，嘉宾观点不代表本文立场。

作者：盛煌娱乐