中国AGI深度时刻！杨强、唐杰、林俊旸、姚顺雨大咖们2026开年重磅交锋

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文章摘要

2025年标志着中国开源模型的崛起，中国AI大模型从追随硅谷转向探索自身范式，聚焦产品形态的深层探索。由清华大学发起的AGI-Next前沿峰会汇聚了学术界与工业界的顶尖专家，包括杨强院士、唐杰教授、林俊旸和姚顺雨，共同勾勒中国AGI的发展图景。Scaling Law尚未停止，但中国先行者已开始思考Scaling之后的路径，在算力约束与应用场景中寻找通向AGI的独特方式。

商业分化正在重塑模型与应用的边界，To C与To B市场的逻辑彻底分化。To C用户更关注上下文与环境，而非模型的推理能力，这要求产品必须垂直整合，将模型层与应用层紧密耦合。而To B市场则强调智能与生产力的直接关联，企业愿意为顶尖模型支付溢价，以降低错误成本。这种分化打破了模型必须做成超级App的执念，Anthropic的专注策略为企业服务和Coding领域提供了新思路。杨强院士从学术视角指出，智能的上界涉及数学与经济学的平衡，未来的模型分化将基于对投入产出比的不同选择。

自主进化成为2026年的关键词，中国实战者对其理解更具颗粒度。自主学习已初现端倪，但真正的瓶颈在于如何定义任务和奖励函数。林俊旸提出AI主动性的概念，强调AI需观察环境并自主决策，但这也带来安全隐患。杨强院士从生物学机制出发，提出大模型需要“数字睡眠”以清理噪音、巩固记忆，解决灾难性遗忘问题。唐杰教授则提出“智能效率”概念，未来竞争将聚焦如何用更少资源获得更多智能增量，而非单纯堆砌算力。

智能体（Agent）正从对话工具升级为生产力要素，长程任务能力成为关键。未来的Agent需具备高度自主性，能够处理复杂任务并长期记忆。林俊旸指出，通用Agent的最大价值在于解决长尾需求，而“模型即产品”成为新共识。中国公司面临独特的生态挑战，但也可能通过深耕垂直领域跑出差异化路径。能否让Agent完成一周工作量而非短暂对话，是检验其成败的标准。

中国AI在算力约束与文化差异中寻找独特路径。林俊旸认为中国成为全球领先AI公司的概率低于20%，但算力贫民的困境倒逼基础设施与算法的联合优化。中国研究文化更倾向确定性高的领域，但新一代研究员正带来冒险精神。杨强院士强调，中国应利用丰富的应用场景和工程师红利，将AI技术落地到具体问题中。这场智能革命中，中国虽为后发者，但正以自身方式书写从跟随到定义的新篇章。