分化、新范式、Agent 与全球 AI 竞赛，中国模型主力选手们的 2026 预测

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文章摘要

AGI-Next 2026活动汇聚了国内大模型领域的核心人物，展现了华人在AGI领域的领先地位。中国开源模型已成为全球第一梯队，活动总结了40条关键判断，揭示了当前AI发展的核心趋势与挑战。

模型分化成为显著趋势，尤其在To B和To C场景中表现明显。To C领域更注重个性化数据与上下文环境，而非单纯追求模型规模；To B市场则呈现强模型与弱模型的分化，企业更倾向于为高性能模型支付溢价。这种分化既是战略选择的结果，也反映了不同场景需求的本质差异。

自主学习被视为下一代AI的核心范式。专家认为，2026年将是自主学习技术集中爆发的一年。Scaling Law仍会持续，但重点转向如何通过自主学习和主动优化提升智能效率。杨植麟指出，智能的本质是能源与数据的转化效率，而唐杰提出“智能效率”概念，强调以更少资源获取更大智能提升。林俊旸则强调多模态能力是自主学习的基石，未来AI需像人类一样整合多感官信息。

Agent技术成为模型落地的关键载体。模型即产品，Agent即服务，这一理念正在推动AI从工具向协作伙伴转变。To B领域的Agent更注重任务解决能力，而To C领域则需平衡智能与用户体验。Qwen团队认为，未来的Agent将向“托管式”演进，用户只需设定目标，Agent即可独立完成长周期任务。然而，Agent的发展也面临长尾任务挑战和成本控制问题。

中美AI竞赛的差距不仅体现在算力规模，更在于结构性差异。美国算力领先中国1-2个数量级，且更多投入下一代技术研发；中国则受限于光刻机等硬件瓶颈。姚顺雨乐观认为中国有望在3-5年内跻身第一梯队，但林俊旸指出，核心问题在于创新文化与算力分配。中国团队需通过算法与基础设施的联合优化实现突破。

多模态与持续学习是未来技术突破的重点方向。智谱团队提出，AI需模仿人类的感统能力，整合视觉、语音等多模态信息。同时，持续学习中的“清噪”机制（如模拟人类睡眠）可能是提升长程任务性能的关键。唐杰强调，AI的终极目标是逼近人类水平的抽象推理与自我认知能力，而这一进程将依赖技术、数据与审美的共同进化。