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今天下午在北京的AGI-Next閉門會上,有這樣一場我認為是中國AI界最有含金量的圓桌訪談。
之所以這么說,是因為在這個時間節(jié)點(2026年初),楊強、唐杰、林俊旸、姚順雨(遠程)這幾位坐在臺上。
既沒有談論那些宏大的AGI科幻愿景,也沒有回避那些讓從業(yè)者尷尬的現(xiàn)實問題。
整場看下來,只有一種感覺:真實。
他們把過去兩年行業(yè)里堆積的泡沫吹散了,露出底下粗糙但真實的紋理。
作為在行業(yè)里摸爬滾打的人,我整理了一下我覺得有價值的部分。
如果你還在這個牌桌上,建議讀完。
PART.01
一、承認吧,中國AI最大的問題是“窮”
THUMB
STOPPING
這是整場圓桌里我覺得最清醒的一個比喻。
阿里的林俊旸把中美差距說得很透:這是富人和窮人的游戲。
什么叫富人?
OpenAI們手里的算力比我們大1-2個數(shù)量級。
人家拿算力是在做Research,是探索無人區(qū),甚至是在“浪費”。
什么叫窮人?
大部分中國公司手里的卡捉襟見肘,絕大部分算力光是應付業(yè)務就已經(jīng)亮紅燈了。
這直接導致了玩法的不同。
富人可以賭找到下一個范式,窮人只能賭確定性。
但也沒必要悲觀。
正因為窮,我們才會被逼出一種絕活:算法與基建的極致聯(lián)合優(yōu)化。
這種窮則思變的工程能力,富人是不屑于練的,但這就是我們在算力封鎖下活下去的唯一氧氣管。
PART.02
二、To C 的智商過剩,與 To B 的智商溢價
THUMB
STOPPING
騰訊的姚順雨從OpenAI回來后,第一次對外分享。
他表示過去一年,所有模型都在卷分數(shù)(BenchMark)。
但現(xiàn)實是,在To C端,用戶根本分不清你的模型是92分還是98分。
ChatGPT解數(shù)學題變強了,對普通大眾來說意義有限。
To C接下來的核心,不再是卷智商,而是卷Context(上下文)和情商——模型知不知道我今天在哪里,知不知道我冷不冷。
真正的智商溢價在哪里?
在To B,在Coding。
企業(yè)愿意為那個能把10個任務做對9個的模型付200美金,而不是為做對5個的便宜貨付20美金。
所以,智譜的唐杰老師判斷很準:“AI代替搜索”的戰(zhàn)爭,隨著DeepSeek的出現(xiàn),已經(jīng)結(jié)束了。
下一場硬仗,是Coding(代碼能力)。這不僅是程序員的工具,更是未來Agent自我進化的基石。
因為那是生產(chǎn)力,那是真金白銀。
PART.03
三、Agent 的終局:模型即產(chǎn)品,套殼沒戲
THUMB
STOPPING
如果你正在做Agent創(chuàng)業(yè),或者所謂的“套殼”應用,這段內(nèi)容可能會讓你重新思考商業(yè)模式。
圓桌上的結(jié)論很冷酷:模型即產(chǎn)品。
林俊旸提到了一個很現(xiàn)實的技術細節(jié):Agent在執(zhí)行任務時遇到的長尾問題,靠修補Prompt或應用層代碼是解決不了的。
解決這些問題,需要回到模型層,通過燒卡訓練模型來修復。
這意味著,通用Agent的天花板,牢牢掌握在模型廠商手里。
沒有模型訓練能力的公司,很難建立真正的壁壘。
PART.04
四、中國AI領先的概率是20%
THUMB
STOPPING
這是整場對話最扎心的一問。
主持人問:3-5年后,全球最領先的AI公司是中國公司的概率有多大?
林俊旸給出的數(shù)字是:20%。
這是一個非常誠實的數(shù)據(jù)。
聽慣了“遙遙領先”的人,可能會覺得這個數(shù)字刺耳。
但對于一線從業(yè)者來說,這個數(shù)字無比真實。
姚順雨還補充了一個文化層面的觀察:我們的研究文化,太喜歡“確定性”了。
我們喜歡刷榜,喜歡做那些一定能出結(jié)果的改進。
而OpenAI之所以能成,是因為他們敢在2022年就去賭一個當時看起來毫無確定性的路線。
我們面臨的是算力鴻溝,是人才密度的差距,是研究文化上太愛確定性和刷榜的慣性。
這種不敢冒險的文化慣性,可能比算力差距更難彌補。
但20%就沒有意義了嗎?
智譜的唐杰老師說了一句很觸動我的話:“我們這一代(AI人)可能是最不幸運的……但如果我們笨笨的堅持,也許走到最后的就是我們。”
這就夠了。
在這個階段,承認差距,承認我們是“窮人”打法,承認勝率不高,并不是為了販賣焦慮。
相反,只有看清了底牌,不再幻想彎道超車,我們才能在剩下的那20%的可能性里,把工程落地做到極致。
這一仗很難打,勝率也不高。
但只要還在牌桌上,就別下場。
路還很長,保持清醒,請笨笨地堅持吧。
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