作者：DEX | 發布媒體：YOLOLAB | 日期：2026 年 1 月 12 日

2026 年 1 月 10 日，北京寒風凜冽，但位於市中心的 AGI-Next 前沿峰會現場卻氣氛肅穆且熾熱。這場由清華大學基礎模型北京市重點實驗室與智譜 AI 聯合主辦的閉門會議，不僅僅是一次技術研討，更被視為中國 AI 產業在經歷了狂熱期後，面對算力封鎖與 DeepSeek 衝擊波下的「冷靜期」戰略重整。

會場集結了中國大模型領域的半壁江山：智譜創始人唐杰、月之暗面 (Kimi) 創始人楊植麟、阿里巴巴 Qwen 技術負責人林俊旸，以及剛從 OpenAI 歸國加盟騰訊的姚順雨。在 DeepSeek 缺席的「三缺一」格局下，與會領袖罕見地達成共識：AGI-Next 的核心不再是參數競賽，而是承認中美差距，並在資源受限下全力轉向 Agent（智慧體）工程落地。

範式轉移：DeepSeek 終結 Chat 時代，Agent 成為唯一出路

為什麼 Chat 範式已死？
DeepSeek 在 2025 年初的橫空出世，被視為定義產業轉折點的「黑天鹅事件」。它將 AI 對話的成本與門檻降至地板價，迫使整個行業重新思考價值創造點。

智譜創始人唐杰在 AGI-Next 峰會上直言：「DeepSeek 的出現標誌著 Chat 範式已趨於成熟並接近天花板。」在 To C 市場，大模型正淪為「搜尋引擎的加強版」。用戶對於模型智商的邊際效用遞減——大眾根本分不清 92 分與 98 分模型的差異。因此，單純提升聊天機器人的情感或個性已無商業意義。

從「會說話」到「會幹活」

產業焦點已從「語言生成」全面轉向「任務執行」。林俊旸指出，真正的壁壘在於 Agent 能否解決長尾任務。不同於過往依賴 Prompt 工程或應用層代碼修补，現在必須回到模型層進行「燒卡訓練」。

智譜展示的 AutoGLM 能力為此提供了具象化想像：

• 場景：用戶指令「幫我訂一張下周去長春的高鐵票，順便搜搜小紅書上熱門的景點」。
• 執行：AI 在後台自主點擊 APP、翻閱網頁、比價、下單，執行超過 40 步操作。
• 意義：這標誌著 AI 從聊天軟體進化為「數位秘書」。

算力鴻溝與「窮人打法」：20% 的領先機率

中美算力差距究竟有多大？
阿里巴巴 Qwen 技術負責人林俊旸在 AGI-Next 峰會上給出了殘酷的量化數據：美國基礎設施可能比中國大「1 到 2 個數量級」。OpenAI 等美國公司將巨量算力投入探索無人區的下一代研究，而中國公司手中的算力卡「捉襟見肘」，光是應付業務交付就已亮紅燈。

極致優化的生存哲學

面對路透社報導中提及的「光刻機與軟體生態」結構性短缺，中國企業被迫淬鍊出一種獨特的生存能力——「算法與基建的極致聯合優化」。

• 窮人打法：林俊旸將其形容為「窮人孩子的務實哲學」。正因為沒有足夠資源進行暴力美學式的探索，中國團隊必須在更小、更便宜的硬體上，透過軟硬協同設計壓榨出模型極限。
• 20% 領先機率：這並非謙辭，而是基於資源約束的客觀評估。只要能在算法效率上取得突破，中國仍保有 20% 的機率在特定領域領先。

商業化路徑分化：To B 與 To C 的價值重估

AGI-Next 峰會揭示了商業化路徑的明顯分化，主要體現於騰訊與智譜 AI 的最新佈局。

姚順雨的清醒判斷：精準度定價權

剛從 OpenAI 歸國、現任騰訊「CEO/總裁辦公室」首席 AI 科學家的姚順雨，一針見血地指出了 To B 市場的極端頭部效應：

• 高準確率溢價：企業願意為能將 10 項任務做對 9 項的模型支付 200 美元/月。
• 低準確率陷阱：僅能做對 5 項的模型，即使定價 20 美元/月 也乏人問津。

這推翻了「模型能力普惠化」的敘事，證明在 B 端市場，精準度就是一切。

智譜 AI 上市後的資本雙重奏

2026 年 1 月 8 日，智譜在港交所掛牌，成為全球大模型第一股。其財報數據印證了上述邏輯：

• 本地部署 (To B)：面向政府、金融等對數據安全與準確度要求極高的客戶，營收強勁增長，毛利率維持在 50% 以上。
• 雲端部署 (To C/SMB)：雖然營收增長快，但因「以價換量」的激烈競爭，毛利率已跌至負值（-0.4%）。

具身智能：阿里 Qwen 的物理世界征途

如果不做聊天機器人，AI 的下一個載體是什麼？林俊旸給出的答案是：具身智能 (Embodied AI)。

2025 年 10 月，阿里成立機器人與具身智能小組，目標是讓 AI「走出螢幕，動手幹活」。其戰略佈局形成了完美的生態閉環：

1. Qwen3-Max：化身「任務指揮官」，負責複雜任務分解。
2. Qwen3-VL：升級為「立體視覺中樞」，專攻 3D 空間感知。
3. 數據飛輪：利用淘寶物流、菜鳥倉储的真實物理數據訓練模型，模型反向指揮機器人，形成自我進化的智慧飛輪。

這一佈局讓阿里從單純的模型供應商，轉型為物理世界的「行動智能」核心玩家。

學術界的冷思考：張钹院士的五大缺失論

在產業狂熱之外，91 歲高齡的張钹院士在 AGI-Next 峰會上潑了一盆理性的冷水。他指出，當前基於概率與統計的大語言模型，存在五類根本性缺失，這是導致「幻覺」無法根除的理論根源：

1. 指稱缺失：知道「蘋果」這個詞，但沒見過、沒吃過，缺乏感官連結。
2. 因果缺失：只知詞語共現，不知為何共現。
3. 功用缺失：無法準確判斷語境（如開玩笑與嚴肅的界線）。
4. 動態語境缺失。
5. 閉環行為缺失。

張院士強調，不解決這些理論缺陷，僅靠堆疊算力無法通往真正的 AGI。他反對馬斯克「機器能做人類 70% 工作就算 AGI」的模糊定義，主張建立「可執行、可檢驗」的嚴格標準。

常見問題 (FAQ)

在約束中重塑偉大

AGI-Next 峰會傳遞的最強烈信號並非技術樂觀主義，而是「清醒的現實主義」。中國 AI 產業正從盲目追逐模型參數的狂熱中冷靜下來，直面算力短缺的結構性困境。

正如唐杰所言：「我們這一代 AI 人可能是最不幸運的，但如果我們笨笨地堅持，也許走到最後的就是我們。」

從騰訊姚順雨對 B 端價值的重估，到阿里林俊旸的「窮人打法」與具身智能佈局，再到楊植麟對長文本的執著，中國 AI 正試圖在「確定性」與「冒險」之間找到新的平衡點。2026 年，將不再是誰說得更好聽的年份，而是看誰能讓 AI 真正「動手幹活」的關鍵節點。