2026 AGI 愿景：大模型分化、自主学习范式与全球 AI 竞速的深度洞察

近期圆满落幕的 AGI-Next 2026 论坛展现了极高的信息密度与前瞻性视野。

此次盛会由清华大学基础模型北京市重点实验室与智谱 AI 联合发起，汇聚了学术界泰斗张钹院士、杨强院士，以及中国大模型领域的核心中坚力量：智谱 AI 唐杰教授、月之暗面杨植麟、阿里 Qwen 林俊旸、腾讯首席 AI 科学家姚顺雨等。拾象创始人李广密亦受邀主持了多场深度对谈。

毫无疑问，华人已成为全球 AGI 浪潮中的中流砥柱。中国团队研发的开源模型稳居全球第一梯队（Tier 1），我们坚信这一地位在 2026 年将愈发稳固，并期待华人在 AGI 领域实现更多颠覆性的探索。

针对大会的多场主题发言与闭门讨论，「海外独角兽」提炼了以下核心洞察，旨在呈现 AI 顶尖大脑对行业未来的深度思辨：

• 模型分化已成定局：其背后交织着 To B 与 To C 场景需求的本质差异、对竞争格局的战略博弈以及各实验室的差异化选择；

• To B 领域将出现“能力鸿沟”：强弱模型的分化会持续加剧。而在 To C 领域，任务执行的瓶颈往往不在于参数规模，而在于 Context（语境）与环境感知的缺失；

• 自主学习成为行业新共识：2026 年，几乎所有核心玩家都将重兵投入自主学习范式的研发；

• Scaling Law 仍在进化：它是技术、数据与“审美”的共振，前沿智能的探索绝不会因潜在风险而止步；

• 范式跃迁：模型即 Agent，Agent 即产品，两者正走向深度一体化；

• 算力落差的结构性解析：中美算力差距不仅体现在 1-2 个数量级的绝对值上，更在于美国有大量算力被前瞻性地投入到了下一代关键技术的“无人区”探索中。

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关键词 01

格局分化

1. 姚顺雨观察到 AI 行业正在两个维度加速分化：一是 To C 与 To B 的应用逻辑分化，二是“垂直整合”与“层级化分工”的路线分化。

2. 在 To C 端，极致的智能并非普适需求，用户的感知往往存在钝化。真正的瓶颈在于模型缺乏对用户实时环境（Context）的感知，例如当用户问“午饭吃什么”时，模型因缺失位置、天气及用户即时生理状态数据而难以给出完美回复。

3. 破解之法在于个性化数据的合规利用。相比于单纯卷预训练参数，能够挖掘并利用好类似微信聊天记录等 Context 的模型，将展现出更高的用户价值。

4. To B 场景遵循“效率溢价”逻辑。企业客户更倾向于为极高的成功率付费。强模型（如 Opus 4.5）在复杂任务中的高准确率能显著降低企业的监控与容错成本，这将导致强弱模型之间的市场价值迅速拉开。

5. 商业模式上，To C 倾向于垂直整合，模型与产品高度耦合；而 To B 场景因涉及复杂的生产流程优化，为应用层公司留下了巨大的生存空间，从而催生了模型底座与行业应用的专业化分层。

6. 林俊旸认为，模型分化更多是基于客户反馈的自然演化结果。例如 Anthropic 深入金融领域，正是其在与客户高频交互中发现的特定机会。

拾象注：ChatGPT 与 Claude 在医疗方案上的差异反映了基因的不同。OpenAI 致力于成为 AI 时代的通用搜索引擎（下一个 Google），而 Claude 则通过链接医疗系统深耕生产力，走向“AI 时代的微软”之路。

7. 差异化策略也源于对时机的判断。唐杰教授坦言，在 DeepSeek 崛起后，团队判断传统 Chatbot 的格局已定，智谱遂果断选择将战略重心转向 Coding（编程）赛道。

关键词 02

新范式：自主学习

自主进化

8. Scaling Law 依然奏效，但唐杰教授提出应区分两种 Scaling 路径：

• 已知路径的 Scaling：通过堆砌算力与数据探索上限，这被视为一种“路径依赖”的惯性；

• 未知范式的 Scaling：让系统自主定义奖励函数、交互机制与训练任务，实现真正意义上的自我进化。

拾象注：尽管术语尚未统一（如自主学习、Active Learning 等），但业界共识明确：模型应能在无需人类干预的情况下持续提升智能。

9. 杨植麟将 Scaling Law 视为“能源转化为智能”的过程。他强调模型承载的是研发团队的价值观与审美，智能的边界探索是技术与品位的共进过程。

10. 自主学习的终极目标是赋予模型“反思”能力。通过持续的自我评估与批判，模型能自主识别有效行为并优化执行路径。

11. 姚顺雨指出，新范式并非突发事件，而是一个正在发生的“渐变”。例如 Cursor 的实时学习能力以及 Claude Code 对自身代码的深度参与，都预示着 AI 辅助自我进化的开端。

12. 想象力是新范式的最大瓶颈。我们需要思考：2027 年，用什么样的任务（如解决未解科学难题或建立盈利交易系统）来证明 AI 已经实现了范式突破？

13. 林俊旸认为强化学习（RL）的潜力仍有巨大挖掘空间。下一代模型将从“人类启发”转向“环境启发”，由被动接收 Prompt 变为主动感知环境需求。

14. 主动学习（Active Learning）伴随着安全挑战。风险点将从“言论合规”转移到“行为合规”，必须在进化过程中注入正确的价值观导向。

15. 自主学习将推动深度个性化。然而，当 AI 融入生活方方面面，评估其“好坏”的指标将变得极度模糊，无法再简单依靠点击率等传统指标。

16. 针对长程任务的衰减问题，AI 或许需要借鉴人类的“睡眠机制”，探索如何在持续学习中清理无效噪音，维持长效计算的精准度。

17. 唐杰教授提出了“智能效率（Intelligence Efficiency）”概念。未来的关键不再是无脑 Scaling，而是如何以更少的资源投入换取更大的智能增量，这才是突破成本瓶颈的核心。

18. 借鉴人脑发育过程，模型已在逻辑推理、编程等领域取得长足进步，但在多模态感统、长效记忆（Memory）以及自我认知方面，人类仍具有显著优势，这些领域正是下一阶段的突破重点。

19. 智谱参考人类认知的 AI 架构图包含：系统一、系统二与自学习模块。自学习的引入旨在通过三类 Scaling 实现进化：

原生多模态

20. 原生多模态模型旨在模拟人类的“感统合一”，将视觉、听觉、触觉信息有机融合，而不仅是简单的特征拼接。

21. 智谱将多模态感统视为年度重点。唯有具备此类能力，AI 才能在手机、电脑等复杂真实环境中执行长链路的跨设备协作任务。

22. 林俊旸坚信，真正的智能天然应该是多模态的。尽管业内对“多模态是否能反哺逻辑智能”存有争议，但其实践价值毋庸置疑。

23. 从第一性原理出发，多模态能力是 AI 成为高效生产力工具、更好地服务人类的必经之路。

24. 视频被视为更广义的表达形式。理解长视频、从动态影像中学习世界模型，是极具挑战且充满吸引力的方向。

关键词 03

智能体（Agent）

25. 编程能力是智能体的基石。智谱的实践证明，即便模型跑分再高，若无针对性编程环境训练（如 RLVR），也难以处理复杂的游戏开发任务。

26. 模型与产品的界限正在消失。Agent 的复杂任务执行高度依赖底座模型的能力，这种“一体化”意味着做强模型本身就是在打造最核心的产品。

27. Agent 的分化趋势：

• To C Agent：成功要素往往超越单纯的智能指标，涉及交互艺术与情感连接；

• To B Agent：核心在于解决真实业务痛点，其价值与模型的智能水平呈线性正相关。

28. 生产力 Agent 尚处于蓝海。即使模型停止进步，仅仅通过深度部署与流程重构，也能为企业带来百倍收益。目前 AI 对 GDP 的贡献仍有巨大提升空间。

29. 教育变革迫在眉睫。AI 时代人和人的差距不在于 AI 是否替代工作，而在于是否能熟练驾驭 AI 工具。

30. 托管式 Agent 是未来趋势。用户只需设定宏观目标，Agent 即可在后台自主运行并独立交付结果。

31. 这一愿景的实现依托于自演化（Self-evolution）技术，进一步印证了“模型即 Agent，Agent 即产品”的论断。

32. 解决“长尾任务”是 Agent 展现魅力的关键。AGI 的本质，实际上就是在规模化地解决无数个细分、低频的长尾问题。

33. 关于通用 Agent 的竞争：应用层初创公司若无法建立起超越模型厂商的工程壁垒，通用 Agent 的机会将向模型厂商倾斜，因为许多工程难题在模型层正变得越来越容易解决。

34. 杨强教授将 Agent 的演进划分为四个象限，维度包括“目标定义”与“任务规划”的自动化程度。未来，Agent 将进化为由大模型内生的 Native 系统，实现从观察人类到自主规划的跃迁。

35. 决定 Agent 成败的关键因素：

• 价值创造：是否能真实解决任务并产生可衡量的经济价值？

• 成本控制：调用成本与价值产出的博弈。若模型厂商能通过 API 低成本解决，则对纯套壳应用构成挑战。

• 迭代敏捷性：应用团队是否能跑赢模型进化的窗口期。

关键词 04

全球 AI 竞速

36. 姚顺雨对中国 AI 进入全球顶尖行列持乐观态度。借鉴电动车等产业经验，中国在“可行性验证”后的复现与局部创新效率上具有统治级优势。

37. 长期挑战在于“敢于冒险、敢于突破既有范式”的科研文化，以及两大现实瓶颈：

• 硬件瓶颈：算力短板本质上是光刻机等底层技术的突破竞争；

• 商业生态：能否培育出成熟的 To B 市场并在全球视野下竞争，而非单纯追求刷榜数据。

38. 林俊旸持谨慎乐观态度。他指出中美算力差异不仅在于量级，更在于结构：美国有充裕算力用于“下一代技术”的试错。而中国团队目前多处于追赶交付的紧迫状态。

39. 然而，“穷则生变”亦是动力。算力受限倒逼中国团队在算法优化、软硬件协同（Infra）领域寻求更深度的创新，这种危机感往往是颠覆性突破的催化剂。

40. 面对底层硬件瓶颈，中国 AI 有机会通过“端到端”的软硬件结合模式，在下一代模型结构与国产芯片的适配优化中寻找弯道超车的可能。