2026年中国大模型前沿峰会：四位巨头共话AI未来

文｜周鑫雨、邓咏仪

整理｜王欣逸、魏宁

编辑｜苏建勋

在2026年1月10日，由清华大学基础模型北京市重点实验室与智谱AI联合发起的AGI-Next前沿峰会上，中国大模型领域的四位核心人物罕见聚首。

智谱AI，这家刚刚在1月8日成功登陆港股的企业，其创始人兼首席科学家唐杰成为首位分享嘉宾。

姚顺雨，这位不久前加入腾讯的前OpenAI研究员，首次在公开场合亮相，并在腾讯完成关键模型团队重组后，出任CEO办公室首席科学家。

林俊旸，阿里Qwen技术负责人，阿里历史上最年轻的P10，带领阿里通义实验室在全球开源模型衍生数量和下载量上领先。

杨植麟，月之暗面CEO，近期完成5亿美元融资，成为闭门会上的另一股重要力量。

他们一致认为，基础模型的能力高低将决定接下来多场竞争的输赢，包括成为下一个超级入口和伟大公司的可能性。

四位嘉宾背后公司的阶段和业务模式各异，但2025年以来的动作都围绕一个共同主题：稳固基模第一梯队的地位，同时推动模型驱动业务发展。

中国大模型通过快速迭代和持续开源接力，在国际上获得认可。然而，唐杰提醒中国开发者，美国大量闭源模型未开源，中美大模型之间的差距可能并未缩小。

关于AGI的下一代路线，嘉宾们存在分歧。唐杰认为，DeepSeek后，对话范式探索已告一段落，智谱押注Coding和Reasoning的GLM-4.5取得成果。

杨植麟强调Scaling的重要性，但不仅仅是堆算力，而是在架构、优化器、数据层面做技术改进，提升模型的“Taste”。

AI的自主学习是四位嘉宾共同看好的方向。随着AGI探索范式的变化，制定衡量模型智力的新标准变得尤为重要。

姚顺雨认为To C和To B的分化会越来越明显，AGI的本质在于服务真实的人类场景。林俊旸表示这种分化是自然发生的，公司没有基因之分，ToB、ToC都是服务真实人类。

以下为AGI-Next圆桌对话内容整理，经《智能涌现》编辑整理：

李广密：顺雨，你能谈谈对模型分化主题的想法吗？

硅谷在分化，中国模型也在开源。姚顺雨分享了跨中美两国的体验，认为科技整合和模型应用分层也开始出现分化。

姚顺雨指出，To C和To B市场存在明显分化。在To C市场，模型和产品需紧密迭代以提供良好用户体验；而在To B市场，模型公司专注模型优化，应用公司追求用最强模型提升生产力。

李广密：俊旸，你怎么看接下来千问的生态位？

林俊旸：公司不一定有基因之分，可能被一代一代的人塑造。他认为AGI的分化可能是自然的分化，应顺其自然。

李广密：杨强老师怎么看分化的问题？

杨强：学术界应解决工业界未解决的问题，如智能上限、资源分配等。他提到“哥德尔不完备定理”，认为系统必定有不可消除的幻觉。

李广密：智谱今天更像是走了Anthropic的路线。唐杰老师对分化有什么看法？

唐杰：2023年我们是第一个做出Chat系统的，但Chat并未完全替代搜索。我们认为应押注Coding。

李广密：各位嘉宾都认为自主学习是重要方向。姚顺雨认为自主学习更像渐变而非突变。

李广密：如果2026年看到自主学习的信号，可能是在哪些任务上？

姚顺雨：可能是自动化AI研究员或更强的主动性。

李广密：如果实现“记忆”，会是技术突破的跨越吗？

林俊旸：很多技术突破都是线性的发展，只是人类感受强烈而已。做Memory的技术方案效果尚需时间验证。

李广密：有请杨强老师。

杨强：联邦学习将通用大模型和本地特殊性小模型或领域专家模型有效协作。

李广密：有请唐老师。

唐杰：持续学习、Memory和多模态都可能出现新的范式变革。学术界和工业界应共同努力。