中国“AI四巨头”罕见同台，阿里、腾讯、Kimi与智谱“论剑”：大模型的下一步与中国反超的可能性
唐杰/杨植麟/林俊旸/姚顺雨罕见同台，“基模四杰”开聊中国AGI

一、唐杰（智谱AI创始人兼首席科学家）

核心立场：从"继续Scaling"转向"更高效Scaling"，强调智能效率与新范式探索

• Scaling反思：直言"Scaling可能是人类偷懒的方式"，边际收益递减，效率已成为瓶颈，呼吁寻找知识压缩与自主Scaling新路径

• 新范式方向：提出Intelligence Efficiency（智能效率）衡量ROI，重点突破模型架构、知识记忆、持续学习与多模态感统能力

• 竞争判断：Chat范式在DeepSeek后基本结束，行业转向Coding与长程Agent；开源领域中国表现亮眼，但与美国闭源模型差距可能还在拉大

• 2026重点：AI for Science爆发年；专注新架构、超长上下文、知识压缩与多模态；AGI核心是让机器像人一样思考，构建系统1/2与自学习协同机制

• 终极思考：计算机三大能力（表示计算、编程、搜索）叠加指向超级智能；人类终极意义是探索未知，AI是加速器

二、杨植麟（月之暗面CEO）

核心立场：Scaling本质是"能源转智能"，坚持AGI/ASI探索，强调Token效率与模型"品位"

• Token效率：将其提升至智能上限高度，K2模型通过线性注意力与Muon优化器实现约2倍效率提升，解决Token耗尽锁死智能的问题

• 模型价值观：提出智能是Non-Fungible Token，承载世界观与审美；下一代K3及后续模型将优化架构、提升数据质量与"品位(Taste)"，长期迭代至K100

• AGI决心："放弃AGI等于放弃人类文明上限"，在风险可控前提下持续突破，视AGI为探索未知的关键工具

• 技术路径：Scaling是技术、数据与审美的共进；更强模型先验可缩小搜索空间，让AGI"更早发生"

三、林俊旸（阿里Qwen技术负责人）

核心立场：AGI即服务真实场景，坚持"模型即产品"，聚焦Generalist Agent与具身智能

• 模型分化观：认为分化是自然演进，非刻意选择；ToB/ToC无绝对基因，核心是解决真实问题

• Agent方向：从"通用模型"转向Generalist Agent，提出三大重点：①Omni模型收敛多模态生成能力；②训练Agent而非仅模型，强化长时推理；③走向具身智能，连接物理世界

• 产品哲学：质疑"套壳模式"，坚持模型与Agent、产品深度一体化；未来Agent需自主规划、自我进化，完成1-2周工作量的托管式任务

• 中国竞争力：给出20%的乐观概率，认为需在技术、市场与文化上同步突破

• 关键挑战：自主学习需形成稳定认知结构，而非仅参数更新；模型要持续理解用户，而非停留在自举层面

四、姚顺雨（腾讯首席AI科学家，前OpenAI研究员）

核心立场：强调ToB/ToC分化与路径分层，关注上下文与环境对体验的决定性作用

• 两大分化趋势：

1. ToB/ToC逻辑割裂：ToC中模型变强难被感知（多为搜索增强）；ToB中智能与生产力强绑定，强模型溢价显著，分化加速

2. 垂直整合vs分层路径：ToC适合垂直整合（模型-产品强耦合）；ToB适合分层（模型公司做强模型，应用公司专注落地）

• 腾讯路径：ToC基因下，聚焦Context+Environment双轮驱动，认为"今天该吃什么"类问题的瓶颈不在模型，而在上下文缺失

• 中国机会：乐观判断领先概率，关键突破点包括①算力与光刻机突破；②ToB市场成熟；③主观层面培育冒险精神与创新文化

• 范式判断：新范式最可能出自OpenAI，但商业化影响其创新基因；自主学习处于早期信号阶段，2026年或现初步迹象

• 用户教育：中国最有意义的事之一是教会用户更好使用大模型，缩小能力差距
五、四大共识与分歧