本文借助「AMiner沉思」GLM-4.6能力对AGI-Next峰会相关资讯进行多轮检索完成。
本报告旨在对2026年1月10日于北京举行的“AGI-Next前沿峰会”闭门会议进行一次系统性、深度的研究与分析。
该峰会汇聚了中国人工智能（AI）领域最具影响力的四位产业领袖——智谱AI的唐杰、月之暗面的杨植麟、阿里云通义千问的林俊旸，以及腾讯的姚顺雨，并邀请了张钹院士、杨强教授等学界泰斗参与圆桌讨论。会议的核心议题聚焦于通用人工智能（AGI）的下一代技术范式、产业落地路径以及中国在全球竞争格局中的战略选择。本报告将基于公开的会议记录与深度分析，系统梳理各位核心参与者的关键洞见，剖析其背后所反映的中国AGI产业逻辑，并前瞻其即将到来的战略分野。

1 行业概况：范式跃迁前夜的中国AGI市场
通用人工智能（AGI）的发展正处在一个关键的转折点，其标志是从单纯的“对话智能”（Chat）向能够执行复杂任务的“行动智能”（Agent）的范式跃迁。2026年被与会者普遍视为这一转变的关键之年 。在这一宏观背景下，中国AGI市场展现出独特的活力与挑战。
从市场规模来看，中国AGI应用市场正经历高速增长。根据InfoQ研究中心发布的《中国AGI市场发展研究报告2024》，预计到2030年，中国AGI应用市场规模将达到4543.6亿元人民币。这一增长将由企业市场引领，预计到2030年企业市场规模将达到3024.6亿元 。另一份来自智研咨询的报告显示，2024年中国通用人工智能（AGI）行业市场规模已达到204.93亿元，同比增长44.97% 。这些数据共同揭示了一个巨大的、仍在快速扩容的市场。然而，繁荣之下也潜藏着深刻的结构性问题。资本市场经历了从2023年的狂热到2024年的趋于理性的转变，投资重心从基础模型研发向具有明确商业前景的重度垂直应用领域倾斜。个人市场的付费意愿和使用频率仍然是制约其发展的主要因素，而企业市场则展现出更强的付费能力和增长潜力。
产业逻辑的核心正发生深刻演变。过去两年，“Scaling Law”（规模定律）和模型参数的竞赛是行业的主旋律。但与会专家普遍认为，单纯依靠堆砌算力和参数的“暴力美学”已近强弩之末，其边际收益正在迅速递减 [5]。行业共识转向，2026年AI的竞争焦点将全面转向具备自主行动能力的智能体（Agent）系统 [6]。这意味着AI的价值创造方式，正从模型本身的能力，转向其解决真实世界问题的能力。这一转变对整个产业链提出了新的要求：上游的算力基础设施、中游的模型层以及下游的应用层，都需要围绕“让机器学会做事”这一核心目标进行重构。
核心驱动因素是多方面的。首先，技术层面，以DeepSeek为代表的高效模型的出现，证明了通过算法和架构创新，可以在有限的资源下取得突破，这极大地激励了业界探索超越“大力出奇迹”的新路径 ****。其次，应用层面，无论是To C还是To B市场，对AI的期望正在从“聊天伴侣”转变为“得力助手”。在To B市场，AI直接等同于生产力，企业愿意为能显著提升效率的顶级模型支付高昂溢价；在To C市场，虽然用户对模型分数的提升不敏感，但对个性化、情境化交互的需求日益增长，这驱动着AI去理解和利用更丰富的上下文信息 [5]。最后，政策层面，“人工智能+”行动的提出，标志着国家战略正从技术探索全面转向规模化应用，这为AGI技术与实体经济的深度融合提供了强大的政策推力 。

2 关键技术分析：告别“暴力美学”，迈向“智能效率”
AGI-Next峰会的核心技术洞见，在于宣告了“参数竞赛”时代的终结，并共同指向了以“效率”为核心的新一代技术范式。与会者从不同技术路径出发，都强调了提升模型能效、实现自主进化以及构建可信赖智能体的重要性。
2.1 核心技术拆解
四位产业领袖的技术路线虽各有侧重，但共同勾勒出后Scaling Law时代的技术图景。

唐杰提出的“智能效率”（Intelligence Efficiency）是新范式的核心衡量标准。他认为，当疯狂的Scaling和强化学习（RL）的边际收益递减时，必须转向投入产出比更高的精细化发展模式 [1]。智谱选择“Bet on”Coding和Reasoning，正是押注于这两项可精确验证、对生产力有直接提升的能力。其团队提出的“感知-认知-行动”双系统框架，旨在通过构建与环境交互的闭环，让AI从“能说”进化到“能做” [8]。
杨植麟作为“Scaling Law信徒”，对其进行了全新的哲学诠释。他认为Scaling的本质是“能源向智能转化”的效率函数。在算力和数据有限的现实下，竞争的焦点将是如何用更少的资源高效逼近智能上限 [1]。为此，月之暗面将技术路线聚焦于两大支柱：Token效率和长上下文。通过自研的Muon优化器和线性注意力架构，Kimi模型在大幅提升推理速度的同时，也致力于构建具备独特“品味”和“世界观”的智能体，使其成为探索未知世界的钥匙，而非简单的工具 [10]。
林俊旸的观点则更为务实和“接地气”。他明确指出，中国大模型厂商与美国相比，在算力投入上存在1-2个数量级的差距，这决定了中国AI必须走出一条“穷则生变”的特色道路 [9]。这条道路就是极致的“算法与基础设施联合优化”。他强调，AGI的核心价值在于解决用户“全域检索仍无法获取答案”的长尾需求，而这正是专用AI难以覆盖的领域 [1]。通义千问的技术路线图清晰地指向了“通用智能体”，并规划了“任务拆解-工具调用-结果验证”的渐进式落地策略，其终极目标是实现能够指挥机器人完成科学实验的“具身智能”。
姚顺雨带来了横跨中美视角的独特观察。他认为，AI产业的未来在于“自主学习”，即AI系统能够主动观察、定义任务并规划执行路径，最终形成无需人工预设的“原生智能体系统” [8]。他同时强调，技术的发展必须与安全保障同步，尤其是要防范AI主动实施危险行为的“行为安全”风险 [7]。
2.2 技术发展趋势
综合各位专家的观点，中国AGI的技术发展正呈现出三大明确趋势：

• 从“模型为中心”到“Agent为中心”：技术的评价标准正从模型的参数规模和单项能力（如MMLU分数）转向其作为智能体解决端到端问题的综合能力。衡量标准将更多地关注其在真实场景中的任务完成率、成本和速度 [7]。
• 从“参数内卷”到“效率革命”：以“智能效率”和“Token效率”为代表的新指标，正在取代单纯的参数规模，成为衡量模型先进性的核心。架构创新（如线性注意力）、算法优化（如RLVR）和软硬件协同（如模型与国产芯片的联合优化）将成为技术创新的主战场 [1]。
• 从“虚拟智能”到“具身智能”：AI正从纯粹的数字世界，走向与物理世界交互的具身智能阶段。多模态能力（特别是时空一致的理解）和机器人技术的结合，将是AGI实现突破、创造全新价值的下一个关键战场 [9]。
  2.3 国内外技术差距与路径差异
  峰会坦诚地探讨了中美AGI领域的差距。与会者普遍认为，这一差距可能并未缩小，甚至在某些方面（如前沿研究的探索和算力的绝对规模上）可能还在拉大 [7]。美国拥有OpenAI、Anthropic等顶尖实验室，其算力规模领先中国1-2个数量级，并且这些算力被大量投入到探索“下一个范式”的无人区研究中 [9]。
  然而，差距也催生了不同的技术发展路径。
• 美国路径：更像“富人”，有足够的资源进行大规模的试错和探索，敢于押注不确定性高但潜在回报巨大的前沿方向。
• 中国路径：更像“穷人”，在算力等资源受限的情况下，被迫将工程能力推向极致，发展出“算法与基础设施联合优化”的独门绝活。这种“穷人的创新”虽然在基础研究上可能落后，但在应用落地和工程效率上却可能形成差异化优势 [11]。
  张钹院士和杨强教授等学者的观点，则为技术发展提供了更深层次的理论指引。张钹院士一针见血地指出了当前大模型的五大根本缺失（指称、因果、常识、可解释性、鲁棒性），并倡导融合符号主义与连接主义的“神经-符号”混合架构，以弥补这些短板 [1]。杨强教授则强调了终身学习、迁移学习和元学习等机制对于实现通用智能的重要性，并认为多智能体协同是解决复杂问题的有效组织形式 [1]。这些理论层面的探索，为中国AGI的发展指明了超越工程优化的更深远方向。
  3 市场竞争格局：分化、进化与战略定位
  AGI-Next峰会不仅是一次技术的交锋，更是一场对产业未来竞争格局的战略预判。与会专家一致认为，中国AI市场正迎来一场深刻而必要的“分化”（Differentiation） [5]。
  3.1 主要参与者及其战略布局
  中国AGI市场的竞争格局，正从过去“千军万马过独木桥”式地追赶单一模型，演变为一个更加多元和立体的生态。科技巨头凭借其资源和人才优势，主导着基础设施与通用技术研发，而初创企业则聚焦于垂直领域的应用创新，形成了“巨头筑基+中小企业创新”的协同生态 [3]。
  四位主角的战略布局清晰地反映了这种分化：
• 智谱AI（唐杰）：战略重心明确转向Coding和Reasoning，旨在成为下一代智能编程和逻辑推理的基石。其“智能效率”的理念，是对当前资源瓶颈的积极回应，也是对未来竞争范式的提前卡位。
• 月之暗面（杨植麟）：以“品位”和“世界观”构建差异化，试图在智能体的精神层面建立竞争壁垒。其长期主义（迭代至K100）和对Token效率的极致追求，展现了与主流路线不同的哲学思考。
• 阿里云通义千问（林俊旸）：坚定地走向开源和生态共建，通过广泛的行业合作来弥补自身在算力上的短板。其聚焦“长尾价值”和“具身智能”的务实路径，旨在将技术深度融入实体经济，解决真实世界的复杂问题。
• 腾讯（姚顺雨）：利用其强大的To C基因和数据优势，在上下文理解和情感交互上寻求突破。同时，利用大公司内部丰富的真实业务场景和数据，打磨其To B生产力工具，展现了独特的后发优势。
  3.2 竞争态势与商业模式分析
  市场分化的核心体现在To C和To B两条战线的逻辑迥异。
  
  To C市场的战争，已从单纯的“智商内卷”（比谁的模型分数高），转向了“情商”和“情境感知”的较量。用户不再关心模型后台的参数，而更在意它能否提供有温度、个性化的服务 [5]。因此，垂直整合、快速迭代的模式在此依然有效。
  To B市场的逻辑则完全相反。这里的核心是生产力，企业愿意为“能把10个任务做对9个”的顶级模型支付200美元的溢价，而不会为“做对5个”的廉价模型节省50美元，因为后者带来的错误排查成本远超模型差价 [7]。这导致了市场的极端头部效应和“马太效应”。因此，模型公司应专注做强底座模型，而应用公司则应围绕最强模型构建复杂的环境（Context）和工具链，专业分工、协同合作将成为主流。
  3.3 产业生态与价值链重构
  这种分化正深刻地重构着整个AGI产业的价值链。过去，行业信奉“模型即产品”，认为掌握了最强的基座模型就掌握了全产业链。但峰会的讨论揭示了，未来的生态将更加开放和分层。
• 模型层的价值：依然是生态的基石，但它的价值更多地体现在为上层应用提供强大的推理和生成能力。拥有自研模型训练能力的厂商，将能够解决应用层无法解决的根本性问题（如长尾任务的错误），从而建立起坚实的技术壁垒 [11]。
• 应用层的价值：将从“套壳”模型的浅层应用，转向基于强大模型能力进行深度行业定制和价值创造。未来的独角兽，很可能不是又一个做大模型的，而是能够将大模型能力与特定行业知识（如金融、法律、医疗）深度结合，打造出颠覆性解决方案的公司。
• 开源与闭源的博弈：开源生态在中国AGI的发展中扮演了至关重要的角色。它不仅极大地推动了技术的普及和应用的创新（阿里Qwen系列已成为全球最活跃的开源模型生态），也为国内企业在算力受限的背景下，提供了一条与闭源模型抗衡的有效路径 [11]。未来，中国很可能形成“闭源模型引领前沿，开源模型赋能千行百业”的“双轮驱动”格局。
  4 挑战、机遇与未来展望：在20%的概率中“笨笨地坚持”
  峰会并非一场充斥着技术乐观主义的狂欢，而是一次对现实挑战的坦诚布公和对未来路径的冷静思考。与会者共同描绘了中国AGI发展所面临的真实图景：挑战与机遇并存，希望在迷雾中若隐若现。
  4.1 挑战与风险
  中国AGI的发展之路，并非坦途，其面临的核心挑战是多维度的。
• 算力的“生死鸿沟”：这是与会者提及最多、也最为严峻的挑战。中美在算力投入上的巨大差距，不仅限制了中国模型在规模上的探索空间，更从根本上制约了基础研究的深度和广度。林俊旸用“富人与穷人的游戏”来形容这一现实，其中“富人”可以挥霍资源去探索无人区，而“穷人”只能在生存线上竭力求生 [9]。这一差距的弥合，不仅依赖于硬件（如光刻机）的突破，更依赖于软件层面的极致优化。
• 基础理论的缺失：张钹院士的深刻剖析指出了当前大模型在因果推理、常识理解、可解释性等方面的根本性缺陷。这些是阻碍AGI实现的“深层冰山”。如果不在基础理论和算法原理上取得突破，仅靠工程和算力的堆砌，AGI的实现将遥遥无期。
• 文化惯性与“想象力”的瓶颈：林俊旸在会上给出的“未来3-5年，中国公司成为全球最领先的概率是20%”这一判断，是整场会议最扎心也最真实的观点之一 [9]。这背后反映的，是中国科研和产业界对“确定性”的过度偏好，我们习惯于在既有范式下追求效率和改进，却缺乏像OpenAI在2022年押注ChatGPT时那样的“不确定性勇气”和探索精神。姚顺雨也指出，当前“自主学习”发展的最大瓶颈，是我们尚未能清晰地构想出其最终实现的具体形态，这本质上是一种“想象力”的缺失 [8]。
  4.2 发展机遇
  尽管挑战巨大，但中国AGI的发展依然蕴含着独特的机遇。
  “后发优势”与差异化创新：正如姚顺雨所言，中国在技术复现和工程优化上具备强大优势。当一种新的技术路线（如Transformer）被证明有效后，中国团队能够以极高的效率和更低的成本将其推向极致。这种“后发优势”使得中国有机会在技术范式迭代的窗口期，实现“换道超车”。
  全球最庞大的应用场景和市场：中国拥有全球独一无二的超大规模市场和丰富的应用场景。从消费互联网到工业制造，海量的真实数据和复杂需求为AI模型的训练和迭代提供了无与伦比的“练兵场”。这种场景驱动的创新模式，有望催生出与美国路径不同的、更具实用价值的AGI应用。
  开源生态的“群众战争”：以阿里Qwen为代表的开源模型生态，已经形成了一股强大的力量。数以万计的开发者和创业公司基于开源模型进行创新，形成了强大的数据飞轮和生态网络，这将在很大程度上对冲闭源模型的领先优势，构筑起中国的“技术护城河” [11]。
  4.3 战略分野与未来展望
  基于以上分析，中国AGI的发展正走向清晰的战略分野。这场分野，将决定未来十年中国在全球AI格局中的位置。
  分野一：路径选择——是“跟随”还是“引领”？ 是继续在现有范式下追求工程上的极致，还是投入更多资源到基础研究和“不确定性”的探索中？这将是考验中国AI产业智慧和勇气的关键抉择。
  分野二：模式选择——是“垂直整合”还是“分层协作”？ 在To C和To B市场，企业将做出不同的战略选择。是像苹果一样打造软硬件高度整合的闭环生态，还是像微软一样构建一个开放的、由众多合作伙伴组成的平台生态？
  分野三：价值选择——是追求“模型智能”还是“商业价值”？ 是将研发目标对准全球最顶尖的榜单，还是将创造可被市场验证的商业价值作为首要目标？这两种选择将引导企业走向截然不同的发展道路。
  展望未来，唐杰在会议总结时的一句话令人印象深刻：“我们这一代（AI人）可能是最不幸的……但如果我们笨笨地坚持，也许走到最后的就是我们。” 这句话道出了一位行业领军者在看清残酷现实后，依然选择坚守的信念与决心。这或许正是中国AGI在20%的成功概率中，走向未来的唯一路径。
  5 结论与战略建议
  本次AGI-Next闭门会所揭示的，远不止是几位行业领袖的技术观点，它更像一份中国AI产业在通向AGI征途中的“期中诊断报告”。报告清晰地表明，中国AGI的发展正站在一个历史性的十字路口，告别了野蛮生长的“清谈”时代，进入了比拼真功夫的“实干”深水区。
  核心结论如下：
  范式转移已成定局：行业共识已经形成，2026年将是AI从“会说话”（Chat）向“会干活”（Agent）转型的根本性范式跃迁之年。竞争的核心正从模型的参数规模转向其解决实际问题的能力和效率。
  市场分化不可避免：To C和To B市场将遵循截然不同的商业逻辑。To C市场看重情感价值和个性化体验，而To B市场则聚焦于生产力和投资回报率，这导致了“垂直整合”与“模型应用分层”两种商业模式的并存。
  战略分野已经显现：面对中美差距和资源限制，中国AI产业内部已经出现了明显的战略分野。不同的企业基于自身的资源禀赋和判断，选择了不同的技术路线和主攻方向，这标志着“千军万马过独木桥”的追赶时代正在结束。
  清醒与坚持并存：会议传递出一种“祛魅”后的清醒与务实。行业领袖们既坦诚地承认了在算力、基础研究等方面的差距，也展现了在“20%胜率”下“笨笨地坚持”的决心和智慧。
  基于以上分析，为本报告的读者（博士或更高学历，关注深度研究的专业人士）提出以下战略建议：
  对于新进入者：与其投身于被巨头垄断的基础模型赛道，不如深耕特定的垂直行业场景。将大模型的能力与行业深度知识（Domain Knowledge）相结合，解决行业痛点，是构建差异化壁垒、实现“弯道超车”的更现实路径。
  对于现有参与者：应重新评估自身的核心优势，明确战略定位。无论是选择成为“模型公司”还是“应用公司”，都需要在各自的赛道上做到极致。模型公司应聚焦于“智能效率”的提升和基础能力的突破；应用公司则应致力于构建深度的行业解决方案和强大的生态合作能力。
  对于研究者和政策制定者：应共同营造一个鼓励探索、宽容失败的研究文化。除了持续支持应用层面的技术创新，更应将资源向基础理论和“无人区”探索倾斜，为那些具备“冒险精神”的青年研究者提供更宽松的环境和更有力的支持，因为下一轮范式创新的火种，很可能就蕴藏其中。
  参考信息来源：
  [1] AGI-Next峰会深度洞察：告别清谈，2026年“实干智能体”时代来临.
  [2] 中国 AGI 市场—4543 亿市场下的新机会.
  [3] 中国通用人工智能（AGI）行业分析：市场发展概况、运行态势及投资前景预测报告.
  [4] 2024年中国AGI行业发展分析：市场规模将突破千亿，重度垂直应用成关键.
  [5] 四位国产大模型「训练师」，聊了聊中国 AI 的 2026.
  [6] 今年要高度关注并投入Ai智能体.
  [7] 罕见集齐姚顺雨、杨植麟、唐杰、林俊旸，清华这场AI峰会说了啥.
  [8] 唐杰、杨植麟、林俊旸、姚顺雨：他们眼中的 AGI 三个转折点.
  [9] 破局与坚守: 中国AI的20%胜率里藏着怎样的未来?
  [10] 模驱具身・智启未来-2026AGIC深圳人工智能大会_深圳人形机器人展览会.
  [11] 中国AGI四巨头同台：2026年，AI将能自主工作？核心数据曝光！.