2026年1月10日，一场聚焦中国AI未来发展的AGI-Next闭门峰会在北京如期举行。
唐杰、杨植麟、林俊旸、加拿大工程院院士杨强，以及近期备受行业关注的姚顺雨（远程参会，自带国际顶尖实验室与国内头部企业双重行业视野）齐聚一堂，组成了中国AI领域的顶尖对话矩阵。
五位嘉宾均拥有扎实的行业积累：杨强教授任职于香港科技大学，亲身见证多轮AI产业周期的起伏迭代；唐杰出身清华大学体系，是AI领域资深研究者；林俊旸为行业资深AI技术专家，主导过大模型技术研发工作；杨植麟专注于大模型落地场景探索，深耕智能产品研发领域；姚顺雨深耕核心AI研究领域，兼具国际顶尖实验室与国内头部企业的双重行业洞察。
行业观察人士表示，OpenAI、Google等国际AI巨头难以实现坦诚的同台交流，而中国AI行业则具备这样的良性沟通土壤。本次圆桌对话跳出了AGI科幻愿景的宏大叙事，也摒弃了避实就虚的公关式表达，转而聚焦行业发展的真实态势------由从业者复盘过去两年的产业发展历程，围绕中国AI的未来走向展开理性探讨，核心议题包括行业分化的必然规律、新技术范式的潜在可能、Agent的终极形态，以及3-5年后中国团队能否跻身全球顶尖AI企业行列等关键问题。整场交流立足现实，完整呈现了产业发展的真实面貌。
作为全程参与本次峰会的观察者，本文系统梳理了对话实录与核心洞察。对于关注AI产业发展的读者而言，这份纪要极具参考价值------既包含对行业发展历程的客观复盘，也提供了务实可行的发展方向指引。
直面现状：中国AI的发展瓶颈与突围底气
本次圆桌的首个核心议题围绕行业分化趋势展开。在深入探讨这一主题前，林俊旸提出的一个形象比喻引发了全场思考：算力供给不足是制约中国AI产业前行的关键瓶颈之一。
国际头部AI企业已走出清晰的差异化发展道路：部分企业未盲目跟风全品类布局，而是专注于企业服务、编码工具与Agent领域；部分企业聚焦全模态技术研发；还有企业深耕面向消费者的To C赛道。
反观国内AI领域，2025年开源模型的爆发式增长与编码需求的持续上扬，推动行业逐步明确了后续的发展路径。而形成这一认知的前提，是对中美AI发展核心差距的客观认知------即不同资源禀赋下的产业发展路径差异。
林俊旸详细拆解了这种差异："所谓资源充裕型发展模式，是以OpenAI为代表的国际企业所采用的路径------其掌控的算力规模比国内企业高出1-2个数量级，这让它们得以将大量算力投入基础研究，探索未知的技术疆域。而资源约束型发展模式的核心特点是，国内多数企业的算力储备有限，绝大部分算力必须优先保障业务运营的正常推进。"
这种资源差异直接导致了发展策略的不同："资源充裕的企业可以放手探索新范式，而资源紧张的企业则需要聚焦确定性更高的发展方向。"但林俊旸同时强调无需过度悲观------正因为算力资源有限，反而倒逼国内行业锤炼出算法与基础设施深度协同优化的核心能力。这种"逆境突围"的工程优化能力，虽未被资源充裕的国际企业重点关注，却成为当前阶段中国AI实现突破的重要支撑。
拥有中美两地行业经验的姚顺雨，进一步印证了行业分化的必然性，并拆解了不同赛道的价值逻辑："第一，To C与To B赛道的分化已十分明显。当前头部AI应用主要分为两大阵营：一类聚焦To C领域，一类深耕To B市场。两者的价值逻辑存在本质区别------To C端，普通用户对模型抽象代数求解能力的提升感知微弱，更多将其当作搜索引擎的增强工具，部分用户甚至尚未充分发挥其智能价值；而To B端，模型的智能水平直接关系到企业生产力与商业价值，企业愿意为'10项任务能完成8-9项'的高性能模型付费，即便每月成本高达200美元，也比'仅能完成5-6项任务'的低效能模型更能提升运营效率。"
"第二，垂直整合与分层协作的分化趋势也在逐步显现。To C领域，ChatGPT等产品实现了模型与产品的深度融合，垂直整合模式仍具备竞争优势；但在To B领域，模型能力越强，应用层的发展空间就越广阔，将优质模型融入各类生产力环节，比强行推进垂直整合的价值更大。"
姚顺雨的这一判断，与唐杰在峰会中的表述形成了呼应。唐杰表示："随着行业的持续发展，'AI替代搜索'的行业竞争已基本落幕。下一阶段的竞争焦点将从Chat转向Action，也就是让AI真正落地解决实际问题。"不少研究团队选择布局编码领域，正是基于这一判断------编码不仅是程序员的生产工具，更是未来Agent实现自我进化的基础，是具备明确落地价值的生产力方向。
林俊旸则给出了更为平和的视角："行业分化是产业发展的自然规律。无论选择To B还是To C方向，核心都是解决真实的社会需求、助力产业升级。国际的API厂商多聚焦编码领域，但中国SaaS市场有其独特性，需要通过深度对接客户需求挖掘发展机会。我们将持续关注AGI的长期发展，专注推进AGI相关的核心技术研发，顺应产业发展规律。"
总而言之，算力资源紧张是中国AI发展的现实挑战，但逆境淬炼出的工程优化能力构成了重要底气。行业分化的必然性要求从业者明确不同赛道的发展逻辑：To C领域需聚焦上下文感知与用户需求适配，To B领域则需强化智能价值输出，这是未来产业发展的核心方向。
赛道差异：To C的功能冗余与To B的价值溢价
在探讨完产业发展的现实挑战后，姚顺雨分享的观点引发了从业者对"内卷焦虑"的深度思考------To C领域部分应用场景存在明显的功能冗余。这也是他从OpenAI归国后，首次公开分享这一核心行业观察。
"过去一年，行业内普遍热衷于提升模型的BenchMark评分，但从To C端的实际应用场景来看，用户很难分辨模型92分与98分的性能差异。头部AI产品解数学题能力的提升，对普通大众的实际价值非常有限。"姚顺雨的这番话，为行业过度追求评分的发展倾向提供了理性反思的视角。
他明确指出，To C领域未来的核心发展方向，不再是单纯提升模型"智商"，而是聚焦Context（上下文）与用户需求的精准匹配："模型能否精准感知用户的场景需求，比如用户当前的地理位置、所处环境、个人偏好等？这些额外的上下文信息，比单纯提升模型性能更能为用户创造实际价值。"
而模型智能的价值溢价，实则集中在To B领域，尤其是编码方向。
"企业愿意为能精准完成9项任务的模型支付200美元，也不愿为仅能完成5项任务的低成本模型支付20美元。"姚顺雨解释道，这是因为企业无法承受"不确定性错误"------如果无法预判模型的失误场景，就需要额外投入人力进行监控，反而会增加整体运营成本。
这也是唐杰判断"下一轮行业竞争聚焦编码领域"的核心逻辑："AI替代搜索的竞争已经结束。下一场关键竞争将围绕编码能力展开。这不仅是程序员的工具，更是未来Agent自我进化的基础。因为编码直接关联生产力提升，具备明确的商业价值。"
针对行业高度关注的"记忆技术突破"，林俊旸给出了务实的判断："多数技术突破都是线性推进的，只是阶段性成果会引发用户的强烈感知。当前的Memory技术仍处于'记录过往信息'的初级阶段，比如精准记住用户姓名，但尚未达到智能理解的层面。只有当Memory技术实现临界点突破，能够像人类一样理解过往信息、预判用户需求时，才能真正实现用户体验的质变。这一突破预计还需要一年左右的时间，核心在于实现算法与基础设施的深度融合。"
Agent终局：模型即产品，差异化是关键
如果说新技术范式是产业未来的发展方向，那么Agent就是当前最接近"让AI落地做事"的核心载体。行业普遍预期：2026年，Agent将具备后台长期推理能力，可完成人类1-2周的工作量，成为创造经济价值的关键力量。但本次圆桌对话达成的共识是：Agent的发展核心是"模型即产品"，单纯的技术复刻难以构建长期竞争优势。
姚顺雨首先厘清了To B与To C Agent的发展逻辑差异："To B生产力Agent正处于快速上升阶段，且行业目标高度统一------模型智能水平越高，可解决的任务范围越广，创造的收益就越多。即便模型能力短期内不再提升，将现有成熟模型推广到更多企业，也能实现10-100倍的收益增长，推动AI对GDP的贡献从不足1%提升至5%-10%。而To C Agent面临的核心问题是，产品核心指标（如日活跃用户数DAU）与模型智能程度往往不直接相关，甚至可能存在反向关联。"
林俊旸分享了一个关键技术细节，为行业发展提供了理性参考："Agent在执行任务过程中遇到的长尾问题，难以通过Prompt优化或应用层代码修补解决。这类问题的彻底解决，需要回归模型层，通过算力投入与模型训练实现根本性修复。"
这意味着通用Agent的发展上限，直接与模型厂商的核心能力相关。缺乏模型训练能力的企业，难以建立长期竞争优势。但他也为创业者指出了差异化机会："AI行业的核心价值在于对长尾场景的解决能力。如果你的技术应用能力能比模型厂商更精准地攻克某个细分领域的长尾问题，仍具备发展空间；但如果缺乏这种差异化能力，就需要客观认知------模型厂商凭借算力与数据优势，解决长尾问题的效率可能超出预期。"
杨强教授则将Agent的发展划分为四个阶段："Agent的目标定义与规划执行，核心存在两种模式：依赖人类或依赖AI。当前行业仍处于初级阶段------目标定义与规划执行均需人类主导。未来，AI将具备观察人类工作的能力，自主完成目标定义与规划执行，成为大模型内生的原生系统。"
深度探讨：3-5年后，中国AI能否跻身全球领先？
林俊旸提出的一个判断引发了全场深入讨论："3-5年后，中国AI企业实现全球领先的概率约为20%。这一判断已相对乐观，因为中美AI行业存在历史积淀的差距。"对于一线从业者而言，这一判断客观反映了行业现实。他再次用"不同资源禀赋下的发展差异"比喻中美AI发展现状："美国AI行业整体算力规模比我们高出1-2个数量级，且大量算力投入到下一代核心技术研究中；而国内多数企业算力资源紧张，绝大部分算力需优先保障业务交付。资源充裕的企业可探索新范式，资源紧张的企业则需聚焦确定性方向。但资源约束的发展环境也能催生核心优势，比如算法与基础设施的极致协同优化------这种'逆境求变'的工程能力，虽未被资源充裕的企业重点关注，却是我们当前实现突破的关键支撑。"
姚顺雨的观点相对乐观，但也明确指出了核心发展瓶颈："我认为中国AI实现全球领先的概率不低。中国行业的核心优势在于，对于已验证可行的方向，能够快速实现技术复现并在局部领域做到更优，这一点在制造业、电动车等行业已有充分体现。但有两个核心问题需要解决：一是算力瓶颈，包括光刻机技术突破、产能提升与软件生态构建；二是To B市场成熟度，美国企业对AI技术的支付意愿更强，商业环境更成熟，国内很多企业需通过出海拓展市场空间。"
更重要的是主观层面的发展因素，姚顺雨补充了文化层面的观察："国内研究文化的显著特点是'偏好确定性'。行业更倾向于开展有明确结果预期的研究，比如榜单优化、确定性改进等。而OpenAI的成功，核心在于其敢于在2022年布局当时缺乏确定性的发展路线。当前我们面临的不仅是算力差距、人才密度差距，更有研究文化中'偏好确定性'与'过度关注榜单'的惯性。这种对未知探索的谨慎态度，可能比算力差距更难突破。"
针对研究文化的差异，姚顺雨提出了务实建议："国内研究文化更倾向于'安全研究'------预训练方向被验证可行后，就能快速推进并做好；但对于长期记忆、持续学习等不确定性较强的方向，推进难度较大。此外，行业对榜单数字的关注度过高，事实上部分头部AI产品虽榜单评分并非最高，但实际应用体验出色。希望行业能突破榜单的束缚，坚持探索具备长期价值的方向。"
最终，唐杰的分享引发了现场从业者的强烈共鸣，为行业发展注入了信心："我们需客观承认，中美企业界AI实验室存在发展差距。但当前90后、00后的冒险精神持续增强，这是中国AI行业的重要机会。而且我们这一代AI从业者有幸经历了行业从艰难起步到逐步发展的全过程，这种经历是宝贵的行业财富。中国AI的发展机会，在于一群有能力的从业者敢于探索未知，在于行业能为创新提供包容的发展环境，更在于我们具备'持之以恒的坚持'精神。"他提到的"我们这一代（AI人）可能面临较多挑战，但只要持之以恒地坚持，或许就能实现突破"，让现场很多从业者感同身受。
历时3小时的圆桌研讨结束后，现场没有激昂的口号式宣言，而是凝聚起"正视差距、坚定前行"的行业共识。我们客观承认发展差距：算力资源的鸿沟、研究文化的惯性、历史积淀的不足，这些都是行业发展的客观存在。20%的领先概率，并非传递焦虑，而是对行业现状的理性认知。同时，我们也具备明确的发展底气："逆境求变"的工程能力、快速落地的执行力、新一代从业者的冒险精神，以及"持之以恒的坚持"。在当前发展阶段，客观认知差距、明确发展策略、不盲目追求"弯道超车"，才能在有限的发展机会中，将工程落地能力发挥到极致。
正如主持人最后呼吁的：应加大对中国AGI行业的资源投入，为年轻研究员提供更多探索机会，或许三五年后，中国就能涌现出具备全球影响力的AI核心人才。这一发展过程充满挑战，成功概率并非很高。但只要坚持在行业内深耕，就有机会实现突破。行业发展之路漫长，保持理性认知，坚持长期主义，方能行稳致远。
附：圆桌核心嘉宾及核心观点提炼
杨强（加拿大工程院院士、香港科技大学教授）：学术界需紧跟工业界节奏，攻克核心理论问题；Agent发展分为四个阶段，未来将成为大模型原生系统；中国To C领域有望呈现百花齐放的发展格局。
唐杰（清华大学）：Chat范式竞争已终结，下一轮竞争聚焦编码与Action；2026年必然出现新范式革新；中国AI的机会在于敢冒险的精神、包容的发展环境与持之以恒的坚守。
林俊旸（资深AI技术专家）：中美AI发展如同富人与穷人的不同游戏模式；中国AI实现全球领先的概率约20%；Agent的终局是"模型即产品"，单纯套壳无未来。
姚顺雨（资深AI研究者）：To C领域存在"智商过剩"，To B领域凸显"智商溢价"；自主学习是渐进过程，2025年已出现明确信号；中国研究文化过于偏好"确定性"，需培育更多冒险精神。
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