這是榮獲「全球大模型第一股」桂冠成功並在港交所敲鐘後，智譜創始人唐傑的首次登台；是完成5億美元c輪融資後，kimi創始人楊植麟首次對外闡述觀點；是因履新騰訊廣受外界關注後，騰訊「ceo/總裁辦公室」首席ai科學家姚順雨首次亮相；也是qwen技術負責人林俊暘一次密集的觀點輸出。
這就是1月10日，由清華大學基礎模型北京市重點實驗室、智譜ai發起的agi—next前沿峰會。新京報貝殼財經記者在現場發現了一個細節：雖然上述四人所在的智譜、kimi、元寶、千問幾乎代表了當前中國基礎大模型的「半壁江山」，但會議現場最中央的嘉賓位置給了包括中國人工智慧領域「開山鼻祖」、91歲清華大學教授張鈸等在內的四位重量級院士，除了唐傑作為主持人需要頻繁上台外，楊植麟等坐在了第二排。
會議上，唐傑闡述了如何「讓機器像人一樣思考」，楊植麟展示了kimi k2在訓練過程中如何通過優化模型畫出「2025年最漂亮的曲線圖」。而在圓桌討論環節，姚順雨則詳細闡述了自己履新騰訊後的感受，對中美ai行業不同的體感，以及對下一代ai範式的思考。
貝殼財經記者注意到，在這場時長約三個半小時、充滿學術氛圍的會議上，四位院士專家聽到了最後。張鈸院士甚至抽空兒做了一個ppt，並進行了總結髮言。張鈸說，「在大語言模型出現之前，我非常不贊成我的學生去創業。但大模型出現後，我覺得最優秀的學生應該去搞企業，因為人工智慧會定義一切，也定義了未來的企業家。要把人工智慧作為像水和電那樣交給人類，企業家也必須擔當起社會的責任。」
張鈸院士在演講中表示要「重新定義ai時代的企業家」。貝殼財經記者羅亦丹/攝
唐傑：像做咖啡一樣專註做研究，agi值得長期投入
智譜ai創始人、首席科學家唐傑現場發表演講。主辦方供圖
作為本次活動的「東道主」，智譜創始人、首席科學家唐傑兼任了會場主持人的角色。貝殼財經記者注意到，在活動開始之前，不少行業人士，甚至包括記者自己都前去向他「恭喜上市」，但唐傑仍然保持著學者本色，禮貌回應後就一心沉浸在修改報告中。
唐傑的演講題目是「讓機器像人一樣思考」，自2006年清華畢業至今，他剛好度過了20年。回首過往，唐傑總結自己「也就做了兩件事」：一、當年的aminer系統，二、現在的大模型。
從唐傑的身上，看不出一點公司創始人的商人色彩。他表示自己一貫有一個觀點，就是「用像做咖啡一樣的專註精神來做事」，而現在他碰到了agi（通用人工智慧），這正好是需要長期投入、長期做的一件事，「agi不是短平快，今天我做明天就能開花結果，它很長期，很值得投入。」
因此，他帶領團隊果斷暫停當時已具國際影響力的圖神經網路、知識圖譜研究，全員轉向大模型領域。在他看來，2025年rlvr（可驗證獎勵強化學習）迎來爆發，讓模型能夠在可驗證環境中自主探索，實現自我成長。但行業挑戰依然存在，如何將可驗證場景拓展到半自動甚至不可驗證領域，成為全球科研團隊共同面對的課題。
唐傑表示，2025年初，deepseek的橫空出世讓他及其團隊意識到，chat範式已接近發展瓶頸，行業新方嚮應是「讓 ai 真正做事」。基於這一判斷，智譜選擇整合 coding（編程）、agentic（智能體）、reasoning（推理）三大核心能力，於7月發布glm-4.5模型。該模型在12項基準測試中表現亮眼。
但對於當前的中美模型差距，唐傑強調行業需保持清醒認識：中美大模型領域的差距仍在拉大，美國在閉源模型領域的深耕值得國內團隊警惕。展望未來，agi的發展需突破三大核心能力：一是多模態感統，實現多源信息的統一感知；二是完善記憶系統，構建從個人三級記憶到人類第四級記錄的完整體系；三是探索反思與自我認知能力，這一具有爭議性的研究方向，仍具備極高的探索價值。
對於2026年的發展規劃，唐傑透露，智譜將聚焦三大方向：持續推進scaling（記者註：可理解為數據規模）已知邊界與未知範式的探索；推進模型架構創新，解決超長上下文與知識壓縮的核心問題；深耕多模態感統技術，助力 ai 真正進入物理世界。他堅信，ai for science 即將迎來爆發期，而 agi 的終極探索，正是讓機器像人類一樣探索未知——這既需要科研團隊的專註堅守，更需要敢於挑戰 「不可能」的勇氣。
楊植麟：當你有一個優雅的方法，就可以得到一個優雅的結果
月之暗面創始人楊植麟現場發布演講。貝殼財經記者羅亦丹/攝
「當你有一個優雅的方法，就可以得到一個優雅的結果。」在agi-next前沿峰會上，月之暗面kimi創始人、ceo楊植麟展示了kimi k2在訓練過程中如何通過qk-clip馴服muon，降低logits的過程。他將一張平穩下降的loss（模型訓練損失值）曲線圖稱為「2025年見過最漂亮的東西」。
十幾天前，12月31日，楊植麟曾發布內部信，其中提到，（作為）中國首個萬億參數基座模型、第一個開源的agentic model、在最核心benchmark（模型性能基準測試），例如在hle上超越openai，第一次成功使用二階優化器做大規模訓練，k2系列模型讓kimi從中國走向了世界。
基於kimi k2、k2 thking等模型在技術上取得的突破，楊植麟對中國的開源模型充滿信心。峰會上，楊植麟直言：我覺得很多中國的開源模型逐漸成為新的標準。
k2之後，kimi下一步將從哪些方面破解人工智慧領域尚未解決的問題？
楊植麟表示，k2之後，kimi在持續探索下一代模型有可能長什麼樣。技術路線上，kimi將在目前開源的kimi linear的基礎上做更多的優化和改進來訓練k3模型，最重要的一個改進方向是優化大模型的線性注意力機制在長距離任務上的表現。
對於業界普遍關注的scaling問題，楊植麟介紹，kimi將在k2的基礎上做更多的scaling，但同時他也提出不一樣的觀點，scaling並不只是加算力，而是做更多技術改進，這些技術改進也會等效變成scaling的優勢，「我覺得模型是一個很不一樣的東西，做模型的過程本質上是創造一種價值觀。」
內部信中，楊植麟透露，公司近期完成5億美元c輪融資且大幅超募，當前現金持有量超過100億元。楊植麟也在內部信中表現出十足的底氣，他寫道，相較於二級市場，我們判斷還可以從一級市場募集更多資金，「所以我們短期不著急上市。當然未來我們計劃將上市作為手段來加速推動agi，擇時而動，主動權掌握在我們手中。」
演講尾聲，楊植麟分享了一段和kimi探討「agi/asi的到來，可能帶來更美好的未來，但也可能威脅人類，作為研究agi/asi的科學家，是否還要繼續開發」的對話，也藉此表達他本人對這一問題的看法。kimi給出的答案是，即使存在風險，仍然會繼續開發，因為放棄agi/asi，意味著放棄了人類文明的潛力。
「我希望在接下來的十年、二十年時間，繼續把k4、k5到k100做得更好。」楊植麟坦言，所有技術的突破都伴隨著風險，不能因為恐懼而停滯不前，反而應該進一步去突破，同時，控制好風險。
姚順雨：騰訊to c基因更強，自己更多思考如何讓大模型給用戶提供更多價值
騰訊「ceo/總裁辦公室」首席ai科學家姚順雨參與圓桌討論。主辦方供圖
相比唐傑和楊植麟，姚順雨的出場是在峰會的圓桌討論環節，且出場極富「戲劇性」——遠程連線的他在圓桌剛開始被投屏到了會場大屏幕之上，引發了現場笑聲，他也調侃了起來「我現在是不是有一個巨大的臉在會場？」
作為前openai研究員，姚順雨擁有在中美明星公司從事ai研究的經歷。對於自己在騰訊的「新身份」，姚順雨表示騰訊是to c基因更強的公司，「我們會思考怎麼樣能夠讓今天的大模型或ai的發展給用戶提供更多價值，核心思考是我們發現很多時候需要的不是更大的模型、更強的強化學習或模仿學習，而是額外的context（上下文信息）」。
針對中美實驗室的研究文化，姚順雨提出了自己的建議。他認為「在中國大家還是更喜歡做更安全的事情」。如預訓練這種已經被證明可行的方向，即使技術難度很高，中國團隊也能在短時間內攻克；但對於長期記憶、持續學習這類未知的領域，大家卻很少願意涉足。他呼籲中國研究機構跳出「打榜」的束縛，「claude的模型可能在編程或者軟體工程的榜單上也不是最高的，但大家都知道這個東西最好用」。他認為，deepseek的做法值得借鑒，這家公司不刻意追求榜單排名，而是更關注「什麼是正確的事情」「什麼是用戶能體驗出好或者不好的事情」。
在峰會現場，姚順雨還分享了對ai市場分化的觀察。他認為當前ai行業正呈現兩大分化趨勢：一是to c和to b賽道的明顯分野，二是垂直整合與模型應用分層的路徑分化。
談及to c和to b的差異，姚順雨用chatgpt和claude code作為典型案例。「我們今天用chatgpt和去年相比的話，感受差別不是太大」，他直言，對於to c用戶而言，大部分人大部分時候不需要用到頂尖的智能，「很多用戶甚至把大模型當作搜索引擎的加強版，很多時候也不知道該怎麼去用，把它的智能給激發出來」。
但to b賽道的邏輯截然不同。姚順雨強調，智能越高，代表生產力越高，商業價值也越大。他觀察到一個有趣的現象：美國的企業客戶願意為最強的模型支付溢價。比如一個頂尖模型每月定價200美元，而次一級的模型定價50美元或20美元，但企業更傾向於選擇前者。在他看來，to b市場上，強模型和弱模型的分化會越來越明顯。
未來三到五年，國產ai可能領先嗎？
圓桌最後，關於「未來3—5年全球最領先的ai公司是中國團隊的概率有多大」的問題，姚順雨、林俊暘、唐傑也均給出了自己的觀點。
姚順雨的回答很樂觀：概率很高。他的信心源於中國在多個領域的成功經驗：「中國能夠復現很多成功案例，一些局部還會做得更好，這在製造業已經不斷地發生。」不過他也坦言，當前全球的生產力和to b模型應用，大多誕生於美國，核心原因是美國企業的支付意願更強，商業環境更成熟。「今天在國內做to b很難，所以很多公司會選擇出海或者國際化的路徑」。在他看來，構建起完善的本土to b市場，同時具備國際競爭能力，是中國ai崛起的必要前提。
而更重要的，是主觀層面的突破。姚順雨肯定了中國ai人才的實力：「中國有非常多非常強的人才，任何一個事情只要被證明能做出來，很多人都會非常積極地嘗試，並且想做得更好。」但他也表示，國內想要突破新範式或者做冒險探索的人還不夠多，這背後涉及經濟環境、商業環境和文化等多重因素。
「我們到底能不能引領新的範式，這可能是今天唯一要解決的問題」，姚順雨強調，在商業、產業設計和工程層面，中國已經具備比肩甚至超越美國的能力，唯獨在前沿範式的探索上，還需要更多有創業精神和冒險精神的人，敢於投身未知的領域。
林俊暘則指出了中美算力的差距，「美國算力可能整體比我們大1—2個數量級，我看到openai等投入了大量的算力到下一代研究中，而我們則捉襟見肘，可能交付就佔到了絕大部分算力，這是一個比較大的差異。」
但他也表示，隨著教育的普及和研究人員年齡逐漸年輕，當前中國ai從業者的冒險精神正變得越來越強，「我屬於90年代靠前，（姚）順雨90年代靠後，我們團隊里還有許多00後，未來我們的創新概率也會越來越大。」
唐傑則坦言，中國企業界的ai lab（ai實驗室）與美國仍存在差距，但他對未來充滿信心。他認為，中國的機會在於三個方面：一是90後、00後一代創業者敢於冒險，願投身核心創新；二是營商環境正逐步改善，若能進一步優化，讓創新者擺脫繁雜事務、聚焦研發，將釋放更大潛力；三是從業者的堅持——身處環境持續變好的時代，經曆本身即財富，只要敢闖敢試、久久為功，未必不能走到最後。
新京報貝殼財經記者 羅亦丹 張曉慧
編輯 岳彩周
校對 劉軍
