2026中關村論壇年會25日在北京開幕，本屆年會以「科技創新與產業創新深度融合」為主題，吸引了全球頂尖科學家與產業領袖共話未來。
新黃河大魚財經記者注意到，在開幕式主旨演講中，月之暗面kimi創始人楊植麟作為唯一一位科技公司代表，以《開源ai：加速探索智能上限》為主題做了分享。
他指出，要真正觸及通用人工智慧的上限，行業必須擁有從底層推倒重建的勇氣，不再僅僅依賴過去十年間形成的舊技術標準。
楊植麟在演講中提出了大模型的第一性原理：「做大模型本質上是把更多的能源轉化成智能。」 他認為，規模化（scaling）是過去所有ai發展的基石，但規模化絕非單純「暴力」地增加能源或算力投入，而是一場關於轉化效率的極致競賽。
為此，楊植麟詳細拆解了提升效率的三大維度：一是提升 token效率，從有限的存量數據中挖掘更多智能；二是優化長上下文架構（kimi linear），以極低的損耗完成長時複雜任務；三是引入 agent集群（agent swarm）模式，通過協作實現能力的指數級躍遷。
為了實現這種躍遷，楊植麟提出對已有10年左右歷史的「老標準」發起挑戰。他剖析說，行業長期沿用的adam優化器、殘差連接（resnet）和注意力機制（attention），雖是現代深度學習的基石，但在算力爆發的今天已成為束縛。「很多以前認為是標準的東西，現在都是可以被挑戰的。」 為此，kimi團隊推出了「注意力殘差」（attnres）連接技術。楊植麟分享了一個獨特的洞察：將原本應用在時間軸上的注意力機制進行「90度旋轉」，應用到網路深度上。這種巧妙的泛化讓模型能結合此前所有層的輸出進行計算，僅需增加2%的額外成本，即可大幅提升預訓練效率與邏輯推理性能。
在談及未來智能形態的演進時，楊植麟提出了從「單兵作戰」向「智能體集群」跨越的藍圖。他類比道：「就像建造一家千億美元公司，靠一個人可能要100年，但如果擁有數百個聰明人的高效協作，就能在短時間內完成。」 基於 kimi k2.5 研發的 agent 集群，通過編排器調度數百個 agent 並行工作，在處理從零構建代碼倉庫等高難度任務時，執行時間不再隨複雜度指數級增加。這意味著ai正從簡單的對話工具，進化為具備規模化執行能力的「數字組織」。
楊植麟預判，ai研發範式正在發生根本性變革：從最早依賴互聯網天然數據和人工標註，到去年大家更重視大規模的強化學習系統，轉向由 ai 主導研究的新階段。未來，ai 將自主合成任務、定義獎勵函數，甚至探索新的網路架構。
在演講的最後，楊植麟表示無論是新一代的 kimi linear 架構，還是針對訓練穩定性開發的優化工具，月之暗面都選擇將其開源，旨在通過底層技術的重新思考，加速全球開發者對ai智能極限的探索。楊植麟說，只有通過這種「深挖地基」式的底層創新，才能真正打破模型能力的上限，讓智能技術在更廣泛的社會與經濟領域釋放出生產力。
記者:張盼港 編輯:曹夢佳 校對:劉恬
