走出Scaling Law的幻觉：AGI的下一场仗怎么打？
刚看完杨强、唐杰、姚顺雨和林俊旸几位一线的对谈, 文章链接在这里：唐杰/杨植麟/林俊旸/姚顺雨罕见同台，“基模四杰”开聊中国AGI
通过访谈记录能看到几位一线大佬对“下一场仗”怎么打的清醒认知。抛开那些宏大的叙事，这里总结了几个更底层的洞见：
一、 模型价值的分化：To B 与 To C 的不同路径
- To B（企业端）：智能即生产力
◦ 核心逻辑：在企业场景下，智能水平直接等同于生产力，智能越高价值越大。
◦ 付费意愿：用户愿意为最强模型支付溢价，因为更强的模型可以降低人类监控和容错的成本。
◦ 垂直领域应用：Coding（编程） 正在重塑计算机行业，人类开始转向用英语与电脑交流。
- To C（消费端）：从智能深度转向“上下文（Context）”
◦ 现状：普通用户在日常使用中（如搜索增强）往往无法完全激发出顶尖模型的极限智能。
◦ 核心价值：未来的突破点在于利用额外的 Context（如个人聊天记录、生活环境信息、实时体感等）来提供个性化价值，而不仅仅是堆砌预训练规模。
二、 下一代技术范式：自主学习与智能效率
- 自主学习（Autonomous Learning）
◦ 爆发时间：预计在 2026 年 就能看到明显的信号。
◦ 本质变革：它不仅仅是方法论的更新，更是任务与数据的演进，AI 将在特定场景（如科学探索或编程）中像博士生一样自我进化。
- 智能效率（Intelligence Efficiency）
◦ 瓶颈与挑战：盲目增加 Scaling（规模化）的收益正在递减，且计算成本巨大。
◦ 新目标：业界应追求以更少的资源投入获得更大的智能增量。
◦ 学术视角：杨强教授提出借鉴人类的“睡眠机制”来清理记忆噪音，解决模型因“哥德尔不完备定理”导致的无法自证清白（幻觉）问题。
三、 Agent（智能体）战略：从工具到自动化系统
- 长程任务流：
◦ 未来的 Agent 将不再局限于简单的对话，而是能自主处理长达 1-2 周 的复杂任务流。
◦ 模型即产品：基础模型公司趋向于将模型、环境交互和应用垂直整合，Agent 本身就是产品。
- 长尾问题的魅力：
◦ AGI 最大的魅力在于解决全世界任何角落都找不到标准答案的长尾难题。
◦ 通过强化学习（RL），现在修复特定场景下的长尾问题比以往更加容易且高效。
四、 全球竞争：中国的优势与挑战
- 现状评估：
◦ 中国在工程效率、人才储备、复现能力和局部创新上表现出色。
◦ 林俊旸预测，中国公司在未来 3-5 年引领全球的概率约为 **20%**。
- 核心瓶颈：
◦ 硬件限制：算力（光刻机/芯片产能）是主要的客观瓶颈。
◦ 市场环境：To B 市场的付费意愿和文化尚不成熟。
◦ 研究文化：中国倾向于做确定性高、刷榜明显的任务，而缺乏像硅谷那样对“不确定性”和“冒险范式”的探索精神。
未来的 AGI 竞争将从“算力军备竞赛”转向“智能进化竞赛”。中国团队需要走出榜单束缚，在有限的算力条件下利用“穷则思变”的韧性，通过自主学习和解决真实的长尾问题来实现弯道超车。
如果说大模型的前三年是“炼金术”时代，大家都在比谁的炉子大（算力）和谁的矿多（数据）；那么接下来的三年将进入“生命演化”时代。模型不再只是被动接受投喂，而是要学会在复杂的社会环境和工作流中“独立行走”（Agent）并“自我思考”（自主学习），甚至要学会像人类一样通过“睡觉”（清理噪音）来保持清醒。