中国AI的未来，不是靠口号与泡沫堆砌，而是靠在20%的胜率里，把每一步的确定性做到极致。

　　2026年初的北京AGI-Next闭门会，或许是中国AI行业少有的“祛魅时刻”。当阿里林俊旸、腾讯姚顺雨、智谱唐杰、港科大杨强等一线实践者围坐圆桌，没有宏大的AGI愿景宣讲，也没有避重就轻的行业吹捧，而是将中国AI的现实困境与破局路径赤裸裸地摆在台面上：算力的“穷”、应用的“卷”、Agent的“困”、领先概率的“20%”。这些数字与判断，勾勒出中国AI从“野蛮生长”转向“精耕细作”的行业拐点，也为大模型、Agent智能体及下一代范式的发展，锚定了清晰且残酷的现实坐标。

　　01 算法与基建的极致优化

　　林俊旸用“富人与穷人的游戏”形容中美AI的算力差距，精准戳中了中国大模型发展的核心痛点。OpenAI的算力规模领先中国1-2个数量级，其算力投入更多指向无人区的Research，甚至是看似“浪费”的探索；而中国绝大部分企业的算力仅够应付业务需求，在前沿研究上捉襟见肘。这种差距直接导致了中美大模型的“玩法分野”：美国可以赌“下一个范式”，中国只能赌“确定性”。

　　但困境并非绝境，“穷”反而倒逼出中国AI的独特竞争力——算法与基建的极致联合优化。当美国依托算力优势进行大规模试错时，中国企业必须在算力封锁的夹缝中，把工程能力做到极致：从模型压缩、分布式训练优化，到算力调度效率提升，再到国产化算力基础设施的适配，这些“穷人的绝活”正在成为中国大模型的核心壁垒。

　　未来，中国大模型的发展不会走“堆参数、拼算力”的老路，而是会朝着“高效能、低成本、场景化”的方向深耕：一方面，针对金融、制造、医疗等垂直领域的轻量化大模型将成为主流，用有限算力解决具体行业问题；另一方面，国产化算力芯片与大模型的协同优化会加速，形成“算力-算法-场景”的闭环，摆脱对海外算力的依赖。

　　02 To C的情感化与To B的生产力革命

　　腾讯姚顺雨从OpenAI回国后的首次分享，点破了AI应用赛道的“伪命题”：过去一年大模型行业沉迷于BenchMark跑分，但在To C端，普通用户根本无法分辨92分与98分的模型差异，ChatGPT解数学题能力的提升，对大众而言意义寥寥。

　　这意味着To C端的“智商内卷”已走到尽头，下一代To C AI应用的核心竞争力，将从“硬算力跑分”转向“软场景适配”——即模型对Context（上下文）的理解能力和“情商”，能否感知用户的场景需求、情绪状态，成为To C应用破局的关键。比如智能助手不再是冷冰冰的问答工具，而是能根据用户的位置、心情提供个性化服务，这种“情感化交互”将成为To C AI的新赛道。

　　真正的“智商溢价”则藏在To B与Coding领域。企业愿意为“能把10个任务做对9个”的模型支付200美金，却不愿为“做对5个”的廉价模型付20美金，这印证了To B端对AI生产力的刚性需求。随着DeepSeek等代码大模型的崛起，“AI代替搜索”的战争已落幕，Coding Agent成为下一个主战场。它不仅是程序员的工具，更是生产力自进化的基石——通过代码生成、调试、优化的全流程自动化，AI将深度重构软件开发产业链，甚至催生“AI程序员”的新职业形态。

　　未来，To B AI的竞争将聚焦于“行业解决方案的落地能力”，谁能把大模型与企业的业务流程、数据体系深度融合，谁就能占据市场主导权；而Coding Agent则会朝着“自主进化”方向发展，从辅助编码走向独立开发小型应用，成为推动数字经济生产力升级的核心引擎。

　　03 模型即产品，无模型力则无壁垒

　　圆桌对Agent智能体的判断堪称“冷水浇头”：“模型即产品，套壳没戏”。林俊旸指出，Agent在执行任务时遇到的长尾问题，靠修补Prompt或应用层代码根本无法解决，必须回到模型层通过训练修复。这意味着通用Agent的天花板，牢牢掌握在拥有模型训练能力的厂商手中，没有模型自研能力的“套壳”创业公司，注定难以建立真正的技术壁垒。

　　这一判断为Agent赛道的发展划定了清晰的边界：未来Agent智能体的竞争，将呈现“头部模型厂商主导，垂直场景玩家补充”的格局。头部大模型企业会基于自身的模型能力，推出通用Agent平台，为开发者提供底层的模型接口、任务调度与环境交互能力；而中小创业公司则需聚焦特定场景，比如工业巡检Agent、医疗问诊Agent，将通用Agent能力与行业知识结合，形成场景化的解决方案。

　　同时，Agent的发展会与大模型的迭代深度绑定：只有大模型的理解能力、推理能力、记忆能力持续提升，Agent才能突破“只能完成简单任务”的瓶颈，实现从“工具型智能体”到“自主型智能体”的跨越。而这一过程中，“数据闭环”将成为关键——Agent在场景中产生的交互数据，会反哺大模型的训练，形成“模型-Agent-数据”的正向循环。

　　04 从“赌确定性”到“敢为不确定性”

　　林俊旸给出的“3-5年后中国AI企业全球领先概率20%”，是整场闭门会最扎心的数字，却也是最真实的行业共识。这20%的胜率，不仅源于算力与人才的鸿沟，更源于中国AI研究文化中对“确定性”的过度偏好：我们习惯刷榜、做能快速出结果的改进，却缺乏OpenAI在2022年押注ChatGPT时的“不确定性勇气”。这种文化惯性，比算力差距更难弥补。

　　但唐杰的那句“笨笨的坚持，或许能走到最后”，为这20%的胜率注入了希望。未来中国AI要想突破20%的概率天花板，需要完成三重转变：一是研究文化的转变，从“唯跑分论”转向“鼓励探索性研究”，允许科研人员做短期看不到结果的基础研究；二是人才培养的转变，既要引进海外顶尖AI人才，也要建立本土化的AI科研体系，培养兼具工程能力与创新思维的复合型人才；三是产业生态的转变，从“单打独斗”转向“产学研协同”，企业、高校与科研机构联合攻克算力、算法等核心技术，避免重复建设与资源浪费。

　　对于下一代大模型范式，这场闭门会也给出了隐性线索：它不会是单纯的“更大模型”，而是“更智能的模型+更高效的应用+更完善的生态”的结合体。可能是具备自主学习与进化能力的“具身智能大模型”，也可能是融合多模态、跨领域的“通用智能基座”，但无论哪种范式，中国AI的机会都不在于“复制美国路径”，而在于“立足自身优势的差异化创新”——用极致的工程能力解决现实问题，用场景化的应用验证技术价值，用持续的坚持等待范式突破的契机。

　　这场闭门会的价值，不在于给出了具体的技术路线，而在于让行业清醒：中国AI的未来，不是靠口号与泡沫堆砌，而是靠在20%的胜率里，把每一步的确定性做到极致。路虽远，行则将至；事虽难，做则必成。这或许就是中国AI从业者在祛魅之后，最该坚守的信念。