要點(diǎn)提煉：
競(jìng)爭(zhēng)坐標(biāo)遷移：Chat 時(shí)代的中國(guó)智譜中國(guó)工程問(wèn)題已基本解決，未來(lái)的同臺(tái)騰訊勝負(fù)手不再是更聰明的"搜索框"，而是阿里能否完成復(fù)雜、長(zhǎng)鏈路的論劍真實(shí)任務(wù)。AI 的大模核心價(jià)值正從"提供信息"轉(zhuǎn)向"交付生產(chǎn)力"。
核心門檻更迭：Agent 的型的下步瓶頸不在于思維深度，而在于環(huán)境反饋。反超未來(lái)的中國(guó)智譜中國(guó)訓(xùn)練范式將從人工標(biāo)注轉(zhuǎn)向 RLVR（可驗(yàn)證強(qiáng)化學(xué)習(xí)），只有讓模型在具備明確對(duì)錯(cuò)判定（如代碼、同臺(tái)騰訊數(shù)學(xué)、阿里真實(shí)業(yè)務(wù)流）的論劍"關(guān)卡系統(tǒng)"中自我迭代，才能實(shí)現(xiàn)落地。大模
效率成為新杠桿：高質(zhì)量數(shù)據(jù)即將枯竭，型的下步未來(lái)的反超競(jìng)爭(zhēng)是"能源轉(zhuǎn)化效率"的競(jìng)賽。通過(guò)二階優(yōu)化器和線性架構(gòu)實(shí)現(xiàn)更高的中國(guó)智譜中國(guó) Token Efficiency（單位數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)效果），是在算力受限背景下突破智能天花板的關(guān)鍵。
概率的清醒認(rèn)知：行業(yè)共識(shí)認(rèn)為中國(guó)在舊范式（工程復(fù)現(xiàn)、局部?jī)?yōu)化、toC 落地）上的反超勝率很高，但在引領(lǐng)新范式（底層架構(gòu)革新、長(zhǎng)期記憶等）上的勝率可能不超過(guò) 20%，因?yàn)槊绹?guó)在基礎(chǔ)研究上的算力投入高出數(shù)個(gè)量級(jí)。
彎道超車的機(jī)會(huì)窗口：反超的機(jī)會(huì)藏在兩個(gè)變量里：一是當(dāng) Scaling Law 遭遇邊際效應(yīng)遞減，全球被迫進(jìn)入"智能效率"競(jìng)賽時(shí)，中國(guó)的節(jié)儉式創(chuàng)新可能突圍；二是隨著學(xué)術(shù)界算力條件的改善，2026 年前后可能出現(xiàn)由學(xué)術(shù)驅(qū)動(dòng)的范式轉(zhuǎn)向。
成功的終極變量：中國(guó)最缺的不是榜單分?jǐn)?shù)，而是對(duì)不確定性的容忍度。真正的反超取決于我們是否敢于從"確定性的交付壓力"中抽身，將資源投向那些可能失敗但能定義未來(lái)的新范式，而非僅僅在舊賽道刷榜。
近日，由清華大學(xué)基礎(chǔ)模型北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室發(fā)起AGI-Next前沿峰會(huì)，把AI圈大半邊天聚到了一塊?；Ｋ慕苋珕T到場(chǎng)：智譜唐杰、Kimi楊植麟、阿里林俊旸，還有"突然貼臉跳屏"的姚順雨。