智通财经记者 | 陆柯言 佘晓晨 智通财经编辑 | 文姝琪 1月10日，一场关于AI的顶级对话在北京中关村悄然上演。 这场对话由清华大学基础模型北京市重点实验室、智谱AI共同发起。最重要的是，它罕见地集结了中 国大模型领域最受关注的几位"顶流"人物。他们分别是： 唐杰：清华大学教授、智谱创始人，三天前刚刚带领智谱在港股敲钟，造就"中国基模第一股"。 姚顺雨：前OpenAI研究员，27岁的他现为腾讯CEO办公室首席科学家、 AI Infra 部及大语言模型部负责 人。这也是入职腾讯后的公开首秀。 林俊旸：阿里巴巴通义千问大模型负责人，阿里最年轻P10级技术专家，掌舵着全球开源生态中下载量 第一的阿里通义系列。 几位平均年龄不到35岁的年轻人，几乎握着中国AGI赛道上最贵的一批筹码。 如此规格的同台向来罕 见，不仅因为他们背后代表着大厂与创业公司的生态博弈，更因为在"Chat（对话）范式"已成存量的今 天，他们对下一代 AGI 路线图的任何一次押注，都可能决定未来十年的行业座次。 从大模型的下一个"奇点时刻"，到对模型分化的观察；从AI Agent的未来，到中国AI的胜算，这场万字 交锋试图在现实算力与商业落地的 ...

以下文章来源于数字生命卡兹克 ，作者数字生命卡兹克 数字生命卡兹克 . 希望能激发你对AI的好奇。 来源丨数字生命卡兹克 （ID： Rockhazix ） 作者丨 卡兹克 昨日受邀，参加了一个非常有趣的活动，现场人真的爆满了，很多人都是从外地特意赶过来的。 这个活动，叫AGI-NEXT。 主要是几个演讲的嘉宾，过于重磅了。 开源四巨头除了DeepSeek没来，智谱的唐杰老师、Kimi的杨植麟、Qwen的林俊旸，齐聚一堂。 甚至腾讯最近最有话题度的姚顺雨，都以远程"巨头"的方式，远程参加了这场会议。 这个巨头，真的是非常的AI巨头。 这场活动因为没有座位了，我站着听了3个小时，收货非常的多。 包括唐老师说，随着DeepSeek这类模型的横空出世，Chat聊天这种范式，其实已经没有仗可打了。 下一仗是什么？是 Action ，是 Doing things 。 杨植麟说，Agent的本质，其实是一个搜索问题。 还有，智能和电力不一样，它不是等价交换品。 你在深圳用的一度电，和在北京用的一度电，完全一样，但一个CEO产生的智能，和一个设计师产生的智能，截然不同。 未来的模型竞争，比的就是谁更有Taste，谁更有品味， ...

Core Insights - The AGI-Next conference highlighted the competitive landscape of AI in China, focusing on the importance of foundational models and their impact on future business strategies [4][5] - Key players in the AI industry, including Zhiyuan, Tencent, and Alibaba, are exploring different paradigms for AGI, emphasizing the need for new metrics to evaluate model intelligence [6][7] - The discussion revealed a consensus on the increasing differentiation between consumer (ToC) and business (ToB) applications of AI, with distinct strategies for each segment [11][12] Group 1 - The AGI-Next conference featured prominent figures in China's AI sector, including Zhiyuan's founder Tang Jie and Tencent's newly appointed chief scientist Yao Shunyu, indicating a significant gathering of industry leaders [4][5] - The conference underscored the belief that the capabilities of foundational models will determine the success of future AI ventures, with a focus on maintaining a leading position in model development [5] - Tang Jie expressed concerns that the gap between Chinese and American models may not be closing, as many American models remain closed-source [5][6] Group 2 - The participants discussed the evolution of AI paradigms, with Tang Jie suggesting that the exploration of conversational models has reached its peak, and future efforts should focus on coding and reasoning capabilities [6][7] - Yao Shunyu emphasized the importance of scaling not just in computational power but also in architecture and data optimization to enhance model performance [6][7] - The need for new standards to measure AI intelligence was highlighted, with concepts like Token Efficiency and Intelligence Efficiency being proposed as metrics [7][41] Group 3 - The differentiation between ToC and ToB applications was a key theme, with Yao Shunyu noting that while ToC requires strong integration of models and products, ToB focuses on enhancing productivity through the best models available [11][12] - Lin Junyang pointed out that the success of AI applications depends on understanding real user needs, suggesting that effective communication with enterprise clients is crucial for developing successful AI solutions [8][12] - The conversation also touched on the potential for AI to automate significant portions of human work, particularly in the ToB sector, where higher model intelligence correlates with increased revenue [43][44] Group 4 - The participants acknowledged the challenges of deploying AI models effectively, with a focus on the need for better education and training to maximize the benefits of AI tools [44][57] - The discussion included insights on the importance of collaboration between academia and industry to address unresolved questions in AI research, such as the limits of intelligence and resource allocation [20][21] - The potential for new paradigms in AI, such as continuous learning and memory integration, was identified as a critical area for future exploration [38][40]

以下文章来源于智能涌现 ，作者周鑫雨 邓咏仪 智能涌现 . 直击AI新时代下涌现的产业革命。36氪旗下账号。 "智能涌现"完整记录了这场含金量极高的万字圆桌讨论，值得所有关心AI的人反复观看。 文 ｜ 周鑫雨、邓咏仪 编辑 ｜ 苏建勋 来源｜ 智能涌现（ID：AIEmergence） 封面来源 ｜ 作者拍摄 2026年1月10日，在由清华大学基础模型北京市重点实验室发起的AGI-Next前沿峰会上，当下中国大模型最重要的四位主力，罕 见地聚在了一起： 刚刚在1月8日顺利登陆港股的智谱 ，其创始人 兼首席科学家 唐杰 是现场第一个分享嘉宾。 不久前官宣加入腾讯的 姚顺雨 ，第一次出现在公共场合中。在腾讯近期完成关键的一次模型团队重组之后，这名前OpenAI研究 员，出任CEO办公室首席科学家。 和姚顺雨同属大厂战队的，是阿里Qwen技术负责人 林俊旸 ，阿里历史上最年轻的P10。他背后的阿里通义实验室，目前开源模 型的衍生数量和下载量，已经位列全球开源模型第一。 闭门会上的另一股重要力量，是近期处在舆论焦点的六小虎。现身闭门会的月之暗面CEO 杨植麟 ，最近刚刚官宣了新一轮5亿美 元的融资。 如果说2025年， ...

今天受邀，参加了一个非常有趣的活动，现场人真的爆满了，很多人都是从外地特意赶过来的。 这个活动，叫AGI-NEXT。 主要是几个演讲的嘉宾，过于重磅了。 开源四巨头除了DeepSeek没来，智谱的唐杰老师、Kimi的杨植麟、Qwen的林俊旸，齐聚一堂。 甚至腾讯最近最有话题度的姚顺雨，都以远程"巨头"的方式，远程参加了这场会议。 这个巨头，真的是非常的AI巨头。。。 这场活动因为没有座位了，我站着听了3个小时，收货非常的多。 包括唐老师说，随着DeepSeek这类模型的横空出世，Chat聊天这种范式，其实已经没有仗可打了。 下一仗是什么？是 Action ，是 Doing things 。 杨植麟说，Agent的本质，其实是一个搜索问题。 还有，智能和电力不一样，它不是等价交换品。 你在深圳用的一度电，和在北京用的一度电，完全一样，但一个CEO产生的智能，和一个设计师产生的智能，截然不同。 未来的模型竞争，比的就是谁更有Taste，谁更有品味，做模型本质上是在创造一种世界观，你在这个模型里注入了什么样的价值观，它就会涌现出什么 样的智能 。 这个圆桌，信息量真的非常巨大。 所以也不用担心，未来会有单一的模型一 ...