就在昨天，2026年1月10日，北京。这场被称为AGI-NEXT的前沿峰会，可能不仅是一场技术峰会，更像是一场对过去三年“聊天机器人”时代的集体告别。
首先感谢“数字生命卡兹克”大佬第一时间将“基模四杰”（智谱AI唐杰、月之暗面杨植麟、阿里通义林俊旸、腾讯混元姚顺雨）在《AGI-NEXT前沿峰会》的会议内容毫无修饰、处理的全文发布。
这3个小时的高密度输出，抛出了国内AI产业最残酷的真相：单纯的对话已经没有商业护城河，拼参数的时代结束了，拼“品味（Taste）”和“行动（Action）”的时代已来。
另外，这次大会有一个非常有意思的地方，就是“国产之光”DeepSeek的重量级的大佬没有来。我猜他们可能忙着在春节的时候给全球第二个“Deepseek时刻”。
看完会议全文，不禁感叹，这不仅让我们普通人可以一窥“AI天宫”一角，也让我这个ai爱好者可以用几个免费的国产的深度研究工具（豆包、千问、kimi），综合全面的去分析各位大佬畅所欲言中隐含高价值信息。 以下是这篇长达7000字的深度解析，建议先收藏，再阅读。
淘汰与新生——Chat范式的终结如果说2023年是“千模大战”的元年，那么2026年就是“千模淘汰”的终局。在AGI-NEXT峰会上，最振聋发聩的声音来自智谱AI的唐杰。
“没有仗可打了”
唐杰在会上抛出了一个极具冲击力的判断：
❝“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。”
这句话的潜台词极其残酷：
同质化结局： 在纯文本对话领域，基础模型的智力水平已经严重同质化。随着DeepSeek系列高性能开源模型的发布，高质量对话能力的获取成本已趋近于零。 商业模式崩塌： 如果一个创业项目今天的核心卖点还是“我也能陪你聊天”，那它在诞生前就已经死亡。 搜索的革命： 唐杰提到，“DeepSeek出来之后，并没有替代谷歌，谷歌反而把自己的搜索革命了”。这意味着，试图做一个“对话版百度”来颠覆搜索巨头的尝试，大概率已经失败。
下一仗：是Action，是Doing things
既然Chat已死，下一仗打什么？ 唐杰给出的答案是：“是Action，是Doing things。”
这就是2026年的核心共识：Agentic AI（代理智能）。 区别于“System 1”（快思考，直觉式回答），Agent代表的是“System 2”（慢思考，规划、调用工具、执行任务）。AI不再仅仅是“大脑”，它开始长出“手”和“脚”，能够直接操作软件、调用API、控制硬件。
这意味着衡量AI价值的指标，将从“日活（DAU）”彻底转向“自动化任务数（Tasks Automated）”。
受损者： 只会写文案、写周报的SaaS平台和工具，如果不能自动发布、自动运营，将被基座模型吞噬。 受益者： 能够连接万物的API聚合平台，以及能像人一样操作浏览器的基础设施（AI浏览器）。
在大众认知中，AI就是未来的电力，廉价且通用。但Kimi的杨植麟在峰会上提出了一个反常识观点。
“Taste（品味）”决定胜负
❝杨植麟说：“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。”
他认为，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。
这揭示了算力平权后的真正壁垒：
当所有人都能买到适用算力时，模型能力的差异来自于“你喂它吃了什么书”以及“你教它什么是好的回答”。这就像同样的食材（算力+公开数据），大排档厨师和米其林主厨做出来的味道天差地别。
为什么Agent本质是搜索问题？
杨植麟还抛出了一个技术范式的重大判断：“Agent的本质，其实是一个搜索问题。”
这对应了OpenAI o1/o3系列的思路，即推理时计算（Test-time Compute）的重要性大幅提升。Agent的训练将从“模仿人类的SFT（监督微调）”转向“在巨大的解空间中搜索最优路径”。
这里可以做一下商业推演：
数据标注升级： 市场将急需高薪聘请博士、作家、心理学家进行“高品味”数据生成的专家级标注。廉价的众包标注将被淘汰。 推理芯片爆发： 如果Agent是搜索问题，那么推理阶段需要消耗巨大的算力进行“思维树”搜索。这对推理芯片厂商是明确的长期利好。
在这次峰会上，腾讯新晋少帅、首席AI科学家姚顺雨的发言（远程参加），揭示了腾讯最可怕的杀手锏。他才27岁，之前是OpenAI研究员，目前正在主导腾讯“All in Agent”的战略转型。这里要说一个之前听说的事，腾讯一直采取的战略是内部赛马竞争制，成立多个小组，谁先跑出来，就把资源投给谁，但现在目前好像是要“集中力量办大事”了。
没人在乎你的模型考了多少分
❝姚顺雨直言：“在To C端，用户根本分不清你的模型是92分还是98分。”
这就解释了为什么过去一年大家都在卷分数、刷榜单，但用户无感。产品指标（DAU）与模型智能水平往往并不相关，甚至可能呈现反向关系。而且就我个人还发现一个特别有意思的地方，就是往往模型的能力不是很强，但是产品做的很好用，更方便传播，用户规模也更大。
腾讯的核心壁垒
姚顺雨举了一个极具生活化的例子：
❝“我想问我今天该去吃什么？如果模型知道我今天特别冷，我需要吃些暖和的……可能我老婆在另一个地方吃什么……我们发现其实在To C的应用上垂直整合还是成立的。”
这里就涉及到腾讯的核心壁垒,就是日活几亿人的微信及其生态，“知道你老婆在哪吃饭”，这是OpenAI拿不到，DeepSeek拿不到，智谱也拿不到的数据。这是腾讯在微信生态中拥有的绝对隐私且封闭的Context（上下文）。
所以腾讯的优势也是非常明显的：
To C胜负手： 百度有搜索数据，阿里有电商数据，但腾讯拥有社交关系链与生活轨迹数据。一旦混元大模型打通微信，它将是唯一能做“真正私人助理”的公司。 独立App的危机： 像Kimi、豆包这样的独立App，如果无法获得用户的深层生活数据，在“贴心程度”上将永远输给微信集成的AI。
阿里通义的林俊旸在圆桌上给出了一个概率：三年到五年后，中国最领先的那个公司，是一家中国公司的概率，大概是20%。 但林俊旸也吐槽道：
❝“创新是发生在有钱的人手里，还是穷人手里……我们觉得这些富哥（美国巨头）真的很浪费卡，他们训了这么多东西，可能训了很多也没什么用。”
我们虽然卡不强、不多，但是我们历来就能做到“穷则思变、自力更生”
美国（富人）： 算力规模大1-2个数量级，暴力堆叠，力大砖飞。 中国（穷人）： 算力受限，被迫进行算法Infra联合优化，极致压缩显存，优化MoE架构。
这种在极限压力下练就的“内功”，一旦算力制约缓解，将爆发惊人的力量。 这也解释了为什么我们要开打大模型的 “开源大战”，Qwen-72B的私有化部署成本仅为GPT-5 API方案的1/8。 对于中小企业来说，中国模型在工程落地时的性价比远高于美国模型。
To B市场的残酷分层关于To B（企业级）市场，姚顺雨提出了一个非常犀利的"中间态死亡"的“分层效应（Bifurcation）”理论。
❝“对于To B来讲……一个模型是200美元/月，第二强或者差一些的模型是50美元/月……我们今天发现很多美国的人愿意花溢价用最好的模型。”
企业愿意付200美元，不是为了多出来的10%智能，而是为了“建立信任链”与“降低监控成本”。
如果一个便宜的模型做10件事错5件，你需要一个人全职盯着它，那它就是负资产。所以，这也坑你带来To B市场将剧烈分裂为两极：
廉价/免费极： 使用简便小巧的开源模型，处理简单、低风险任务（摘要、翻译）。 高价/SOTA极： 使用kimi、openai、gemini、claude等强闭源模型，处理复杂决策、代码生成。 中间态： 那些打“性价比”牌的二线闭源模型厂商，市场被大幅压缩。
最有意思的部分来了。我使用了同样的提示词，让豆包、千问、kimi这三个大模型分别深度研究分析这次会议的实录。结果，它们产出的报告风格迥异，像极了三个性格还有杨植麟说的品味（Taste）完全不同的分析师。所以，对三者深度研究产品的横向对比分析，这不仅是对会议内容的多维复盘，更是一次关于“AI如何理解AI行业”的深度分析。
豆包：结构化的学院派
人设： 像一位麦肯锡咨询顾问或学术研究员。
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极度严谨： 采用了“十大价值维度”的分类学体系，非常追求MECE原则（相互独立，完全穷尽）。 技术控： 它捕捉到了非常硬核的技术细节。例如，它详细记录了Kimi团队利用改进的“Moonlight Muon”优化器实现了2倍的Token效率提升，以及通过“QK-Clip”解决了Logits爆炸问题。 缺点： 报告被割裂成数十个孤立的知识点，缺乏贯穿始终的叙事主线，像是在堆砌知识。
千问：追逐Alpha的投行家
人设： 像一位二级市场的卖方分析师，满眼都是钱。我猜，可能与阿里一直训练金融模型有关。
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数据狂魔： 千问在分析报告中，疯狂地“夹带私货”。会议实录里并没有提到具体财报，但千问通过检索增强（RAG），直接把“寒武纪2025年前三季度营收46.07亿元”、“Kimi C轮融资5亿美元”、“现金储备超100亿”等数据塞了进去。 信号驱动： 它的结构是“引用 -> 解码 -> 投资信号”，直接告诉你该买哪只股票（如腾讯、寒武纪）。 风险： 这种“过度服务”虽然信息密度高，但容易产生“幻觉”或误导，让人分不清哪些是嘉宾说的，哪些是模型自己查的。
Kimi：深刻的战略思想家
人设： 像商业杂志或财经专栏的作家。
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叙事大师： 它摒弃了机械的列表，而是构建了“再见Chat，Action已来”的叙事主题。 洞察人性： 它分析了姚顺雨“27岁掌舵人”背后的战略含义，解读了杨植麟“Taste”背后的大模型审美壁垒。 毒舌： 它直言不讳地指出SaaS工具如果不转型就会被吞噬。
通过这次对比，我发现单一模型因为训练团队的“品味”都有局限。我们作为AI时代的个体，要好好利用这个AI前夜各个大厂给我们的福利，搭建自己的“免费超模型组合”：
用豆包搭建骨架（确保不漏）； 用千问填充数据（确保有肉）； 用Kimi注入灵魂（确保有深度）。
别做“更好的对话AI”
机会雷达： 寻找“垂直整合Agent”。只做跨境电商物流调度的AI、只做法律合同审核的AI。 避坑指南： 如果你的产品核心交互还是一问一答的Chat模式，且没有深度绑定特定业务流的API，建议立刻转型。要做“最好的AI实习生”，而不是“更好的陪聊”。 黑马方向： 行为数据采集与挖掘。开发能够后台静默运行、记录员工操作路径、并自动转化为AI训练数据的软件。
关注“卖铲子”的人
腾讯生态： 拥有最强C端数据壁垒（Context）+ Agent落地潜力。 算力租赁与运维商： 既然各家大模型厂都融到大量热钱要“激进扩卡”，这笔钱最终都会流向算力服务商。 国产算力链： 华为昇腾、寒武纪等，受益于“软硬一体化”的生存哲学。
学会“指挥”AI
职场建议： 对于初级程序员，如果你的工作主要是“机械地增删改查”，失业风险极高。那就要立刻转型为“AI协同架构师”，学习如何指挥Agent写代码，而不是自己写。 新职业： “高品味”数据标注专家。不仅要懂业务，还要有极高的人文素养和逻辑能力，你是AI的老师。所以，这还是提醒我们要学习，努力成为行业内的专家，在掌握AI基础知识之上，可以成为跨专业的融合知识、技能的“V型人才”。
其实，就我看，这四位“基模四杰”的观点虽然各有侧重，但指向了同一个终局：AI正在从一种“新奇的技术”变成一种“残酷的生产力”。
对于我们每一个人来说，学会指挥AI做事，比学会开发AI更重要。
