清华AI论坛背后，藏着10大关键信息

赛格特约作者  余绍清 张同

2026年1月10日，在清华大学举办的 AGI-Next 前沿峰会上，中国大模型领域几位极具代表性的人物罕见同台：腾讯大模型负责人姚顺雨、阿里通义实验室技术负责人林俊旸、月之暗面创始人杨植麟，以及清华大学教授唐杰。

“AI四杰”罕见同台：一场定义中国AI未来的对话

如果只看议程，这是一场围绕 Memory、自主进化、Agent 等前沿技术范式展开的专业讨论；但如果把几位嘉宾的发言放在同一个产业坐标系里，会发现这场论坛真正传递的信息，并不止于技术路线本身。

它更像是一次行业调整后的集体亮相：少了早期的亢奋，也不再反复证明“到底有没有追上美国AI”，而是开始讨论我国AI发展中企业的投入产出、组织能力、AI应用边界，以及哪些事情“值得继续做”。

透过这场论坛，可以清晰读出中国AI产业正在进入一个新的阶段。

1. 高校仍是提供人才源头，但已不在研发最前线。

论坛由清华大学主办，本身仍然具有象征意义。但从话语权的分布看，真正推动讨论向前的，已经是来自企业的一线负责人。

这并不是学术界影响力下降，而是AI的研究形态发生了根本性变化。当模型训练进入“万卡集群+长期工程投入”的阶段，决定进展速度的，已经不只是灵感，而是资源调度、工程协同和真实数据的持续反馈。

在这样的体系下，高校更像是人才的上游，企业更具优势。高校体系中的论文发表依然重要，但这不足以决定现有模型的高度。没有真实场景反复验证的技术，很快就会被更落地的技术替代。

2. 放到国内看，AI依然是最被寄予厚望的方向。

在这场讨论中，一个几乎无需争辩的事实是：中国AI的总体投入规模，无法与美国相比。但换一个视角来看，中国AI在国内产业中的位置却异常突出。

当房地产、传统制造、地方基建的资本开支明显放缓时，AI几乎成了少数仍在持续加码的领域。头部互联网公司对AI的持续投入，已经不再是“试水”，而是一种长期选择。

这意味着，即便AI产业回报周期被拉长，即便现在商业化路径并不清晰，AI的战略地位在短期内也不会动摇。它承担着中国科技企业寻找下一阶段增长动力的期待。

3. 不再迷信规模，而是开始精打细算每一分投入。

2026年，一个重要变化正在发生：中美在如何理解 Scaling Law 上，开始走向不同方向。

美国仍然可以通过大规模投入延续“规模换能力”的路径，而中国则被迫更谨慎地计算成本与收益。算力受限，使得中国团队更关注推理效率、测试阶段的能力扩展，以及软硬件之间的协同优化。

这是在现实条件下形成的技术路线。这也使得中国AI投入整体显得更克制，也更接近项目落地需求，而不是单纯追逐技术指标。

4. AI人才流动回到常态。

从这场论坛参与者本身的背景来看，无论是姚顺雨还是杨植麟，都有长期的海外研究和工作经历。

这至少说明两点，一是中美AI人才交流并未中断；二是经历过2022—2023年的剧烈波动后，这种人才流动正在回到相对理性的状态。

相比前几年“去或留”的情绪化选择，2026年的技术人才更关注能否做事、能否落地，以及哪里能提供更丰富的应用环境。这种变化，对中国AI来说是一个长期利好。

5. 行业正在告别“战国七雄”，走向“三国杀”。

从台上台下的讨论来看，中国大模型行业已经明显进入收敛期。

虽然仍有人谈“战国七雄”，但在真正决定格局的应用层面，留给后来者的空间正在快速缩小。腾讯、阿里、字节这几家拥有完整互联网生态的公司，正在各自的优势领域形成难以撼动的壁垒。

微信为AI提供了天然的社交入口，阿里在企业服务和生产力工具上积累深厚，字节则可以继续用算法和内容分发重塑用户行为。模型能力的重要性并未消失，但它已经不足以成为一个单一决定胜负的指标。

6. 政策环境成为优势。

AI是一个政策态度相当特殊的领域，监管层高度重视，但并未频繁干预。

监管层显然吸取了早期互联网发展的经验教训，在确保底线安全的前提下，尽量避免过早规定技术路径和商业模式。这种“看着、不急着管”的状态，为行业保留了必要的试错空间。

在高度不确定的技术周期里，这本身就是一种重要支持。

7. 技术崇拜正在退潮。

与前几年相比，这场论坛的一个明显变化是，很少有人再单纯强调模型能力的提升。

取而代之的，是对应用效果、使用体验和实际价值的反复讨论。能否真正减少用户的操作负担、提升效率，正在成为新的衡量标准。

这意味着，行业关注点正在从“模型有多能打”，转向“它到底帮了什么、有什么效果”

8.芯片“两条腿”走路：在自主与开放之间。

在算力问题上，中国AI并没有走向封闭。

一方面，国产算力不可或缺；另一方面，通过开源模型和国际协作，中国AI仍在努力融入全球技术生态。

这种并行策略并不完美，但在当前国际环境下，它可能是最现实的选择。

9. 端侧AI的真正挑战，还在技术之外。

当AI进入手机、眼镜、耳机等设备，新的问题开始浮现。

为了提供更好的体验，端侧AI需要持续感知用户的环境与行为，这必然触及隐私、数据边界和责任归属的问题。技术突破之后，随之而来的，将是商业、法律与伦理层面的复杂博弈。

这一阶段，可能比模型能力本身更难处理。

10. 模型不是终点，而是工具。

贯穿整场论坛的一个潜在分歧是：大模型本身到底是不是产品？

越来越多的迹象表明，单纯售卖大模型或API的商业模式正在变得脆弱。大模型更像是一台发动机，而不是完整的产品。只有当它在具体场景中时，成为用户日常的一部分，才能真正产生价值。

脱离应用的模型，最终只是昂贵的消耗品。