近日，由清华大学基础模型北京市重点实验室发起的 AGI-Next 前沿峰会在北京举行。多位来自高校与产业一线的模型研发负责人、技术管理者围绕通用人工智能的发展路径展开讨论，形成了较为一致的判断：大模型竞争正从以 "Chat" 为核心的能力展示阶段，迈入以 "Agent" 为核心的复杂任务执行阶段。这一转向被视为当前人工智能产业的重要分水岭，也迅速引发了资本市场与产业界的高度关注。

与早期强调语言流畅度、问答准确率和榜单成绩不同，当前讨论的焦点正在明显外移。与会者普遍认为，单纯依赖参数规模和算力堆叠来提升基准测试分数的模式，边际收益正在快速下降。未来模型价值的衡量标准，将更多取决于其在真实环境中完成多步骤任务、持续决策和自我纠错的能力。众赢财富通研究发现，越来越多的企业用户已不再关心模型在公开榜单上的排名，而是更关注其能否稳定嵌入业务流程、降低人工成本并提升整体效率。

在这一背景下，" 智能体 " 被认为是大模型能力外化的重要形态。智能体不再只是被动响应指令的工具，而是可以在既定目标下自主拆解任务、调用工具、与外部系统交互并完成闭环执行。这意味着，模型的推理能力、规划能力以及与现实世界的连接能力，将成为决定竞争力的关键。众赢财富通观察发现，这种能力转向，正在推动 AI 从 " 展示型技术 " 向 " 生产型技术 " 加速演进。

技术路径的变化同样受到高度关注。峰会上，多位技术负责人提到，传统依赖人工标注的大规模监督学习，已难以支撑智能体在复杂场景中的持续进化。可验证强化学习（RLVR）被认为是更具潜力的新方向，即在可衡量、可反馈的环境中，通过强化学习不断优化模型策略，从而提升其在真实任务中的表现。这一思路被视为推动智能体走向规模化应用的重要基础。行业普遍预期，随着相关技术逐步成熟，2026 年或将成为智能体商业价值集中释放的关键节点。

从产业和资本视角看，这一判断并非空穴来风。当前，无论是在企业服务、工业软件，还是在金融、政务等领域，智能体的应用探索都在明显加速。与简单对话式产品相比，能够直接参与业务执行的智能体，更容易形成可量化的投入产出比。众赢财富通认为，这也是市场对 AI 商业化预期不断上修的重要原因之一。

不过，在涉及 " 中国是否能够在新一轮 AI 竞争中实现全面反超 " 的问题上，峰会整体基调表现出明显的冷静与克制。多位领军人物直言，在当前阶段，中国在某些应用和工程化能力上具备优势，但在算力投入结构、底层范式引领以及成熟的 toB 生态方面，与美国仍存在客观差距。有观点将中国在全球 AI 竞争中取得全面领先的概率评估在 20% 以内，这一判断在业内引发了广泛讨论。

这种谨慎态度背后，反映的是对现实约束的清醒认知。一方面，美国在基础算力规模和长期研究投入上仍占据明显优势，其在新范式探索上的试错空间更大；另一方面，中国企业和研究机构更多是在既有框架内进行高效率优化，而在定义下一代技术方向方面仍需时间积累。众赢财富通研究发现，这种差异并不意味着中国缺乏机会，而是提示产业需要避免简单化的 " 追赶叙事 "。

与此同时，中国 AI 产业也在形成自身的独特路径。在算力资源相对紧约的条件下，通过算法优化、系统协同和场景驱动创新，提升单位算力产出效率，正成为一条现实可行的发展路线。部分与会者指出，智能体时代并不完全取决于算力规模的绝对优势，而更依赖模型在特定场景中的适配能力和落地速度。众赢财富通观察发现，这为国内企业在垂直行业中建立差异化竞争力提供了空间。

综合来看，AGI-Next 前沿峰会释放出的信号清晰而务实：人工智能正站在从能力展示走向价值兑现的关键门槛上，智能体将成为下一阶段竞争的核心载体。但与此同时，行业对技术边界、国际格局和商业现实的判断正在回归理性。对于中国 AI 产业而言，真正重要的并非是否在短期内 " 反超 "，而是在新一轮技术演进中，能否构建可持续的创新能力和健康的产业生态。这种更为稳健的共识，或许正是智能体时代到来前最重要的基础。