昨天北京有一场含金量极高的“大模型四杰”圆桌访谈，则浇了一盆从头到脚的冷水。

唐杰、林俊旸、姚顺雨、杨植麟，这四个人负责人凑在一起，基本代表了中国AI的最高水位了（KIMI、阿里、腾讯、智谱）

问及中国能否在3-5年内领先时，阿里通义千问的负责人林俊旸甩了个数字：20%的胜算，乐观的情况下。

这哥们倒不是在灭自己威风，在他看来，当下国产AI被三把大锁给锁住了：

1. 没算力优势，光刻机突破还得等。说白了，搞AI的底层逻辑就是“大力出奇迹”，但现在既没那么多钱烧，芯片也严重不足。
2. 范式定义的“客场作战”：现在的AI还是靠Prompt驱动的“被动型”，下一代是“环境驱动”的自主进化，可新玩法的定义权在老美手里，跑在人家画好的赛道上，想超车，逻辑上就极难。
3. 容错率的“死亡竞赛”：现在的竞争是“拼速度、拼命”，代码写对一步领先半年，写错一步掉队半年。在资源本就紧巴的情况下，这种容错空间窄得让人窒息。

林俊旸之所以没给0%而是给了20%，是因为把赌注押在了国内90后、00后身上，他认为只要年轻人把“九死一生”的冒险精神去做AI的非共识性实验，搞不好能侧翼超车。

智谱的唐杰赞同观点，但更务实：表示这20%的希望，得靠国家给更好的“环境容错”和“制度优化”才有机会。

月之暗面的杨植麟则不谈数字，聊起了AI的品味，在他眼里，当模型差距有限，比的就是谁对AI的理解更有格调，有情商等，中国团队没必要死磕规模，要在“世界观塑造”上搞非对称竞争。

腾讯的姚顺雨：美国老板愿意给“9分模型”掏200刀，却只愿意给“5分模型”掏20刀，表示这种“强模型通吃”的情况，会迅速拉大领先者的优势，挤不进全球前5%，AI智能就只是垃圾。

虽然这帮AI大神嘴里成功率只有两成，但他们达成了一个共识：AI对话搜索时代已经彻底终结。

在DeepSeek之后，死磕对话性能已经没意义了。2026年，唯一的翻盘点在于Agent（智能体）的自主性—让AI不再拨一下动一下，而是能贡献主观能动性解决任务。

总之这场访谈释放的信号非常清晰：中国AI圈已经过了那个靠PPT骗融资的盲目乐观期，正集体进入“悲观者思考、乐观者行动”的深水区。

所以，一级市场在忙着清醒、浇冷水，二级市场却在忙着磕药狂嗨。

这种认知上的巨大鸿沟，是投资者务必要当心的。

………

这事倒是让我思考起另一件事，就是最近META收购人工智能公司Manus引发监管关注，

目前AI创业者的环境是，创业者要么去A股上市，科创板很欢迎，但因为国内“不分红不给减持政策”的方针，虽然利于股息，对创始人风投模式这种不太友好，

你上可以，融资也可以，但人不能离场，像AI这种七八年持续烧钱无法盈利的公司，创始人进A股就好比进铁笼子，其他股东都跑了，他不能动一分一毫。

所以很多AI公司都不愿意来A股上市，哪怕是估值比较高，但对于这帮人来说更像是纸面财富，

只有少数真的极度缺钱，比如芯片制造业，比如寒武纪的陈天石、沐曦股份等，那是确实没办法…

其次就是去港股上市，但创始人也面临减持限制，且无法完全脱身的问题，比如智谱去港股，强脑科技港股保密上市等，

而Manus的创始人这个案例呢，就是一方面国内公司不愿买，因为大家普遍等着白嫖，开的价码极低，抖音就开了三千万美金，

所以把公司高价卖给META换20亿美金是最佳选择，加上创始人不想冒高风险想躺平，于是为了绕开美国的投资封堵，把公司员工一起润去了新加坡，

结果就是目前的情况，监管可能以禁止国有核心技术流失为由，让业务黄掉，

说这事倒是反映一个现象，就是当下的创业环境，确实在逼迫AI创始人做出一道重大决策，

上A股拿补贴吧，放弃减持自由，死磕半辈子，直到盈利（也可能破产）

被BAT大厂吃掉吧，做生态里一个部门总，

像Manus这样尝试跨境套利吧，结果就像现在这样，技术和资产被锁死在公海，进退两难，

而VC、PE作为中间润滑剂的模式，在这些年的环境下已经几乎不复存在了，

当创业者没法高效退出，而是一种一条路走到黑的生死赌博时候，这确实会一定程度打压创业者的积极性，

这估计也是开头四位AI大佬讨论的，制度优化和环境容错的问题了...

......

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感觉已经破了，现在逼着巨头玩人体蜈蚣呢。没人买closeAI产品啊，70%美帝科技公司用中国的开源模型，你说剩下30%是谁？就是这些做AI公司自己啊，非常难绷。

为什么很多人说不赚钱，但在国外，Chat GPT基本上就是和中国的爱奇艺腾讯视频一样的存在，每个月29.9的费用大家都在交。不赚钱的只是在恶性竞争的国内的免费AI罢了

我觉得关键看属于SWE以外其他产业门类的vibe coding时刻什么时候到来。

能比较快的可能有healthcare/法律/报税/标书/视觉设计这些传统服务业的vibe service，可能26年就逐渐有一些产品了，但很难说会不会达到claude code诞生之初的那种震撼。可能比较慢的例如各种数字化转型的制造业agent。

但是假如仅仅是通过吃掉其他产业门类的市场份额来维持ai产值增长，感觉也不像是健康的发展方式。

如果你说的ai只是狭义的ai，比如llm之类的。用途就是写写文案画画图之类的，大概率都不用一两年资本就会退潮。

但实际上支撑现在ai壮大的并不是这些，现在ai最深远的影响是解决复杂问题的范式。之所以ai会集中在金融 医疗 娱乐等领域爆发，是因为对机器来说容易实现的对人类来说很难，反之对机器很难的对人类来说容易。

这就好比以前求一个问题需要极其复杂的数学建模而且很可能没有解析解，然后需要反复迭代和根据不同环境进行修正。而现在ai有了将各种问题炼丹化的趋势。

因此只有对物理和数学概念留于表面的人才会觉得ai在各种工程难题上难以替代过去传统经验公式积累几十年的工科。

至于为什么会有炼丹化的趋势，我觉得本质上还是物理学统一理论的映射。比如从四元数到哈密顿算子和拉氏量 再到电磁学 相对论 量子力学。人类研究现代物理所用的数学工具有着惊人的连续性。这种连续性允许现在的人类在找不出解析解或者无法做出高精度建模的情况下强行凑出一个泛化能力很强的公式。

而这个公式还在不断迭代升级，对以往的经验公式（不论是金融 医疗 物理研究）都有毁灭性打击。

因此很多人只是从agi角度判断ai有没有用本身就是非常可笑的，因为实际上并不要实现agi 只要发现并把人类不擅长但是机器擅长的问题丢给ai，就能砸了大量行业的饭碗/戳破很多高大上行业暴利潜规则。

现在的问题在于，ai创造的收益无法对冲期造成的破坏力，由于很多行业可以遇见的ai会优于以前的工作生产模式，因此这些行业会在ai投资中被排挤，能用少数人+ai代替，为啥还用多数人？还有一些行业会被寄予厚望过度投资，但是实际上如果只是it just works并不需要太先进的ai。

因此可以遇见的是跟ai强绑的行业会迎来非常多轮的波动。在今年是大语言模型，在未来可能是机器人，甚至是能源和土木。另外还有一个非常重要的一点

技术拐点带来的降维打击，会让未来越来越多的科技公司投资只集中头部。替代者除非在成本和效率上有优势不然很难后来居上

2025年初，Anthropic的年化收入约为10亿美元；到了8月份，数字就增长到了50亿美元；不到两个月的时间，年化收入再次飙增至70亿美元。收益增长如此之快，怎么可能是泡沫？