【量子位 2025年12月27日讯】AI领域再迎颠覆性观点！清华大学教授、智谱AI首席科学家唐杰近日在社交平台发布长文，分享对大模型发展的八大核心感悟，其中“领域大模型是伪命题”的论断引发行业强烈关注。他指出，随着通用人工智能（AGI）的演进，行业专属数据、流程终将融入基座模型，所谓“领域护城河”本质是企业对AI浪潮的暂时抵抗；而AI的终极价值并非创造新应用，而是直接替代人类工种，2026年或将成为AI替代不同职业的爆发年。
此次唐杰的观点不仅拆解了当前大模型发展的核心矛盾，更为行业指明了从“技术积累”到“生产力转化”的关键路径，其深度思考覆盖基座模型优化、Agent落地、记忆机制、在线学习等前沿方向，为AI从业者提供了重要参考。
核心论断一：领域大模型是伪命题，AGI终将打破行业壁垒
在唐杰看来，“领域大模型”的存在只是AGI未实现前的过渡形态：
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本质是“护城河执念”：企业布局领域大模型，核心是希望通过行业专属知识（如医疗、金融的专业数据）构建壁垒，避免AI企业“入侵”，将AI驯化为可控工具。但AI的本质是“技术海啸”，会持续整合各领域数据、流程与Agent交互信息，最终纳入通用基座模型，所谓“领域专属能力”终将被AGI覆盖。
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短期存在但长期必被融合：尽管当前领域大模型因AGI尚未成熟而有生存空间，但随着基座模型Scaling（规模扩张）与Agent能力进化，行业数据会逐步向主模型流动。例如医疗领域的病例数据、法律领域的判例信息，未来无需单独训练“医疗大模型”“法律大模型”，通用模型通过中后训练（Mid/Post Training）即可快速对齐这些场景需求。
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反例佐证：通用模型已具备跨领域适配潜力：唐杰以现有大模型为例，指出经过预训练的基座模型已掌握世界常识，通过少量领域数据微调（如注入金融术语、医疗指南），即可在专业任务中达到领域模型80%以上的效果，且成本远低于从零训练领域模型。
核心论断二：AI应用的第一性原理——替代工种，而非创造新App
唐杰强调，AI应用不能陷入“为创新而创新”的误区，其核心价值应回归“替代人类工作、创造增量价值”：
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两类有效应用路径：一是“AI化改造传统软件”，将原有需人工参与的环节替换为AI，例如把人工审核合同的流程改为AI自动识别风险条款；二是“直接复刻人类工种”，开发对齐特定职业能力的AI工具，如替代初级数据分析师的“AI数据助手”、替代客服的“智能应答系统”。
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2026年将成“工种替代爆发年”：他预判，随着Agent能力落地与模型记忆、推理机制完善，AI将集中替代一批重复性高、规则明确的工种。例如Chat已部分替代搜索功能并融合情感交互，未来客服、初级程序员、基础文案撰写等岗位，都可能被AI大规模替代。
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警惕“无价值创新”：若AI应用无法帮助人类减少工作量、提升效率或创造新价值（如仅做“AI+聊天”“AI+文档”的表面创新），终将被市场淘汰。唐杰直言：“一个没人用、不产生价值的AI软件，没有任何生命力。”
大模型发展的六大关键方向：从技术到落地的突破点
除上述颠覆性观点外，唐杰还针对当前大模型发展的核心痛点，提出六大关键方向的思考：
1. 基座模型：Scaling仍高效，中后训练补“长尾短板”
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Scaling未失效：更多数据、更大参数、更饱和计算，仍是提升基座模型能力最高效的方式。预训练已让模型掌握世界常识与基础推理，继续扩大规模可进一步释放“涌现能力”。
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长尾对齐是关键：通用Benchmark（评测基准）易导致模型“刷榜过拟合”——在标准化测试中表现优异，却在真实场景的长尾需求（如罕见问题、复杂交互）中失效。而中后训练（Mid/Post Training）可让模型快速适配具体场景，激活长尾能力，例如为基座模型注入“工业设备故障诊断”的专项数据，使其无需重构即可处理该领域问题。
2. Agent：模型从“知识积累”到“生产力转化”的里程碑
唐杰用“理论博士”比喻无Agent能力的大模型：“即便学到博士水平，也只是知识容器，无法转化为实际价值。”他指出：
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Agent让模型“走进真实世界”：具备Agent能力的模型可自主与环境交互（如调用工具、规划任务流程），例如AI Agent能自动查询数据、生成报告、调整方案，完成人类员工的完整工作流。
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当前难点：环境泛化与迁移：不同场景的Agent环境差异大（如工业车间与家庭厨房的交互逻辑不同），模型难以通用。目前可行的解法是“增加环境数据+针对性强化学习”，例如为Agent注入“工厂机械臂操作”“家庭扫地机器人路径规划”等多场景数据，提升泛化能力。
3. 记忆机制：模型进入真实环境的“必需技能”
借鉴人类记忆结构（短期、中期、长期、人类历史），唐杰提出大模型记忆的对应方案：
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四层记忆对应：短期记忆对应模型Context（上下文），中期记忆对应RAG（检索增强生成），长期记忆对应模型参数，人类历史对应公共知识库（如Wiki）。例如模型处理用户长期项目时，短期记忆记录当前对话、中期记忆调取历史文件、长期记忆沉淀项目经验。
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核心难题：知识迭代与参数修改：当前模型记忆存在“静态瓶颈”——Context长度有限，参数更新需重新训练，易丢失交互数据。唐杰认为，未来需通过“记忆压缩”（如将长文本压缩为关键向量）与“增量参数更新”技术，让模型实现“边用边记、持续进化”。
4. 在线学习与自我评估：下一个Scaling范式
唐杰判断，模型“离线训练、固定不变”的模式终将被打破，在线学习（Continual/Real-time Learning）将成新方向：
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在线学习的必要性：当前模型定时重新训练，不仅浪费算力，还会丢失大量真实交互数据（如用户反馈、场景适配经验）。在线学习可让模型实时吸收新信息，例如客服AI能即时学习新的产品知识，无需等待全量更新。
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自我评估是前提：模型要实现自学习，必须先具备“判断对错”的能力——哪怕只是概率性判断，也能明确优化目标。例如AI生成代码后，可通过“语法校验+逻辑验证”自我评估正确性，进而迭代改进。唐杰认为，这种“自我评价机制”可能成为继“参数规模扩张”后的下一个Scaling范式。
5. 多模态与具身智能：前景广阔但道阻且长
对于当前热门的多模态与具身智能，唐杰保持理性态度：
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多模态难抬升AGI智能上界：尽管多模态（文本、图像、语音融合）前景好，但当前技术无法显著提升AGI的“智能天花板”，且通用AGI的能力上限尚未明确。更务实的路径是“分领域推进+适度融合”，例如文本模型专注推理、视觉模型专注识别，再通过接口协同完成复杂任务。
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具身智能面临“数据+硬件”双重困境：具身智能（如机器人）需大量物理交互数据，但真实采集成本高（设备损耗、场地限制），合成数据难度大；同时机器人硬件不稳定、故障频繁，也限制了具身能力落地。不过唐杰预判，2026年这些问题将取得显著进展，数据规模与硬件可靠性会大幅提升。
6. 模型研发与应用：走向“端到端融合”
随着大模型能力增强，“研发”与“应用”的边界正逐步模糊：
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端到端趋势：模型训练需结合真实应用场景，例如开发“AI审计工具”时，需同步收集审计流程数据、优化模型推理逻辑，而非先训通用模型再适配场景。
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避免“技术空转”：唐杰提醒，大模型研发不能脱离应用需求，例如过度追求参数规模而忽视落地价值，最终会导致“技术先进但无人可用”。
行业反响：观点引发共鸣与讨论
唐杰的观点发布后，迅速在AI行业引发热议：
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支持者认为“切中行业痛点”：不少从业者表示，当前领域大模型存在“重复建设”问题，多个企业在同一领域（如金融、医疗）分别训练模型，导致算力与数据浪费，唐杰的“AGI融合论”指出了更高效的发展路径。
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部分领域从业者持“谨慎态度”：有医疗AI企业负责人表示，医疗数据隐私性强、专业壁垒高，短期内通用模型难以完全替代医疗领域模型，但认同“长期会逐步融合”的趋势，未来可能采用“通用模型+医疗插件”的模式。
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与其他专家观点呼应：唐杰关于“Agent落地”“在线学习”的判断，与OpenAI前联合创始人John Schulman、谷歌DeepMind CEO Demis Hassabis的观点一致——后者均认为，模型的持续交互能力与自进化能力，是通往AGI的关键缺失环节。
从“领域大模型伪命题”到“AI替代工种”，唐杰的思考始终围绕“AI创造实际价值”展开。在他看来，大模型的终极目标不是成为“无所不知的博士”，而是成为“能干活、干好活”的生产力工具。随着技术持续迭代，2026年或许真如他所言，AI将从“实验室”走向“生产车间”，以“替代工种”的方式重塑各行各业的人力结构，开启智能生产力的全新阶段。
