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大模型的“转向灯”已亮,你的投资逻辑跟上了吗? 前阿里千问技术负责人林俊旸,在离职后的首次发声中抛出了一个灵魂拷问:当所有人都在拼命让大模型“想得更久”时,我们是不是一开始就走错了方向? 大家好,我是老魏。林俊旸这次的长文复盘,不仅是对技术的反思,更是对整个AI产业投资逻辑的一次“重启”。他直言“我们没有全做对”,这句话背后,揭示的是AI正从“推理式思考”向“智能体式思考”的根本性跨越。 大家想一想,以前我们卷的是什么?是让模型像做奥数题一样,把推理链条拉得越长越好。但林俊旸指出,这条路有天花板。在推理时代,数据多样性是王道;但在未来的智能体时代,环境质量才是核心。这意味着什么呢?意味着模型不能只在脑子里空转,它得学会在真实的浏览器、终端、代码沙箱里干活,甚至要学会用工具、调用API、在失败后修订计划。构建这样一个能提供稳定、真实、丰富反馈的训练环境,本身正在成为一个独立的创业赛道。 这个逻辑一旦拆解开来,对行业的影响是颠覆性的。以前我们看AI,看的是谁的参数大、谁的逻辑题得分高;现在我们要看,谁能让AI“动起来”。 这直接导致了竞争壁垒的转移。未来的护城河不再是单一的算法,而是“脚手架”能力——也就是围绕模型搭建的这套环境、工具和防作弊机制。 那么,传导到产业链上,机会在哪里?逻辑其实很简单,既然要训练智能体,就需要“训练场”和“工具包”。首先,最直接受益的是具备强仿真环境构建能力的公司,它们为智能体提供“实习基地”。其次,是提供底层算力和调度平台的基础设施厂商,因为智能体的实时交互对推理算力的消耗是指数级的。根据2026年的市场数据,中国AI智能体市场规模在2025年已达804亿元,预计到2030年将突破6000亿元,这条赛道的景气度已经明确。在A股层面,我们可以关注两类:一类是具备大模型生态且积极布局B端Agent的厂商,例如与阿里、字节等巨头深度合作的亚信科技、汉得信息等;另一类是在垂直场景中具备高黏性应用的公司,比如办公领域的金山办公,金融领域的同花顺等,它们最容易通过智能体实现业务流程的重构和价值的提升。 最后收个尾。回过头看林俊旸的那句话,其实是在提醒我们:技术路线的迭代,往往伴随着财富的重新洗牌。 #智能体 #沙箱环境 #林俊旸 #金山办公 #同花顺
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