杨植麟当主持人的大模型圆桌：张鹏罗福莉夏立雪都放开说了

📌 一句话摘要

杨植麟主持的中关村论坛大模型圆桌会议，汇聚智谱 AI、小米、无问芯穹等领军人物，深度探讨了 Agent 演进、Token 需求爆发、长上下文与模型自进化等前沿趋势。

📝 详细摘要

本文记录了由月之暗面杨植麟主持，智谱 AI 张鹏、小米罗福莉、无问芯穹夏立雪及港大黄超参与的硬核圆桌对话。核心议题围绕 Agent 框架（如 OpenClaw）对行业的影响展开。张鹏解释了新模型提价是由于 Agent 执行复杂任务导致 Token 消耗量量级提升；夏立雪指出当前处于推理算力需求爆发期，基础设施需向 Agent-native 转型；罗福莉强调了中国团队在算力受限下的结构创新优势，并预言长上下文将开启模型的「自进化」时代；黄超则分析了 Agent 在规划、记忆与工具使用方面的技术挑战，认为未来软件将原生面向 Agent 设计。

💡 主要观点

- Agent 任务导致 Token 消耗量级跃升，推动模型定价回归商业价值。 从简单对话到实际「干活」，Agent 需进行自主规划、多轮尝试与调试，其背后的 Token 消耗量是传统对话的十倍甚至百倍，这使得模型提价成为反映真实成本的必然趋势。

推理时代的基础设施需向 Agent-native 转型。 当前 Token 调用量呈指数级增长，传统为人类工程师设计的云计算基础设施已无法满足 Agent 毫秒级思考与高频任务发起的需求，未来基础设施本身将演变为可自我迭代的智能体。

算力受限下的结构创新是中国大模型团队的独特优势。 在硬件互联带宽受限的环境下，国内团队通过细粒度 MoE、MLA 等结构创新追求最高效率。长上下文（1M-10M+）被视为模型实现「自进化」和释放生产力价值的关键前提。

软件交互范式正从以人类为中心转向原生面向 Agent。 未来软件可能不再依赖复杂的 GUI，而是转向更适合 Agent 调用的 CLI 或原生接口。Agent 将从单纯的工具助手演变为深度参与工作流的协作伙伴（Coworker）。

💬 文章金句

- 中国大模型团队的优势，不在于算力，而在「算力受限下的最优解能力」。

• OpenClaw 是脚手架；模型从简单对话到真正能干活，背后消耗的 token 是十倍甚至百倍，所以新模型涨价是回归正常商业价值。
• 上次见到这个速度还是 3G，手机流量快速普及的时候；真正的 AGI 时代到来，连基础设施本身也会是智能体。
• 未来很多软件可能不再以人类为中心，因为人类需要 GUI，但很多系统可能会越来越偏向 agent-native，也就是原生面向 agent 使用。

📊 文章信息

AI 评分：89

来源：量子位

作者：听雨

分类：人工智能

语言：中文

阅读时间：42 分钟

字数：10272

标签： Agent, Token 经济学, 长上下文, 推理算力, 基础设施

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