通用人工智能（AGI）作为新一轮科技革命的核心驱动力，正从“专用智能”的单点突破迈向“通用能力”的系统性跃迁。

　　从我看来当前，大模型技术的成熟让AGI从理论构想落地为产业实践，但行业仍面临技术路径迭代、价值转化不畅、全球路线分化等多重命题。

　　我一直在思考一件事，下一代通用人工智能究竟该向何处去？我想了想从技术实践、应用逻辑、未来形态、中美路线、企业定位五个核心维度，展开一些系统性观点。

　　当前通用人工智能的研发，已形成“技术路径多元化+核心环节闭环化”的成熟体系，不再是单一算法的突破，而是硬件、数据、模型、对齐技术的协同攻坚，我认为本质是对人类智能“学习、认知、决策”能力的分层复刻。

　　其一，类脑计算与神经形态芯片，从硬件架构层面仿生人脑，以脉冲神经网络（SNN）为核心，实现低功耗、实时响应，Intel Loihi 3等芯片能耗仅为传统GPU的1/1000，解决通用AI高算力依赖的痛点；

　　其二，自监督学习与世界模型，摆脱对标注数据的依赖，让AI自主学习物理世界规律，从“预测下一个词”升级为“预测世界下一个状态”，成为当前AGI的共识方向；

　　其三，强化学习与具身智能，让AI通过与物理环境的试错交互获得能力，人形机器人、自动驾驶的落地正是这一路径的实践；

　　其四，通专融合与多智能体协作，以通用大模型为基座，叠加专用模型的垂直能力，再通过多智能体协同突破单体智能上限；

　　其五，神经符号AI与知识增强，融合符号逻辑的精确性与神经网络的学习能力，解决大模型“幻觉”与可解释性不足的问题。

　　第一，数据是核心燃料，不再局限于海量文本数据，而是转向多模态数据（文本、图像、语音、传感器数据）的融合，同时合成数据成为破局“高质量数据枯竭”的关键，在自动驾驶、机器人领域已实现规模化应用；

　　第二，模型是能力核心，以Transformer架构为基础，兼顾参数量优化（大模型深耕+小模型轻量化）与能力增强，通过RLHF（人类反馈强化学习）、知识注入等技术实现“能力对齐人类需求”，且针对幻觉问题，已从表层优化转向底层神经元干预（如清华发现的H-神经元调控）；

　　第三，算力是底层支撑，异构算力（GPU、NPU、FPGA）成为主流，国产算力通过场景定制化优化实现局部反超，如昇腾芯片在智慧城市场景能效比领先30%；

　　第四，对齐是安全底线，从单纯的“价值观对齐”延伸到“机制对齐”，通过可解释性技术、安全防御框架，规避AI欺骗、滥用等风险。

　　简言之，当前通用AI的研发逻辑是：以“多路径技术探索”突破能力边界，以“数据-模型-算力-对齐”的闭环保障落地，核心目标是让AI从“能理解”迈向“会决策、能行动”。

　　若将通用人工智能的产业生态类比为移动互联网生态，算力对应手机的芯片与续航，模型对应手机的操作系统，应用则对应手机上的各类APP——三者构成“底层支撑-能力底座-价值释放”的层级关系，缺一不可，而应用是通用AI价值变现的终极载体，更是技术迭代的核心驱动力。

　　算力作为“手机芯片”，是所有能力的物理基础，没有千卡级集群的支撑，大模型的训练与推理无从谈起，如同手机芯片性能不足则无法运行复杂APP；模型作为“操作系统”，定义了通用AI的基础交互逻辑与能力边界，决定了AI能实现的功能上限，如同安卓、iOS系统决定手机的流畅度与兼容能力，当前主流的通用大模型，正是通过统一的技术框架，让不同场景的应用有了可依托的能力底座；

　　而应用作为“APP”，是连接通用AI与用户需求的桥梁，是技术价值转化为商业价值、社会价值的唯一通道——通用AI的“通用性”，最终需通过千万级应用场景的验证，才能真正落地为生产力。

　　其次，应用对通用人工智能的反哺作用，远比“技术到应用”的单向输出更关键。

　　移动互联网时代，微信、抖音等超级APP的出现，倒逼手机芯片升级、操作系统迭代；通用AI时代亦是如此，应用场景的需求，正在反向定义通用AI的技术演进方向。

　　一方面，应用场景为模型提供了稀缺的“真实反馈数据”，通用大模型在预训练阶段虽拥有海量数据，但工业质检、政务服务等垂直场景的长尾数据，能让模型通过微调实现“通用能力+专业适配”，解决大模型“泛而不精”的问题；

　　另一方面，应用场景的复杂需求，推动技术模块的创新，如企业级应用对“精准回答”的需求催生了RAG（检索增强生成）技术，对“自主执行任务”的需求催生了Agent（智能体）技术，对“多工具调用”的需求催生了MCP（模型上下文协议），三者构成的“黄金三角”，正是通用AI从“被动响应”到“主动服务”的核心支撑。

　　更深刻地说，应用是通用AI从“实验室技术”走向“产业基础设施”的必经之路。

　　算力解决了“能不能做”的问题，模型解决了“能做什么”的问题，而应用解决了“做得有价值”的问题——没有应用的承载，通用AI再强大的算力与模型，都只是“空中楼阁”；没有应用的反哺，通用AI的技术迭代也将失去方向，陷入“为技术而技术”的困境。

　　如同手机生态的繁荣，从来不是芯片或系统的单打独斗，而是APP生态与硬件、系统的双向奔赴，通用AI的产业成熟，同样需要“算力-模型-应用”的协同进化。

　　下一代通用人工智能的形态，将彻底摆脱当前“大模型+交互界面”的工具化形态，迈向“认知具象化、能力协同化、交互自然化、应用普惠化”的全新阶段，从“辅助人类工作”的工具，进化为“与人类共生”的智能伙伴，智源研究院将2026年定义为这一形态变革的关键分水岭。

　　当前大模型的核心能力是对人类语言的理解与生成，本质是“文本世界的拟合”；下一代通用AI将以世界模型为核心，构建对物理世界、社会规则的深层认知，能够预测事物的时空连续性与因果关系——例如，自动驾驶AI不仅能识别车辆与行人，更能预测路况变化；工业AI不仅能检测产品缺陷，更能预判生产流程的潜在风险。这种“认知升维”，让AI从“被动响应”转向“主动预判”，真正具备类人思维的核心能力。

　　未来的通用AI将不再局限于云端或终端的软件界面，而是通过具身智能与物理世界直接交互，人形机器人、智能穿戴设备、工业机械臂等，都将成为通用AI的“实体载体”。

　　这类AI具备“感知-决策-行动”的闭环能力，能在真实环境中自主完成任务，例如家庭服务机器人能根据用户习惯调整家居环境，工业机器人能自主优化生产动作——智能将从数字世界走入物理世界，实现“虚实融合”的智能形态。

　　单一通用AI的能力始终有限，下一代通用AI将以多智能体系统（MAS）为核心形态，不同功能的智能体通过标准化通信协议（如MCP）形成“智能团队”，分工协作解决复杂问题。

　　例如，科研领域可由“文献检索智能体+数据分析智能体+论文撰写智能体”协同完成课题研究；工业领域可由“生产监控智能体+设备维护智能体+供应链调度智能体”保障产线高效运行。多智能体的协同，将突破单体智能的天花板，让通用AI具备处理超复杂任务的能力。

　　当前通用AI仍需通过文字、语音等明确指令交互，下一代通用AI将实现多模态自然交互，融合视觉、语音、触觉、甚至脑机接口等多种方式，无需用户刻意指令即可理解需求。

　　例如，AI能通过用户的表情、语气判断情绪，主动提供心理疏导；能通过脑机接口直接读取用户意念，完成复杂操作——人机交互将从“人适应AI”转向“AI适应人”，实现真正的无感协作。

　　随着轻量化模型技术与边缘算力的成熟，下一代通用AI将摆脱对云端大算力的依赖，实现“云端大模型+边缘小模型”的协同部署，手机、家电、智能终端等都能搭载轻量化通用AI，让普通用户无需专业知识即可享受智能服务。

　　同时，开源生态的繁荣将降低技术门槛，中小企业、个体开发者都能基于通用AI底座开发专属应用，让智能技术不再被巨头垄断，真正实现普惠化落地。此外，安全可控将成为未来通用AI的底层基因，不再是附加功能。

　　下一代AI将内置“自演化攻防”机制，能自主识别并规避幻觉、欺骗、滥用等风险，从源头保障AI的安全合规，让智能发展与风险防控同步推进。

　　全球通用人工智能领域已形成“中美双强引领”的格局，两国的技术路线呈现战略导向、生态构建、价值理念的系统性分野——这种分野并非技术优劣的对立，而是基于自身资源禀赋、发展目标的理性选择，既塑造着当前产业格局，更影响着下一代AGI的演进方向。

　　美国的通用AI技术路线，本质是“实验室精英主义+技术霸权思维”，以维持全球技术领先为核心目标，走“基础研究-生态垄断-规则主导”的全链条掌控路径。

　　在技术研发上，聚焦底层核心技术的极限突破，以“突破AGI能力天花板”为首要任务。

　　美国依托顶尖高校（斯坦福、MIT）与科技巨头（OpenAI、Google DeepMind）的协同优势，将资源集中于基础理论、高端算力、核心算法的创新，例如在世界模型、神经形态芯片、AI安全等前沿领域持续领跑，Transformer架构、RLHF等核心技术均源于美国，定义了全球通用AI的研发范式。其研发逻辑是“先突破技术上限，再逐步向下兼容场景”，追求技术的极致性能与领先性。

　　美国头部通用AI企业（OpenAI、Anthropic）均采用闭源模式，不对外开放核心模型权重与训练数据，依托微软、谷歌等生态巨头，构建“算力-模型-应用”的闭环生态，例如OpenAI与微软深度绑定，将GPT能力集成于Office、Azure等全产品线，实现技术价值的垄断性变现。同时，美国依托英伟达CUDA生态、TensorFlow/PyTorch框架，构建了全球开发者的技术黏性，形成“硬件-软件-开发者”的三重壁垒。

　　在战略布局上，以技术封锁+规则主导维护霸权地位。一方面，通过“小院高墙”政策限制高端芯片、核心技术对华出口，试图遏制中国通用AI的算力支撑；另一方面，主导G7 AI监管框架、国际技术标准制定，抢占全球通用AI的治理话语权，将自身技术理念与安全标准强加于全球，打造排除性的技术联盟。

　　中国的通用AI技术路线，本质是“政府引导+产业融合+自主可控”，以赋能实体经济为核心目标，走“场景需求-技术迭代-生态开放”的差异化突破路径。

　　在技术研发上，聚焦场景适配的技术创新，以“让AGI落地产业”为首要任务。受限于高端算力供给与基础理论积累，中国通用AI研发不追求“参数规模的极致”，而是以真实场景需求定义技术方向——例如，针对智能制造需求优化工业大模型的缺陷检测能力，针对政务需求优化多模态数据处理能力，形成“应用反哺技术”的独特生态。

　　同时，在国产算力、开源模型、幻觉治理等领域实现局部突破，DeepSeek等开源模型性能已接近美国闭源模型，昇腾芯片在特定场景能效比反超海外产品。在生态构建上，采取开源为主、通闭并举的策略，通过开放生态聚合分散资源。

　　中国头部企业普遍选择开源路线，百度、阿里、DeepSeek等均开放大模型权重，以“降低技术壁垒、激活集体智慧”，解决中小企业与开发者的技术门槛问题；同时，构建“国产算力-国产框架-国产模型”的自主可控生态，华为昇腾、百度飞桨、京东云JoyScale等平台，实现对国产异构算力的全适配，摆脱对海外技术的依赖。

　　在战略布局上，以政策引导+普惠发展构建竞争优势。国家层面通过“人工智能+”行动、新场景培育政策，推动通用AI与制造业、农业、服务业深度融合；同时，倡导“向善为民、公平普惠”的AI治理理念，依托联合国框架推进国际合作，反对技术霸权与零和博弈，以场景优势与生态开放争取全球共识。

　　中美通用AI路线的差异，本质是“技术领先优先”与“价值落地优先”的理念分歧，未来将长期呈现“平行攀登、局部竞合”的格局。

　　美国的基础创新将持续突破AGI的能力边界，中国的场景优势将持续验证AGI的产业价值；同时，在开源生态、多智能体协议、AI安全等领域，两国存在技术协同的空间——唯有摒弃零和博弈，才能推动下一代通用AI真正造福人类。

　　立足全球通用AI的技术演进趋势与中国产业发展需求，红熊AI坚定选择“场景深耕型通用人工智能”的差异化路径，拒绝“盲目追逐参数规模”的同质化竞争，以“基座扎实、场景普惠、安全可控、生态开放”为核心定位，致力于打造“能落地、有温度、可信赖”的下一代通用人工智能，让AI技术真正赋能实体经济、惠及民生福祉。

　　在技术基座上，红熊AI坚持“通用能力+垂直优化”的双核驱动，不追求“大而全”，而追求“精而实”。我们将以世界模型为核心方向，构建具备物理世界认知与因果推理能力的通用大模型底座，突破当前大模型“文本拟合”的局限；

　　同时，聚焦轻量化技术研发，优化模型的训推效率，实现对国产异构算力（昇腾、寒武纪等）的深度适配，既解决高端算力依赖的痛点，又能让模型灵活部署于云端、边缘端等多场景，兼顾能力与成本的平衡。

　　在技术攻坚上，我们将重点布局幻觉治理技术，依托神经符号AI与H-神经元调控等前沿成果，从底层降低模型幻觉率，提升决策的可靠性，让AI的输出“有依据、可追溯”。

　　在应用落地中，红熊AI坚持“实体经济优先，普惠价值至上”，拒绝“消费端内卷”，聚焦产业端赋能。

　　我们将以“Agent+RAG+MCP”的技术组合为核心，打造面向制造业、中小企业、民生服务的垂直解决方案——在工业领域，开发具备具身智能的工业AI助手，实现生产流程的自主监控与优化；在中小企业领域，推出轻量化通用AI工具包，降低企业数字化转型门槛；在民生领域，开发教育、医疗、政务等场景的智能服务，让普通用户无需专业知识即可享受智能便利。

　　我们坚信，通用AI的核心价值不在“炫技”，而在“赋能”，唯有扎根产业、服务民生，才能实现长久的商业价值与社会价值。

　　在生态构建上，红熊AI坚持“开源开放，协同共赢”，拒绝“闭门造车”，致力于推动国产通用AI生态的繁荣。

　　我们将开放通用大模型的基础能力与开发接口，为开发者、科研机构、中小企业提供免费的技术支撑，降低行业创新门槛；同时，深度联动国产算力厂商、行业应用服务商，构建“算力-模型-应用”的国产化协同生态，共同突破海外技术壁垒，提升中国通用AI产业的整体竞争力。

　　我们认为，开源不是技术劣势，而是聚合集体智慧的优势，唯有开放协作，才能在全球通用AI竞争中实现突围。

　　在安全理念上，红熊AI 坚持“安全可控，以人为本”，将安全作为通用AI研发的底层逻辑，而非附加功能。我们将构建“对齐-扫描-防御”的全流程安全体系，从模型训练阶段就植入价值观对齐与风险防控机制，实现AI的可解释性、可管控性；

　　同时，建立用户数据安全保护体系，严格遵守数据安全法规，保障用户隐私与数据安全。我们坚信，可靠的AI才是有价值的AI，唯有将安全内化为产品基因，才能赢得用户的长期信任。

　　红熊AI的目标，不是成为全球最“强”的通用AI，而是Kaiyun成为最“实用”、最“可靠”、最“有温度”的通用AI——让下一代通用人工智能，不再是实验室里的技术展品，而是扎根中国大地、服务产业发展、惠及千家万户的生产力工具，为中国通用AI产业的高质量发展贡献自身力量。

　　下一代通用人工智能的发展，没有唯一的标准答案，技术路径的多元化、应用场景的丰富性、全球路线的差异化，共同构成了这场智能革命的多元图景。

　　从技术实践来看，它是多路径协同与核心环节闭环的系统工程；从应用逻辑来看，它是算力-模型-应用的双向奔赴；从未来形态来看，它将走向认知具象化、能力协同化的共生阶段；从中美路线来看，它是基础突破与场景落地的平行攀登；从企业定位来看，它需要立足自身优势、找准差异化价值。