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唐杰与Karpathy预测2026年大模型将实现从工具到员工的转变。训练范式转向RLVR和后训练，模型需从"理论博士"进化为"打工人"，Agent能力是关键。未来将出现Vibe Coding，AI将替代各工种，当前瓶颈在于记忆、在线学习和"参差不齐"的智能。发展路线：预训练→后训练→Agent→记忆与在线学习→工种替代。AI从业者应思考如何管理AI员工而非使用工具。

2025 年底，中美 AI 界两位顶尖人物不约而同地发布了对 2026 年大模型的深度思考。

一位是唐杰，清华大学教授、智谱 AI 首席科学家，代表了国内最懂大模型落地的工程视角； 一位是Andrej Karpathy，OpenAI 联合创始人、前特斯拉 AI 总监，代表了硅谷最前沿的技术哲学视角。

将两人的观点重叠在一起，我们惊讶地发现：尽管一个是“清华理工男”的严谨逻辑，一个是“硅谷极客”的天马行空，但在核心判断上，他们达成了惊人的共识。

这也是我整理这篇文章的初衷：在这个充满噪音的时代，听听最聪明的大脑在想什么，能帮我们看清 2026 年的方向。

在展开长文之前，有一句话必须置顶高亮。这是唐杰教授提出的观点，也是对所有 AI 从业者的一记当头棒喝：

“AI 模型应用的第一性原理不应该是创造新的 App，它的本质是 AGI 替代人类工作。因此，研发替代不同工种的 AI 才是应用的关键。”

如果你还在绞尽脑汁想做一个什么“AI+X”的新产品，请停下来反复咀嚼这句话：AI 的终局不是工具，而是员工。

以下是两人观点的深度融合与复盘。

1 、训练范式剧变：从「背书」到「做题」

过去几年，我们训练大模型像是在“填鸭式教育”：喂更多的数据（预训练），让它背诵世界的知识。

唐杰指出：预训练没死，但它不再是唯一的主角。光有智商（预训练）不行，现在的模型容易“偏科”。为了刷榜单（Benchmark），很多模型在做题，但在真实复杂的场景下却无法解决问题。

Karpathy进一步揭示了 2025 年最大的技术变量——RLVR（可验证奖励的强化学习）。 这标志着训练范式的根本性升级：

• 以前（SFT）：老师给标准答案，模型照葫芦画瓢。
• 现在（RLVR）：把模型扔进水里，只要能游到对岸（得出正确结果），不管你用什么姿势。

这种变化让模型产生了一种类似“顿悟”的能力。它开始学会把大问题拆解、学会自我反思、学会走错了回头重来。

共识：预训练是让模型读完九年义务教育，而接下来的重点是“中后训练”（Mid/Post-training），是把模型扔进残酷的职场（真实场景），让它在不断的试错和反馈中学会真正的推理。

2、 智能的本质：从「理论博士」到「打工人」

模型读了那么多书，为什么还是干不好活？

唐杰用了一个非常精准的比喻：

“如果没有 Agent 能力，大模型就是个‘理论博士’。书读得再多，如果不能动手解决问题，那也只是知识的容器，产生不了生产力。”

Agent（智能体）就是让模型从“会说”进化到“会做”的关键。

Karpathy对此有着同样的观察，但他更进了一步。他认为 Agent 不应该只是云端的 API，而应该“住在你的电脑里”。 他以 Claude Code 为例，强调未来的 AI 就像你电脑里的一个小精灵：它能直接操控你的终端，能读取你的本地文件，能像一个坐在你身边的程序员一样，和你并肩作战。

警示：唐杰特别提到，领域大模型可能是个伪命题。 企业想用领域 Know-how 构建护城河，把 AI 驯化为工具。但在 AGI 的海啸面前，一切领域壁垒最终都会被卷入主模型。所谓的“行业专用”，可能只是通往 AGI 路上的一座临时避难所。

3、 应用的真相：Vibe Coding 与工种替代

这是对普通人影响最大的一层逻辑。

Karpathy发明了一个新词：Vibe Coding（氛围编程）。 意思是，你完全不需要懂代码，只需要用自然语言描述你的需求（Vibe），AI 就能把程序写出来。代码变得像草稿纸一样廉价、即用即弃。

这不仅仅是编程方式的改变，而是生产关系的重构。

这就回到了唐杰那句振聋发聩的“第一性原理”：

• 创业者的误区：我要开发个什么软件给用户用？
• 正确的思考：我要造一个什么样的 AI 员工，去把某个岗位的人力成本砍掉？

Chat 已经部分替代了搜索，下一步就是替代客服、替代初级程序员、替代数据分析师。 2026 年的爆发点，不在于诞生了多少新 App，而在于**“Cursor for X”**——即各行各业都会出现像 Cursor 替代程序员一样，去替代其他工种的 AI 形态。

4 、下一个瓶颈：记忆、在线学习与“参差不齐”

未来虽然美好，但两位专家都保持了极度的清醒，指出了当下的硬伤。

1. 记忆是刚需，但还没做对

唐杰指出，模型不仅要有短期的 Context（便签纸），还需要像人类一样的海马体（中期记忆）和大脑皮层（长期记忆）。目前的 RAG（检索增强）只是权宜之计，真正的长期记忆需要模型能实时更新自己的参数——这目前还是未解难题。

2. 参差不齐的智能（Jagged Intelligence）

Karpathy提醒我们，AI 不是在养动物，而是在“召唤幽灵”。因为优化目标不同，AI 的智力极度不均衡：它上一秒像个全知全能的学者推导复杂公式，下一秒就可能犯小学生都不会犯的低级错误。 这种“锯齿状”的智力分布，是目前大规模商用的最大隐患。

3. 在线学习（Online Learning）

现在的模型是“离线”的，训练好就不变了。唐杰认为，下一个 Scaling 范式可能在于让模型具有“自我评估”的能力——知道自己对不对，才能在工作中边用边学，越用越聪明。

结语：2026 年的路线图

把唐杰和 Karpathy 的观点拼在一起，我们得到了一张清晰的路线图：

• 当下：预训练依然有效，但重心转移到了 RLVR 和后训练，提升模型的“推理”和“做题”能力。
• 近期：Agent 是突破口，目标是让 AI 具备“手脚”，从云端落地到本地，从聊天框进入操作系统。
• 中期：解决记忆和在线学习，让模型具备自我迭代的能力。
• **长期：**工种替代。所有中间形态的工具软件，最终都将被“AI 员工”取代。

正如 Karpathy 所说：“大模型比我预期的聪明，也比我预期的蠢。”

2025 年，泡沫会挤出，但技术在加速。对于我们每一个人来说，思考的维度不应再是“如何使用工具”，而是“如何管理你的 AI 员工”。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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适用人群

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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