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文章回顾2025年大模型从"规模化"到"Agent元年"的转变，展望2026年"R之年"(Return、Research、Remember)趋势。技术方面，思考时间扩展、多模态统一和强化学习成为关键；应用上，AI编程改变软件开发；商业上，从关注参数转向留存和现金流。文章为开发者提供方法论建议，并探讨AGI与人类未来关系。

“不要为今天的模型去开发，要为六个月后的模型去开发。”——Claude Code创造者 Boris Cherny。

2025年，AI行业最大的误解或许就是以为“Scale（规模化）”就是一切。但当OpenAI的o1通过“思考”打破了推理的上限，当Ilya Sutskever转身创立SSI并宣称我们回到了“Research（研究）”时代，风向已经悄然改变。

站在2025与2026的交界点，我们面临着全新的游戏规则：

• Karpathy说：现在的模型拥有“锯齿状的智慧”，像鬼神一样聪明，有时又像动物一样愚蠢。
• 朱啸虎说：Token的消耗量是检验价值的唯一真理，别再为虚假繁荣买单。
• 戴雨森说：2026将是“Year of R”——Return（回报）、Research（研究）、Remember（记忆）。

本文汇集了真格基金、金沙江创投、DeepMind、Anthropic等顶级机构核心人物的内部视角，试图为你拼凑出一幅关于AI未来的完整拼图。

第一部分：2025年回顾——从“规模化”到“Agent元年”

核心定义：2025年被普遍定义为 Agent元年 (Year of Agent) 和 AI Coding爆发年。

1. 技术突破：Scaling Law 的新维度

• Thinking Time Scaling (思考时间扩展)：OpenAI o1等模型证明了在推理阶段（Inference-time）增加计算量可以显著提升性能（System 2思维）。
• 多模态大一统：GPT-4o, Gemini 3, Sora 2, Veo 3 等模型让AI不仅能看能听，还能理解物理世界的因果关系（世界模型雏形）。
• RLVR (Reinforcement Learning from Verifiable Rewards)：Karpathy 指出，通过可验证的奖励（如代码运行通过、数学题做对）进行强化学习，成为提升模型推理能力的关键（AlphaGo Zero时刻的泛化）。

2. 应用爆发：AI Native 的新范式

• AI Coding 彻底改变软件工程：
• 工具进化：从单纯的 Autocomplete（自动补全）进化为 Agentic Coding（如 Claude Code, Cursor）。
• Boris Cherny (Claude Code创造者) 的洞察：Anthropic 工程师产出提升了 70%。核心理念是“不要为今天的模型开发，要为6个月后的模型开发”。
• Vibe Coding：编程变成了一种基于自然语言和直觉的“氛围流”创作，无需深究语法细节。
• L3/L4 Agent 出现：AI 开始具备长期记忆和主动规划能力，能够独立完成复杂任务（如订票、写代码、甚至科研）。

3. 行业格局：AI War 与“两大阵营”

• 算力战争：形成了以 Nvidia GPU 为核心的阵营（OpenAI, Meta, xAI 等）和以 Google TPU 为核心的阵营（DeepMind, Anthropic）。
• DeepSeek 的突围：朱啸虎特别提到 DeepSeek 通过开源策略成为中国乃至全球大模型的重要变量，大幅降低了推理成本，改变了竞争格局。

第二部分：2026年展望——戴雨森定义的“R”之年

核心概念：戴雨森将2026年总结为 Year of R，包含三个关键词：Return (回报)、Research (研究)、Remember (记忆)。

1. Return (商业回报)：拒绝虚假繁荣

• 从 Hype 到 ROI：2026年将是应用爆发的一年（朱啸虎预测）。市场不再为单纯的“技术演示”买单，而是追求真实的 PMF (Product-Market Fit)。
• 关键指标变化：从关注“模型参数”转向关注 Retention (留存) 和 Cash Flow (现金流)。
• Token 消费：朱啸虎强调，Token 的实际消耗量是检验应用价值的唯一标准。

2. Research (重回研究)：Ilya 的预言

• 从 Scaling 回归 Research：Ilya Sutskever 指出，单纯堆算力和数据的 Scaling 时代可能遇到瓶颈，我们重新回到了“研究”时代。
• 后训练 (Post-Training) 是关键：预训练（Pre-training）就像人类读了1万小时书，但真正的专家能力来自强化学习（RL）和实战。
• Neo Labs (新实验室) 崛起：SSI (Safe Superintelligence), Thinking Machines 等“小而美”的实验室将通过 Self-Play (自我博弈) 和 World Models (世界模型) 探索通往 AGI 的新路径。
• 李广密的“核聚变”：Online Learning (在线学习) 被视为下一个核聚变级的突破，模型将在与用户的实时交互中持续进化，而非停留在切断数据的那个时间点。

3. Remember (用户记忆)：差异化的护城河

• Memory as Moat：未来的 AI 将拥有完美的记忆。它记得你的偏好、习惯和历史。
• Proactive Agents (主动智能体)：基于记忆，AI 将从“你问我答”的被动模式，转变为“主动服务”模式（例如主动提醒你该买牛奶了，或者主动帮你规避风险）。

第三部分：给创业者与开发者的实战指南

1. 产品构建方法论：Evals is the new PRD

• AI 评估 (Evals)：不仅仅是测试，更是产品需求文档（PRD）。
• 构建流程：
• Error Analysis (错误分析)：像产品经理一样逐条阅读 Log，进行开放式编码（Open Coding）。
• LLM-as-a-Judge：用大模型做裁判，建立自动化的评估体系。
• 拒绝“体感”开发：从凭感觉（Vibe）转向数据驱动的优化。

2. 工程领导力

• Boris Cherny 的建议：利用“潜在需求 (Latent Demand)”，观察用户已经在笨拙地做什么，然后用 AI 帮他们顺滑地完成。
• Leverage (杠杆)：利用 AI 放大个人的工程能力，一个人就是一支队伍。

3. 投资逻辑：寻找“姚明”

• 戴雨森/李广密观点：投资依然遵循幂律分布。要找到那些“非共识但正确”的创始人（Finding Yao Ming）。
• 布局方向：

1. 头部模型（赢家通吃）。
2. 基础设施（卖水人）。
3. 技术溢出 (Spillover)：利用大模型能力溢出带来的垂直领域机会（如 AI + 教育/法律/制造）。

第四部分：终极思考——AGI 与人类的未来

1. Demis Hassabis 的愿景

• Root Node Problems (根节点问题)：AI 的终极目标是解决核聚变、材料科学、生物学等“根节点”科学难题。
• 5-10年倒计时：AGI 可能在未来5-10年内实现。我们需要提前思考 后AGI时代 (Post-AGI) 的经济和社会结构（如 UBI 全民基本收入）。

2. Ilya Sutskever 的哲学

• 泛化 (Generalization) 的本质：人类之所以强，是因为我们不仅有进化的先验（Pre-training），还有强大的价值函数（情感/直觉）来指导我们从少量样本中学习。
• 安全的超级智能：构建一个“关心众生”的 AI 可能比构建一个只听话的 AI 更安全。

3. 个人反思

• 幸福感与工作：在 AI 能够完成大部分工作的未来，人类的价值在于 定义问题、创造意义 和 情感连接。
• Shoot for the Moon：在这个技术变革的时代，依然要敢于梦想，去做那些从前被认为不可能的事情。

​最后

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