杨植麟、张鹏、夏立雪、罗福莉论道大模型：未来一年趋势前瞻

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2026-03-27

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本报（chinatimes.net.cn）记者石飞月北京报道

大模型未来会走向哪里？OpenClaw的爆火似乎为全行业指明了一个方向，但接踵而至的舆论质疑，又让这个答案变得扑朔迷离。3月27日，在2026中关村论坛年会的“AI开源前沿论坛”上，几位一线玩家坐到一起展开了深入探讨，他们分别为月之暗面创始人杨植麟、智谱CEO张鹏、小米MiMo大模型负责人罗福莉、无问芯穹联合创始人兼CEO夏立雪，香港大学助理教授黄超也加入了讨论。

在这场关于AI未来的思想交锋中，“开源”成为关键词。从去年DeepSeek的一夜爆红，到今年OpenClaw的全球出圈，两款产品看似分属大模型与Agent两个不同的技术赛道，却共享着同一个底层逻辑——开源。正是开源，让技术得以被看见、被使用、被迭代；也正是开源，让普通人与顶尖AI能力之间的距离被拉近。

OpenClaw背后的开源思考

“OpenClaw的核心价值之一就是开源，开源为整个社区深度参与、持续改进Agent框架创造了非常重要的前提条件。”罗福莉表示，OpenClaw这类Agent框架将国内那些虽未达到闭源模型水平、但仍处于次闭源模型赛道上的模型的上限，拉到了一个非常高的程度，同时这类框架又很好地把任务完成度与准确率的下限也保住了。

张鹏则认为，OpenClaw带来的最大突破在于，它不再是程序员或极客的专利，普通人也能比较方便地使用顶尖模型的能力，尤其是在编程和智能体方面，所以他更愿意把OpenClaw称作一个“脚手架”——它在模型的基础上，搭起了一个牢固、方便又灵活的框架，大家可以按照自己的意愿，去调用底层模型提供的各种新奇能力。

作为基础设施厂商的掌门人，夏立雪看到的则是机遇和挑战：机遇在于，从按token聊天的对话模型，到现在能帮人完成任务的Agent，OpenClaw大大拓展了AI的想象力空间，从1月底开始，无问芯穹的token调用量基本每两周就翻一番，到现在已经达到10倍；挑战在于，OpenClaw这类产品对系统能力的要求也大幅提升，而现在的token用量，就像当年每月只有100M流量的时代，这种情况下，所有资源都需要更好地得到优化和整合。

而在黄超看来，OpenClaw第一次以嵌入式软件的方式，带来了一种“活人感”，通过它，大家可以撬动整个生态里的所有工具，让社区更有“玩起来”的心态。

除了对OpenClaw的深度探讨，这场论坛也在开源生态建设上迈出了实质性步伐：当日，中关村人工智能开源联盟正式成立，该联盟将打造中立专业的组织治理架构，以开源项目为核心，以开发者为本，推进数字协作，扩大生态，与全球开源组织构建平等互利的合作关系；由北京智源研究院、中科院计算所、清程极智、清华大学、北京大学、中科院软件所、摩尔线程、沐曦股份、天数智芯、燧原科技等23家核心机构共同完成，面向多种AI芯片的统一开源系统软件栈——众智FlagOS 2.0也在当日发布。

然而，开源的理想与现实之间，始终横亘着一道难题：如何在共享与变现之间找到平衡点。北京智源人工智能研究院副院长兼总工程师林咏华就此对《华夏时报》记者表示：“不同开源项目背后的目标各不相同，以我们为例，是非常希望为全球不同类型的AI芯片打造统一的技术栈的，这个技术栈需要在不同架构的性能需求与通用性需求之间找到平衡，同时让各种大模型都能高效运行，但这项技术太难了，目前依然处于需要聚合众家之力来实现创新突破的阶段，所以我们目前不着急商业化。”

不过，林咏华也坦言，团队很愿意帮助那些希望实现商业化的团队，为他们提供支持，目前已经有不少操作系统厂商、系统基础设施团队加入阵营。

未来一年的关键词

值得一提的是，很少出现在外部公开场合的杨植麟，这次并没有输出太多观点，而是作为主持人，抛出一个又一个问题给其他嘉宾。

面对张鹏，杨植麟提到了智谱最近的提价策略。张鹏解释道，当模型完成复杂任务时，背后的思考链路很长，要通过写代码与底层基础设施交互，随时修正错误，消耗的token量可能是简单问答的10倍甚至100倍，成本自然大幅上升，同时，模型规模在变大，推理成本也在上升。“所以，我们把价格回归到正常的商业价值上来。长期靠低价竞争，不利于整个行业的健康发展，这是我们的考量。只有形成良性的商业化闭环，才能持续优化模型能力，为用户提供更好的模型和token服务。”

而面对夏立雪，杨植麟问的是算力相关。夏立雪坦言，无问芯穹目前正在打造一个更智慧化的token工厂，从更长远的视角来看，当AGI时代真正到来时，连基础设施本身都应该成为一个智能体，打造的token工厂也应该能够自我进化、自我迭代，形成一个自主组织。“我们希望达到真正的算法与基础设施协同，即基础设施和AI的发展之间产生非常丰富的化学反应。”

从OpenClaw和开源生态延伸开来后，一个问题摆在所有人面前：未来一年，大模型产业将走向何方？

罗福莉的总结为“自进化”。她认为，大模型预训练的上限，已经被Agent框架激活，当它执行更长任务的时候，这个模型可以自己学习和进化。“自进化是唯一可以创造新的东西，不是要去替代人的生产力，而是它像顶尖的科学家一样去探索。一年前我把这个里程拉到3到5年，现在我觉得可能1到2年，就可以让大模型叠加一个非常强的自进化Agent框架，实现对于科学研究至少呈指数级的加速。”

夏立雪的关键词是“可持续token”。他表示，整个AI是一个长期持续的过程，但资源终究有限，现在需要把整个视角放宽到整个生态，不仅把国内各种算力用起来，还把能力输出海外，让全球资源能够打通和结合。“可持续是把中国特色的token经济学做起来，我们想做AI中国制造，把中国的能源优势可持续转化为优质的token输出到全球，成为一个世界的token工厂。”

相较而言，张鹏的观点更加落地和实际。他强调，未来一年面临的最大问题是算力。“所有技术进展，包括智能体框架，确实释放了很多人的创造力，效率也得到了提升，但这一切的前提是大家能用得起来，必须有足够的算力。我们现在已经进入了推理阶段，因为需求正在10倍、100倍地爆发，还有大量需求没有被满足。接下来，需要大家一起想想办法。”

责任编辑：黄兴利主编：寒丰

来源:https://www.163.com/dy/article/KP2C7RVJ0512D03F.html

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