当大模型能力以肉眼可见的速度飞速发展，一个更为根本的问题逐渐浮现：AGI（通用人工智能）究竟如何才能走出实验室，不再是少数技术精英手中的魔法工具，而是成为人人都能轻松使用的普及化基础设施？
7月19日下午，在2026世界人工智能大会（WAIC）期间，蚂蚁集团inclusionAI与PyTorch基金会共同举办了一场主题为“让大模型触手可及 ——AGI 基础设施与普惠实践”的论坛。来自全球的产业界与学术界专家，围绕开源AGI、具身智能、AI基础设施优化与生态共建等前沿议题，展开了一场深刻探讨。核心话题只有一个：AI 如何从“少数人的专属工具”，真正转变为服务于产业与真实世界的通用基础设施。
论坛上，PyTorch 基金会执行董事柯理怀（Mark Collier）、Linux 基金会全球 AI 首席技术官马特·怀特（Matt White）、蚂蚁集团首席技术官何征宇等嘉宾，不约而同地指向了一个关键判断：随着大模型能力的快速演进，AGI 的竞争焦点已经彻底转移。如今，比拼的不再是谁的模型参数更大、榜单排名更高，而是谁能通过构建开放、高效、低成本的 AI 基础设施，凭借务实的工程能力，让 AI 在真实世界中稳稳地转化为生产力。
柯理怀在主旨演讲中率先点明了这一趋势：AI 行业正从“模型竞争”进入“系统竞争”阶段。“模型固然重要，但真正能拉开差距的，是围绕模型搭建起来的整个系统。”在他看来，模型、系统软件、芯片，以及来自真实世界的反馈，这几者之间并非各自为政，而是形成了一个相互牵引、持续迭代的闭环。“没有任何一家公司能拥有所有层级。”因此，开源，就成了驱动这个循环向前运转的核心机制。
在随后的圆桌对谈中，柯理怀进一步阐释了开源的价值——它远不止是共享代码那么简单。开源的真正力量，在于其强大的实用性与协同能力。通过开放生态，模型开发者、系统工程师、硬件厂商到部署团队，都能围绕同一套基础设施持续协作，形成一种“复合式加速”。
对于开源项目的商业可持续性，他表现得相当乐观。资本市场对 AI 的热情有目共睹，不必过分担心大型实验室的投资回报问题，市场机制自然会发挥作用。更重要的是，通过开源协作，技术进步带来的超额经济价值，最终会以更广泛的方式流向整个生态系统。
数据也印证了这一点。柯理怀透露，目前 PyTorch 社区已有来自 2000 多家机构的 1.2 万名贡献者参与建设，vLLM 社区也聚集了大量推理系统开发者。根据 Mozilla 的数据，中国开放权重模型在 OpenRouter Token 流量中的占比，已从 2024 年底的不足 2%，猛增至 2026 年 4 月的 45% 以上。论坛现场，柯理怀还正式宣布蚂蚁集团、阿里云、Shopify 成为 PyTorch 基金会的新成员。
如果说柯理怀勾勒了 AI 发展的整体图景，那么马特·怀特则把讨论的焦点精准地落在了 AI 落地的经济学问题上。他提出的“够用正义”（Good Enough is Justice）理念，直接呼吁行业从执着于“完美模型”转向关注“规模化落地”。
“AGI 真正普及的时刻，绝不是‘最大的模型变得更大’的那一天，而是‘足够的智能’变得廉价、可靠且无处不在的时候。”在他看来，过去那种依赖不断堆算力、堆 Token 的“compute-up”模式，已经撞上了现实成本瓶颈。企业真正需要的，不是“最大智能”，而是“足够完成任务的智能”。
为此，他提出了“每美元智能产出（Dollar per Intelligence）”这个概念。评价一个 AI 系统的价值，不能只看模型能力，更要看单位成本能创造多少实际业务结果。他举了 Coinbase 的例子：通过采用开放模型、智能路由与缓存优化，企业已经能显著降低 AI 成本。“小模型优先、大模型兜底”正在成为更具经济性的主流架构。
这一从“拼模型”到“拼落地”的行业转向，也得到了论坛联合主办方的高度认同。蚂蚁集团首席技术官何征宇认为，行业现在真正需要思考的，已经不是模型“如何工作”，而是 AI“如何创造真实价值”。“过去大家把 AI 看成一种魔法，觉得只要投入资金就一定会有回报。但现在，行业开始回归理性，重新审视投入与产出。”
何征宇的观点很明确：柯理怀提出的“开源加速度”与马特·怀特强调的“够用正义”，本质上指向同一个目标——让更多人既能创造智能，也真正用得起智能。蚂蚁集团长期关注 Token 效率，以及 AI 如何从解题工具走向金融、医疗等真实产业场景，甚至进入物理世界。他反复强调，智能的效率最终要由真实任务来检验，而不是参数和榜单。想把开放模型转化为可负担、可部署、可持续的基础设施，就必须从真实世界的任务出发。
对谈环节中，嘉宾们也点出了一个现实风险：对闭源 API 的过度依赖，可能导致成本失控和数据资产流失。柯理怀的提醒相当直白：“如果你持续使用某个专有 API 模型，你实际上可能正在帮助对方训练一个能够复制你业务的下一代模型。”这个“顿悟时刻”正促使越来越多的企业转向更开放、更可控的方案，通过构建自己的基准测试，主动选择“恰当规模”的模型。
展望未来，嘉宾们的共识清晰而坚定：行业共建的核心，在于构建开放、高效、可持续，并能服务真实世界的智能基础设施。而开源协作，正是实现这一目标的关键。它能够打破人才与资源的集中，让全球更多工程师和研究人员参与创新，推动核心工具、接口和元数据规范的标准化。这一切，都离不开开源社区的持续快速构建、迭代和部署。
除了软件与模型基础设施，具身智能成了论坛的另一大焦点。蚂蚁灵波科技首席科学家沈宇军现场分享了“蚂蚁灵波全栈 2.0”，系统阐释了其“具身原生”的整体技术路径。
其中的核心模型 LingBot-VA 2.0，被称为行业首个“具身原生”世界动作模型。与传统的基于数字世界模型微调的方案不同，这个模型面向机器人真实任务需求从头预训练，让机器人真正做到“边行动、边预测”，并根据环境变化快速调整动作。基于蚂蚁灵波通用大脑打造的“机器人智慧药房”，已入选 WAIC2026“十大镇馆之宝”。
在随后的圆桌讨论中，来自 Dexmal 原力灵机、LobeHub、美团、千寻智能、浙江大学等机构的嘉宾，进一步深化了“开放协作”的共识。AGI 的发展，不可能由单一机构完成，而是需要全球开发者、开源社区、科研机构与产业伙伴共同参与，形成一个从基础研究到产业应用，再从应用反馈到研究创新的良性循环。
从模型竞赛到基建竞赛，从技术炫技到务实落地，AGI 正在进入一个更考验系统工程与生态协作能力的新阶段。而在开源与协同创新的基础上，构建一个可负担、可部署、可持续的智能基础设施，这或许正是让 AGI 真正触手可及的关键路径。
