2024年世界人工智能大會（WAIC）的帷幕已經落下。與往屆的喧囂與層出不窮的“新模型發布”相比，本屆大會傳遞出一個清晰的行業信號：通用人工智能（AGI）的競爭已進入下半場，其核心驅動力正從單純的“模型設計”競賽，轉向對“計算效率”與“應用落地”的深度攻堅。一個顯著特征是，大模型賽道已鮮有全新玩家入局，格局初步固化。

一、 格局固化：大模型基礎層“寡頭化”趨勢明顯

本屆WAIC上，唱主角的依然是國內外少數幾家擁有全棧技術能力和雄厚資本實力的科技巨頭。它們展示了在參數規模、多模態能力、推理成本控制等方面的漸進式迭代，但并未出現顛覆性的新架構或技術范式。這標志著大模型研發的門檻已被推至前所未有的高度。訓練千億乃至萬億參數模型所需的巨額資金（數億美元起步）、龐大的高質量數據、稀缺的頂尖人才以及強大的工程化能力，構成了極高的壁壘，使得初創公司或中小團隊難以在基礎模型層面進行正面競爭。行業共識正在形成：未來可能只會存在少數幾個“基礎模型平臺”，絕大多數創新將基于這些平臺展開。

二、 核心轉變：下半場決勝關鍵在于“計算”與“應用”

當模型架構的“軍備競賽”進入平臺期，AGI發展的瓶頸與機遇也隨之轉移。

1. 計算的戰爭：效率與成本的生死線
模型的訓練與推理成本已成為商業化落地的最大掣肘。因此，“如何用更少的算力做更多的事”成為核心議題。大會上的焦點不再僅僅是追求更大的參數規模，而是集中在：

• 推理優化：通過模型壓縮、量化、蒸餾、動態推理等技術，大幅降低模型部署和運行成本。

• 算力基礎設施：對新型芯片（如存算一體、光計算）、高速互聯、異構計算集群的討論熱度空前，旨在突破算力瓶頸。

• 能源效率：隨著算力需求激增，如何降低單位計算的能耗，實現綠色AI，成為可持續發展的關鍵。

2. 應用的深水區：垂直化與價值閉環
AGI的價值最終必須通過解決實際問題來體現。大會展示的重點從“模型能做什么”轉向“在具體場景中如何用好模型”。這體現在：

• 行業大模型（垂類模型）的爆發：金融、醫療、制造、政務等各領域涌現出大量針對特定場景、注入行業知識與數據的專用模型。它們不一定追求通用能力，但追求在特定任務上的可靠性、精準性與合規性。

• 智能體（AI Agent）成為主流形態：能夠理解復雜指令、調用工具、自主完成工作流的智能體，被視為將大模型能力轉化為生產力的關鍵載體。圍繞智能體的框架、平臺和生態建設成為競爭熱點。

• 價值度量與商業模式：企業更關注ROI（投資回報率）。如何量化AI應用帶來的效率提升、成本節約或收入增長，并形成可持續的商業模式，是討論的焦點。

三、 模型設計：從規模優先到效能優先

盡管不再是唯一焦點，但模型設計的方向發生了深刻變化：

• 小而精的路線受到重視：在確保性能的前提下，追求模型架構的高效性。例如，混合專家模型（MoE）因其能在擴大模型容量的同時控制激活參數，成為熱門技術路徑。
• 追求“聰明”而非“龐大”：重點提升模型的推理能力、邏輯性、可操控性和安全性，減少“幻覺”，使其輸出更可靠、更可控。
• 多模態成為標配：理解并生成文本、圖像、語音、視頻等多類型信息的能力，被視為新一代模型的基石，是通向更通用智能的必經之路。

結論

WAIC2024標志著AGI浪潮進入了一個更加務實和深化的新階段。野蠻生長的“模型發布潮”已然退去，行業正面對一場關于計算經濟性與應用價值的“硬仗”。未來的競爭，將是巨頭在基礎平臺上的持續角力，與無數開發者在垂直場景中基于這些平臺進行應用創新的雙重奏。AGI的下半場，勝利將屬于那些能夠最有效地將強大的計算力轉化為具體行業價值，并構建起穩固生態與商業閉環的參與者。