模型不再是实验室的代码配资网上配资，而是真实世界的生产力工具。
“模型即产品，今天做基础模型本身，其实也就是在做产品。”1月10日，在清华大学基础模型北京市重点实验室主办的AGI-Next前沿峰会上，阿里Qwen技术负责人林俊旸的这句话，引发了在场AI从业者的深思。
这位阿里历史上最年轻的P10进一步阐述道，研究人员也需要像产品经理一样，把研究成果做成真实世界可用的系统。 这句话看似简单，却道破了当前AI发展从技术驱动转向产品驱动的重要趋势。
模型即产品：AGI时代的新思维
在过去，AI模型的开发往往停留在技术指标上的比拼——谁的准确率高零点几个百分点，谁在某个榜单上排名第一。然而林俊旸提出了一个截然不同的视角：模型本身就是产品，而不仅仅是技术的堆砌。
这意味着，模型开发者需要从第一天就思考：用户需要什么？模型如何解决实际问题？它在真实场景中会遇到哪些挑战？这种思维转变，正是AI从实验室走向产业的关键。
林俊旸的观点得到了同台嘉宾的呼应。腾讯CEO办公室首席AI科学家姚顺雨在讨论中提到，To B和To C市场正在发生明显分化。在To B场景中，“智能越高，代表生产力越高，值钱的也越来越多”。
这正是“模型即产品”理念的最佳注脚——只有当模型真正为企业创造价值时，它才成为一个成功的产品。
Agent：模型产品的终极形态
在林俊旸看来，Agent（智能体）将是模型产品化的重要方向。随着主动学习的发展，Agent将具备长时间托管式工作的能力，在执行通用任务的过程中自行进化、决定行动路径。
“Agent其实可以走向虚拟世界和物理世界，所以有了具身推理（Embodied Reasoning）。”林俊旸指出，Agent的潜力还取决于其与环境的深度交互。
目前AI主要停留在电脑数字环境中，未来若能进入真实物理世界，指挥机器人进行更多的现实交互与操作，才可能真正承担长周期、高价值任务。
这一观点与李飞飞团队最近的Agent AI研究框架不谋而合。该框架强调，智能体需要具备环境感知、认知决策、行动执行、持续学习和记忆能力，形成一个完整的智能闭环。
产品思维下的技术挑战
将模型视为产品，对技术提出了更高要求。林俊旸坦言，Agent需要具备长时间托管式工作能力，这对模型能力上限提出了极高要求。
模型产品化意味着必须解决一系列实际问题：如何保证模型的稳定性？如何处理长尾场景？如何降低推理成本？如何提供一致的用户体验？
峰会上，智谱AI创始人唐杰也分享了类似观点。他认为，自从DeepSeek出现后，Chat范式的竞争基本结束，下一阶段的竞争将转向让AI真正“做事情”的能力。 这与林俊旸的“模型即产品”理念相呼应——模型价值不再停留在对话质量，而在于实际任务完成能力。
长尾市场：模型产品的蓝海机会
对于Agent是属于大厂还是创业企业的机会，林俊旸给出了一个令人意外的答案：“做通用Agent最有意思的事情就是长尾反而是更值得关注的事情，或者说今天AI更大的魅力是在长尾，如果是马太效应，头部的东西反而挺容易解决。”
这一判断打破了行业对“大模型需要大投入”的传统认知。林俊旸认为，AI的魅力恰恰在于那些分散、多样化的长尾需求，这些领域为大厂和创业公司都提供了机会。
月之暗面CEO杨植麟在峰会上的发言也支持了这一观点。他提出，模型竞争的核心是“Taste”（品味）——不同Agent应该有不同价值观、偏好和决策风格。未来不会有一统天下的单一模型，因为Taste差异巨大。 这为各类企业在AI领域找到自己的定位提供了理论依据。
从技术到产品：AI人才的能力转型
林俊旸强调，研究人员需要像产品经理一样思考，将研究成果转化为真实世界可用的系统。 这实际上对AI人才提出了新的能力要求。
传统的AI研究人员可能更关注算法创新和性能指标，但在“模型即产品”的时代，他们还需要具备用户体验思维、场景理解能力、工程化能力等产品相关技能。
姚顺雨在分享腾讯的实践时也提到类似观点。他发现，To C场景的瓶颈往往不是模型能力，而是上下文和环境的理解。比如回答“今天该吃什么”这种问题，需要模型了解用户的实时状态、位置、偏好等上下文信息。 这种深入的产品思维，正是模型成功落地的关键。
模型产品化的中国路径
在圆桌讨论中，各位专家还探讨了中美AI发展的差异。林俊旸认为，中国有20%的概率在3-5年内诞生全球领先的AI公司。 这个数字看似保守，实则建立在对现实条件的理性评估上。
姚顺雨指出，中国需要突破算力瓶颈、培育冒险文化，避免“刷榜思维”。 而杨植麟则强调，中国模型可以融入儒家伦理，涌现和谐智能。 这些观点都指向一个结论：中国的模型产品化路径必须结合本土优势。
“模型即产品”理念的落地，需要技术、产品、市场的深度融合。中国在移动互联网时代积累的产品运营经验和丰富的应用场景，为AI模型产品化提供了独特优势。
AGI时代的产品哲学
林俊旸的“模型即产品”理念，背后反映的是对AGI发展路径的深刻思考。当AI技术逐渐成熟，差异化不再仅仅来自技术突破，而更多来自对用户需求的深刻理解和对产品体验的精细打磨。
这种转变要求AI公司重新定义自己的角色——他们不仅是技术提供者，更是问题解决者；不仅是算法创新者，更是价值创造者。
唐杰在峰会总结时提出了AGI的五大可检验标准：时空一致的多模态理解、可控的在线学习、可验证的推理链、可校准的置信度、跨任务强泛化。 这些标准实际上也为“模型即产品”设定了质量要求——只有达到这些标准的模型，才能真正成为可靠的产品。
未来展望：模型产品化的挑战与机遇
尽管“模型即产品”的理念得到了广泛认同，但真正实现这一愿景仍面临诸多挑战。
技术层面，需要解决模型的可靠性、安全性、效率等问题；产品层面，需要找到合适的应用场景和商业模式；人才层面，需要培养既懂技术又懂产品的复合型人才。
但机遇同样巨大。随着Agent技术的发展，模型将能够承担越来越复杂的任务，从简单的问答升级到真正的生产力工具。林俊旸展望的未来，是Agent能够在虚拟世界和物理世界中自由运作，成为人类真正的智能助手。
这个未来离我们并不遥远。根据峰会上的信息，2026年我们将看到Agent能够自动化1-2周的人类工作量，个性化记忆从“记事”升级为“理解意图”，新架构可能实现3倍以上Token效率提升。 这些技术进步将大大加速模型产品化的进程。
AGI-Next峰会上的这场讨论，标志着中国AI产业正在从技术狂热走向产品理性。林俊旸提出的“模型即产品”理念，为行业发展指明了新方向：真正的AGI之路配资网上配资，不在于创造更聪明的模型，而在于创造更有用的产品。
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