技术阶梯：从 CoT、Agent 到持续学习

那么我们又跨过了一个阶梯。今年的阶梯就是 Agent，因为我们发现，用 Agent 的方式，即便有很多事情也可以做，它的能力范围会更大，它的智能上限会更高。为什么是阶梯呢？因为后面的每一步都是基于前面的基础上的。Agent 要用到 CoT，然后 CoT 也要用到前面的阶梯，前面的阶梯就是语言模型，所以它并没有一步是白走的。

所以，AI 的发展，智能的走向是有迹可循的。说今年走的这个阶梯是 Agent，但是 Agent 这个阶梯，它也是会走完的。就是它把所有可能解决的问题都解决完之后，但是它还是不能替代你的员工，但是它已经到它能力的上限了。

就好像 CoT 一样，CoT 到它的上限之后，它已经超过最顶尖的人类了，在做奥数题、写程序上面已经超过最顶尖的人类了。但是它还是停在那个地方，它那个技术并没有能够到达 AGI。所以你看，AI 这个智能的走向，它是有迹可循的。

然后在 Agent 之后，我们觉得应该要解决的问题是持续学习，就是怎么让模型可以持续地学习，而不是说你要给它一个很强的训练，它应该能够像人一样做一个比较长时间的持续学习。这个问题跟完成任务等等是同一回事，它们相关，解决的是同一个问题。我们现在站在 Agent 这个地方，能看到的是下一个瓶颈，就是持续学习。下一个要解决的问题，就是解决怎么持续学习，这个是看得到的，是相对来讲比较明确的。

就是卡在前面的这个障碍，你必须要跨过去，而且一定是有办法能跨过去的，但需要时间。持续学习之后，可能我们就会来到一个奇点。这个奇点就是，当这个模型能够持续学习之后，它已经能够做人类能做的所有事情了。

它就能够自己开发自己的版本，能够自己再研究，然后开发自己的下一个版本，开发更强的人工智能模型。所以它就会到一个奇点，能够实现自己的迭代。但这个奇点，它并不是一个奇点，它也是一个渐进的过程。这个过程可能也是一个比较长的渐变，它不是个突变。但是习惯性地，我们都认为它可能是个奇点。

因为在很早之前，那些预言家认为这里会有个奇点，但其实它不是一个奇点，它是一个连续的过程。然后这一步走完之后，我觉得才是具身智能。

这是我们的推测，这是我们觉得这个时间表应该是：先解决学会学习，然后再到那个智能的奇点，能自我迭代的奇点，然后才是具身智能。到具身智能之后，它就走进现实世界，可以给你做家务，可以给你养老。

我们觉得这是一个比较理想的路线图，但每个人的观点不一样，没有对错之分。只是我们觉得，这个路线图是最轻松的。这个路线图是因为每一步你要做新的都很少。这个路线图我们可以不用加班。但是如果路线图是反过来的，比如说它要先实现具身智能，那么这里自己做得很累，这是一个很苦的活。我们不希望是这样的路线图，我们希望做得轻松一点。

如果说我们先解决持续学习，再解决那个自我迭代的奇点，再解决具身智能，这个路上就很轻松。因为到后面之后，你可以用前面的技术来帮助开发后面的技术。奇点之后再做具身智能，那个就不用人来做，就不用我们来做了，那个模型自己就可以出来了。

所以这个是回答我们的长期目标是什么。我就跟他说，这就是我们的长期目标，就是我们说的 AGI。大家回到现实。去年最重要的现实就是，大家都要做 Chatbot，要抢 C 端的流量。那么今年的现实是，大家都要抢 To B 的收入，要参与到这里面去，因为如果不参与的话，根本就不在牌桌上，对不对？

但我们并不认为它是一个重要事情，或者说，在我们公司内部，我们真正关心的，其实是刚刚我说的这些 AGI 的路线图，以及下一步这个技术怎么突破。但是有一点很奇怪的是，最想得到的东西，反而你就得不到。那个并没有那么在意的事情，反而是还蛮容易能够得到。

这里边有一个战略上的优势，就是我们心里面想着 AGI，我们做的是 AGI。那我们再做那个应用，再做那个 C 端、B 端的时候，根本就不用太多的心思去做那个事情，其实花很少的精力就可以了。我觉得是说，你站在一个技术的高位上来做相对低一级别的技术，是有这样降维打击的。

至少在去年的 C 端，我们看到确实是这样。我们没有在 C 端上花很多力气，甚至一度我们都不想维护那些用户了，但是用户赶都赶不走。因为真的是赶不走，所以最终都还在。但稍微……然后今年 B 端的这个收入，现在看起来这个增长还比较乐观。我觉得可能这个数字跟同行比的话，应该也是比较好的，我估计。但是我们并没有花很大的精力去做这事情，我们根本就没有做一件事情，就是顺便做的。做互联网智能的上线，走的时候，AGI 这一步是我必须走的，是个台阶。通往 AGI 的路上，我要经过这个台阶。那么我把这些技术都通过 API 给大家服务，我没有干额外的事情。我们还是在做 AI，这是一个副产品。我只要搞几个人维护这个 API 就可以了，甚至客服都没有，也不用销售，什么都不需要，用户自己就会来。