首頁Moonshot AI 的楊志林：百萬代幣模型預示人工智慧新典範
人工智慧的演進步伐，或許很快就會由人工智慧自身來主導。
3月25日，在2026年中關村論壇年會上，越智安創辦人楊志林發表了主題演講。他預測，在未來一年左右的時間內，人工智慧的研發方法論將經歷根本性的轉變，使人類研究人員的角色從「親力親為的建設者」轉變為「資源協調者」。
新的研發範式：從「人腦主導」到「代幣驅動」
楊志林指出，人工智慧發展正邁入一個由人工智慧主導的新階段。在此範式下，研究人員的工作模式將發生深刻變化：
代幣作為核心資源：未來，每位研究人員都將配備海量的AI代幣。這些代幣將超越其作為單純對話單位的角色，成為基礎生產力資源。
AI驅動的自主探索：憑藉豐富的代幣，AI能協助研究人員合成新任務、創建新的訓練環境，甚至定義最佳的「獎勵函數」，從而實現對創新神經網路架構的自主探索。
效率奇點：「自動駕駛」式 AI 研發
這項轉型意味著，AI 的迭代將不再完全受限於人類專家的認知極限與產出。
指數級加速：隨著 AI 開始主導研究過程本身，技術進步的步伐將迎來指數級增長。
建構生態系：Yue Zhi An 表示將致力與開源社群緊密合作，共同推動智能技術的前沿發展，並培育更具活力的生態系。
產業格局：大型模型邁入「代理執行」時代
與楊志林發表演說同時，業界正見證「代理（智能實體）」能力相關趨勢的顯著湧現。
騰訊：其 AI 助理 Crab（WorkBuddy）獲得更新，顯著提升了其在辦公室生產力情境中的實用性。
Step Star：基於 OpenClaw 框架打造的雲端 AI 助理 StepClaw 亦已正式上線。
結論：當 AI 研究 AI 時
從「教導 AI 溝通」轉向「賦能 AI 進行研發」，這不僅是工具的升級，更是生產關係的轉型。在楊志林的願景中，未來頂尖實驗室裡，衡量研究員能力的重要指標，或許將成為其引導 AI 代幣推動創新的效率。
隨著 AI 研發邁入這個「自動駕駛」階段，通往人工通用智能（AGI）的道路，或許比我們預期的還要短。
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