2026年夏天，我在WAIC现场听到了七种答案

2026年7月，上海，世界人工智能大会。

当阶跃星辰董事长印奇在开幕式上宣布“行业正站在AGI高峰的山脚下”时，同一座会场的另一个论坛上，北京通用人工智能研究院院长朱松纯正在给“AI神话”浇冷水——“大模型既不是AGI的终点，也不是唯一路径”。

一个说“山脚下”，一个说“路还长”。

同一天、同一个会场，两种截然不同的声音。这大概就是2026年关于AGI最真实的写照——共识还没形成，分歧已经炸了锅。

01 时间表，谁说了算？

今年年初的达沃斯，两个最接近AGI的人已经吵了一架。

Anthropic的CEO Dario Amodei觉得“时间可能只剩一年”，理由是模型已经在写模型了，自我进化的闭环正在形成。

谷歌DeepMind的CEO Demis Hassabis立马泼了盆冷水——至少还要5到10年。他说，真正的科学创造力，那种从零提出假设的能力，AI还差得远。

更离谱的在后面。

a16z的联合创始人Marc Andreessen在5月直接放话：“我们大概在三个月前就跨过了AGI那条线。”理由是，他咨询AI的大多数话题上，模型给出的答案比他能联系到的世界级专家更好。

而AI界的老牌大神吴恩达呢？他觉得2026年不可能实现AGI，真正实现可能还要几十年，甚至更久。

同一个AGI，有人宣布已经来了，有人说还要几十年。

这就很有意思了。仔细想想，这种分歧本身就说明了一个问题：AGI这个词，已经被说烂了，说到每个人心里都有自己的一本账。

吴恩达说得直白：“AGI已经变成了一个营销术语。”

02 大模型，可能走错了路？

如果我们把那些营销话术扒开，回到技术本身，我们和AGI的真实距离其实清晰得多，也残酷得多。

朱松纯在WAIC上指出了三个“技术误判”：

第一，大模型不等于AGI。大语言模型本质上还是在处理语言序列的概率分布，它没有真正的理解能力，也不具备因果推理的能力。

第二，规模定律可能失效了。单纯堆数据、堆参数、堆算力，这条路可能走不通。一个很明显的信号是，OpenAI新一代旗舰模型的提升幅度，已经远不如GPT-3到GPT-4那时候的增长了。

第三，人类灭绝威胁论，可能只是某些企业的资本叙事。

上海AI实验室的主任周伯文则点出了一个更扎心的问题：今天的大模型“不知道自己不知道什么”。

它们只能被动地观察世界，学到的只是相关性，而不是因果性。越难的问题，反馈越少，模型就越学不动。

这些判断指向同一个结论：大模型是工具，不是答案。

如果把AGI比作攀登珠峰，大模型可能只是帮我们走到了大本营。真正的登顶路线，还没找到。

03 产业没有停下来等答案

但有意思的是，产业界根本没管学术界吵成什么样，脚步一点没停。

印奇的判断是，2026年模型能力正在跨越临界点。AI已经能从连续执行几秒的任务，进阶到独立工作数十小时。代码智能体能完成多日的完整开发。

阶跃星辰的姜大昕梳理了一个有趣的变化：短短三年，大家对大模型评价的标准一直在变。

2024年比的是知识量和对话能力，2025年转向了代码和数学推理，2026年大家都在拼Agent任务执行能力。

评价标准本身就在快速迭代，说明产业还在高速演进，远没到停下来的时候。

与此同时，AGI的市场规模预计从2025年的69.4亿美元增长到2026年的93亿美元。资本在用真金白银投票。

更值得关注的是，产业内部也出现了路径分化。

银河通用和智谱，一个用代码构建数字世界的智能，一个用钢铁和电机再造物理世界的智能。数字智能和物理智能，两条岔路，谁能先抵达AGI？

没人知道。

04 也许，我们忽略了最重要的事

在所有讨论中，朱松纯提供了一个让我印象最深的视角。

他说，人类智能最深刻的地方，不在于处理语言，也不在于操作物体，而在于——我们活在由他人构成的社会网络中。

揣摩别人的意图、理解潜台词、权衡合作与竞争……这些东西，AI一概不懂。

如果AI无法读懂一个翻白眼或打哈欠背后的潜台词，无法判断特定场合下谁说了算，它就永远只是工具，永远成不了人类的协作伙伴。

这让我想起一个很简单的例子。你跟AI说“帮我订个餐厅”，它能做到。但如果你跟同事说“要不……我们订个餐厅？”那个“要不……”背后的犹豫和试探，AI完全读不懂。

北京通用人工智能研究院已经在做一件事：以中国光谷约200平方公里的真实城区为蓝本，基于118万人口的脱敏数据，构建大型社会模拟器。

他们在探索的，是人类与AGI共生的未来。

这或许才是我们与AGI之间最真实的距离——

不是算力堆了多少，不是参数大了多少，而是机器能不能真正理解“人”。

写在最后

回看2026年7月的这场WAIC，你会发现：

乐观者看到了临界点，悲观者看到了泡沫，务实者看到了瓶颈，而思考者看到了更深层的问题。

我们与AGI的距离，或许从来不是一个可以用“几年”来回答的问题。

它取决于我们如何定义智能，如何理解人，以及——我们愿意走一条什么样的路。

而这条路，可能比我们想象的要长，也可能比我们想象的要短。

唯一确定的是，不管路有多远，我们都已经在路上了。

你呢？你觉得AGI离我们还有多远？

欢迎在评论区聊聊你的看法。

本文根据2026年世界人工智能大会嘉宾观点整理，仅为个人观察，不构成任何投资建议。