在今日的外滩论坛上，源码资本投资合伙人、美国国家工程院外籍院士张宏江发表了题为《人工智能的加速演进：从大模型技术到智能体经济》的演讲。

作为始终身处科技创新一线、关注前沿技术从实验室落地到产业线的观察者，张宏江从三个维度分享了他对AI演进的深刻洞察：大模型是人类历史上发展最快的技术浪潮；从基础模型、推理模型到智能体是技术的快速演进；这股浪潮将很快在经济层面带来巨大改变。

第一点观察：大模型是历史上发展最快的技术浪潮，其意义堪比“火与电”的发明。

张宏江指出，以OpenAI和Anthropic为代表的模型公司，其收入增长速度远超谷歌、亚马逊等巨头当年的步伐。Anthropic仅用一年时间就达到了其他巨头需要数年甚至十年才能实现的业务规模，且完全由大模型单一技术驱动。这种技术突破带来的经济价值突飞猛进，彻底改变了社会的节奏。今年3月，张宏江在硅谷与工程师交流时，对方表示无法预测3个月后的情况，只能预估1个月内的发展。在企业内部，过去一个好主意可能需要2个月才能看到结果，而今天，执行任务的是Agent，老板的要求变成了“2小时后让我看一看”。

这种迅猛发展的背后，是模型能力的不断突破。如果用人类IQ测试来衡量，当前前沿大模型的IQ值已远超人类平均值100。今年国际数学奥林匹克竞赛中，未经专门奥数培训的通用模型Anthropic和OpenAI竟拿到了满分，且完成速度远超人类。今年5月，当Claude发布新版本时，其展现出的软件架构师能力甚至自我改善能力，让《经济学人》将其作为封面故事，并促使美联储召集美国最大的20家金融企业召开金融安全会议。

从投资规模来看，当前在数据中心和AI生态上的投入，在速度和绝对值上已远超历史上铁路投资、曼哈顿计划、阿波罗计划等重大项目。张宏江强调，生成式AI不仅仅是IT产业的一次突破，它更像是火与电的发明，是人类历史上一次断层式的跃迁。我们当前建设的，是未来几十年的数字平台，是整个架构的升级，而非简单的工具和应用升级。

第二点观察：核心技术突飞猛进，LLM发展经历了三个重要拐点，并开启了递归自我改进。

张宏江将大模型技术的演进归纳为三个关键拐点。第一个拐点是三年半前ChatGPT的发布，宣告了预训练的突破；第二个拐点是一年多前OpenAI的O系列模型，宣告了推理模型的突破；第三个拐点是长程思考链智能体技术的重大突破，宣告进入智能体时代。这三个拐点让AI上了三个台阶。

强化学习是这背后最重要的推动力。如果说预训练是知识库，那么强化学习就是大模型真正的学习能力。它赋予了模型“慢思考”的能力，让模型不仅基于训练数据做快速决定，更重要的是学会如何去学习。过去两年多，Agent完成任务能力的思考长度翻倍时间从每7个月加速到4个月，Scaling的速度在不断加快。

Agent的到来，意味着大模型从被动的对话工具变为主动完成任务的助手，未来还将从单一智能体发展到智能体群。其背后是递归自我改进能力的出现：AI驱动自己的进步，不断提出模型训练的改进方法，经过大量算力验证筛选，形成循环。更强的AI设计出更好的芯片、机器人和数据中心，建立起更多算力，进而训练出更强的AI。一旦这个大循环形成，生产力的提高将会加速。

第三点观察：智能体经济正在到来，Token是智能体经济里的“货币”，企业竞争力在于“涌现”。

随着Agent技术的发展，IT系统将从智能系统进入Agent Economy，推动整个经济结构的演变。张宏江描绘了一幅未来图景：未来每个智能体都是经济网络中的一个神经元，智能体之间的交互将形成全新的经济网络。在这个网络中，Token是智能体经济里的货币，有币值高低之分。他强调：“Token是我们新一代的茅台，你要的是茅台，不是一般的烈酒。”这意味着，Agent能力越强、大模型能力越强、算力越强，其产生的Token价值就越高。

随之而来的是应用软件范式的转移。过去所有应用都是针对人设计的，因为人是经济体的核心神经元；未来，软件范式将从针对人的用户界面转向针对智能体，实现智能体之间的交互。

产业结构、企业结构和商业模式也将发生深刻重构。过去企业的核心资产是人、Know-how和IP，未来则是算力、模型能力和数据飞轮。传统的多段式企业结构将被一个由大量Agent节点组成的扁平结构所取代。

企业的竞争力将取决于能否将公司的IP、Know-how、用户关系、产品能力变成模型，并且这种模型一定要出现“涌现”。正如ChatGPT的发布源于预训练模型规模大到一定程度后出现的涌现一样，未来一个企业能否将核心竞争力转化为模型，并让这种模型产生涌现，涌现的坡度就是企业未来的竞争力。

总结而言，张宏江的演讲为我们勾勒了一条清晰的AI演进路径：从超越人类认知的模型能力，到具备自我进化逻辑的智能体，最终将构建一个以Token为货币、以Agent为节点的全新经济形态。在这场比肩“火与电”的变革中，企业唯有加速将核心知识转化为可涌现的智能模型，才能在智能体经济的浪潮中占据一席之地。