这简直就是WAIC最值得听的演讲。

这可能是WAIC第一天上午，最值得静下心来听的一场分享。

转眼已经进入2026年下半年，AI的进展一波接一波，目不暇接。在这个信息爆炸的节点，再听阶跃董事长、千里科技董事长印奇在主论坛开幕式上，系统梳理他对AI发展脉络的思考，依然能让人沉下心来想清楚很多事。

有几个核心判断，特别值得拿出来细说。

印奇提到一个很有意思的发现：过去70年，AI技术的发展脉络其实呈现出一种惊人的连续性。

恰好最近我也在翻《人工智能简史》，特别有共鸣。丘吉尔有句话说得很好——你能看到多远的过去，就能看到多远的未来。

一、70年AI主线：从符号主义到Agent入口

过去70年，人工智能一直在追问一个核心问题：怎么让机器拥有接近人类的通用智能？

早期影响最大的路线是符号主义。思路很直接：把人的知识和推理过程，写成一套清晰的符号与规则。比方说，如果发生A，就执行B；满足某几个条件，就可以推出一个结论。

这个逻辑很容易理解——既然人会按照规则推理，那就把规则原封不动教给机器。但现实世界太复杂了，规则根本写不完。你永远没办法穷举所有可能的情况。

所以后来，机器学习逐渐成为主流。人们不再一条条写规则，而是让机器自己从数据里找规律。

比如给模型看成千上万张猫和狗的图片，让它自己总结区别，之后看到一张新图片，它就能判断出是猫还是狗。

再往后，深度学习和大模型把这个路线推到了全新的高度。尤其是最近几年，模型开始具备较强的语言理解、内容生成和推理能力。AI第一次可以比较自然地和人对话，也能处理过去靠固定规则根本解决不了的问题。

顺着这个框架往下看，到了2026年，大模型又走到了一个新的节点。

不知道大家有没有注意到，去年国内几家大厂还在争论元宝、千问、豆包这些聊天产品谁能抢占用户入口。今年，大家抢的焦点已经悄悄变成了Agent入口。

因为过去我们使用AI，主要还是让它回答问题，或者完成一个很短的指令。而现在的Agent，已经开始处理持续几个小时甚至几十个小时的复杂任务。更关键的是，AI对编程语言的驾驭能力，正在逐步超过人类。

Agent的条件，已经成熟了。AI正在从模仿人类，逐步走向在部分任务上超越人类。

二、语言与代码：AI能力的边界密码

还有一个让我恍然大悟的观点。印奇发现，这些年AI发展过程中，所有重要里程碑都和语言紧密相关。

维特根斯坦说过：语言的边界，就是世界的边界。意思是，人能理解什么，很大程度上取决于语言。没有语言描述的东西，人很难真正思考。比如一个没有颜色概念的人，就很难理解“红色”。

对AI也一样。

如果AI只理解自然语言，它主要能进入的就是文字、知识和对话的世界。我们告诉它一件事，它能听懂；我们问它一个问题，它能回答。这已经非常了不起，但能力大部分还停留在语言层面。

这两年Agent能力突飞猛进，一个关键原因就是模型充分掌握了编程语言。

代码可以调用API、读取数据库、操作软件、修改文件、控制系统。AI一旦能理解和生成代码，就相当于拿到了进入整个计算机世界的一把通用钥匙。

所以，过去一两年，模型的Coding能力为什么如此重要？因为编程语言会扩展Agent的边界。

紧接着，还有一个重要判断：Agent肯定要成为未来生产力的最小单元。

过去的软件，其实没有资格成为独立的生产单元。Excel很强，Photoshop很强，搜索引擎也很强，但它们仍然是工具。真正理解目标、拆解任务、检查结果的，始终是人。所以过去一个组织里，最小的执行单元，通常是一个人或者一个岗位。

Agent带来的变化，是它开始能够独立跑完一段相对完整的工作闭环。给它一个目标，它可以自己拆解、调用资源、执行操作、检查结果，最后交付成果。

打个比方，过去的软件像车床和传送带，每台机器只能处理一个步骤，需要工人在中间操作和衔接。Agent更像一个可以独立接收任务的工作站，原料交给它，它能自己安排步骤，处理过程中间出现的问题，最后交付一个相对完整的产出。

或者换个说法：过去的软件，本质上是增强人的能力。而Agent，会直接成为生产过程的一部分。

一旦Agent成为这种基本执行单元，整个生产力的组织方式都会跟着变化。

三、新系统、新载体、新网络

会发生什么变化呢？简单来说，印奇认为会带来三个新东西：新系统、新载体、新网络。

第一个，新系统。

过去几十年，每次计算平台发生重大变化，操作系统都会随之改变。PC时代出现了Windows和macOS，主要管理电脑上的硬件、文件和软件。移动互联网时代出现了Android和iOS，手机上多了摄像头、定位、通知和各种传感器，操作系统需要把这些能力管理起来，再开放给不同的App。

到了Agent时代，操作系统需要管理智能体的身份、权限、记忆和协作。所以演讲里提出了一个公式：智能体能力，等于模型能力乘以Agent操作系统能力。模型像大脑，决定Agent能不能理解和思考。Agent OS负责把模型和外部世界连接起来，提供记忆、工具、数据、权限和运行环境。

这一点听完很有启发。从PC到移动到Agent，每一次平台变化，操作系统管理的对象都不一样，脉络一拉出来就很清楚。

第二个，新载体。

理解这一点，就能明白为什么OpenAI会做硬件了。

移动互联网时代，手机这样的终端主要负责连接人与数字世界，所有操作都由人来完成。到了Agent时代，终端会重新围绕Agent来设计。

比如过去出门旅行，需要自己打开地图、查看日程、搜索航班，分别处理各种信息。未来，Agent可能已经知道你的行程，看到航班延误后主动调整后面安排，把新方案直接告诉你。这完全是不同的逻辑。

所以这一轮所谓的AI硬件，真正要解决的可能不是给现有设备增加一个聊天入口。大家都在寻找一种更适合智能体长期存在、持续感知和随时行动的载体。它可能仍然是手机，也可能是耳机、眼镜、汽车或者机器人。具体最后长成什么样，现在很难判断，但可以确定的是，一定会有新的载体出现。

第三个，新网络。

互联网连接的是人、信息和服务。到了Agent时代，还会出现大量智能体之间的连接，也就是A2A网络。

我最近就在公司里搭建了一个很小的Agent局域网，让不同同事的Agent可以互相发送任务、同步进度。比如我的Agent发现一个产品问题，可以直接交给研发同事的Agent，后者分析原因、尝试修复，再把结果发回来。

当然，这套东西现在还很早期，权限怎么管理，传递的信息出错谁负责，都还没有成熟答案。但只要Agent能够独立承接任务，它们之间产生连接和协作，就是很自然的结果。一个Agent不可能擅长所有事情，它也需要寻找其他Agent，分配任务，再把结果整合起来。

提纲挈领，很有启发。