智东西
作者 王涵
编辑 李水青

智东西6月16日报道，今天上午，人工智能+生态大会（AIEC 2026）开幕，月之暗面创始人兼CEO杨植麟现身，在大会上分享了Kimi在开源生态上的工作进展。

他预测AI编程能力将在未来两三年迎来范式突破，模型进化将聚焦Token效率优化。新发布的Kimi K2.7 Code模型在未经特殊训练的基准测试上大幅提升，能以更少Token高效完成复杂任务。Kimi坚持Scaling策略，从Token效率、长上下文和Agent集群三个维度推进。

底层技术方面，Kimi优化了Adam优化器和Attention架构等传统技术，进一步提升Token效率。他认为开源模型正开始成为行业标准，并预测2026-2027年AI将主导研究。

浪潮信息董事长彭震提出，企业AI转型的核心是建立“Humagent（Human与Agent协同）”新型组织管理模式，核心在于将管理对象从人转向Agent，以最大化AI的智力贡献并确保运营的稳健高效低成本。

为此，浪潮搭建了元脑Humagent管理平台，对Agent进行身份、调度、绩效和风险的全周期治理，并重构人机流程。基础设施层面，针对Token消耗激增和数据隐私安全两大挑战，浪潮构建了涵盖物理层和软件层的专用Agent基础设施架构。

此外，本次AIEC 2026主论坛还有来自清华大学、美的、IDC、火山引擎、阿里云、腾讯以及素源矩阵的学界、产业专家登台分享。

一、月之暗面杨植麟：编程能力两年内范式突破，2027年AI将主导研究

杨植麟谈道，开源模型最重要的作用就是让前沿技术变得更加可获得，它不应该仅由一两个人或机构掌握，而是要将智能释放到每一个人手中，让更多的人能够获取和利用智能，从而构建更加灵活、民主的开源生态。

他提出，开源模型在技术定义上也正逐渐成为新的行业标准。例如，英伟达创始人兼CEO黄仁勋在公开场合多次使用Kimi模型进行演示，这说明开源模型通过更加透明的技术分享，开始渗透到全球技术生态的每一个环节。

杨植麟分享到，编程能力是AI生产力提升的起点，编程能力从程序员扩展到更多的工作者，他预测接下两三年，AI的编程能力会迎来范式突破。

杨植麟重点介绍了最新发布的Kimi K2.7 Code编程模型，该模型在基准测试上相较于上一代有极大提升。他强调，所选用的基准测试都是没有提前进行过特别训练的选择，能够更真实地反映模型的泛化能力和实际提升。

在困难任务上，K2.7可以用更少的Token数量完成更复杂的任务，效率更高。他认为，持续优化Token效率将是接下来模型进化的基本趋势，行业应更多关注单位时间或单位Token所能产生的性能，而非仅看绝对性能指标。

他透露，月之暗面在技术方面还是信奉Scaling，但其Scaling策略从三个维度展开：

1、Token效率Scaling

通过优化网络架构、优化器等，用更少的算力达到同等甚至更好的效果。这超越了传统意义上单纯增加算力和模型规模的理解。

2、长上下文Scaling

实验发现，随着上下文长度的提升，模型的参数损失可以持续下降。更强的上下文能力意味着可以完成更加复杂的任务。

3、Agent集群Scaling

通过增加Agent数量来提升能力。随着任务复杂度提升，多个Agent协作的效率提升远高于单个Agent。Kimi Agent集群可以进行规模化的输入、输出、执行和编排。

在底层模型方面，Kimi开始思考如何才能更有效地训练下一代模型，对此前的基础技术进行进一步优化。如Adam优化器和Attention基础架构等。他认为，大量底层技术将在未来2到3年内被重新改写，新的架构和优化方法将不断涌现。

杨植麟最后展望了AI研发的未来方向。他认为，大模型的研发正在发生范式转变：从2024年依赖互联网天然数据加人工标注的模式，转向2025-2026年基于可验证任务（如编程、数学）的大规模强化学习。他预测，到2026年下半年至2027年，AI将更多地主导研究。

二、浪潮信息彭震：定义“Humagent”模式，破解AI落地三大挑战

浪潮信息董事长彭震分享了浪潮AI转型中的实践。浪潮将新型企业组织管理模式定义为“Humagent”，核心目标是最大价值发挥AI在企业的智力贡献，从管理人转化为管理Agent，确保企业运营的稳健、高效和低成本。

浪潮建立了“元脑Humagent管理平台”，明确了Agent身份职责、严格Agent管理调度、建立Agent绩效评估，并对Agent进行风险治理。

在流程方面，他认为，人应该聚焦在系统性和前瞻性工作，发挥最终把关和责任兜底作用；Agent来承担高频执行和创新任务，并记录流程、通过数据积累持续优化。采用这一流程，浪潮效率提升170倍，很快地推出了Claw Manager产品。

在数据治理方面，浪潮的“元脑EPAI”可以建立Agent独立数据空间，保证Agent输出的数据可管、可控。

基础设施方面，彭震提出，企业遇到的第一个挑战就是Token的消耗量巨大，第二个挑战就是数据隐私安全，而这两个挑战要从基础设施层面解决。浪潮对此建立了Agent基础设施架构，在基础设施物理层有Agent主机、Token引擎、Agent存储和Agent网络；软件层涵盖了Token服务平台、数据中心管理平台和服务器操作系统。

彭震强调，企业AI转型不能仅依赖自身，还需要整个产业生态的协同。浪潮构建了“元脑生态”，链接“左手伙伴”（技术型伙伴）和“右手伙伴”（战略型、能力型伙伴），目前已对接600+算法厂商、8000+系统集成商和分销商。

三、Token成新“数字燃料”，AI算力将驱动万亿美元支出

国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广认为，如今，Token成为新“数字燃料”，Token工厂则成为AI时代最重要的基础设施。他对发展Token经济提出4条建议：

1、大胆研究探索、建立Token经济特区；

2、强化顶层设计和探索实践、构建“人民币计价+国产电力+Token生产+全球供给”的产业链协同格局；

3、构建全栈技术体系，提供底层系统支持；

4、深化Token经济多边合作。

清华大学全球产业研究院院长彭凯平从人文角度分析了人类在人机协同时代的智能优势。他认为，智能时代下，审美感、创造力与同理心是人类的核心特质；AI的能力是提升效率，与人类天然互补。在企业AI转型当中，他提出了三条建议：1、“术”与“道”的博弈；2、组织管理变革；3、人才定义升级。

IDC中国区总裁霍锦洁分享称，2025年全球已经进入AI超级周期。在应用层，她认为，SaaS的市场影响在2031年将从25%降低到小于1%，SaaS正在被Agent重塑，发生入口消失、前端变薄、后端变厚的改变。她预测，在2028年将迎来推理的拐点，AI算力建设将驱动万亿美元基础设施支出。

美的集团首席客户成功官魏晓刚从美的自身出发，提出企业关注重点也从“使用AI”转向“如何让智能体贯穿并持续运行业务系统”。2025年，美的通过AI提效1350万小时，员工手搓了11870余个智能体，融合进了162个核心业务场景。

火山引擎企业解决方案高级总监安大鹏提出，AI原生时代企业有两条增长路径，即业务重塑+AI和业务创新AI+。对此，火山引擎为企业提供了从AI云原生基础设施到AI Agent的全栈能力，已在工程领域、电竞、AI偶像、AI短剧/漫剧/微电影等领域落地应用。

阿里云Qoder解决方案总监韩红娜系统介绍了Qoder系列产品能力。基于Qoder系列产品，阿里云设计了3个AI组织：1、AI军团；2、数字员工网络；3、智能闭环系统。在实际落地中，该组织架构将人均服务量提升一个数量级。阿里云内部每个员工都配置一台Mac mini训练其数字员工，不再手搓PPT、PRD、代码。

腾讯资深技术产品专家、CodeBuddy/WorkBuddy负责人汪晟杰分享称，腾讯在今年年初搭建了WorkBuddy智能体引擎，包含基础设施、智能服务、智能体引擎和智能体应用四层。在此基础上，腾讯推出了多Agent协作的超级团队、精细化上下文工程、场景智能体与管家、7×24h数字员工等企业AI转型基建。

素源矩阵创始人兼CEO韩家乐分享了其团队在AI进工厂方面的实践。其团队在一家水泥工厂中，用4周部署了一套工业智能体，产品合格率提升了3%，单吨综合成本下降2-3%。帮助工厂完成了预测、优化和学习的闭环。其底层模型是一个懂材料、懂工厂的行业机理模型，产品层预搭接入模板，可以通过产线数据等快速接入。

结语：人工智能+生态，首先是开放生态

这场大会勾勒出AI产业正在发生的深刻变化：Agent开始渗透工厂和办公室，每一个环节都在加速落地。

而开放，是贯穿所有讨论的核心逻辑。技术越开放，生态越活跃；生态越活跃，AI越能真正服务于人。

只有产业上下游齐心勠力、共同开放，才能乘上东风，让人工智能+进入千行百业。