在中关村论坛年会的一场聚焦人工智能（AI）的专题论坛上，行业领军人物齐聚一堂，围绕当前AI领域的热点话题展开了深入探讨。月之暗面创始人杨植麟、小米MiMo大模型负责人罗福莉、智谱华章CEO张鹏、无问芯穹CEO夏立雪以及香港大学助理教授黄超等嘉宾，从智能体应用、大模型训练到AI基础设施等议题，分享了各自的观点与见解。
近期，智能体框架OpenClaw的推出引发了广泛关注。这一框架不仅让普通用户能够突破技术门槛，轻松体验顶尖模型的能力，还推动了智能体从专业领域向大众市场的普及。张鹏将OpenClaw比作搭建在大模型之上的“脚手架”，认为它为用户提供了更灵活、更便捷的创造工具。罗福莉则从开源社区的角度出发，强调OpenClaw的革命性在于其促进了社区的深度参与，为Agent框架的改进奠定了基础。同时，她指出，OpenClaw提升了基座大模型的表现，使次闭源模型在多数场景中也能达到较高的任务完成度。
黄超从交互体验的角度提出了独特见解。他认为，OpenClaw的交互模式赋予了智能体一种“活人感”，这与传统工具型智能体形成鲜明对比。他提出，未来的智能体或许不需要追求“All in one”的强大功能，而是可以像“龙虾”这样轻量级的操作系统，以更有趣的方式吸引用户，从而撬动整个AI生态的发展。
随着OpenClaw的普及，AI行业也面临着新的挑战。张鹏指出，通用大模型在进入复杂场景后，容易在长链路任务中表现不佳。为此，智谱推出了面向OpenClaw场景优化的基座模型GLM-5-Turbo，增强了工具调用、指令遵循等能力。然而，他也提到，让模型执行复杂任务会消耗更多Token，导致推理成本上升。因此，智谱调整了GLM-5-Turbo的定价策略，旨在通过商业化闭环推动模型能力的持续提升。
夏立雪则从基础设施的角度分析了OpenClaw带来的影响。他指出，Token使用量的激增对系统效率提出了更高要求，当前资源难以支撑如此快速的增长。因此，打造高效的标准化Token工厂成为当务之急，既要充分利用现有资源，又要提升资源转化效率。长远来看，夏立雪认为，未来的AI基础设施应具备自我进化能力，能够根据客户需求不断迭代。
在论坛的圆桌讨论环节，嘉宾们还展望了大模型未来12个月的发展趋势。罗福莉认为，大模型将进入自进化阶段，通过Agent框架激活预训练模型的上限，推动科学研究加速。黄超则强调生态建设的重要性，认为只有模型技术开源、Skills平台迭代等各方共同努力，才能让智能体真正成为实用工具。张鹏则直言，算力将是未来最大的挑战，所有AI技术的应用都依赖于充足的算力支持。
