张亚勤提出AI范式跃迁：从生成式AI迈向智能体AI的三大定律演进

2025年底，人工智能战略科学家张亚勤在公开演讲中系统阐述了当前AI发展的历史性拐点：以内容生成为核心的生成式AI（Generative AI）正加速向以目标驱动、自主决策、环境交互为特征的智能体AI（Agentic AI）跃迁。这一判断并非概念炒作，而是基于多项可量化指标的实证观察——任务长度能力每7个月翻倍，任务准确度已突破50%关键阈值，标志着AI正从‘能说会写’迈向‘能谋善断、能干成事’的新阶段。该范式跃迁覆盖消费电子、医疗健康、智能汽车等十余大场景，其终极指向是具备强适应性与通用性的自主智能体（AGI），即真正意义上的‘数字伙伴’而非工具。

张亚勤进一步指出，支撑这一跃迁的技术底层正在发生深刻重构。传统预训练规模定律（Pre-trained SL）的边际效益已显著收敛，技术重心正迁移至推理规模定律（Inference SL）与智能体规模定律（Agentic SL）。与此同时，规模定律的应用维度也从单一语言模型（Language SL）扩展至视觉模型（Vision SL）及垂直领域模型（Domain SL），推动多模态理解与跨域执行能力同步跃升。尤为关键的是，单位推理成本正以年均10倍速度下降，而智能体综合能力与所需算力则以同等速率增长，形成强劲的‘成本-能力剪刀差’，为AI规模化落地扫清经济性障碍。

这一理论框架不仅重塑了技术演进路线图，更对产业实践产生直接指导意义。例如，在企业服务领域，智能体已能自主完成合同比对、合规审查与多轮谈判；在生物制药中，AI智能体正协同实验机器人开展闭环式分子筛选。张亚勤强调，未来竞争将不再局限于单一大模型参数量，而在于智能体架构的鲁棒性、授权机制的可解释性以及任务编排系统的泛化能力。中国亟需在智能体操作系统、行为审计协议、本地化执行沙箱等新型基础设施上加快布局，方能在AGI前夜掌握规则制定主动权。