4 月 23 日下午，GTC2026 全球流量大会（深圳）分会场——AI 技术发展论坛如期举行。

六位来自投资、底层基建、模型应用、软件工程、平台服务、视频生成等领域的一线专家，围绕“AI 到底怎么用、怎么落地、怎么赚钱”这一核心命题，带来了各自视角的深度分享。当大模型的热度从概念炒作回归理性，这场论坛的每一场演讲都指向同一个方向：AI 的下一站，不是更强的模型，而是更稳的工程、更深的场景、更可持续的商业闭环。

以下为六位嘉宾的精彩观点精华，供未到场的读者补课。

大模型狂飙的浪漫时代已过，谁能接住任务谁就能戴上皇冠

王朝超（非凡资本）

非凡资本合伙人王朝超用一组最新数据勾勒出 AI 行业的结构性变化。今年 3 月，开源项目 Openclaw 访问量 2878 万，首次超过 Manus；Anthropic年化收入 300 亿美金，正式超越 OpenAI；国内大模型 API 调用量集体翻倍式增长。他判断，AI 行业的游戏规则已变：“跑马圈地的面子工程结束了，比拼基础设施、性能和商业变现的里子时代到来了。”

他特别分析了 Openclaw 生态的爆发：龙虾技能注册中心 ClawHub 单月增长 160 倍，EasyClaw 主打“小白红利”一键安装。Agent 路线正在分化——向左是广度覆盖（万物互联），向右是深度进化（自我迭代）。“今年下半年，你的 Agent 不仅是帮你干活，还会越来越懂你。”

Claude 的指数级增长同样值得关注：全球访问量 6 亿，环比翻倍。其核心在于嵌入工作流的 API 收入，八成的收入来自企业客户，而非月活 20 美元的 C 端订阅。王朝超指出：“Token 经济的本质是替价值买单。得高频 API 者得天下。”

他还分享了四个现实建议：不必追逐最强模型；产品设计关键是“干活”；渠道分发应选择用户聚集处做插件或被集成；高质量内容是最好的增长驱动力。最后他总结：“大模型狂飙的浪漫时代已经过去了，现在是谁能接住任务，谁就能戴上皇冠。”

虚拟陪伴不是“模型+聊天框”，核心是维系关系

王睿棋（融云）

融云 AI 产品专家王睿棋直言虚拟陪伴赛道的三大误区：新鲜感过后用户流失、AI 被动响应无引导、高 Token 消耗低留存。他提出，真正的壁垒不是模型参数，而是“记忆”——但虚拟陪伴需要的不是记客观事实，而是记“关系”。

他定义了三种关系记忆：情感记忆（用户情绪状态的延续）、关系进展记忆（里程碑事件，如第一次发照片）、人格一致性（AI 角色的动态成长）。只有这些记忆到位，用户才会与 AI 建立长期陪伴关系。

王睿棋强调，虚拟陪伴不是简单的模型调用，而是一套复杂的 AI Agent 系统工程，需要五大能力：角色设定、自然交互调度（节奏、打断、引导）、关系型记忆、多模态与执行、人机协作与演进。他以实际交付案例说明：相比原有方案，在上线融云对话 Agent 后，对话轮次提高 50%，留存提高 25%，转化率提高 5 倍。他总结：“未来只要业务发生在对话里，都需要一套可以快速上线的对话 AI Agent 底座。”

AI 出海基建三重挑战，一体化方案“算力+数据+调用”

罗俊（Zenlayer）

Zenlayer 行业销售总监罗俊指出，AI 出海企业面临三大基础设施挑战：算力部署在哪里、跨国数据传输的时延与安全、海外模型调用的复杂性。Zenlayer 携手 Equinix 推出“数据-训练-推理-调度”一体化全栈基建。

他介绍了四大核心能力：AI 数据中心定制化（选址、建设、交付、运维，已在美、日、印尼落地）、GPU 云弹性租赁（训练卡 H100 等，推理卡4090等，即买即用）、AI Fabric Port（在新加坡首发，支持 10G/100G/400G 端口速率）、AI Gateway（集成 API 管理、智能路由、多模型编排，一站式接入全球大模型）。

罗俊展示了一键开通、零代码集成的操作流程，并强调：“AI Gateway 像做专线网络一样，给客户带来最优的 Token 调用体验。”

AI 时代的软件生产新范式——从代码到“规格文档”

吴亚昆（新流智能）

新流智能联合创始人吴亚昆分享了 AI 时代软件研发的痛点和范式转移。他指出，虽然 AI 编程工具让写 demo 变快，但真正的软件产品交付仍面临三大断点：想法无法沉淀、需求对齐困难、结果不可控。“AI 屎山代码”和传统屎山一样难清理。

他认为，AI 时代最重要的资产不再是源代码，而是规格文档（Spec）。角色分工也在变化：从横向流水线（前端、后端、运维）转向纵向功能闭环——每个人认领一个功能，从需求到实现独立完成。项目管理也从排期转向验证“上线后的功能是否满足最初诉求”。

对应 DevOps 的流程，他认为 AI 时代的 DevOps 流程有所变化：灵感沉淀→需求澄清→建立机器契约（写 Spec）→AI coding（传统 DevOps 压缩进了这一个阶段）→上线与反馈，形成闭环。

他建议：“不要陷入‘代码采用率’的虚幻指标，尽量让 AI 写 100% 代码，但核心是管理 AI，让它可以按照约束复现。”

Agent 工程是“Harness”而非模型，腾讯云发布全栈 AI 引擎

郑宗恒（腾讯云）

腾讯云高级解决方案架构师郑宗恒提出，2026 年进入“Harness Engineering”时代——大模型是发动机，Harness 是方向盘+限速器，人才是驾驶员。他给出数据：同一个模型，加 Harness 后编程成功率从 42% 跃升到 78%。企业比拼的不再是谁的模型更强，而是谁能用工程化手段把模型用得更好。

腾讯云发布了面向 Agent 时代的全栈 AI 引擎，五层架构从基础设施到安全贯穿。重点介绍了三大核心能力：

智能体运行池：三大产品矩阵——ClawPro（Openclaw企业版，一键开通，百元起步）、Agent Runtime（大规模智能体集群治理，VM 级隔离、状态持久化，成本降至 1/10）、CodeBuddy Agent SDK（企业可集成腾讯自研 Agent 大脑）。四层安全管控：横向隔离、透明监管、零信任出站、零凭证。

Agent Memory：五层渐进式记忆金字塔，测评准确率 76%（原生龙虾仅 47.87%），让 AI 真正记住用户，越用越聪明。

一体化 AI 可观测：从基础设施到模型到任务成功率全栈追踪，零入侵。

实战案例：深圳某 SaaS 客户用 Agent+Skill 完成销售全流程提效；某零食品牌客户马年礼盒通过 WorkBuddy AI 生成商品主图，成本降低 80%，人工从 3 天降至 10 分钟。

全球用户量第一的视频大模型平台，如何用 AIGC 赋能出海增长

孙伟哲（爱诗科技）

爱诗科技企业服务负责人孙伟哲指出，作为全球视频大模型领域的先行者，爱诗科技平台用户量已突破 1 亿，规模位居全球首位。在持续深耕模型研发与快速迭代的基础上，爱诗科技总结出一套“快速起号”增长方法论：通过 AI 技术赋能，利用萌宠、萌娃等热门模板实现高质内容的规模化产出，助力用户迅速积累粉丝并构建媒体矩阵。

实战数据证明了这一逻辑的有效性：某泛娱乐客户利用 mimic 能力封装跳舞模板，仅用5天便实现流量环比增长 600%。从“追随热点”到“定义爆款”，mimic 已成为流量增长的核心加速器。此外，MV Agent 与“广告一键成片”功能通过对分镜、运镜及特写的精细化优化，在服装等垂直品类中展现出卓越的视觉表现力。

爱诗科技还构建了丰富的创作者社区生态。参与釜山、东京、柏林等电影节，并获得联合国 AI for GOOD 奖项。孙伟哲表示：“核心是更开放的心态，更多地协作，这才是拿到下一阶段入场券的关键。”

写在最后

六位嘉宾的分享，从宏观格局到微观工程，从底层基建到上层应用，覆盖了 AI 出海的全链路。一个共识清晰浮现：AI 的下半场，不再是模型参数的军备竞赛，而是工程化、场景化、商业化的系统较量。感谢所有嘉宾和到场观众，下一站——GTC2026 全球流量大会（上海）11 月 4 日-5 日，以及Global Connect Singapore 6 月 22 日-28 日，我们继续同行。

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