在第二届香港GIS全球创新展暨全球创新峰会上，清华大学讲席教授、智能产业研究院（AIR）创始院长张亚勤发表主旨演讲，系统勾勒人工智能下一程发展图景。他指出，AI正经历从鉴别式到生成式、再到智能体的第三次范式跃迁，“AI教AI”将成为未来五年最重要的产业主线。他同时预判，全球基础大模型最终将不超过10个，开源模型将占据80%市场份额，智能体互联网将于2030年前全面成型。
从生成式到智能体：AI范式进入第三阶段
张亚勤将人工智能划分为信息智能、物理智能与生物智能三个维度。他认为，新一代人工智能的本质是这三种智能的融合，也是比特与原子、分子的深度融合。2022年底ChatGPT的问世被他视为里程碑事件——AI由此前的模式识别、鉴别式AI，正式走向生成式AI。张亚勤指出，生成式AI建立在三大核心概念之上：词元化（Tokenization）、规模定律（Scaling Law）与智能体（Agent）。
词元化意味着无论是数字信息、传感器信号还是生命体如蛋白质，均可被视为Token，而生成式AI的本质即是预测下一个词元，这本身就是一种创造。
规模定律则表明，数据越多、词元越多、算力越强，智力水平将随之提升，并在达到一定阈值后出现智能涌现。
张亚勤指出，今年“龙虾”事件具有标志性意义，它将智能体概念带入大众视野。智能体旨在模仿人类大脑最高级的智能活动——设定目标、规划路径、迭代试错、形成记忆并持续进化，构成完整的认知闭环。他进一步归纳，智能体具备三大核心特征：自主性（非预先设定，区别于自动化）、进化性（在学习中积累知识并持续迭代）以及泛化能力。
“过去一年最重要的进展在智能体方面其实是编程智能体。编程智能体出来之后，整个AI的智力可以说指数上升。”张亚勤表示，此后的大趋势便是AI可以教AI、学AI，大模型可以设计以后的大模型，“这是过去1年，甚至未来5年最重要的AI进展。”
产业格局生变：大模型寡头化，开源将占80%
张亚勤展示了未来AI产业架构图。随着智能体发展，未来云端SaaS将通过智能体形式呈现，端侧应用开发平台也将通过智能体表现，这一趋势将在未来5年成为产业主流。
在基础模型层，张亚勤判断，全球基础大模型最终将不超过10个，其中3到4个来自中国，3到4个来自美国，还有1到2个来自其他地区。
他分析，中国路径的核心优势在于效率更高、架构更灵活、Token效率更优。技术路线方面，美国目前以闭源为主，中国则主要走开源路线。他预测，未来全球市场将呈现“八二格局”——80%开源、20%闭源，“有点像现在手机操作系统中70%多是安卓开源的、20%多是iOS闭源的。”
智能体互联网启幕：2030年AI产生的内容将是人类的千倍
互联网本身也在经历代际跃迁，从PC互联网到移动互联网，再到物联网，如今正走向“Internet and Agents”即智能体互联网。张亚勤援引数据称，到2030年，整个互联网节点上AI产生的内容将是人类产生内容的1000倍。未来的互联网本质上是给Agent用的，人是最终服务对象，中间所有的API等都是给机器用的。
张亚勤同时提出“词元经济”（Token Economic）概念。Token由电力、算力、大模型算法软件三部分构成，是AI时代最基础的单元。他指出，目前词元经济面临严峻的效率与价格挑战，至少要提升两个数量级才能形成经济闭环。他预测，未来企业终极商业模式将是TAP模式，即Token+Agent+People。
目前词元主要在数据中心产生，消耗大量电力与算力资源。张亚勤预判，未来80%的词元将走向端侧，在手机、电脑、汽车等终端本地产生。整个AI工作负载也从预训练走向推理、走向智能体。
架构层面，GPU长期占据中心地位，如今CPU正在回归，未来CPU+GPU双中心架构将成为主流，“可能CPU比GPU的作用还要大。”
交互方式也将被重新定义。PC时代是图形用户界面，手机时代是触摸交互，到了AI时代，语音、动作、表情等自然交互将变得越来越重要。手机、PC、电视等传统终端依然重要，但眼镜、机器人、手表、嵌入式设备乃至环境本身，都将成为新一代用户界面。
产学研深度融合：孵化9企市值2000亿，AI制药与智能体医院并进
张亚勤介绍，自己在产业界深耕30年，6年前在清华大学成立智能产业研究院，核心使命是推动产学研融合。研究院现有25位全职教授，大多兼具深厚学术造诣与产业背景；约400名学生，主要为清华直博生。
在信息智能方面，清华智能产业研究院与阿里巴巴通义千问、DeepSeek、豆包、字节等企业开展深度合作。张亚勤透露，“现在不管在美国还是中国，业界用的算法就是联合实验室所开发的。”
在物理智能方面，最大瓶颈在于数据稀缺与泛化困难，物理世界与数字世界存在巨大Gap。AIR已孵化9家企业，总市值约2000亿元。
张亚勤介绍，陈亦伦教授团队设计的机器人已具备一定泛化能力，但在精细操作方面仍面临挑战。团队开发了具有23个自由度的先进灵巧手。张亚勤认为，完全通用的人形机器人仍需较长时间，有很多理论问题尚未解决，但在特定场景落地的机器人已经存在，“不一定要人形，可以有不同形态，有些在工厂，有些在跳舞，有些在家庭。”
张亚勤认为，AI最大的成就或作用应在生物智能、生物制药领域，未来3到5年将看到重大突破。他判断，如果AI第一个大应用是聊天的ChatGPT，第二个是Coding Agent，第三个便是在生物领域的大突破。
张亚勤透露，目前清华智能产业研究院约三分之一精力投入AI制药。刘洋教授的团队已经搭建了全球首个智能体AI医院，模仿三甲医院架构，设有医生智能体、病人智能体、护士智能体，涵盖21个科室、42个医生，在虚拟空间中持续进化，目前已与真实医院连接。
风险同步放大：智能体可自主完成3000余项任务
张亚勤最后强调，AI能力不断提升的同时，风险也在同步加大。智能体时代，风险被放大了许多倍——智能体可自主完成长系列任务，目前已能达到3000多个任务无需人类干预。
风险涵盖信息风险、物理风险和生物风险。近期尤为值得关注的是网络风险（Cyber Risk），Agent可发现大量网络漏洞，且发现后难以恢复弥补，造成巨大网络安全风险。张亚勤透露，自己正投入大量时间研究风险防控。