在中关村论坛的一场圆桌讨论上，小米大模型负责人骆甫立抛出了一个震撼业界的观点：通用人工智能（AGI）已经实现，行业的下一个目标应该是“自进化”。此言一出，立即将这场汇集了月之暗面、智谱AI等国内顶尖玩家的讨论推向了新的高度。这不仅是小米在技术路线上的大胆宣言，也为狂飙突进的大模型竞赛揭示了新的思考维度。
“AGI已实现”：一个大胆还是务实的判断？
当月之暗面CEO杨植麟、智谱AI CEO张鹏等行业领袖在场时，骆甫立的“AGI已实现”论断显得尤为突出。他认为，当前的大模型在任务完成率上已经非常接近甚至超越了人类在特定领域的表现，这在某种意义上标志着AGI的到来。他进一步指出，行业的关注点应该从单纯追求模型能力的提升，转向如何让AI具备自我学习和迭代的能力，即“自进化”。
这一观点挑战了业界普遍认为AGI仍遥不可及的共识。然而，结合骆甫立的另一番话来看，这或许并非空穴来风。他提到，开源社区的力量，尤其是像OpenClaw这样的AI智能体框架，已经将国内二线闭源模型的上限提得非常高，在大多数场景下，任务完成率已与顶级模型非常接近。这暗示着，能力的“上限”正在被快速拉平，竞争的关键不再是单一模型，而是整个系统的演进能力。
数据佐证：小米MiMo模型登顶的硬实力
骆甫立的信心并非毫无根据。就在这场论坛举办之际，小米的MiMo-V2-Pro模型在国际评测平台OpenRouter上表现惊人。根据最新周报数据，MiMo-V2-Pro成为该平台历史上首个单周Token消耗量突破3万亿的模型，并成功登顶周度榜单。更值得注意的是，榜单前六名均被中国大模型厂商占据，包括智谱AI、MiniMax、阶跃星辰和深度求索等。
这一成绩有力地证明了小米在大模型领域的技术积累和工程实力。从一个手机制造商，到如今能在全球大模型竞技场上与顶尖玩家一较高下，小米的快速崛起改变了国内AI领域的竞争格局。3万亿Token的消耗量不仅代表着庞大的用户调用规模，也反映了其模型在实际应用中的效能和受欢迎程度，为骆甫立的“AGI已实现”论提供了坚实的市场注脚。
新战场：从模型竞赛到AI智能体生态
本次中关村论坛的讨论，一个明显的趋势是从单纯的模型能力比拼，转向了对AI智能体（AI Agent）生态的探讨。与会者除了模型厂商，还包括了AI基础设施企业无问芯穹和开源Agent框架Nanobot的负责人。
智谱AI的张鹏将OpenClaw等Agent框架比作“脚手架”，认为它极大地降低了普通人使用顶尖模型的门槛，让不具备编程能力的用户也能通过简单交流实现复杂想法。月之暗面的杨植麟也对AI Agent表现出浓厚兴趣，并以此为话题引导了整场讨论。
然而，向Agent的演进也带来了新的挑战。智谱AI的张鹏坦言，完成复杂任务的Token消耗量是简单问答的10倍甚至100倍，导致成本急剧增加。无问芯穹联合创始人夏立雪也提到，自1月底以来，其公司的Token量每两周翻一番，这对底层基础设施提出了巨大挑战。这表明，AI行业的竞争正从算法层向下延伸至系统工程和基础设施的全面对抗。
行业展望：超越Token，迈向应用与进化
这场中关村论坛的对话，清晰地勾勒出中国AI产业的演进路线图：在基础模型能力迅速追赶并达到一个高水平之后，决定胜负的关键将不再是某个评测榜单上的零点几个百分点，而是谁能率先构建起繁荣的AI智能体生态，并解决随之而来的成本与效率问题。
骆甫立的“自进化”观点，为这场竞赛指出了一个更终极的方向。当模型本身的能力趋于饱和，如何让AI系统像一个生命体一样，在与真实世界的交互中不断学习、迭代和优化，将成为通往真正AGI的必经之路。从这个角度看，小米、智谱AI、月之暗面等公司的竞争，已经从百米冲刺，进入了考验耐力、策略和生态构建能力的马拉松。