Репортаж от Wedoany，В 2026 году индустрия искусственного интеллекта (ИИ) отошла от модели масштабирования (Scaling), основанной на наращивании вычислительных мощностей и параметров, и вступила в пост-масштабную эру производительности, где центральное место занимают агенты (Agent), а фокус смещён на внедрение в сценарии и повышение эффективности промышленности. Как индикатор глобальной ИИ-индустрии, Всемирная конференция по искусственному интеллекту (WAIC) 2026, сосредоточившись на пяти ключевых аспектах — перестройке парадигмы, повышении когнитивных способностей, инженерной реализации, промышленном превосходстве и коммерческом соответствии, — продемонстрировала отечественную технологическую матрицу, включающую архитектуру памяти MemTensor, инженерный фреймворк Harness и систему диспетчеризации агентов Hermes. Конференция также затронула ключевые темы, такие как итерация пути масштабирования, инновации в когнитивной памяти, координация множества агентов и масштабное внедрение в вертикальных сценариях, обрисовав картину перехода отечественного общего искусственного интеллекта (AGI) от технической верификации к промышленному развёртыванию производительности.
В настоящее время традиционная модель развития, основанная на наращивании вычислительных мощностей и параметров, демонстрирует убывающую предельную отдачу. Отраслевой консенсус заключается в том, что само масштабирование не утратило актуальности, а претерпело смену парадигмы: от одномерного подхода к трёхмерному масштабированию, охватывающему предварительное обучение, пост-обучение и вычисления во время вывода. Для укрепления теоретической базы инноваций в пост-масштабную эпоху конференция впервые учредила академический блок WAIC Academic, председателем которого стал лауреат премии Тьюринга Яо Цичжи.
В ответ на такие недостатки больших моделей в реальных промышленных сценариях, как когнитивная ригидность, отсутствие долгосрочного сохранения состояния и невозможность самоитерации, конференция представила операционную систему памяти MemOS с открытым исходным кодом, основанную на архитектуре памяти MemTensor. Данные реальных испытаний показывают, что по сравнению с глобальным решением памяти от OpenAI, средняя точность этого решения повышается на 38,97%, затраты токенов снижаются на 60,95%, а производительность в сложных задачах временных рассуждений улучшается на 159%.
Что касается промышленного внедрения агентов, вице-президент Tencent Хань Кайчуан отметил, что уровень потери памяти при выполнении длительных задач множественными агентами достигает 40%, а основными причинами сбоев являются отклонения в инструкциях и разрывы контекста. Отрасль сталкивается с такими барьерами, как фрагментация корпоративных данных, несовместимость систем разрешений между государственными и частными структурами, отсутствие отраслевых стандартов оценки и наложение многоуровневых рисков безопасности. Конференция организовала форум AI TIME · Канун AGI, где в ходе демонстрационных испытаний в реальном времени сравнивалась производительность исходных моделей и инженерного фреймворка Harness. Harness, выступая в качестве операционной системы промежуточного уровня, соединяющей большие модели и бизнес, способен выполнять такие инженерные задачи, как коррекция намерений, декомпозиция задач, диспетчеризация процессов и обработка исключений, и считается ключом к преодолению узких мест в возможностях AGI.
На WAIC 2026 многие компании продемонстрировали результаты внедрения технологий. Baidu представила свои полные возможности «чип-облако-модель-агент», выпустив универсального агента DuMate. Kingsoft Office продемонстрировал офисного агента, охватывающего полный спектр интеллектуальной обработки документов. Kimi представила кластерную систему множества агентов Agent Swarm. WanCe Agent от 01.AI сосредоточен на сценариях принятия решений для государственных и корпоративных структур. Midee создала двойного офисного агента для создания документов и интеллектуальной корректуры. PPIO PayGo выпустила платформу Agentic Cloud. Wisdom Buds построила матрицу профессиональных агентов для сценариев интеллектуальной собственности и исследований. ModelBest продемонстрировала решение SuperMate для интеллектуальных салонов автомобилей. Tezign представила корпоративного агента GEA. Yanshan Technology выпустила потребительский нейроинтерфейсный прибор для сна LumiSleep. Mosi Intelligence создала унифицированную мультимодальную платформу для хранения данных.
Архитектура памяти MemTensor и инженерный фреймворк Harness составляют две технологические основы отечественного AGI. В отличие от американского пути экстремального масштабирования, ориентированного на универсальные большие модели, Китай разработал уникальный пост-масштабный путь, характеризующийся инновациями в памяти, инженерным усилением и ориентацией на сценарии. Шанхай, как центр искусственного интеллекта, взрастил такие ИИ-компании, как MiniMax, SenseTime, StepFun, Midee, United Imaging Intelligence и PPIO PayGo, предоставив практические образцы для этого нового пути. Вышеупомянутые промышленные достижения будут представлены на WAIC 2026 с 17 по 20 июля.
