昆仑万维周亚辉：AGI已来 平台经济是下一站

新华财经北京4月10日电（记者孙广见 王小璐）2023年，国内大模型行业还在为“能否活过两年”而焦虑，关于AGI（通用人工智能）的定义也众说纷纭。三年后，随着模型能力的快速迭代和商业化路径的逐渐清晰，产业讨论的焦点已经从“信不信AGI”转向“如何衡量AGI”。

在2026中关村论坛期间，昆仑万维创始人、天工AI董事长兼CEO周亚辉分享了他对AGI进程、产业跃迁和盈利节奏的判断。天工AI作为上市公司昆仑万维旗下的子公司，它的探索路径在一定程度上折射出中国AI企业的共性与选择。

　　图为周亚辉在中关村论坛分享《2026昆仑万维AGI战略发布：从全模态突破到AI平台经济》

衡量标准已经收敛 产业进入可量化阶段

过去三年，全球AI产业最大的变化，莫过于AGI的目标由模糊渐趋清晰。顶尖AI公司已将AGI划分为五个等级，前两级（对话与推理）已经实现，全行业正在冲刺第三级——自主行动，即AI能够独立完成复杂任务。

在周亚辉看来，AGI实际上已经到来，只是尚未均匀分布。回想2022年，昆仑万维明确提出“All in AGI与AIGC”时，行业普遍认为过于激进；四年后，其视频、音乐、游戏三个模型均跻身全球第一梯队——这一经历恰恰印证了提前布局的必要性。

周亚辉强调，中国AI企业需要清醒认识到，AGI的衡量标准已经收敛。过去大家各说各话，如今“能否自动化大多数有经济价值的工作”成为唯一的标尺。这意味着技术路线的选择不再迷茫，产业竞争也有了明确的坐标。无论大厂还是创业公司，都必须在这一标尺下重新定位自己的研发方向和商业策略。那些仍然停留在概念炒作阶段的玩家，将很快被可量化的评测体系淘汰。昆仑万维的经历表明，在方向收敛的产业环境中，专注与耐力比盲目追逐风口更为可贵。

然而，技术的成熟只是第一步。当模型能力不再是瓶颈，真正的挑战随之浮现：如何将强大的模型转化为可持续的商业价值？这正是产业跃迁的下一个命题。

从模型竞争转向平台经济重新构建生产关系

大模型技术的成熟，正在引发产业价值的第二次跃迁。周亚辉将这一进程概括为三个阶段：从移动互联网的流量经济，到大模型的工具经济，再到大模型驱动的平台经济。第一次跃迁完成了从“有没有模型”到“模型好不好用”的转变；第二次跃迁正在发生——焦点从模型本身转向模型之上的生产关系重构。他形象地指出：模型是引擎，平台是工厂，创作者成为老板。三者合一，才能释放AI的全部生产力。昆仑万维将战略升级为“3+1”生态架构——四个多模态大模型支撑三个AI原生平台和一个超级智能体操作系统，正是对这一趋势的有力回应。

任何一次大的技术变革，都需要适配新的生产关系。在AI时代，内容大模型对创作者直接收费的空间很小，真正的商业模式是通过平台经济，帮助创作者群体重新构建内容生产、分发与变现的闭环，最终面向消费者收费。昆仑万维的DramaWave短剧平台全球月活已突破8000万，Mureka音乐平台也在快速商业化。这些实践说明，模型能力只有嵌入平台生态，才能转化为可持续的收入。

中国AI产业在这一轮平台经济重构中面临独特的机遇与挑战。一方面，中国拥有全球最大的互联网用户群体和丰富的内容消费场景，为AI原生平台提供了广阔的试验场。另一方面，海外市场尤其是欧美市场的平台壁垒极高，需要长期耐心和技术过硬的产品。作为国内最早出海的互联网企业之一，昆仑万维的海外收入占比已达92%。周亚辉坦言，那些能够率先跑通“模型+平台+创作者”闭环的企业，将在2028年前后占据有利位置。

当然，要实现这一目标，企业必须在技术投入与商业回报之间找到平衡。大模型的烧钱能力有目共睹，那么盈利的拐点究竟何时到来？

长期投入与盈利预期并存 拐点正在临近

大模型的高投入是行业共识。周亚辉算了一笔账：在中国，要想让模型保持全球第一梯队，每月算力投入至少一亿元。这意味着企业必须接受前期的持续亏损，并通过模型API收入和平台经济逐步收回成本。过去三年，行业头部玩家普遍处于“低收入、高投入”的状态，昆仑万维同样经历了这一阶段，但其视频和音乐模型已实现商业化，DramaWave等平台也开始贡献规模化收入。这足以说明：亏损只是阶段性的，关键在于能否在技术突破后快速转化为收入增长。

他判断，昆仑万维2026年将产生可观的收入，2027至2028年可以做到“想盈利就能盈利”，2028年以后确定盈利。这一判断基于对技术拐点和商业拐点的双重观察。技术拐点体现在视频、音乐等领域的模型能力已经达到“可发布”级别，不再是实验室里的玩具；商业拐点则体现在用户为AI内容付费的习惯正在形成——无论是C端订阅还是B端API调用，市场规模都在快速扩大。已有案例证明，代码大模型取得突破后，收入可以在一个月内增长十几倍。不同公司只是方向不同：有的侧重代码，有的侧重视频、音乐或游戏，但底层逻辑一致。

周亚辉指出，中国AI产业在原创性研发上面临结构性挑战。由于人才流动频繁、薪资差距悬殊，长期在一个方向上持续深耕并不容易。但他也看到了积极的变化：越来越多的企业意识到，在尖端科技领域，只有长期投入才能实现全球领先。

周亚辉预测，游戏世界模型将在2027至2028年迎来“ChatGPT时刻”，而机器人通用模型要等到2028年之后。对于中国AI产业而言，这既是宝贵的时间窗口，也是一场耐力的大考。能够平衡好技术投入与商业节奏的企业，才有机会在AGI时代占据一席之地。

编辑：罗浩

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