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清华大学教授、智谱AI首席科学家唐杰以一种近乎冷酷的理性，宣告了“领域大模型”的终结，并指出AI应用的第一性原理在于“替代工种”而非创造App。他将Agent视为模型从“理论博士”转向“社会生产力”的关键跨越，揭示了一个由在线学习和自我评估驱动的下一代Scaling范式。
2024年岁末，在社交媒体的喧嚣中，一条来自清华大学教授唐杰的微博像一颗精准投下的石子，在AI圈激起了层层涟漪。在这篇不到两千字的感悟中，他没有使用任何宏大的叙事，而是以一种手术刀般的冷静，剖析了大模型进入2025年后的真相。
作为国内大模型领域的旗手之一，唐杰的身份不仅仅是象牙塔里的学者，更是带领智谱AI（Zhipu AI）在技术深水区博弈的首席科学家。他的发言往往带着一种实验室内积攒的厚重感和对商业一线敏锐的洞察。在这次“年终复盘”中，他抛出了一个让无数垂直领域创业者心惊胆战的断言：“领域大模型，是个伪命题。”
思想形成轨迹：从“理论博士”到“现实主义者”
唐杰的思维逻辑中透着一种极其朴素的现实主义。在学术界，他曾无数次看到那些在实验室里表现完美的模型，一进入真实世界就变得笨拙不堪。他曾形象地比喻，如果没有Agent（智能体）能力，大模型就像一个学富五车的博士，却无法将知识转化为解决具体难题的生产力。1
这种观察源于他对“智力”与“价值”之间裂缝的深思。唐杰认为，过去一年行业对通用评测榜单（Benchmark）的狂热追求，实际上正在让模型产生严重的“过拟合”——模型为了拿高分而刷题，却在处理现实中那些“长尾”场景时显得力不从心。2
这种对“虚假繁荣”的警惕，促使他开始寻找大模型真正的“体感”。他意识到，模型必须走出实验室的无尘环境，进入充满噪音的真实物理或虚拟世界。这种思维的转变，标志着他从一名单纯的算法研究者，进阶为一名思考技术如何重构社会的思想家。
核心理念阐释：海啸、护城河与伪命题
“领域大模型”是过去一年里许多传统行业寻求安全感的避难所。然而，在唐杰看来，这不过是企业在面对AGI（通用人工智能）冲击时，试图守住残余“Know-how”护城河的最后挣扎。
“我一直认为领域大模型就是个伪命题，都AGI了哪有什么domain-specific AGI……领域模型的存在，本质上是应用企业不愿意在AI企业面前认输，希望把AI驯化为工具。”2
唐杰将AI的本质比作海啸，它所到之处将席卷一切。他认为，随着基座模型继续Scaling，那些曾经被视为行业秘密的数据和流程，终将被卷入更强大的主模型中。
他提出的另一个极具颠覆性的观点是：AI应用的第一性原理不应该是创造新的App。1 在移动互联网时代，我们习惯了为每一个功能开发一个新软件；但在AI时代，其本质应该是“替代人类工作”。他预言，2025年将是AI替代不同工种的爆发年。2 这种洞察直接揭示了AI的残酷美学——它不是来锦上添花的，它是来重新定义劳动力定义的。
行业影响分析：下一场Scaling的秘密武器
当业界还在争论Scaling Law（规模法则）是否触碰到天花板时，唐杰已经将目光投向了下一个范式。他敏锐地捕捉到了“在线学习”与“自我评估”的重要性。
他认为，目前的模型依然是“离线”的，需要定时重训，这不仅浪费计算资源，也丢失了宝贵的交互数据。2 真正的进化应该像人类一样，在交互中学习，边干边学。而实现这一点的关键在于“自我评价机制”：模型必须知道自己对还是不对。
这正是唐杰在技术层面的前瞻性：如果模型能实现自我迭代，那么Scaling的方向将从单纯的“堆算力、堆数据”，转变为“堆交互、堆反馈”。这与Karpathy等全球顶尖科学家的观察不谋而合，但也更具本土实践的色彩。1
真实的内心世界：在勇气与资本间的博弈
尽管唐杰的言论显得理性甚至有些冷峻，但在谈及多模态和具身智能时，他却展现出了一名科学家的英雄主义情结。他承认多模态的发展极其困难，且短期内未必能提升AGI的智力上界，但他依然认为，探索这三者的结合需要“勇气和雄厚的资本支持”。2
这种“知其不可而为之”的底色，或许才是唐杰最真实的底色。他看透了数据的昂贵和机器人故障的频繁，但他依然预言，2026年这些领域将取得长足进步。2
唐杰不仅是在做研究，他是在进行一场关于未来的赌博。他站在清华园的静谧与大模型时代的喧嚣之间，试图用他那套“海啸逻辑”告诉所有人：不要试图在这个时代挖掘护城河，唯一的生存之道是加入这场海啸，成为浪尖上的一部分。
在对话的最后，他的一句话引人深思：“如果做一个AI软件没人用，不能产生价值，那这个AI软件肯定没有生命力。”2 这是一位顶级科学家对市场最诚恳的致敬。