WAIC 2026: Kỷ nguyên hậu Scaling Law và sự trỗi dậy của các tác nhân AI (AI Agents)

< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400">

06/07/2026 09:45:55 Nguồn: QbitAI

Năm 2026 là cột mốc quan trọng của ngành công nghiệp AI. Mô hình tăng trưởng Scaling (quy mô) dựa trên việc chồng chất sức mạnh tính toán và tham số truyền thống đang cho thấy hiệu quả biên giảm dần. Ngành công nghiệp chính thức nói lời tạm biệt với cuộc đua mô hình theo kiểu "công nghiệp thô", bước vào kỷ nguyên năng suất mới hậu Scaling, nơi lấy tác nhân thông minh (Agent) làm cốt lõi, với mục tiêu triển khai thực tế theo kịch bản và gia tăng hiệu quả công nghiệp. Sự phân hóa trong lộ trình công nghệ cũng trở thành cơ hội cốt lõi để AGI của Trung Quốc tạo sự khác biệt và vượt lên dẫn trước. Là phong vũ biểu của ngành công nghiệp AI toàn cầu, WAIC 2026 quy tụ các nguồn lực học thuật hàng đầu và thành tựu công nghiệp tiên phong trên thế giới. Xoay quanh 5 chiều kích cốt lõi: tái cấu trúc mô hình, nâng cấp nhận thức, triển khai kỹ thuật, bắt kịp công nghiệp và tuân thủ thương mại, sự kiện sẽ tập trung giới thiệu ma trận công nghệ nội địa với cốt lõi là kiến trúc bộ nhớ MemTensor, khung kỹ thuật Harness và hệ thống điều phối tác nhân thông minh Hermes. Sự kiện tập trung vào các chủ đề then chốt như lặp lại lộ trình Scaling, đổi mới nhận thức bộ nhớ, điều phối đa tác nhân và triển khai quy mô lớn trong các kịch bản dọc, từ đó giải đáp hệ thống các vấn đề cốt lõi của ngành AI thời kỳ hậu Scaling, phác họa bức tranh toàn cảnh về bước nhảy vọt của đội quân tác nhân thông minh Trung Quốc từ xác thực kỹ thuật sang triển khai năng suất công nghiệp, đồng thời định hình một viễn cảnh công nghiệp hoàn toàn mới cho sự phát triển đặc thù của AGI nội địa.

Từ cuộc tranh luận về lộ trình Scaling đến đổi mới kiến trúc bộ nhớ, từ khung kỹ thuật Harness đến triển khai trong các kịch bản dọc, hội nghị sẽ tập trung trình bày bước nhảy vọt then chốt của đội quân tác nhân thông minh Trung Quốc từ xác thực kỹ thuật sang triển khai năng suất.

Mô hình hậu Scaling tái cấu trúc logic lặp lại nền tảng của AGI như thế nào?

Kể từ khi ChatGPT bùng nổ làn sóng mô hình lớn toàn cầu vào cuối năm 2022, định luật Scaling Law (định luật quy mô sức mạnh tính toán) đã thống trị ngành công nghiệp suốt 4 năm qua. Đến nay, mô hình phát triển chỉ đơn thuần chồng chất sức mạnh tính toán và mở rộng tham số đang cho thấy hiệu quả biên giảm dần, nút thắt tăng trưởng của ngành ngày càng lộ rõ và đã trở thành sự đồng thuận chung của toàn ngành.

Cuộc đối thoại đỉnh cao trong ngành lần này sẽ phá vỡ hoàn toàn những hiểu lầm nhận thức nhị nguyên về việc "cố chấp chồng chất sức mạnh tính toán" và "phủ nhận hoàn toàn Scaling". Sự đồng thuận cốt lõi của ngành đã rõ ràng: Scaling không hề mất hiệu lực, mà đã hoàn thành việc nâng cấp mô hình từ quy mô đơn chiều sang quy mô lập thể ba chiều. Tiền huấn luyện củng cố khả năng kiến thức nền tảng của mô hình, hậu huấn luyện hoàn thiện việc căn chỉnh nhiệm vụ chính xác và tinh chỉnh khả năng chuyên biệt theo chiều dọc, còn tính toán khi suy luận giúp thích ứng linh hoạt với các kịch bản phức tạp, giảm đáng kể chi phí triển khai. Cuộc tranh biện học thuật đỉnh cao này sẽ làm rõ lộ trình tiến hóa công nghệ của ngành AI toàn cầu trong kỷ nguyên hậu Scaling, tránh những sai lầm phát triển cực đoan, đồng thời cung cấp một lộ trình công nghệ rõ ràng, có thể triển khai và tái sử dụng cho sự lặp lại của ngành.

Để củng cố nền tảng đổi mới lý thuyết trong kỷ nguyên hậu Scaling, hội nghị năm nay lần đầu tiên thành lập phân khu học thuật WAIC Academic, do người đoạt giải Turing - Diêu Kỳ Trí (Andrew Yao) làm chủ tịch hội nghị, quy tụ sức mạnh học thuật hàng đầu thế giới nhằm cung cấp sự hỗ trợ học thuật uy tín cho AGI trong việc đột phá các nút thắt kỹ thuật hiện tại và thực hiện đổi mới lý thuyết nền tảng.

Kiến trúc bộ nhớ dài hạn có thể giải quyết bài toán cố định nhận thức của mô hình lớn hay không?

Hiện nay, ranh giới năng lực của các mô hình lớn tổng quát ngày càng rõ ràng. Việc chỉ dựa vào sự lặp lại năng lực nền tảng của mô hình đã không còn đáp ứng được các nhu cầu cốt lõi của kịch bản công nghiệp thực tế về lưu trữ trạng thái dài hạn, tương tác cộng tác liên tục và tiến hóa cá nhân hóa bền vững. AI đối thoại ngắn hạn truyền thống chỉ có thể thực hiện các lệnh thụ động, thuộc về trí tuệ công cụ nông; trong khi AI được trang bị kiến trúc bộ nhớ động dài hạn mới có khả năng nhận thức và tiến hóa tự chủ thực sự, đây chính là rào cản cốt lõi của thế hệ tác nhân thông minh tiếp theo.

Sự đột phá của kiến trúc bộ nhớ động dài hạn đã giải quyết chính xác ba điểm yếu cốt lõi của mô hình lớn truyền thống: không có trạng thái bền vững, không tự lặp lại và không có nhận thức cá nhân hóa, thúc đẩy tác nhân thông minh AI từ một công cụ thực thi lệnh thụ động nâng cấp thành đối tác thông minh độc quyền có khả năng cộng tác tự chủ, học tập liên tục và tiến hóa linh hoạt.

WAIC 2026 lần này sẽ công bố khái niệm công nghiệp hoàn toàn mới về kỷ nguyên trí tuệ bản địa bộ nhớ (memory-native intelligence), với vật mang cốt lõi là hệ điều hành bộ nhớ mã nguồn mở MemOS dựa trên MemTensor (Tensor bộ nhớ). Dữ liệu đo lường thực tế cho thấy, so với giải pháp bộ nhớ toàn cục của OpenAI, MemOS cải thiện độ chính xác trung bình 38,97%, giảm chi phí vận hành Token 60,95%, hiệu suất nhiệm vụ suy luận phức tạp theo thời gian tăng 159%, đạt được sự đột phá toàn diện về hiệu suất bộ nhớ, khả năng suy luận và chi phí triển khai.

Lớp kết nối bộ nhớ MemOS

Diễn đàn "Tensor bộ nhớ: Từ Agent dùng một lần đến kỷ nguyên trí tuệ bản địa bộ nhớ" được thiết kế riêng cho hội nghị lần này sẽ phân tích sâu sắc logic nền tảng và thực tiễn kỹ thuật của kỹ thuật ngữ cảnh và cơ chế bộ nhớ dài hạn, cung cấp cho toàn ngành giải pháp kiến trúc hoàn chỉnh và lộ trình triển khai để AI vượt qua từ trí tuệ công cụ sang trí tuệ nhận thức.

Diễn đàn "Tensor bộ nhớ: Từ Agent dùng một lần đến kỷ nguyên trí tuệ bản địa bộ nhớ"

AGI làm thế nào để đột phá nút thắt trí tuệ bản địa của mô hình lớn?

Năm 2026, ngành công nghiệp tác nhân thông minh bùng nổ nhưng nút thắt triển khai vẫn rất rõ rệt. Phó chủ tịch Tencent, Hàn Khai Sáng (Han Kaichuang), chỉ ra rằng tỷ lệ mất bộ nhớ nhiệm vụ dài của đa tác nhân lên tới 40%, sai lệch lệnh và đứt gãy ngữ cảnh là nguyên nhân chính gây ra lỗi. Đồng thời, ngành đang đối mặt với bốn rào cản triển khai: dữ liệu doanh nghiệp phân mảnh, hệ thống quyền hạn giữa chính phủ và doanh nghiệp không tương thích, thiếu tiêu chuẩn đánh giá ngành và rủi ro bảo mật đa tầng chồng chéo, gây hạn chế nghiêm trọng việc triển khai quy mô lớn của tác nhân thông minh.

Để kiểm chứng trực quan ranh giới năng lực của mô hình lớn, WAIC 2026 lần này đặc biệt tổ chức diễn đàn "AI TIME · Đêm trước AGI: Trí tuệ đột phá giới hạn của chính mình như thế nào", thông qua các bài kiểm tra đối kháng Demo tại chỗ, so sánh hiệu suất giữa mô hình bản địa và khung kỹ thuật Harness, từ đó xác thực thực tế lộ trình đột phá năng lực AGI.

AI TIME · Đêm trước AGI: Trí tuệ đột phá giới hạn của chính mình như thế nào

Harness, với tư cách là hệ điều hành lớp trung gian kết nối mô hình lớn và nghiệp vụ, có thể hoàn thành hiệu quả các năng lực kỹ thuật toàn trình như chỉnh sửa ý định, phân tách nhiệm vụ, điều phối quy trình, dự phòng ngoại lệ, bù đắp những thiếu sót khi triển khai của mô hình bản địa, trở thành lợi thế kỹ thuật cốt lõi để tác nhân thông minh đi từ trình diễn Demo, POC đơn điểm đến triển khai quy mô cấp sản xuất.

Bài kiểm tra lần này sẽ chứng minh kết luận công nghiệp cốt lõi: việc chồng chất tham số tồn tại giới hạn thông minh, việc dựa vào sự hỗ trợ của hệ thống kỹ thuật Harness chính là chìa khóa then chốt để đột phá nút thắt năng lực AGI và hiện thực hóa việc triển khai sản xuất hàng loạt AI trong kỷ nguyên hậu Scaling.

Đội quân AI nội địa làm thế nào để hiện thực hóa việc triển khai cụm công nghệ?

Tại WAIC 2026 lần này, Baidu mang đến khả năng "Chip-Cloud-Model-Agent" toàn diện, tác nhân thông minh tổng quát DuMate của Baidu tích hợp các khả năng như tìm kiếm, lập trình, nghiên cứu chuyên sâu; Kingsoft Office trưng bày tác nhân thông minh văn phòng, bao phủ toàn bộ khả năng xử lý tài liệu thông minh. Kimi ra mắt hệ thống cụm đa tác nhân Agent Swarm, dựa trên cơ chế phân công song song, cải thiện đáng kể hiệu suất xử lý các nhiệm vụ chu kỳ dài như nghiên cứu khoa học lớn và sáng tạo. Tác nhân thông minh Vancet (WanCe) của 01.AI tập trung vào các kịch bản ra quyết định của chính phủ và doanh nghiệp, thông qua suy luận cộng tác đa tác nhân để đưa ra các kết luận phân tích có độ chính xác cao và có thể truy xuất nguồn gốc hoàn chỉnh. MiDu tạo ra tác nhân kép văn phòng, bao gồm soạn thảo văn bản công vụ, tạo báo cáo dài và hiệu đính thông minh đối thoại, nâng cao toàn diện hiệu quả sản xuất và kiểm duyệt nội dung.

Nền tảng Agentic Cloud của PPIO cung cấp mô hình, sandbox cách ly và dịch vụ lưu trữ đám mây, kết hợp với Agent Harness để đơn giản hóa việc phát triển, triển khai và vận hành tác nhân thông minh. PatSnap xây dựng ma trận tác nhân thông minh chuyên nghiệp hỗ trợ các kịch bản như sở hữu trí tuệ, kỹ thuật R&D, y sinh, khoa học vật liệu, thông suốt quy trình làm việc toàn chuỗi từ tìm kiếm bằng sáng chế, khám phá giải pháp kỹ thuật đến phân tích xâm phạm. Giải pháp buồng lái thông minh SuperMate của ModelBest dựa trên mô hình lớn đầu cuối MiniCPM, thích ứng với nhiều loại chip và nền tảng, bao gồm mô hình ngôn ngữ cơ bản, mô hình ngôn ngữ thị giác và tương tác đa phương thức cao cấp hơn. Tezign GEA Enterprise Agent bám sát ngữ cảnh nghiệp vụ doanh nghiệp, tự chủ hoàn thành phân tách nhu cầu, gọi công cụ và thực thi nghiệp vụ toàn trình. RockAI phát hành thiết bị ngủ não-máy tính tiêu dùng LumiSleep, dựa trên thuật toán điện não đồ cục bộ để theo dõi thời gian thực và tự động điều chỉnh trạng thái ngủ. MoSi AI xây dựng nền tảng hồ dữ liệu đa phương thức tích hợp, cung cấp hỗ trợ dữ liệu chất lượng cao cho việc lặp lại thuật toán của các loại mô hình lớn và tác nhân thông minh.

Phân hóa lộ trình AGI: Mô hình phát triển mới của tác nhân thông minh Scaling nội địa

Kiến trúc bộ nhớ MemTensor và khung kỹ thuật Harness tạo thành hai nền tảng công nghệ cốt lõi của AGI Trung Quốc. Khác với lộ trình Scaling cực đoan ưu tiên chồng tham số và tập trung vào mô hình lớn tổng quát của Mỹ, Trung Quốc đã đi theo lộ trình đặc thù hậu Scaling với đổi mới bộ nhớ, hỗ trợ kỹ thuật và định hướng kịch bản. Các tác nhân thông minh nội địa với ba lợi thế cốt lõi: tối ưu hóa chi phí, thâm canh ngành thực thể và triển khai kỹ thuật đa tác nhân, đã hình thành hệ thống thương mại hóa trưởng thành gồm đăng ký nhẹ, công cụ mô-đun và tùy chỉnh ngành. Thượng Hải, với tư cách là trung tâm trí tuệ nhân tạo, đã nuôi dưỡng các doanh nghiệp AI như MiniMax, SenseTime, StepFun, MiDu, United Imaging Intelligence, PPIO... Hệ sinh thái công nghiệp hoàn chỉnh cung cấp các mẫu thực tiễn cho lộ trình mới. Trung Quốc không từ bỏ Scaling, mà là tái cấu trúc logic công nghiệp hóa sức mạnh tính toán, tạo ra mô hình phát triển AGI thứ hai trên thế giới. Toàn bộ loạt thành tựu công nghiệp sẽ ra mắt tại WAIC 2026 từ ngày 17-20 tháng 7, cùng chứng kiến giai đoạn hoàn toàn mới khi AI thoát khỏi cuộc đua tham số để tiến tới năng suất thực thể.

Phụ lục: Diễn đàn Mô hình và Tác nhân thông minh WAIC 2026

Link bài gốc: https://mp.weixin.qq.com/s/W0R3oory1BP0beqVWSYPoA

Bài viết này do WAIC cung cấp, QbitAI được ủy quyền đăng tải lại, quan điểm thuộc về tác giả gốc.

Bản quyền thuộc về đơn vị sở hữu, không được phép sao chép và sử dụng dưới bất kỳ hình thức nào nếu không có sự cho phép, mọi hành vi vi phạm sẽ bị xử lý theo pháp luật.