3 月 26 日消息，昨天，月之暗面 CEO 杨植麟在 2026 中关村论坛全体会议上发表演讲，主题为《开源 AI：加速探索智能上限》，系统阐述了 Kimi 在大模型规模化效率与底层架构创新方面的最新进展。
杨植麟将大模型的本质概括为「把更多的能源转化成智能」，强调规模化是过去数年 AI 发展的核心基础。
他指出，Kimi 围绕三个维度提升规模化效率：
TOKEN 效率：通过更优的网络架构与优化器，从相同数据中提取更多智能；
长上下文能力：Kimi 自研的 Kimi Linear 架构可在更长上下文下获得更低的损失函数，支持更复杂任务的完成；
Agent 集群（Agent Swarm）：通过并行调度数百个 Agent 协同工作，使任务执行时间不再随复杂度指数增长，从而让此前「完全不可能实现的任务变得有可能」。
杨植麟还援引英伟达 GTC 2026 黄仁勋主题演讲中的幻灯片指出，Kimi 系列开源模型正在成为全球芯片厂商和研究机构的评测基准，「如果要发布一个新的芯片，你必须要通过 Kimi 或者其他的开源模型来评测你的性能的提升」。
在研发范式的判断上，杨植麟描绘了一条清晰的演进路径：
三年前以互联网天然数据加少量人工标注为主，去年转向大规模强化学习，而今年起将进入「AI 主导研究」阶段——AI 将自主合成任务与训练环境、设计奖励函数，乃至探索新的网络架构。
他认为，过去十年被视为行业标准的技术（如 Adam 优化器、标准 Attention 架构）如今均已具备被挑战的条件。
很多以前认为是标准的东西，现在都是可以被挑战的。
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