6月14日至6月15日，为期两天的 2024 智源大会在北京顺利召开。
会上，被称为国内大模型“四小龙”的CEO们首次同台，围绕“尖峰对话：通往AGI(通用人工智能)之路”主题开展了一场圆桌论坛。
本次论坛由智源人工智能研究院院长王仲远主持，在对话中，百川智能创始人、CEO王小川，月之暗面创始人、CEO杨植麟，智谱AI CEO张鹏，面壁智能联合创始人、CEO李大海共同探讨了在通向AGI的路上，大模型的基石作用、大模型“价格战”、端侧AI、开源社区、AI安全与伦理等问题。
百川智能 CEO 王小川认为大模型是通往 AGI 的基石，但仅靠目前的 Scaling Law 只能逼近 AGI，而无法实现 AGI，想要实现 AGI 需要在Scaling Law之外寻找新的范式，比如类似数据驱动算力的范式创新，另外AGI的时代需要更多的科学家和资源投入。此外，王小川认为AGI的定义可以等价为能否创造AI医生，因为医生是智力密度最高的职业之一，需要多模态、记忆、推理、查文献等能力。王小川对近期的大模型价格战表示支持，他认为价格战能够让更多公司、更多人用上更好的大模型，同时减少人才、算力、资金等社会资源的浪费。在谈起百川开源 Baichuan1 和 Baichuan2 时，他表示，开源是一件既有贡献，又没有降低竞争力的事情，并希望中国的开源生态越做越好。
智谱AI CEO张鹏认为大模型是AGI的基石之一，虽然它不一定能达到AGI的顶峰，但它对AGI至关重要，并且Scaling Law还正在持续发挥作用，这其中数据量和数据质量都很重要。张鹏认为AGI更像是一种信念和符号，它的内涵外延在不断动态变化。他认为现在没有人能够说清楚AGI的定义反而是件好事，这表明还有很多未知空间等待我们探索。智谱的愿景是让机器像人一样思考，如果未来 AGI 超过人的水平，那将会带来新的内涵和外延。他对近期的大模型价格战表示认同：如果有一天AI大模型的能力变成像水和电一样的基础设施，将对所有企业有益。
月之暗面 CEO 杨植麟认为大模型是第一性原理，只要有更多的算力和数据让模型参数不断变大，就能持续产生更多的智能，但Scaling Law并没有限制要使用什么样的模型、数据和算法，本质上现有的大语言模型只是世界模型的一个特例，未来Scaling还会持续演进。另外，杨植麟认为AGI的定义很重要，虽然短期内难以精确量化，但仍需要一定的量化，以更好地衡量AGI的开发进度。他还认为传统的图灵测试现在不完全适用了，需要对里面的知识、推理、创造等能力和评估维度做很多拆分。
面壁智能CEO李大海从经济学角度出发，认为理想中的AGI是执行任务的边际成本接近零，因此大模型是通往AGI路上当前所有技术中能走得最远的，因为大模型能够把边际成本一直往下降，逼近于零，什么时候大模型的落地成本接近于零的时候，AGI 基本就到来了。李大海提出，大模型的智能密度和端侧落地也是重要的发展方向，如果一个10万亿参数的模型能够实现AGI，那么把模型的参数从10万亿降到1万亿、甚至降到1000亿，也是一个要持续去突破的事情，另外端侧AI具备响应快、延迟低、数据隐私安全、可靠性强等优势，是AI发展的大趋势。李大海还针对斯坦福学生团队抄袭MiniCPM模型做出了回应，他表示这件事是海外个别学生组成的一个小团队做的个人行为，它不代表任何更大的像斯坦福这样的学校组织。这件事让面壁智能更加坚定相信开源的力量，持续做开源贡献能够带来正向收益。
智源大会由中国大模型的黄埔军校智源研究院举办，是中国人工智能领域的一面旗帜，被业内称为“AI 春晚”。本次AGI“尖峰对话引起了国内外科技人士的广泛关注，对国内大模型的健康发展意义非凡。
