研究员手握百万 Token！月之暗面杨植麟：AI 研发步入“AI 主导”新纪元

AI 的演进节奏，或许很快将由 AI 本身来掌舵。

3 月 25 日，在 2026 中关村论坛年会 上，月之暗面 创始人 杨植麟 带来一场重磅演讲。他判断，未来大约一年内，人工智能的研究与研发方式将迎来根本变化，人类研究员将从“亲自动手”转向“调度资源”与“统筹推进”。

研发新范式：从“人脑主导”到“Token 驱动”

杨植麟 表示，AI 研发正进入一个由 AI 牵引的新阶段。在这个框架下，研究员的工作形态会发生明显改变：

Token 成为关键资源： 未来每位研究员都将拥有海量的 AI Token（词元）。这些 Token 不再只是用于聊天，而将成为实打实的生产资料。

AI 自主探索： 借助充足的 Token，AI 可为研究员合成新任务、搭建新环境，甚至设定更合适的“奖励函数”，自主摸索全新的网络架构。

效率拐点：AI 研发的“自我加速”

这场变化意味着 AI 的迭代将不再受制于人类专家的精力上限。

加速进化： 一旦 AI 主导研究流程，技术迭代的速度有望呈指数级上升。

生态共建： 月之暗面 表示，将与开源社区深度合作，共同突破智能技术边界，打造更加有活力的生态。

行业背景：大模型迈入“执行代理”深水区

与 杨植麟 的观点同频，行业内正在出现“Agent（智能体）”加速涌现的趋势。

腾讯： 旗下的 小龙虾（WorkBuddy） 迎来更新，进一步增强了在办公场景中的代劳能力。

阶跃星辰： 基于 OpenClaw 打造的云端 AI 助手 StepClaw 也已正式上线。

结语：当 AI 开始研究 AI

从“教 AI 说话”到“让 AI 做研发”，这不只是工具升级，更是生产关系的重构。在 杨植麟 的设想中，未来的顶尖实验室里，衡量研究员水平的标准，或将转变为其驱动 AI Token 创新的效率。

当 AI 研发进入“无人驾驶”阶段，抵达通用人工智能（AGI）的时间，可能比我们以为的更近。