在人工智能領(lǐng)域，一場關(guān)于技術(shù)路徑的深度探索正在悄然展開。曾帶領(lǐng)小冰團隊在對話式AI領(lǐng)域取得突破的李笛，近日以全新身份回歸公眾視野——他創(chuàng)立的Nextie明日新程公司，正在奇績創(chuàng)壇的支持下開啟第二輪融資，預計金額達數(shù)千萬美元。這位行業(yè)老將的選擇，與當前主流技術(shù)路線形成鮮明對比，引發(fā)業(yè)界廣泛關(guān)注。

不同于多數(shù)創(chuàng)業(yè)者急于展示產(chǎn)品形態(tài)，李笛在奇績創(chuàng)壇Demo Day的路演現(xiàn)場僅以簡短預告亮相。這種低調(diào)姿態(tài)背后，是他對AI本質(zhì)的深刻思考。據(jù)知情人士透露，就在路演前幾日，李笛仍充滿激情地闡述著他對大模型的獨特理解：當前行業(yè)過度依賴知識規(guī)模、上下文長度和單一模型輸出的模式，正在偏離真正的智能本質(zhì)。

Nextie的核心團隊由原小冰聯(lián)合創(chuàng)始人曾敏、大模型算法負責人王文瀾等技術(shù)骨干組成。這個新團隊明確表示，不會延續(xù)小冰的既有路徑，而是要探索"群體智能"這一全新范式。在李笛的構(gòu)想中，真正的智能不應來自參數(shù)更大的單體模型，而應由多個具備不同認知結(jié)構(gòu)的智能體協(xié)同工作，通過彼此挑戰(zhàn)、互相驗證形成認知網(wǎng)絡。

這種理念直接體現(xiàn)在其面向C端的產(chǎn)品"團子"中。與傳統(tǒng)聊天機器人不同，"團子"采用思維導圖式的交互界面，能夠同時呈現(xiàn)多個智能體的推理路徑。當用戶提出問題時，系統(tǒng)會調(diào)動不同視角的智能體共同構(gòu)建答案，每個智能體都保持獨立的認知邊界和思維方式。"我們不是在創(chuàng)造更聰明的AI，而是讓每個用戶擁有自己的決策智囊團。"李笛如此解釋。

當前AI行業(yè)正面臨關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點。經(jīng)過三年高速發(fā)展，行業(yè)逐漸意識到單純追求模型規(guī)模和知識覆蓋的局限性：上下文延長帶來的噪音增加、參數(shù)膨脹導致的解釋性下降、數(shù)據(jù)豐富反而影響決策穩(wěn)定性等問題日益凸顯。海內(nèi)外已有越來越多企業(yè)開始反思，將"能回答問題"升級為"能參與決策"的技術(shù)方向。

在這種背景下，李笛的反共識路線顯得尤為突出。他直言不諱地指出，當前行業(yè)將知識規(guī)模等同于智能水平的認知存在根本性偏差。Nextie試圖通過構(gòu)建認知模型，繞開"大模型即智能"的主流假設，探索單體模型之外的智能實現(xiàn)路徑。這種思路與海外某些前沿團隊的研究方向不謀而合，但在國內(nèi)尚屬首次系統(tǒng)化嘗試。

然而，這條創(chuàng)新之路充滿挑戰(zhàn)。資本市場仍習慣用參數(shù)規(guī)模和交付速度評估項目價值，技術(shù)層面需要突破多個尚未成熟的關(guān)鍵領(lǐng)域，C端市場則面臨如何讓用戶理解并接受全新交互范式的難題。面對這些障礙，李笛表現(xiàn)出超乎尋常的定力："我們更關(guān)注底層邏輯的自洽性，而不是短期市場驗證。"

在具體應用場景上，Nextie團隊展示了群體智能的潛在價值。以企業(yè)公關(guān)危機處理為例，系統(tǒng)可以同時調(diào)動負責事實核查、情感分析、策略建議等不同維度的智能體，通過多視角協(xié)作提供更全面的決策支持。這種模式若能成熟，或?qū)⒅匦露xAI在復雜問題解決中的角色定位。

值得注意的是，李笛團隊在技術(shù)實現(xiàn)上采取漸進式策略。他們沒有急于確定最終產(chǎn)品形態(tài)，而是先構(gòu)建可擴展的認知框架。這種"先底層后應用"的開發(fā)思路，與當前行業(yè)普遍的"應用驅(qū)動"模式形成鮮明對比，也反映出創(chuàng)始團隊對技術(shù)成熟度的審慎評估。

隨著第二輪融資的推進，Nextie即將進入關(guān)鍵發(fā)展階段。這家初創(chuàng)公司能否在主流技術(shù)路線之外開辟新天地，不僅考驗著團隊的創(chuàng)新能力，也將為整個AI行業(yè)提供重要參照。在智能拐點尚未到來的當下，這種不隨波逐流的探索精神，或許正是技術(shù)進步最需要的推動力。