當全世界還在爭論「什麼是通用人工智能（AGI）」時，矽谷最老牌創投機構「紅杉資本」合夥人Pat Grady 與Sonya Huang已聯合發文指：「2026：就是AGI的時代」。他們指，人類對2030年的設想，已提前在2026年實現了。阿里巴巴旗下人工智能(AI)生活助手「千問」，就是實際例子，「在千問點的奶茶，請到草莓拿」，「千問」新口號是：「一句話點外賣、訂飯店、找餐廳、辦理政務」。從「聊天對話」邁入「辦事時代」，AI的能力邊界正在被重新劃定。
正如阿里巴巴集團副總裁、阿里千問「C端事業群」總裁吳嘉曾說：「讓千問辦事從一杯奶茶開始」，但未來數位世界60%至70%的任務將由AI來完成。
阿里千問的新口號是：「一句話點外賣、訂飯店、找餐廳、辦理政務」。
關於AGI的定義，學術界和產業界吵了很多年。惟「紅杉資本」兩位合夥人決定拋開哲學辯論，給了一個務實的定義：「AGI就是把事情想明白的能力，僅此而已。」
「紅杉資本」合夥人Pat Grady 與Sonya Huang已聯合發文指：「2026：就是AGI的時代」。
他們解釋，一個能「把事情想明白」的人，需要知識、推理能力和不斷嘗試錯誤的本事，AI也一樣，知識靠預訓練（如ChatGPT）、推理靠更強的計算（如o1模型）、不斷試錯則靠「長周期智能體」（如最近冒起的Claude Code），三者結合，便是一個能自主工作、自我修正、不靠指令就知道下一步該怎麼做的「智能體」，就是AGI出現了，「能真實解決問題、影響現實世界的AI，就是『通用』的。」
AGI的應用程式場景已開始落地。兩位合夥人描述一個關於招募的具體任務：「一位創辦人需要找一個開發者關係負責人，要求『技術好、受工程師尊敬、還得真愛玩推特』。」
雖然指令很模糊，但AI智能體就接活了，像資深獵頭人一樣，展開了一套複雜操作：先看履歷的相關職位，但馬上意識到頭銜不太可靠；轉向看實力，跑去YouTube找業內會議演講，挑那些觀眾互動高的演講者；然後再挖掘真實性格：把找到的演講者名單，拉到推特上「人肉」搜尋一遍，鎖定那些有真實粉絲、敢發表觀點的人；接着AI捕捉跳槽訊號，檢查哪些人最近3個月的發文率下降，這可能意味他們對現職不滿；再用交叉驗證排除法，鎖定幾個目標後，再排除剛升職的、自己創業的，然後最終聚焦到1個人身上，一位剛經歷公司裁員、技術領域高度匹配、且2個月沒更新LinkedIn的業內資深人士。AI不僅找到人，還起草了一封語氣誠懇、切入點精準的招募郵件。整個過程只花了31分鐘。
他們總結，AGI就是在模糊目標裡，能自主探索、試錯、轉向，直到打通路徑。當然，AI還是會犯錯，會有「幻覺」。但趨勢已不可逆轉，它正從一個需要落手教的「實習生」，變成能獨立負責一堆事的「準同事」。
為何AGI能一口氣完成31分鐘的任務？關鍵在於「長週期智能體」 可理解為給AI大腦裝上了「持久專注」和「任務管理」的外掛程式。以前的AI模型，一次推理也需幾秒，現在主要透過兩種方式讓它「續航」更久，包括強化學習，在訓練中覆「捶打」模型，讓它學會在長任務中保持專注。
另外，為AI設計外部輔助工具，幫它管理記憶、規劃步驟。而AI的進步速度是幾何級的。AI完成長週期任務的能力，大約每7個月翻一番。照這速度推算，到2028年，AI能可靠完成人類專家一整天的工作；到2034年，它能幹完人類專家一年的事情；到2037年，它能處理人類需要100年才能完成的任務。
100年的工作量是什麼概念？可能是分析完歷史上所有的臨床實驗數據，可能是從海量客服記錄裡找出規律，也可能是把龐大複雜的稅法徹底重寫。
而「僱用」「AI同事」的時代也已揭開序幕。Pat Grady 和Sonya Huang認為，很快就可以像招聘人類一樣，「僱用」專業AI智能體為你工作，事實上專業化的「AI員工」正在出現：如「AI專科醫生」（OpenEvidence的Deep Consult）、「AI律師助理」（Harvey智能體）、「AI網路安全員」（XBOW智能體）、「AI晶片設計師」（Ricursive智能體）、甚至「AI研究員」（GPT-5.2）。
這意味人類的工作模式會被顛覆：從每天問幾次，變成每天有好幾個AI同時在替你工作。人類的角色也會轉變，由一個親力親為的「執行者」，變成一個管理AI團隊的「經理」。
人類原本設想AGI要到2030年出現，但已提前在2026年實現了。
兩人最後在結論表示，別再只把AI當「聊天機械人」或「搜尋引擎」了，是時候實際分派工作給它們了。
2026年，AGI或許不會以驚天動地的方式降臨，但已經化身為無數個在數位世界裡，默默「把事情想明白」、動手去做的智能體。
深喉
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