11月12日，在第十七届财新峰会上，月之暗面金融行业与生态负责人徐天天就AI迭代速度问题发表讲话。针对“AI迭代速度是否还会加快”的提问，徐天天表示，当前整个AI智能远远未达到上限。
徐天天将AI能力增长归结为三条曲线。第一条是预训练算力曲线，即模型在预训练阶段持续投入算力所带来的能力提升。第二条是后训练与推理端曲线，她指出AI已从“快思考”转变为“慢思考”，能够展现思考链路，推理侧的能力释放成为新的增长来源。第三条是智能体设计曲线，智能体的设计正变得越来越复杂，这将直接推高智能上限。徐天天认为，三条曲线同时处于增长状态，叠加效应共同导致AI迭代速度加快。
在智能体层面，徐天天还提到，AI智能体独自能够完成的任务时长仍在增长，且这一趋势正在加速。这意味着AI的角色正从最初的“打杂”类任务，逐步切入更深层的工作流程之中。任务时长的延长被视为衡量智能体自主性的关键指标之一，其持续增长反映出智能体在复杂任务中的可用性提升。
月之暗面是国内大模型创业公司之一，旗下Kimi系列模型主要面向长文本处理与智能体应用场景。近期该公司开放了2.8万亿参数的Kimi K3.1 Pro权重，并在Agent Arena开源模型榜单中登顶。此次发言从算力、推理与智能体设计三个维度解释了模型能力演进的驱动因素，也反映出大模型厂商对智能体落地深度的持续关注。
从行业角度看，智能体任务时长的增长与设计复杂度的提升，正在推动AI从辅助工具向工作流程的更深环节渗透，这一趋势将影响企业级AI应用的部署方式与价值评估标准。
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