Bund Summit: Die neue KI-Generation tritt auf die Bühne

Am Ufer des Huangpu-Flusses im September findet die jährliche Bund Conference wieder wie vereinbart statt.

Aus einem Hauptforum, mehr als 40 Diskussionsforen und über 600 Gästen versammeln sich alle auf der Bund Conference, um das Thema „Gemeinsam eine neue KI-Wirtschaft schaffen“ zu diskutieren.

Dieses Technologie-Event hat einen ganz anderen Charakter. Wenn Sie nur auf die etablierten Größen achten, verpassen Sie möglicherweise die wahren Protagonisten dieses Jahres –

Auf dem Hauptforum stehen junge Wissenschaftler gleichzeitig mit Nobelpreisträgern auf der Bühne, und junge Unternehmer sowie Wissenschaftler an der Spitze der embodied Intelligence treten gemeinsam auf;

Die offizielle Seite hat schon früh den Ton angegeben: Unternehmer und Investoren der Generation nach 1995 werden zur „jungen neuen Kraft“ dieser Konferenz. Auf der anderen Seite zieht der Hackathon AI Coding-Wettbewerb der Konferenz Zehntausende Teilnehmer an, von denen fast 70 % unter 18 Jahre alt sind, und der jüngste ist erst 6 Jahre alt.

Das Scheinwerferlicht richtet sich leise auf die jüngste Generation. Dies ist bereits die Hauptbühne der neuen KI-Menschen.

Schauen wir sie uns nacheinander an.

In dem Lebenslauf von Chen Boyuan schreiten die beiden Identitäten als Wissenschaftler und Gründer stets gleichzeitig voran. Nach seiner Aufnahme am Yuanpei College der Peking-Universität trat er bereits im ersten Studienjahr in ein Forschungsteam ein, veröffentlichte im selben Jahr ein Paper bei NeurIPS, gewann danach NeurIPS Oral (die globale Annahmequote liegt unter 0,5 %) und das beste Papier des ACL 2025 (weltweit gibt es nur vier davon, das andere chinesische Team stammt von DeepSeek). Auf der anderen Seite gründete er Anfang 2026, noch vor seinem Abschluss, zusammen mit seinem älteren Kommilitonen Ji Jiaming das Unternehmen Inverse Matrix Technology (Physis), das grundlegende Modelle für die generische Welt entwickelt, und es wurde zu einem der KI-Unternehmen der Generation nach 2000 mit der höchsten Bewertung.

Noch bevor er sein Bachelor-Studium abgeschlossen hat, hat er alle Zwischenschritte „Abschluss, Einstieg in ein großes Unternehmen, dann über Ideale sprechen“ übersprungen und ist direkt in die Industrielinie eingetreten – dieser Weg selbst ist die Art und Weise, wie die KI-native Generation den Markt betritt.

An Ge ist wahrscheinlich die jüngste „KI-Technologie-Eingeborene“ auf dieser Liste – mit 9 Jahren gewann sie den ersten Preis des Hackathons der Bund Conference. Sie verwandelte ein siebentägiges Töpfercamp in den Bergen in das Online-Werk „Labor der Erde: Die Verwandlung der Erde“: Ohne Programmiererfahrung nutzte sie hauptsächlich ChatGPT und Kimi, ergänzt durch Claude, und erreichte Version 7.4 nach zwei Tagen Iteration durch mündliche Kommunikation. Das Werk ist in nativem JavaScript + Canvas geschrieben, ohne Frameworks und Abhängigkeiten, das gesamte digitale Museum ist in einem einzigen Link komprimiert.

Für sie ist KI keine neue Technologie, die extra erlernt werden muss, sondern ein Ausdrucksmittel, das sie schon seit ihrer Kindheit zur Hand hat. Das ist das realistischste Bild von KI-nativen Menschen.

Der akademische Lebenslauf von Wang Mengdi definiert den Begriff „Geschwindigkeit“ fast neu. Mit 14 Jahren wurde sie vom Jugendklasse der Beijing No. 8 Middle School an die Tsinghua-Universität aufgenommen, mit 24 Jahren erwarb sie den Doktortitel am MIT, mit 29 Jahren wurde sie die jüngste Tenure-Professorin in diesem Jahr an der Princeton University, und 2024 gewann sie einen der höchsten Preise im Bereich der Regelungstechnik, den Donald P. Eckman Award – dieser Preis wird weltweit jedes Jahr nur einer Person verliehen. Heute leitet sie das Zentrum für KI-beschleunigte Innovation an der Princeton University, ihr Forschungsschwerpunkt verlagert sich auf die Infrastruktur, die „Wissenschaft nachprüfbar machen“ soll. Sie automatisierte den ursprünglich monatelangen Experimentierablauf für Graphen, kapselte ihn als API ein, die von wissenschaftlichen Einrichtungen weltweit aufgerufen werden kann, und erforscht außerdem das intelligente Betriebssystem LabOS für Labore.

Diese junge Fachkraft, die nicht durch langjährige Dienstzeit an die Spitze der akademischen Welt gelangt ist, wird weiter erforschen, wie KI als grundlegende Engine die wissenschaftliche Entdeckung der gesamten Menschheit beschleunigen kann.

Yang Ling ist ein typischer Wissenschaftler des Typs „Ergebnisse zuerst“. Er war Postdoktorand am ECE/Princeton AI Lab der Princeton University und ist jetzt nach China zurückgekehrt, um am Internationalen Forschungszentrum für Maschinelles Lernen der Peking-Universität zu arbeiten, wo er direkt die Positionen als Assistenzprofessor, Forscher und Doktorvater innehat. Während seiner Zeit an der Peking-Universität gründete er die Discovery Intelligence Group und die Open-Source-Community Gen-Verse, deren Projekte kumulativ Millionen von Nutzungen verzeichneten. Er veröffentlichte mehr als 70 Papers auf Top-Konferenzen wie NeurIPS, ICML und ICLR, viele davon gewannen Preise wie Oral (Top 1 %), Spotlight (Top 3 %) und Best Paper Award.

In Zukunft muss der Wert von Wissenschaftlern nicht mehr nach Dienstalter beurteilt werden, sondern hängt vollständig von der Ausgabe akademischer Ergebnisse ab.

Shen Yujun ist eine Person, die mit einem harten akademischen Lebenslauf an die vorderste Front der Industrie gegangen ist. Er stammt aus dem Fachbereich Elektronik der Tsinghua-Universität, promovierte an der Chinesischen Universität von Hongkong unter der Anleitung von Professor Tang Xiao'ou, veröffentlichte mehr als hundert Papers auf Top-Konferenzen und in Top-Zeitschriften wie CVPR, ICCV und NeurIPS, und seine Zitationen bei Google Scholar übersteigen zehntausend Mal. Seit 2024 ist er Chefwissenschaftler von Ant Lingbo, in diesem Jahr leitete er sein Team, um mehrere embodied Intelligence-Modelle nacheinander als Open Source freizugeben und den Full-Stack-Brain 2.0 zu veröffentlichen, was das neue Paradigma „Embodied Native“ vorantreibt.

Zwischen der akademischen Welt und der Industrie hat er die Erkenntnisse seiner Papers in das „Gehirn“ von Robotern kodiert – die Menschen mit der stärksten akademischen Kompetenz befinden sich an dem Ort, der der Produktionslinie am nächsten ist.

Xu Huazhe erlebt eine seltene Umkehrung – er entschied sich auf dem Höhepunkt eines bekannten Einhorn-Unternehmens, das Unternehmen zu verlassen und selbst ein neues Unternehmen zu gründen. Er ist einer der „vier aus Berkeley zurückgekehrten Talente“, Assistenzprofessor und Doktorvater am Cross-Institut der Tsinghua-Universität, veröffentlichte mehr als fünfzig Papers in Top-Zeitschriften und auf Top-Konferenzen und gewann den Best System Paper Award der Top-Robotikkonferenz CoRL'23. Im Februar 2026 verließ er Geespace, um das Unternehmen Shell-Breaking Robotics zu gründen, und schloss innerhalb von vier Monaten eine Pre-A-Finanzierung von fast 100 Millionen US-Dollar ab.

Er schickt keine humanoiden Roboter in Fabriken, um Schrauben anzuziehen, sondern geht direkt zum schwierigsten Punkt: generische Roboter für private Haushalte im C-Ende. Der ungeordnete Raum von Wohnungen ist das beste Trainingsgelände für generische Intelligenz, er will die Runde der Industrie selbst laufen.

Der Geschäftssinn von Wu Di wurde in der schwierigsten Zeit des Unternehmens bestätigt. Im Jahr 2023, als der Cashflow auf dem Konto des Unternehmens knapp war, führte er sein Team, dem damals gängigen Kurzweg „2D zu 3D-Umwandlung“ nicht zu folgen, sondern konzentrierte sich hartnäckig auf den Weg des „nativen 3D“. Das 2024 veröffentlichte native 3D-Großmodell-Framework CLAY wurde für den besten Paper-Preis der internationalen Top-Grafikkonferenz SIGGRAPH nominiert, und darauf basierend wurde das weltweit erste native 3D-Großmodellprodukt Hyper3D Rodin veröffentlicht, das direkt den technologischen Wandel der gesamten Branche vorantrieb. Heute übersteigen die Anzahl der B-End-Kunden und der Umsatz des Unternehmens die Summe der anderen Unternehmen in der Branche, der Anteil der Auslandseinnahmen beträgt 80 %, und die Technologie des Unternehmens wurde in der Keynote von Jensen Huang auf der CES 2026 verwendet.

Er besteht darauf, dass die Forschung von dem ersten Tag an „Production-Ready“ sein muss, und investiert 60 % bis 70 % des Umsatzes weiter in die Forschung und Entwicklung – für diese Generation von Unternehmern ist die Kommerzialisierung kein Endpunkt, sondern ein Weg, der von Anfang an verfolgt wird.

Sun Dong, der einen Hintergrund in Informatik an der Universität für Wissenschaft und Technik Chinas hat, bezeichnet sich selbst als „Full-Stack-Ingenieur“ und erledigt den gesamten Full-Stack eines Produ