在这个AI驱动的新世界里，谁能抓住算力与算法的杠杆，谁就有机会重构产业秩序。而在这场全球竞赛中，中国AI企业正站在一个特别的位置：不是追随者，也未必已是引领者，而更像是那个在夹缝中试图蹚出另一条路的“第二答案”。

　　最近与智谱高级副总裁吴玮杰的一次深聊，让我对这个问题有了更具体的感知。

　　一、“模型即国力”的时代，中国开始输出主权大模型

　　你或许没想到，在东盟某些国家，中国公司已经开始帮他们训练自己的“国家大模型”。换句话说，是智谱把算法、训练、数据处理能力“打包输出”，为一个主权国家构建它自己的AI底座。

　　这不只是服务一个客户，更是在替一个国家构建新的数字主权。而这恰恰是OpenAI、Anthropic们暂时还没做到的。

　　背后依赖的，不只是模型能力，而是一种高度可信赖的国家背书。这就像是“一带一路”的延伸，只不过从基建、公路、港口，换成了GPU、API、embedding 和token。

　　这是一个信号：当你拥有自己的大模型生产线时，你不再只是一个“用模型的国家”，你开始有了属于自己的“AI话语权”。

　　二、“平替”与“原生”：走出蒸馏焦虑，打磨属于自己的GLM

　　谈起中国模型与海外头部的差距，吴玮杰说了一句很扎心的话：

　　“如果你一直在蒸馏别人，那你永远也追不上。”

　　这种“原生模型”的坚持，并不是技术洁癖，而是一种战略选择。因为在这个SOTA（State-of-the-Art）每天轮换的时代，只有你拥有自己的底层积累，才有资格参与游戏的下一轮。

　　今天的GLM-4.5，在Agent调度、代码生成、推理能力上，已经在多个评测中打出了全球开源模型的顶级成绩。这不再是简单的“便宜替代品”，而是能在高端市场扳手腕的中国方案。

　　当然，真正难的是：当你已经足够好时，世界是否愿意相信你。

　　三、出海，不是流量出口，而是信任入场

　　很多人谈中国AI出海，第一反应是性价比。但吴玮杰说得很直接：

　　“如果性能不过关，根本谈不上‘性价比’。”

　　信任从哪里来？一部分来自国家战略红利，比如“一带一路”；一部分来自产品力，比如GLM可以支撑一个百万级社区的多语言交流；而另一部分，则来自“愿不愿意为结果负责”。

　　于是你会看到：智谱出海主要靠API和SaaS套餐，不拼销售队伍，不讲定制服务。因为开发者只关心两件事：效果和稳定。就这么简单粗暴。

　　这就是中国AI走出去必须掌握的语言：用开发者听得懂的方式，自证实力。

　　四、C端是热闹，B端是根基

　　这几年大模型创业如火如荼，但看清楚的人都知道：To C 很性感，但To B 才赚钱。

　　吴玮杰讲得很坦诚：“我们现在90%以上的收入都来自B端。”

　　这是一个冷静又现实的判断。在中国，C端用户还没有形成为内容或工具付费的习惯，“不收钱”的共识反而成了最大的定价障碍。而在B端，尤其是政企客户，一旦模型能帮他降低成本、提升效率，它就会掏钱买单。

　　这或许就是“服务型AI公司”的中国特色。

　　五、“企业软件”将被重写，下一代是按结果付费的智能体

　　在整个对话中，最让我警醒的是最后的那一段：

　　“中国可能没有企业软件市场，只有企业服务市场。”

　　这是吴玮杰在字节跳动时期就反复讲的一句话。意思是，中国的企业不是买软件的，而是买“人”，买“服务”，买“响应”。

　　但大模型改变了一切。

　　因为当Agent真正成熟之后，你的交互方式不再是点击、下拉、导入导出，而是“说一句话，给我结果”。这个时候，客户会开始拒绝为过程付费，转向为结果买单。

　　这将导致两个后果：

　　企业软件公司会大规模压缩服务人员，把人力变成“产品”；

　　中间型公司——尤其是“靠人力拼服务”的外包、乙方——将遭遇结构性坍塌。

　　未来，企业服务市场将M型分化：一头是做超大客户的“陪伴型服务公司”；一头是靠十人小队用Agent服务百万中小企业的“自动化平台”。

　　六、别再指望中层了，AI正在重构“组织”

　　未来的组织将更扁平、更小团队化、更注重“动手能力”而非“管理能力”。

　　这也意味着，大模型不只是改变应用和接口，它正在彻底改写“工作”这个词本身。

　　从这场对话里，我看到了一种非常中国式的出海方式：不靠讲故事、烧资本，而是凭服务、凭产品、凭结果去赢。

　　不是惊艳的Demo，而是“能不能支撑系统不崩”；不是“比谁喊得响”，而是“谁能先交付”。

　　也许，这才是中国AI真正的机会：不是去当下一个OpenAI，而是用一套更接地气、更适应复杂环境的方式，成为世界第二答案——而非廉价的平替。

　　未来正在来临，问题是，你准备好了吗？

　　访谈Q&A精选

　　关于智谱的业务与战略

　　Q1：吴玮杰先生，您目前在智谱主要负责哪些业务？

　　吴玮杰：先生目前在智谱主要负责三块业务 ：

　　泛互联网事业部：担任该事业部的负责人 。

　　MaaS业务商业化：负责公司MaaS（Model-as-a-Service）业务的商业化，主要是指标准化的API调用服务 。

　　浙江公司管理：兼任浙江公司的总经理 。最近与杭州城投合作，共同打造杭州城投人工智能产业大模型，包括全国首个公交大模型、AutoGLM防汛智能体、路桥养护多模态大模型、自主学习清运调度智能体等。

　　Q2：智谱的API服务策略是怎样的？仅仅提供自家的GLM模型吗？

　　吴玮杰：不是的。智谱今年的API策略发生了一些变化，不再是只提供自己的GLM模型 。他们现在会在特定场景上推出“场景化的API” 。

　　具体来说，这意味着会整合其他厂商在特定领域的优势能力，为客户提供一个封装好的、体验最佳的API服务 。例如：

　　搜索场景：如果客户需要搜索知乎等特定生态的内容，智谱的API可能会整合在该领域搜索能力更强的其他厂商API 。

　　翻译场景：虽然超过80%的翻译能力来自智谱自身，但对于一些非常罕见的小语种，也可能会整合其他能力，以确保客户体验 。

　　Q3：智谱的全球化（出海）业务目前处于什么阶段？主要服务哪些类型的海外客户？

　　吴玮杰：智谱的全球化仍处于相对早期的阶段 。目前主要服务两类客户：

　　外国政府机构：与一些国家合作，利用智谱的模型训练能力，结合当地的语言和内容，帮助他们建立自己的“主权大模型” 。他提到去年与一个东盟国家合作了此类项目 ，这类合作很大程度上也得益于中国的“一带一路”国家战略 。

　　中国的全球化企业：为那些业务遍布海内外的中国公司提供服务 。例如，他们通过大模型为一个头部的互联网内容社区平台提供全球翻译功能，支撑其全球化业务 。

　　Q4：对于中国的全球化企业客户，智谱主要依靠什么来赢得他们的青睐？

　　吴玮杰：这类企业的选择非常直接，就是四个字：“价格、效果” 。

　　效果优先：首先，模型性能必须足够好，在海外场景能与OpenAI、Claude等友商的产品相媲美，至少要达到差不多的水准 。如果性能不达标，就谈不上“性价比” 。

　　价格优势：在性能达标的基础上，提供有竞争力的价格 。

　　关于技术与市场竞争

　　Q5：与海外主流模型（如OpenAI的模型）相比，智谱的模型在性价比方面表现如何？

　　吴玮杰：智谱不仅仅是价格便宜 。

　　成本方面：在大部分情况下，智谱模型的成本大约是海外主流模型的十分之一 。

　　性能方面：他提到，前段时间发布的GLM-4.5模型，在Agent（智能体）、Reasoning（推理）和代码能力上，曾在发布后的两周内达到了全球开源模型的SOTA（State-of-the-Art，即当时最先进的水平） 。他认为，顶尖模型公司之间目前处于一种“交替式上升，交替式SOTA”的竞争状态 。

　　Q6：您如何看待目前中国大模型与世界顶尖水平（如OpenAI）的技术差距？

　　吴玮杰：实际的差距可能比外界所说的“三到六个月”要更久一些 。他将中国的模型公司分为两类：

　　依赖“蒸馏”的公司：很多模型公司主要依赖“蒸馏”海外顶尖模型的数据来进行训练 。如果只这样做，那么差距可能永远无法被超越，因为你总是在跟随 。

　　坚持自研预训练的公司：像智谱这样的公司，虽然也会参考和使用一些数据，但更重要的是投入大量成本和精力在底层的预训练（pre-train）上 。他认为，只有在这些基础能力上持续投入，才有可能真正超越国外公司 。

　　Q7：前段时间Claude宣布停止服务中国用户，智谱是如何应对这波市场变化的？

　　吴玮杰：这波流量是“接到”而不是“蹭到” 。智谱抓住了这个机会：

　　成为平替选择：许多科技公司在评测后发现，GLM-4.5是Claude的一个非常好的平替，尤其是在作为中控调度模型或编程辅助方面 。他透露，很快会官宣几个非常知名的公司从Claude切换到了GLM-4.5 。

　　推出针对性产品：智谱迅速上线了对标的“GLM code”产品 。该产品上线当晚，在未做宣传的情况下就获得了意想不到的订阅收入 。

　　Q8：智谱对于像“智谱清言”这样的C端（面向消费者）应用是如何定位的？它的营收贡献如何？

　　吴玮杰：C端应用目前更多是作为展示和体验模型能力的一个窗口，仍处于“孵化和尝试阶段” 。他更认同B端（面向企业）是未来的重点，因为模型能力的提升（如准确率、幻觉率的改善）对B端客户能产生实实在在的生产力价值，而C端用户的感知则相对较弱 。

　　目前智谱的营收大盘仍以B端为主，C端的贡献比较少，大约在“个位数比例以内” 。主要原因是国内C端用户普遍没有为AI应用付费的习惯 。

　　关于行业未来与建议

　　Q9：对于计划出海的AI领域的个人创业者或小团队，您有什么建议？

　　吴玮杰：小型创业者不要做通用的平台，而应专注于“极度垂直的应用场景” 。

　　方向建议：他认为娱乐类（如AI陪伴）和生产力工具是两个很有机会的方向 。

　　团队结构：一个比较成功的模式是，将研发人员放在国内，以利用中国的产业优势，而将运营和市场人员放在海外，以更好地理解和融入当地市场 。

　　成功路径：他观察到，中国创业者在海外做工具型、平台型的应用更容易成功，而深度融入当地文化的创业项目则挑战巨大 。

　　Q10：您认为AI将如何改变中国的企业服务（To B）市场？未来会是什么样的形态？

　　吴玮杰：大模型可能会彻底改变中国“只有企业服务市场，没有企业软件市场”的现状 。

　　付费模式的改变：未来的企业服务，尤其是应用层面，将大概率转向“按照结果和效果来付费” 。

　　市场结构的M型化：未来的企业服务市场会两极分化

　　一端是服务超大型客户的公司，这类公司依然需要投入人力，为客户提供陪伴、响应等“情绪价值” 。

　　另一端是服务中小型企业（SMB）的公司，这些公司将是人数极少（可能少于10人）、高度自动化的平台型企业 。

　　处于中间地带的服务商将会消失 。