开栏语

　　当人工智能的浪潮席卷全球，北京正以科技创新之姿，成为AI大模型领域的战略高地。从智源的“悟道”大模型问世，到“天使投资人”模式孵化原创成果，再到智谱、月之暗面等人工智能独角兽崛起，这座城市不仅汇聚了前沿技术，更以开放生态孕育突破性成果。

　　如今，北京正积极打造“全球开源之都”，一大批研发机构、企业积极拥抱开源，而开源也已深入到汽车、机器人等众多行业。发展AI将是一场科技长征，在北京市科委、中关村管委会的支持下，新京报AI研究院推出“AI浪潮录”系列专栏，深度访谈此次AI浪潮的亲历者与见证人，讲述AI竞争新格局与背后的故事。

　　2025年，AI大模型行业经历了一场“翻天覆地”般的变化：以DeepSeek崛起为标志，来自中国企业的大模型在国际上的影响力与日俱增：Qwen、GLM、Kimi等名字频频见诸国际大模型平台，诸多国产大模型以开源、能力强、性价比高的特点获得了广泛的赞誉。

　　而在国内，经过早期“百模大战”，AI大模型行业的格局同样生变：更多AI初创企业在开源模型增加，Agent（智能体）能力进步的局面下，将重点放在了应用领域。曾红极一时的“AI六小龙”已“六去其二”，只剩智谱、月之暗面、MiniMax、阶跃星辰还在坚持研发基础模型，被称为“AI四小强”。

　　11月5日，新京报AI研究院对智谱董事长刘德兵进行了专访，作为在行业爆发前夜就已经埋头大模型研发的北京AI代表企业，智谱在2019年公司成立之初便锚定“让机器像人一样思考”的认知智能方向，并一路坚持至今。刘德兵带领的智谱团队也成了国内大模型浪潮中一位坚定的“种树人”，其自主研发的GLM系列模型不仅成为国内开源开放的旗帜，更被海外顶级科技公司和编程工具所使用，让中国大模型技术在全球舞台上证明了其竞争力。

　　在刘德兵看来，中国AI正从“跟跑”转向“并跑”，行业从“模型热”步入“应用热”与“价值验证”阶段，而唯有更极致的技术追求与更广泛的生态链接，才能筑起面向未来的真正护城河。面对AGI的宏大愿景，他既怀有长跑的耐心，也展现出了突破关键技术的决心，“智谱会坚持做好基础模型，保持世界级领先水平，在商业路径上，面对热闹的市场，我们更需沉下心来，帮助我们的客户、伙伴做出成功的大模型应用。”

　　外国AI工具说“中国话”背后：开源策略是双赢

　　新京报：近期，海外掀起美国科技公司使用中国大模型的风潮，顶级AI编程工具Cursor被用户发现“频繁说中文”，基座模型疑似来自中国，另一编程工具Windsurf则在用户问询模型来源时直接回答其模型由中国“智谱AI”（ZhiPu AI）提供，对此你有何回应？

　　刘德兵：Windsurf采用智谱模型并非个例。当前，越来越多的海外科技公司开始选择中国的大模型。例如，估值达93亿美元的美国知名云平台Vercel已宣布将智谱的GLM-4.6纳入其官方API服务，全球最大的AI推理芯片公司Cerebras也决定将智谱的GLM-4.6作为其默认推荐模型。这些情况表明，以GLM-4.6为代表的中国大模型已经进入海外顶尖生产力工具的核心引擎，标志着中国大模型已具备全球竞争力，尤其在科技编程领域。目前，GLM-4.6在公开评测集中的表现已可直接对标国际顶尖模型。

　　中国大模型长期以来坚持开源策略，通过此举赢得了全球开发者的认可，极大地促进了技术社区的繁荣与技术的快速迭代。目前，我们的开源模型系列在全球累计下载量已超过5000万次，通过高性价比、快速迭代的开源模型，我们赋能了成千上万的开发者，推动了自下而上的创新。

　　新京报：2025年是智谱的“开源年”，对于开源是否会影响商业变现的问题，智谱如何平衡技术开放与商业利益？

　　刘德兵：我们认为开源与商业之间并非冲突，而是一种双赢的关系。智谱自成立之初即支持开源，我们的第一个大模型于2021年发布时便选择了开源。开源能够迅速扩大生态影响力，促进商业模式的成熟，积累生态势能。

　　同时，闭源模型或基于开源的服务同样可以转化为切实的商业价值。因此，我们坚持开源与闭源并行的策略。开源帮助我们获得了大量用户反馈，其好处是显而易见的，也为我们节省了大量的市场推广成本。我们的GLM-4.6模型开源后，迅速登顶全球多个权威榜单，极大提升了品牌信誉，并直接带动了MaaS平台API调用量和企业级客户销售增长10倍。这种“开源构建生态，生态滋养商业”的良性循环，是智谱在激烈市场竞争中构建的独特护城河。

　　除了坚持基座模型的研发，不断探索智能上界。更极致的技术和更广泛链接的生态，能够构成真正的护城河，并创造更多新的产业价值与突破。

　　新京报：GLM-4.6推出后，寒武纪和摩尔线程完成了对这个模型的适配。如何看待国产算力进行模型训练和推理？

　　刘德兵：实现国产算力适配是趋势，只是时间快慢问题。如果我们能配合得好，将能加快这一进程。

　　目前，我们公司已适配了40多款国产芯片，包括摩尔线程、寒武纪、昇腾、沐曦等主流国产芯片。国家政策层面也非常支持“国模+国芯”的发展模式。

　　一个明显的趋势是，算力需求规模将越来越大，不仅限于训练，也包括推理应用。随着算力规模持续扩大，我们不可能完全依赖进口，必然会转向国产算力。根据我们目前的适配测试结果，国产算力表现非常值得期待。事实上，使用国产算力进行训练或推理在技术上已经可行，今年和明年的重点发展方向是将其做得更好。

　　当“AI六小龙”变“AI四小强”，市场看重模型能否解决实际问题

　　新京报：当前，中国AI初创企业已经从“AI六小龙”变成了“AI四小强”，你怎么看待这一格局的变化？在这一变化的时局之中，智谱要做什么？

　　刘德兵：今年，市场已从初期的“模型热”和强调技术演示，进入了“应用热”和注重价值验证的阶段。

　　国内AI行业收敛至少数家拥有自研能力的厂商，专注基础模型研发，其他公司专注于分发和行业应用。这种收敛并非退步，而是意味着客户和市场如今更加看重大模型能否在真实业务场景中解决实际问题，行业需求也越来越旺盛。

　　基础模型的竞争也日趋激烈。例如，在模型参数规模方面，正迈向万亿级别，当前四五千亿参数已成为一个基准量级，模型训练成本越来越高，行业门槛提升导致自然收敛。

　　此外，基础模型本身若能开源并辐射众多公司，使得其他公司再从头研发基础模型的必要性降低，从而转向行业应用，这是一个正常的过程。

　　在此变局中，智谱有自己的战略思考。我们的核心是坚持并深化原有战略路径：首先，坚持做好基础模型，对齐世界领先水平；其次，在商业路径上，让外部客户在我们的开放平台上调用tokens，随着模型能力的提升，模型调用量也呈倍数增长，这是今年更明确的战略方向。面对热闹的市场，我们更需沉下心来，将模型能力转化为客户可感知的生产力价值，这是我们当前最独特的优势。

　　同时，我们也在系统性地考虑开拓海外市场，帮助“一带一路”国家构建自主可控的AI基础设施，基于我们的原始研发能力。同时，我们给海外用户提供API和编码套餐服务，类似海外的ClaudeCode套餐，这两类是相对标准的服务，也是一个新的增长突破口。

　　新京报：实现AGI是智谱的愿景，2025年，你对此有什么新的看法？你认为实现AGI的关键里程碑是什么？当前技术瓶颈和突破方向有哪些？

　　刘德兵：AGI是我们公司成立之初就树立的目标，即“让机器像人一样思考”。公司成立的初衷就是专注于认知智能，我们的团队源自清华大学知识工程实验室，拥有近30年的AI技术积累。因此，我们对实现AGI怀有深厚感情，并坚信其能够实现，但同时我们也认为AGI是一场长跑，无法一蹴而就。

　　我们对AGI的认知更侧重于阶梯式落地。当前，我们将AGI的智能分为五级：第一级对应预训练大模型；第二级侧重于模型对齐，包括多模态对齐以及人机对齐；第三级是自我学习，当前主流大模型厂商均处于此阶段；第四级是自我认知；第五级是意识智能。目前行业处于非常关键的第三级，在此级别已可实现应用，但更关键的是如何突破至第四级智能，那将使得应用更加简单、规模化大幅提升，并在生产生活中产生更大规模的影响，这将是一个突破性的进展。

　　反过来看，我们认为AGI的实现可能有三个里程碑：第一个是“沉思级” 推理落地，模型能自主分析复杂问题，目前已基本实现；第二个是L4级智能的规模化、系统化跨越，这是当前的关键门槛；第三个是多模态认知融合，理解现实世界的因果关系，这一点则更为远期。

　　刘德兵：当前阿里巴巴、字节跳动、百度等“大厂”也投入了许多资源发展大模型，你怎么看待初创企业与这些“大厂”的竞争？

　　刘德兵：我们非常聚焦，专注于几个核心：基础模型研发、典型行业应用、生态式发展。由于聚焦，尽管资源相对较少，但能在特定市场进行深度投入。

　　大厂资源虽多，但可能更侧重于与其原有场景相近的领域，其AI研发服务于自身商业模式，因此我们在原始创新层面仍具有优势。此外，我们拥有优秀的人才优势，我们的科学家们在定义发展路线时具有长远视野，保证了长期竞争力。

　　认知智能必将到来，AI的价值最终要落于民生福祉

　　新京报：今年以来Agent能力取得了不小进步。智谱在Agent方面的改变和进化主要有哪些？你们如何处理对智能体性能制约最大的“幻觉”问题？

　　刘德兵：智谱在智能体的进化主要体现在两个方面：一是从“操作”到“思考”。去年我们实现了AutoGLM的手机自动化操作，而今年推出的具备深度研究和复杂任务规划能力的“沉思”智能体，则完成了从执行指令到自主推理的跨越。

　　二是从“单设备”到“云平台”。今年8月发布的AutoGLM 2.0，开创了“智能体+云手机/云电脑”的新范式，使智能体能够摆脱单一设备限制，在云端自主操作高频应用，并进行更深入的推理，改变了人与AI的协作方式。

　　在AI“幻觉”层面，我们的“沉思”模型能够处理开放性、不确定性且无唯一答案的问题，这类问题需要模型反复思考并与环境频繁交互才能得出结果。模型能够反复思考、沉思，自主完成更复杂、更深入的研究任务，有助于解决幻觉问题。

　　新京报：作为智谱董事长以及一名资深的科研工作者，对于近些年AI大模型技术的快速发展，你有何感触？

　　刘德兵：智谱成立时，我们的团队即明确AGI是未来趋势，认知智能必将到来。尽管当时时间点不明朗，但我们确立了“让机器像人一样思考”的愿景。

　　到2019年GPT-3发布时，我们团队受到了强烈触动。GPT-3是一个重要标杆，在学术界产生了巨大影响。我们很早便开始投入大模型研发，于2021年发布百亿参数模型，2022年发布千亿参数模型，当时行业尚未爆发，直至2022年11月ChatGPT发布才引爆整个行业。而在此之前，我们已积累了数年经验。彼时投入大模型研发需数千万元人民币，是一笔巨大的投入，下定决心并不容易。相比之下，现今投入数亿甚至数十亿已很常见，因为方向已被验证。

　　我们在2023年初发布的ChatGLM模型是国内最早、效果较好的之一，后续发布的GLM-4以及最近的GLM-4.5、GLM-4.6等都令人印象深刻。在此过程中，我们深刻认识到，面对技术浪潮，具备准确判断、原始创新和持续进化的能力是关键。初期自主研发投入巨大，但长远看保证了技术自主可控，培养了团队，成为应对国际竞争、赢得市场信任的重要基石。

　　新京报：对于有志向从事AI行业的青年人，你有何寄语？

　　刘德兵：对于有志于投身AI的青年，我想分享一句话：“知之愈明，则行之愈笃；行之愈笃，则知之愈明。”AI的价值最终要落于民生福祉，在产业应用中升级。我们需要在实践中进行验证，在验证中提升技术水平，从而更好地服务社会，形成产业爆发。