劉德兵說上限，劉知遠講拐點：中國AI十年劇本被他們提前揭開了

AI產業革命高潮即將到來！兩位大佬預判關鍵變量。

作者 |江宇

編輯 |漠影

在中關村舉辦的2025人工智能+大會，中國AI未來十年的關鍵“進度條”正在變得清晰。

大會間隙，人工智能百人會高級顧問——智譜董事長劉德兵與面壁智能聯合創始人兼首席科學家、清華大學副教授劉知遠接受了智東西的獨家采訪。兩位長期深耕一線的實踐者，從基礎模型到智能體演進，分享了他們對未來十年的觀察與思考。

在談到基礎模型競爭時，劉德兵并不回避現實：在開源成為主流、結果可公開驗證的當下，模型能力的差距會被迅速放大——“在一線開源模型做到90分的情況下，再訓一個85分的模型就沒多少競爭力?！?/p>

他同時強調，堅持做難而正確的事情很重要，哪怕投入巨大，因為“基礎模型決定了整個AI產業發展的上限”。他認為，未來的關鍵變量將更多來自開源生態的成熟、行業場景的深度落地，以及AI逐漸成為“全民能力”所帶來的廣泛參與。

在劉知遠看來，2025年的一個顯著拐點是“AI+編程”，這一能力正在成為軟件生產力的重要支撐。

對于大模型如何邁向智能體，他強調的不是堆疊更多知識，而是讓模型具備“在指定工作崗位上自主學習的成長能力”，像大學畢業生一樣，通過真實任務的反饋成長為領域專家。

他把當前在未來十年的階段性，形容為“即將進入到人工智能革命高潮的前夜”。

以下是對訪談全程內容的整理（為優化閱讀體驗，智東西做了不改變原意的編輯）：

01.

劉德兵：基礎模型決定AI產業的上限

智東西：2025年是智譜的“開源年”，到目前來看，這一年快結束了，這一戰略對智譜來說有哪些收獲？

劉德兵：說2025年是智譜的“開源年”，是強調開源今年對我們來說很重要。但其實智譜很早就在做開源。在2022年，我們的第一款千億級通用大模型發布時，就直接開源了。

智譜本身在開源這個事情上是很堅決的。從公司本身的發展戰略上來講，我們會覺得開源對整個AI產業的發展 是非常有利的。AI產業與其他產業還不太一樣，AI是需要很多人一起來貢獻智慧的。比如基模做得很好了，但是基模之上的各種應用或者基模本身的行業技術，都需要很多人來貢獻，里面還存在著很多技術難點與空白。

開源是可以促進產業發展的，這是第一個核心。

所以我們是非常擁抱開源的。我們現在研發了五十多款模型，四十多款模型都開源了。而且開源的下載量也都比較大，效果都還不錯。在今年，我們通過開源，還帶來了很多商業上的收益。比如說我們有大量的開源用戶，最后會轉化成付費用戶，這一塊也是有收益的。

另外就是整個生態的發展，在開源引起整個產業生態發展后，去做一些商業的合作也會更容易一些。因為在用戶那邊，他會更認可這個AI模型所做的成果，也更理解，這樣溝通起來更順暢。所以說開源本身對于整個產業的發展，都是有利的。

智東西：在今天大家都在談AI下一個十年的節點上，當前很多“大廠”也投入了許多資源發展大模型，國內“大模型公司”創業公司未來真正的可持續競爭力會來自哪里？

劉德兵：這是一個很核心的問題。首先做基模的公司，大家應該感覺到就是在2023年的時候，一擁而上。從百模大戰到現在，是在慢慢地收斂。

因為有一個很直接的問題，就是做基模的公司，它的投入成本是非常高的。而且是沒法講故事的，因為現在基本都在做開源，你做的模型到底行不行？它是一定要拿出來練一練的。

一旦開源，大家都去試，做得好，它就是好，做得不好就是不好。而且在一線開源模型做到90分的情況下，再訓一個85分的模型就沒多少競爭力。

所以說做基模的公司，就會逐漸的收斂。但是做基模的公司，特別關鍵。因為它真的是決定了整個AI產業發展的上限。

我們公司本身比較早就開始在做大模型的研發，是國內最早的一批。同時，投入的精力和資源也比較多，我們是堅定地要往上走，核心就是基模本身意義重大。而我們公司本身也有一系列優秀的人才，我們的合作伙伴也非常支持我們來做這樣的事情。其中也包括國家層面的戰略支持。所以，我們還是很愿意在基模上大力發展的。

你剛才提到的“下一個十年”，基模的發展毫無疑問是非常關鍵的，決定整個產業的高度。

但同時行業的落地，也是下一個十年里非常關鍵的一點。我們現在已經看到有很多的行業應用，比如說很典型的問答，大家都很熟悉了。搜索，然后做內容生成，幫你處理辦公事務，這些應用已經非常成熟了。但是這些應用，還沒有完成對整個產業的重構。

在下一個十年里，這樣的應用會更加成熟，讓我們可能得到一定程度的解放。它輔助我們辦公，讓我們的生活更美好，效率提升更高，這也是一個點。

另外一個很重要的事，就是AI在實際生產過程中去跟行業深度結合，從而推動行業的發展。

我們現在已經看到，一些應用AI比較成熟的行業，比如互聯網、金融，還有教育，其實做得非常好，行業已經有大量的應用起來。再往后看，像智能制造、能源這些稍微難一點的方向，也會逐步會有更多深度融合的實際應用起來。AI的整個發展會逐步加速。

還有一個趨勢，也是我們很關注的，AI是一個全民的事情，需要去做全民的教育，讓很多人都參與到AI的發展建設中來。

哪怕你不做AI的研究，也會去做AI應用。另外，你將來不會用AI，會比別人效率明顯要低。所以說AI本身是一個全民的事情。在下一個十年，這個我覺得也會體現得越來越深刻。

▲智譜董事長劉德兵

智東西：您最近提到中國AI正從“跟跑”走向“并跑”，您認為最具體的體現是什么？未來是否存在“領跑階段”，以及可能靠什么方式實現？

劉德兵：這也是個好問題。首先我們大家都看到，還有這個認識，就是現在中國的AI發展，還是挺不錯的，很迅速。

這個有幾個方面，最直接的體現就是在國際評測集上能力水平相當。比如GLM-4.6模型在Code Arena榜單列居榜首，與Claude、GPT-5并列排名第一。這些在一定程度上體現了模型的智力水平。

還有更重要的就是應用。我們的應用也在快速發展。大家一直講我們國內的場景應用是我們的一個優勢，確實是這樣的。比如說我們通過MaaS平臺去提供相關的服務，這個訪問量的增長也是非?？斓?。

尤其GLM-4.6發布之后，在OpenRouter上的增長是非常快的，應用的落地非常的“實”。

關于“領跑”，我們是有機會的，但老實說壓力也是很大的。因為美國在算力、數據以及資本投入、人才等方面，都有很好的基礎。

當然這個東西有一個過程，但是我們也還是有機會，這個機會就在于我們一直覺得AGI本身是一個長跑。

而下一個階段，大家會認為很重要的一點是自學習，讓模型有記憶能力，能夠覆蓋自己的參數，根據應用去調整自己，這個能力非常重要。

當然，即使有了這個能力，其他空白的能力還有很多，比如說模型之間的交互能力，與現實進行交互的能力，到相互之間協作的能力，其實都很重要，都需要一步一步地發展。而這就要求我們保持定力、長期健康穩定地發展。

所以說，這不是一蹴而就的，這個事業本身可能是未來100年的事，但是未來10年可能非常關鍵，是大家競爭的一個核心，需要大家持續的努力，需要產業鏈上下游協同。

從數據、算力到模型，然后到應用，需要大家一起來做這件事。大家都有貢獻，這很關鍵。然后在這個過程中，大家協作得好，能夠持續地跑，那我們就有可能超越它。當然在我們國家，比如說我們自己公司層面，我們也在布局一些新的技術。

這個也是值得期待的，希望能爭取到一切領跑的機會。

智東西：如果讓您用一句話來概括“中國AI的下一個十年”，您現在最想給出的關鍵詞是什么？

劉德兵：下一個十年的話，我覺得應該是AI與人協同共生的一個階段，也是我們要想辦法把AI用好的一個階段，這個階段非常重要?？赡茉傧乱粋€十年，AI就會更智能，有很多自動化的東西。但是現在這個階段，更多的是AI與人協同。

如果要說最大的期待，我們還是很希望下一個十年AI本身在基礎技術上摸高，能做得更好。然后從行業落地上做得更實，更全面化。這兩件事對我們來說都特別重要。

智東西：對于智譜而言，您覺得下一個十年可能會怎么樣？

劉德兵：對智譜而言，也是要做技術摸高。但同時要跟合作伙伴協同，去推動整個產業的發展。這是我們的目標，同樣是我們本身的特點。所以對我們來講，兩個關鍵詞是一樣的。

02.

劉知遠：大模型通識能力已成型

智能體的關鍵在“崗位上的自學”

智東西：先想請您談談今天參加大會的整體感受，讓您感受到今年行業的一些新變化？

劉知遠：今年是AI的大年，包括我在內的很多從事AI方向的從業者，可以很深刻的感受到，大模型技術是驅動這一輪人工智能大發展的一個非常核心的驅動力。

如果說從技術原理來看，大模型技術是從2018年Transformer和預訓練開始快速發展起來的，我感覺過去的這五六年時間，大家發現了大模型這項技術是我們邁向AGI非常重要的一種技術路線。

基本上，大家是在利用大模型的技術，去把模型越做越大，讓它具備的能力越來越強，越來越通用，讓它越來越接近人類智能水平，甚至超越人類智能水平。

從今年開始，非常明顯的趨勢是，大模型的通用能力在很多方面已經非常接近，甚至超越人類水平了。在代碼編程這個方面，能力已經非常強。與此同時，業界開始快速地把這種最先進的人工智能技術應用在各行各業、各個場景。

所以人工智能+大會，我覺得是應運而生、適逢其時。

以往的人工智能大會更多強調的是智能技術本身。但是從今年開始，大家充分地意識到，我們要開始把人工智能跟千行百業深度融合。這也是人工智能+大會肩負的使命和愿景，且未來扮演的角色越來越重要。

智東西：今年大會提出“AI下一個十年”這個主題，在您看來，未來十年里，中國AI最有可能率先跑出的關鍵應用場景會集中在哪些方向？

劉知遠：AI+編程是一個非常明顯的場景。你會發現現在的程序員，如果不用AI，已經基本上沒有辦法很好地去應對現有工作的要求。

放眼到全球范圍，就AI+編程本身及其相關的技術而言，它的能力上限是在快速飛躍的。各家都在加強代碼大模型的相關研發，應該是今年最為明顯的一個大躍遷。

我們和人工智能打交道，都是和代碼有關。編程軟件工程作為信息社會的一個非常重要的技術，已經進入到智能化的階段，重塑了軟件開發的生產力。

智東西：今年“智能體”相關討論很熱，我們也想聽聽您對此的看法。業內常說2025是“智能體落地元年”。從您的經驗看，智能體邁向規?；涞?，還需要哪些條件逐步成熟？

劉知遠：AI代碼編程就是所謂的智能體，當然它本身不只是一種應用的形態，而是把智能體看成是人工智能發展的一個階段。

這就相當于經歷了過去的發展，我們讓大模型具備了各種能力，比如從大規模數據里面獲取了博覽群書的能力。ChatGPT相當于讓這個大模型具備了理解用戶意圖的能力。今年我們是通過大規模強化學習，讓大模型具備了所謂的深度思考能力。

那接下來，我們需要讓大模型具備什么能力呢？

重要的是讓大模型具備在我們指定的工作崗位上自主學習的成長能力。

模型已經博覽群書、能理解用戶意圖，通過深度思考，它已經越來越智能。但是還有一個能力，是我們人類具備，但大模型還不具備的，就是它不能像人一樣去自主學習，或者叫自學能力。比如說人類在大學畢業之后，到任何一個工作崗位上，只要讓他學習一段時間，就可以迅速地成為這個崗位的專家。這個過程其實是讓大模型變成智能體的最關鍵的一個階段。

可以理解為大模型相當于是利用全互聯網的數據，完成了一個大學生水平的通識能力，但是還沒接觸過具體工作崗位上那些專業的知識，復雜的任務，需要到各個工作崗位上去實踐、去見習一樣。從大模型變成專業智能體，就相當于讓一個具備通識能力的大學生，成為相關領域的專家。

我認為智能體的關鍵階段，不只是領域知識的簡單堆砌，更為重要的是讓模型具備面向專業領域，自主確定到底該學什么？怎么學？怎么成長？然后，它在實際的工作崗位上，通過實踐接受反饋，持續成長。

隨著大模型進入產業應用的階段，智能體肯定會變得越來越重要。但是，它絕對不是簡單地把一個大模型固定在某個場景或者完成某個角色，把相關的知識頂上，就變成這個領域的智能體了，而是需要智能體在這個領域里自主探索、成長和學習，然后發光發熱。

這個過程，我認為會非常關鍵。如果說模型本身在各個領域，不具備自主學習和成長能力，就很難讓大模型真正變成各個領域的專家。不能成為專家，就會極大限制應用的廣度和深度。

▲面壁智能聯合創始人兼首席科學家劉知遠

智東西：如果讓您用一句話來概括“中國AI的下一個十年”，您現在最想給出的關鍵詞是什么？

劉知遠：AI雖然現在已經火了，我覺得也才剛剛開始。

借用毛主席的一句話：星星之火，可以燎原。我認為接下來這十年，就是我們即將進入到人工智能革命高潮的前夜。就我們現在所說的所有事情而言，可能都還處在某一些單點上。

現在國內做端側模型的人不少，做云端模型的團隊也有好幾家。整體來看，無論是估值、市值，還是產品數量，目前都還處在相對早期的階段。但我認為，從產業經營的角度看，這些方向在未來十年里一定會產生巨大的影響。

這件事非常值得我們期待，也值得長期投入。