每經(jīng)記者｜可楊    每經(jīng)編輯｜陳星    

2026年1月8日，港交所的鑼聲為全球大模型產(chǎn)業(yè)敲響了新的敘事節(jié)奏。

這一天，智譜正式登陸港股，摘得“全球大模型第一股”的桂冠。在資本市場的聚光燈下，這家背靠清華、自帶學院派基因的大模型公司，正式完成了一次從科研重鎮(zhèn)向資本高地的關(guān)鍵跨越。

而對于市場來說，智譜的上市不僅是一個資本事件，同時也是中國大模型公司在算力成本高企、盈利模式承壓的背景下，交出的一份階段性答卷。

而今，中國的大模型經(jīng)歷了“百模大戰(zhàn)”之后形成頭部集中的格局，實力強勁的優(yōu)勝者之間的競爭愈加激烈，轉(zhuǎn)向更具現(xiàn)實意義導向的應用落地層，“淘汰賽”再次啟幕。

近日，智譜董事長劉德兵走進《對話》現(xiàn)場，復盤了這場從2019年開始的大模型長跑，《每日經(jīng)濟新聞》記者在現(xiàn)場與劉德兵對話，節(jié)目于1月31日晚間上線播出。

每經(jīng)記者在現(xiàn)場注意到，盡管剛剛上市不久，但劉德兵并未沉溺于資本市場的喧囂，而是以一種典型的“清華理工男”式冷靜，拆解了智譜在技術(shù)引領(lǐng)與產(chǎn)業(yè)落地之間的平衡術(shù)，并回應了關(guān)于業(yè)務模式、人才競爭以及AGI（通用人工智能）終局的種種爭議。

成為大模型第一股之后，如何面對業(yè)績大考？

在智譜的規(guī)劃中，上市并非終局，而是獲得長期生存能力的必要手段。

劉德兵坦言，基座模型公司目前普遍面臨高昂的算力成本和虧損壓力，智譜從公司早期就開始規(guī)劃上市，正是為了獲得一個能夠支撐公司長期穩(wěn)定往前走的資本底座。但這并不意味著智譜已經(jīng)拿到終局成績，“這只是我們的階段性結(jié)果。后續(xù)還要經(jīng)受非常多的考驗”。

在資本市場的語境下，同行間的比較不可避免。

就在智譜上市次日，另一家大模型公司MiniMax接力登陸港交所，市值一度沖破千億港元。劉德兵坦言：“從我們自己來看，尤其是從股市增長角度上來講，我們其實還是非常滿意的?！泵鎸κ袌鰧端（個人端）流量和B端（企業(yè)端）落地的不同偏好，劉德兵回應稱，智譜更希望通過智力水平的提升帶動產(chǎn)業(yè)收益。“每個公司都有自己的發(fā)展節(jié)奏。我們一直強調(diào)，自己一定要長期、穩(wěn)定、健康發(fā)展，而不是追求那種大起大落的爆發(fā)。”

作為智譜最早期的投資人之一，君聯(lián)資本董事總經(jīng)理紀海泉見證了劉德兵從實驗室導師到上市公司董事長的身份轉(zhuǎn)變。紀海泉透露，智譜上市當天的慶祝極其簡單，僅是一頓午餐，因為“路還很長，AGI的夢想很大，需要一步步走過去?！?/p>

資本市場的衡量標尺是現(xiàn)實的，對于大模型公司而言更是如此，上市成為公眾公司后，意味著每三個月都要接受一次業(yè)績的審計。

劉德兵認為，智譜有一套清晰的增長邏輯?！拔覀儸F(xiàn)在側(cè)重兩個方向：一是專注于基座模型，讓技術(shù)引領(lǐng)智力水平提升；二是強調(diào)產(chǎn)業(yè)落地，用數(shù)據(jù)說話。”

拒絕軟件集成商標簽

隨著大模型進入大規(guī)模落地期，外界開始對智譜的業(yè)務模式產(chǎn)生好奇，亦有觀點質(zhì)疑，智譜的MaaS業(yè)務是否正逐漸走上傳統(tǒng)軟件集成商的老路，干最苦最累的定制化工作，卻難以獲得高額毛利。

對于這樣的質(zhì)疑，劉德兵并不認可，在他看來，AI時代的私有化部署與傳統(tǒng)軟件定制化有著本質(zhì)區(qū)別。

“MaaS（Model as a Service，模型即服務）服務平臺是我們最重要的核心模式，增長非?？臁！眲⒌卤嘎叮亲VMaaS服務平臺目前已積累了300多萬個機構(gòu)及開發(fā)者用戶，在私有化服務方面，智譜已服務了20多個行業(yè)、上萬家企事業(yè)單位。“我們其實提供底層的基礎(chǔ)設施，然后會有大量的人在上面去做應用?！?/p>

劉德兵表示，在業(yè)務量翻倍式增長的同時，智譜的業(yè)務團隊規(guī)模并未隨之擴張。這體現(xiàn)了當前AI軟件和以前軟件不一樣的地方。以前需要大量的研發(fā)成本和人力，但現(xiàn)在則主要是通過自學習能力提升與環(huán)境交互能力的增強，使得模型適應各個行業(yè)的速度變得非?？?。

劉德兵展示了一個技術(shù)演進的路徑：早期大模型進入行業(yè)需要加裝大量的外掛進行調(diào)優(yōu)，如視頻鏈等，而隨著技術(shù)的發(fā)展，這些外掛能力最終會內(nèi)生到模型內(nèi)部。當模型能力足夠強時，部署過程會變得標準化且規(guī)模化。

在劉德兵的愿景里，AI不應只是互聯(lián)網(wǎng)思維下的To C（針對個人端）應用，而應成為整個社會的底座，如同水和電一樣的基礎(chǔ)設施。“我們特別期待的是，隨著模型本身能力的提升，AI將來在行業(yè)應用里會成為底座式的角色——像水和電這樣的基礎(chǔ)設施，很多人在上層去做應用的時候，沒有那么費勁。”

這種“根與葉”的論述，也得到了投資方的認可。紀海泉也表示：“基礎(chǔ)模型是根，商業(yè)應用是葉。根深才能葉茂，而當你枝繁葉茂了，有更多的陽光照到葉子上，還會反哺給根營養(yǎng)?！?/p>

紀海泉認為，對于今天的智譜而言，更多的是去考慮如何以中國為本土，用中國的方式去做一個更好的中國大模型。

邁向AGI的心態(tài)突圍，不在短期內(nèi)調(diào)整戰(zhàn)略重心

從清華大學知識工程實驗室孵化而出的智譜，始終被認為帶著深厚的學院派基因。作為曾經(jīng)的清華老師，與智譜的成長同步，劉德兵同樣正在經(jīng)歷一場從鉆研技術(shù)難點到考量落地、管理與生態(tài)的跨越。

在對話中，劉德兵也正面回應了關(guān)于中國AI創(chuàng)新心態(tài)的爭議。此前，DeepMind創(chuàng)始人哈薩比斯曾評價中國AI企業(yè)雖無限接近創(chuàng)新，但缺乏“范式級別”的原始創(chuàng)新，根源在于心態(tài)。

“這個心態(tài)的核心是敢于去冒險，敢于去突破。”劉德兵并不避諱這一點，他分析稱，早期由于資源受限，企業(yè)往往更強調(diào)成本，傾向于學習先進經(jīng)驗以降低風險。但現(xiàn)在，追趕已進入深水區(qū)，“現(xiàn)在其實我們也走在了比較前列的位置，很多時候靠學習已經(jīng)不行了，這個時候就需要我們?nèi)?chuàng)新，倒逼之下，我認為我們的創(chuàng)新一定會起來。”

劉德兵透露，為了平衡商業(yè)落地的現(xiàn)實與原始創(chuàng)新的理想，智譜內(nèi)部建立了一套分工體系：一部分團隊背負確定性的產(chǎn)出指標，負責產(chǎn)業(yè)落地；另一部分團隊則以放松的心態(tài)進行探索性研究?！坝幸恍﹦?chuàng)新我們確實不知道它會是什么樣的，它需要靈光一現(xiàn)，這個時候我們就需要給這樣團隊足夠的松綁。”

回顧智譜的技術(shù)演進，劉德兵感慨，穿越長夜的過程極其艱難。

2019年成立之初，團隊在技術(shù)路線上面臨諸多不確定性，從最初嘗試的“數(shù)據(jù)+知識雙輪驅(qū)動”模式，到后來轉(zhuǎn)向Transformer架構(gòu)，再到2021年訓練出百億模型、2022年訓練出千億模型，中間經(jīng)歷了整整兩年的煎熬期。

對于下一步的技術(shù)指向，劉德兵保持了務實態(tài)度。盡管世界模型和空間模型同樣被視為AGI探索的重要路徑，但智譜目前仍將主力放在大模型及其實際應用上，對世界模型保持跟蹤投入?！笆澜缒Ｐ?，它其實更多的是講究理解這個世界的物理規(guī)律、因果關(guān)系；大模型更多的是模擬人跑出來的結(jié)果，我們會認為世界模型是對將來大模型很好的一個外延。”

在他的描述中，大模型的優(yōu)勢在于能很快產(chǎn)生效果，在總結(jié)、生成和泛化方面已經(jīng)展現(xiàn)出極強能力。正因如此，智譜當前仍將主要資源投入在大模型方向?！皬墓緦用妫覀儺斍斑€是會專注于大模型，因為它是直接產(chǎn)生應用效果的。”劉德兵同時表示，公司也在持續(xù)關(guān)注世界模型等前沿方向，但不會輕易在短期內(nèi)調(diào)整戰(zhàn)略重心。

關(guān)于AGI何時到來，劉德兵沒有給出馬斯克式的具體時間表，但他引用了《三體》中的一句話，“文明是加速度發(fā)展的”。他相信，通過代碼模型、語言模型與多模態(tài)能力的深度融合，讓AI不斷增強與環(huán)境交互的能力、實現(xiàn)自學習，是堅定走向AGI的必經(jīng)之路，“至于AGI什么時候?qū)崿F(xiàn)，我們會期待它更早實現(xiàn)，但我們沒法說一定要畫個時間表?！?/p>

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