刘德兵说上限，刘知远讲拐点：中国AI十年剧本被他们提前揭开了

AI产业革命高潮即将到来！两位大佬预判关键变量。

作者 |江宇

编辑 |漠影

在中关村举办的2025人工智能+大会，中国AI未来十年的关键“进度条”正在变得清晰。

大会间隙，人工智能百人会高级顾问——智谱董事长刘德兵与面壁智能联合创始人兼首席科学家、清华大学副教授刘知远接受了智东西的独家采访。两位长期深耕一线的实践者，从基础模型到智能体演进，分享了他们对未来十年的观察与思考。

在谈到基础模型竞争时，刘德兵并不回避现实：在开源成为主流、结果可公开验证的当下，模型能力的差距会被迅速放大——“在一线开源模型做到90分的情况下，再训一个85分的模型就没多少竞争力。”

他同时强调，坚持做难而正确的事情很重要，哪怕投入巨大，因为“基础模型决定了整个AI产业发展的上限”。他认为，未来的关键变量将更多来自开源生态的成熟、行业场景的深度落地，以及AI逐渐成为“全民能力”所带来的广泛参与。

在刘知远看来，2025年的一个显著拐点是“AI+编程”，这一能力正在成为软件生产力的重要支撑。

对于大模型如何迈向智能体，他强调的不是堆叠更多知识，而是让模型具备“在指定工作岗位上自主学习的成长能力”，像大学毕业生一样，通过真实任务的反馈成长为领域专家。

他把当前在未来十年的阶段性，形容为“即将进入到人工智能革命高潮的前夜”。

以下是对访谈全程内容的整理（为优化阅读体验，智东西做了不改变原意的编辑）：

01.

刘德兵：基础模型决定AI产业的上限

智东西：2025年是智谱的“开源年”，到目前来看，这一年快结束了，这一战略对智谱来说有哪些收获？

刘德兵：说2025年是智谱的“开源年”，是强调开源今年对我们来说很重要。但其实智谱很早就在做开源。在2022年，我们的第一款千亿级通用大模型发布时，就直接开源了。

智谱本身在开源这个事情上是很坚决的。从公司本身的发展战略上来讲，我们会觉得开源对整个AI产业的发展 是非常有利的。AI产业与其他产业还不太一样，AI是需要很多人一起来贡献智慧的。比如基模做得很好了，但是基模之上的各种应用或者基模本身的行业技术，都需要很多人来贡献，里面还存在着很多技术难点与空白。

开源是可以促进产业发展的，这是第一个核心。

所以我们是非常拥抱开源的。我们现在研发了五十多款模型，四十多款模型都开源了。而且开源的下载量也都比较大，效果都还不错。在今年，我们通过开源，还带来了很多商业上的收益。比如说我们有大量的开源用户，最后会转化成付费用户，这一块也是有收益的。

另外就是整个生态的发展，在开源引起整个产业生态发展后，去做一些商业的合作也会更容易一些。因为在用户那边，他会更认可这个AI模型所做的成果，也更理解，这样沟通起来更顺畅。所以说开源本身对于整个产业的发展，都是有利的。

智东西：在今天大家都在谈AI下一个十年的节点上，当前很多“大厂”也投入了许多资源发展大模型，国内“大模型公司”创业公司未来真正的可持续竞争力会来自哪里？

刘德兵：这是一个很核心的问题。首先做基模的公司，大家应该感觉到就是在2023年的时候，一拥而上。从百模大战到现在，是在慢慢地收敛。

因为有一个很直接的问题，就是做基模的公司，它的投入成本是非常高的。而且是没法讲故事的，因为现在基本都在做开源，你做的模型到底行不行？它是一定要拿出来练一练的。

一旦开源，大家都去试，做得好，它就是好，做得不好就是不好。而且在一线开源模型做到90分的情况下，再训一个85分的模型就没多少竞争力。

所以说做基模的公司，就会逐渐的收敛。但是做基模的公司，特别关键。因为它真的是决定了整个AI产业发展的上限。

我们公司本身比较早就开始在做大模型的研发，是国内最早的一批。同时，投入的精力和资源也比较多，我们是坚定地要往上走，核心就是基模本身意义重大。而我们公司本身也有一系列优秀的人才，我们的合作伙伴也非常支持我们来做这样的事情。其中也包括国家层面的战略支持。所以，我们还是很愿意在基模上大力发展的。

你刚才提到的“下一个十年”，基模的发展毫无疑问是非常关键的，决定整个产业的高度。

但同时行业的落地，也是下一个十年里非常关键的一点。我们现在已经看到有很多的行业应用，比如说很典型的问答，大家都很熟悉了。搜索，然后做内容生成，帮你处理办公事务，这些应用已经非常成熟了。但是这些应用，还没有完成对整个产业的重构。

在下一个十年里，这样的应用会更加成熟，让我们可能得到一定程度的解放。它辅助我们办公，让我们的生活更美好，效率提升更高，这也是一个点。

另外一个很重要的事，就是AI在实际生产过程中去跟行业深度结合，从而推动行业的发展。

我们现在已经看到，一些应用AI比较成熟的行业，比如互联网、金融，还有教育，其实做得非常好，行业已经有大量的应用起来。再往后看，像智能制造、能源这些稍微难一点的方向，也会逐步会有更多深度融合的实际应用起来。AI的整个发展会逐步加速。

还有一个趋势，也是我们很关注的，AI是一个全民的事情，需要去做全民的教育，让很多人都参与到AI的发展建设中来。

哪怕你不做AI的研究，也会去做AI应用。另外，你将来不会用AI，会比别人效率明显要低。所以说AI本身是一个全民的事情。在下一个十年，这个我觉得也会体现得越来越深刻。

▲智谱董事长刘德兵

智东西：您最近提到中国AI正从“跟跑”走向“并跑”，您认为最具体的体现是什么？未来是否存在“领跑阶段”，以及可能靠什么方式实现？

刘德兵：这也是个好问题。首先我们大家都看到，还有这个认识，就是现在中国的AI发展，还是挺不错的，很迅速。

这个有几个方面，最直接的体现就是在国际评测集上能力水平相当。比如GLM-4.6模型在Code Arena榜单列居榜首，与Claude、GPT-5并列排名第一。这些在一定程度上体现了模型的智力水平。

还有更重要的就是应用。我们的应用也在快速发展。大家一直讲我们国内的场景应用是我们的一个优势，确实是这样的。比如说我们通过MaaS平台去提供相关的服务，这个访问量的增长也是非常快的。

尤其GLM-4.6发布之后，在OpenRouter上的增长是非常快的，应用的落地非常的“实”。

关于“领跑”，我们是有机会的，但老实说压力也是很大的。因为美国在算力、数据以及资本投入、人才等方面，都有很好的基础。

当然这个东西有一个过程，但是我们也还是有机会，这个机会就在于我们一直觉得AGI本身是一个长跑。

而下一个阶段，大家会认为很重要的一点是自学习，让模型有记忆能力，能够覆盖自己的参数，根据应用去调整自己，这个能力非常重要。

当然，即使有了这个能力，其他空白的能力还有很多，比如说模型之间的交互能力，与现实进行交互的能力，到相互之间协作的能力，其实都很重要，都需要一步一步地发展。而这就要求我们保持定力、长期健康稳定地发展。

所以说，这不是一蹴而就的，这个事业本身可能是未来100年的事，但是未来10年可能非常关键，是大家竞争的一个核心，需要大家持续的努力，需要产业链上下游协同。

从数据、算力到模型，然后到应用，需要大家一起来做这件事。大家都有贡献，这很关键。然后在这个过程中，大家协作得好，能够持续地跑，那我们就有可能超越它。当然在我们国家，比如说我们自己公司层面，我们也在布局一些新的技术。

这个也是值得期待的，希望能争取到一切领跑的机会。

智东西：如果让您用一句话来概括“中国AI的下一个十年”，您现在最想给出的关键词是什么？

刘德兵：下一个十年的话，我觉得应该是AI与人协同共生的一个阶段，也是我们要想办法把AI用好的一个阶段，这个阶段非常重要。可能再下一个十年，AI就会更智能，有很多自动化的东西。但是现在这个阶段，更多的是AI与人协同。

如果要说最大的期待，我们还是很希望下一个十年AI本身在基础技术上摸高，能做得更好。然后从行业落地上做得更实，更全面化。这两件事对我们来说都特别重要。

智东西：对于智谱而言，您觉得下一个十年可能会怎么样？

刘德兵：对智谱而言，也是要做技术摸高。但同时要跟合作伙伴协同，去推动整个产业的发展。这是我们的目标，同样是我们本身的特点。所以对我们来讲，两个关键词是一样的。

02.

刘知远：大模型通识能力已成型

智能体的关键在“岗位上的自学”

智东西：先想请您谈谈今天参加大会的整体感受，让您感受到今年行业的一些新变化？

刘知远：今年是AI的大年，包括我在内的很多从事AI方向的从业者，可以很深刻的感受到，大模型技术是驱动这一轮人工智能大发展的一个非常核心的驱动力。

如果说从技术原理来看，大模型技术是从2018年Transformer和预训练开始快速发展起来的，我感觉过去的这五六年时间，大家发现了大模型这项技术是我们迈向AGI非常重要的一种技术路线。

基本上，大家是在利用大模型的技术，去把模型越做越大，让它具备的能力越来越强，越来越通用，让它越来越接近人类智能水平，甚至超越人类智能水平。

从今年开始，非常明显的趋势是，大模型的通用能力在很多方面已经非常接近，甚至超越人类水平了。在代码编程这个方面，能力已经非常强。与此同时，业界开始快速地把这种最先进的人工智能技术应用在各行各业、各个场景。

所以人工智能+大会，我觉得是应运而生、适逢其时。

以往的人工智能大会更多强调的是智能技术本身。但是从今年开始，大家充分地意识到，我们要开始把人工智能跟千行百业深度融合。这也是人工智能+大会肩负的使命和愿景，且未来扮演的角色越来越重要。

智东西：今年大会提出“AI下一个十年”这个主题，在您看来，未来十年里，中国AI最有可能率先跑出的关键应用场景会集中在哪些方向？

刘知远：AI+编程是一个非常明显的场景。你会发现现在的程序员，如果不用AI，已经基本上没有办法很好地去应对现有工作的要求。

放眼到全球范围，就AI+编程本身及其相关的技术而言，它的能力上限是在快速飞跃的。各家都在加强代码大模型的相关研发，应该是今年最为明显的一个大跃迁。

我们和人工智能打交道，都是和代码有关。编程软件工程作为信息社会的一个非常重要的技术，已经进入到智能化的阶段，重塑了软件开发的生产力。

智东西：今年“智能体”相关讨论很热，我们也想听听您对此的看法。业内常说2025是“智能体落地元年”。从您的经验看，智能体迈向规模化落地，还需要哪些条件逐步成熟？

刘知远：AI代码编程就是所谓的智能体，当然它本身不只是一种应用的形态，而是把智能体看成是人工智能发展的一个阶段。

这就相当于经历了过去的发展，我们让大模型具备了各种能力，比如从大规模数据里面获取了博览群书的能力。ChatGPT相当于让这个大模型具备了理解用户意图的能力。今年我们是通过大规模强化学习，让大模型具备了所谓的深度思考能力。

那接下来，我们需要让大模型具备什么能力呢？

重要的是让大模型具备在我们指定的工作岗位上自主学习的成长能力。

模型已经博览群书、能理解用户意图，通过深度思考，它已经越来越智能。但是还有一个能力，是我们人类具备，但大模型还不具备的，就是它不能像人一样去自主学习，或者叫自学能力。比如说人类在大学毕业之后，到任何一个工作岗位上，只要让他学习一段时间，就可以迅速地成为这个岗位的专家。这个过程其实是让大模型变成智能体的最关键的一个阶段。

可以理解为大模型相当于是利用全互联网的数据，完成了一个大学生水平的通识能力，但是还没接触过具体工作岗位上那些专业的知识，复杂的任务，需要到各个工作岗位上去实践、去见习一样。从大模型变成专业智能体，就相当于让一个具备通识能力的大学生，成为相关领域的专家。

我认为智能体的关键阶段，不只是领域知识的简单堆砌，更为重要的是让模型具备面向专业领域，自主确定到底该学什么？怎么学？怎么成长？然后，它在实际的工作岗位上，通过实践接受反馈，持续成长。

随着大模型进入产业应用的阶段，智能体肯定会变得越来越重要。但是，它绝对不是简单地把一个大模型固定在某个场景或者完成某个角色，把相关的知识顶上，就变成这个领域的智能体了，而是需要智能体在这个领域里自主探索、成长和学习，然后发光发热。

这个过程，我认为会非常关键。如果说模型本身在各个领域，不具备自主学习和成长能力，就很难让大模型真正变成各个领域的专家。不能成为专家，就会极大限制应用的广度和深度。

▲面壁智能联合创始人兼首席科学家刘知远

智东西：如果让您用一句话来概括“中国AI的下一个十年”，您现在最想给出的关键词是什么？

刘知远：AI虽然现在已经火了，我觉得也才刚刚开始。

借用毛主席的一句话：星星之火，可以燎原。我认为接下来这十年，就是我们即将进入到人工智能革命高潮的前夜。就我们现在所说的所有事情而言，可能都还处在某一些单点上。

现在国内做端侧模型的人不少，做云端模型的团队也有好几家。整体来看，无论是估值、市值，还是产品数量，目前都还处在相对早期的阶段。但我认为，从产业经营的角度看，这些方向在未来十年里一定会产生巨大的影响。

这件事非常值得我们期待，也值得长期投入。