AutoGLM：推倒那面墙

文 ｜ 阑夕

就在一机难求的豆包工程机和不愿被架空的大厂App们暗中较劲的当口，智谱开源了AutoGLM项目，并打出了「让每一台手机都能成为AI手机」的大旗。

从时机来看，多少有些微妙，甚至评论区都有「千千万万个豆包手机站出来了」的呼声，但智谱也是全球大大小小的AI公司里第一批吃螃蟹的，早在一年前就发布了首个实现了自动接管手机的AI AGent，即这次开源的AutoGLM。

智谱主动解释了选择开源的原因，一言以蔽之，就是要加快前沿技术从实验室到开发者之间的流通速度，任何个人、机构和组织都能把智谱的研究成果拿走即用，用于打造自己的产品。

甚至我会隐约觉得，智谱和豆包是站在同一条战线上的——虽然它们同时也是大模型领域的竞争对手——没有说出来的潜台词是：

如果手机厂商不敢做真正的AI手机，那么我们来做，如果各大平台拒不接受AI技术的应用场景，那么就让技术以更低的门槛「飞入寻常百姓家」。

经过一年的发育，开源版的AutoGLM已经具有了相当规模的完成度，仅是直接支持接管的App就超过了50款，覆盖几乎所有高频使用的日常应用，超出范围的也并非无法接管，模型本身自带泛化能力，只是成功率可能有所波动。

在试用的过程里，一种很强烈的即视感呼之欲出，一边是App们唯恐沦为管道以致于高度应激围追堵截，一边是走在前面的AI公司已经开始竞相尝试为模型寻求具身，历史的震荡回响如在耳旁：

推倒那面柏林墙。

智谱这家公司，最显眼的标签可能就是「清华系」，虽然从链路而言，其核心技术确实来自学术成果的转化，但在商业化方面，智谱也是国产大模型公司里的领先者之一。

比如智谱主推的GLM系列大模型就在AI Coding市场里可谓有口皆碑，以致于能够单独撑起智谱的MaaS平台——和谁家模型都卖的其他MaaS平台不同，智谱的MaaS平台只卖自家的GLM模型——足见竞争力之强。

而且在开源社区里，GLM也是冲击榜一的常客，4.5、4.6两个版本持续处在Hugging Face下载排名的第一梯队，和阿里通义并列，考虑到体量的差别，这份成绩的说服力不言而喻。

这次开源的AutoGLM更是在GitHub里星数飙升，被大佬们盛赞为又一个R1时刻。

或许正是因为长期担当大模型商用领域的「隐形王者」，智谱才能理解上游公司在应用AI技术上的种种迟疑：并非技术受限，是在猜忌的环境里，能力与动力双双不足。

以AI手机为例，行业里早有共识，这个新品类一定会是扭转销量疲软的增长点，但迄今为止，所有的AI手机，依然都还是在把AI当成功能之一，而不是以AI为核心重新设计手机，这种矛盾，直接造成了喊起来口号响亮和用起来犹如鸡肋之间的割裂感。

原因不难想象，大的厂商陷入「创新者窘境」，不愿轻易颠覆现有生态，加上在系统层必须引入专业的外部大模型产品，这将显著冲击到手机厂商对于OS的控制权，不得不「从长计议」。

而当AutoGLM开源之后，「引狼入室」的担忧就在无形中被打消了，任何一家手机厂商，都能基于开源协议去做真正意义上的AI原生手机，在确保自己利益不受损的前提下，至少在新机的研发上往前再多迈几步。

而那些顾虑更少、只欠能力的中小手机厂商，则大可把AutoGLM当作「弯道超车」的技术杠杆，既然已经在正面战场失去先机、打不过位置靠前的那几家巨头，不如更早备战下一代产品，抓住率先为市场供应AI原生手机的机会，但凡脱离市场份额里的「Other」分类，就是大赢。

至于智谱，它并不受益于一城一池的得失，只有AI应用场景整体加速起来，大模型才会迎来更为汹涌的回报周期，就像智谱在MaaS平台的成功经验也是如此，生产力的跃升带来调用量的井喷，最终支撑起了平台级的商业模式。

加速的意思是，既要腿力够强，也要障碍物够少。

表面上看，拦在智谱们授予用户「AI自由」这条路上的，是不惜一切代价维护自身利益的App，但要继续深究的话，是数十年来沉积的这套商业模式，如同「屎山代码」那样锁死了这代互联网服务和AI控制中心共存的上限。

以「羊毛出在猪身上」的游戏规则为例，各大平台之所以不愿意被AI调用，很大程度的原因就是因为不靠主营服务赚钱，而是依靠把用户圈进来后的广告赚钱，如果只算单次服务的ROI，平台甚至是亏钱的。

那么智谱的「打样」，是不是就在提供一种新的可能，让平台的盈利回归健康状态，一分钱一分货，明码标价，不做转移，有了这样的结构性平衡，才有以用户利益为中心的产品生态。

而这种重新塑造互联网行业底层逻辑的机会，才是AI真正值得接下的基建大工程，也是打消回报不足这个疑虑的最有力途径。

就在一个月前，OpenAI的投资人Brad Gerstner邀请OpenAI的创始人Sam Altman上自己的播客，并问出了行业里都很关心的一个问题，那就是目前每年收入130亿美金的OpenAI如何创造出支持1.4万亿美元支出承诺的巨大回报？

一向善于情绪管理的Sam Altman突然变得不耐烦起来，不但打断对方的表达，还给出了诛心式的反击：「如果你想抛售股票，我可以帮你找到很多买家，我真是受够了，你是知道OpenAI的股票有多难买到的⋯⋯」

Sam Atlman当然不是突发超雄，他——以及整个AI行业——都在今年遭遇了一轮又一轮的质疑声浪，认为天文数字级别的投入增长非常容易制造泡沫，但AI的拥护者则疲于解释这场技术革命的长期愿景，我们处在一个心量决定胆识的历史转折点。

显然，智谱也站在一条意义深远的十字路口上，并给出了自己的思考答案，都说AI Agent是共识，但从热闹到繁荣之间的重重大山，依然需要具有高度可行性的解决方案来为互联网行业完成一次再分配。

想象一下，当中小手机厂商开始在新机里搭载AutoGLM，哪怕是从数十万台的销量起步，那也意味着会有数十万真实用户被交付了「再也回不去」的体验。

继续想象，当开发者构建出各种定制款的AutoGLM——比如让用户最喜欢的二次元角色在屏幕上可视化的为他们调用App——由此撬动的创新扩散曲线左侧人群，又会在网络社区里形成怎样的上游话题？

再想象一下，一个把自用手机刷上AutoGLM，在吃早餐时就能提前让它自动连接电脑开写汇报，这份从容又会如何影响他的那些恨不得把一秒钟掰成两秒钟用的同事？

星星之火，可以燎原，智谱没有点燃那片荒原，它选择的是把火种交到每一个人的手中。

而参与甚至主导制定游戏规则的回报，也就完全无法用过去的经验切片来准确计算，要知道，仅仅是颠覆搜索引擎这么一款产品，就为ChatBot模式找到了万亿级替代市场的预期，那么在卡到AI手机引擎这么一个分配方的位置上后，又能爆发出多大规模的空间？

某种意义上，智谱应当庆幸是和字节一起出手，若是没有中国互联网的第三极同时下注，恐怕多少还是会有些说服力不足。

无论如何，AI行业都在进入一个从追求智能的极限到兼具行动能力的新周期，刷题的成绩对于普通用户而言越来越不重要了——如果只是需要帮我点杯咖啡，有没有博士级的智能水平很重要吗？

或者说得更直白点，一个在纸面上无比聪明的AI，却被始终困在对话框的背后，连帮用户点一杯咖啡的动手能力都没有，那么这样的AI，再聪明又有何用？

让一台机器能说会道已经不再是奇迹了，除了演化出语言之外，人类文明的另一个支点，在于动手能力，实现智慧的设想，造出从万里长城到航天火箭的奇观。

或许很多年后回首，智谱开源AutoGLM，正是AI跨过拐点的第一步棋，也是用户发现和拿到手机主权乃至智能主权的最早火苗。