对话月之暗面杨植麟：开源开放是中国AI的独特价值，智能体或将百倍提升生产力

“开源开放的行业精神，是中国AI对全球市场最独特的贡献。”

杨植麟在接受澎湃新闻等媒体采访 澎湃新闻记者 范佳来 摄

3月25日，在2026中关村论坛上，月之暗面（Kimi）创始人杨植麟在接受澎湃新闻等媒体采访时表示。

“当前闭源模型仍占据一部分市场份额，而开源正在持续解锁更多的市场空间。最终如果模型能力达到同等水平，开源会是绝对的胜利者。” 杨植麟表示，开源的核心竞争力在于其构建了生态共赢的合作模式，所有参与者都能在技术迭代与产业落地的过程中获得收益，进而催生海量的应用场景与渠道，形成完整、自循环的产业生态。

“开源生态的市场总量，最终会达到远超闭源模式的水平，这也是中国AI产业当下最重要的发展思路与机遇。”

值得注意的是，针对近期行业出现的Token（词元，大模型处理信息的最小信息单元）涨价潮，杨植麟向记者表示，公司近期没有涨价计划。在他看来，通过算法与技术创新实现规模化的成本压降，是应对成本波动的核心路径，随着行业模型供给的持续增加，整体涨价压力相对可控。

中国AI的三大核心优势

“我们既能做最前沿的基础研究，同时又愿意把核心模型、关键技术向全球开源开放，这一点是全球其他国家很难做到的。” 谈到中国AI的核心优势，杨植麟表示，这种开放精神不仅加速全球AI领域的知识扩散与技术迭代，更从长期层面推动整个行业的发展，提升人类文明的技术上限。

谈到AI人才培养的话题，杨植麟表示，经过过去几十年的积累，中国已经建立起全球顶尖的人才培养体系，从义务教育到高等教育、博士培养的全链条，能够培育出全球探索能力最强的科研人才，并且已经形成完整、可持续的人才供给体系。

在他看来，充足且高质量的人才供给，让行业能够以合理的成本获取高水平的人类智能，进而通过人的创新孵化更高阶的人工智能，这将形成中国AI产业长期的供应端核心优势。

与此同时，杨植麟认为，产业上游的能源成本、算力基础设施效率的积累，同样是中国AI产业不可忽视的竞争力，“长期来看，当模型能力达到一定水平后，行业的核心瓶颈将是你能以多快的速度、建成多大规模的算力基建。这些领域的长期积累，最终将让中国有能力向全球输出更多的AI成果。”

“目前我们是在有意义的维度上做出一些有意义的贡献。”杨植麟表示，未来希望能够持续做出更多突破。

智能体是大模型的“能力跃迁”

今年被行业普遍视为AI智能体全面落地的关键一年。在杨植麟看来，AI智能体与传统对话式大模型产品的核心差异，在于其具备长周期运行、完成复杂系统性任务的能力，这也决定了二者不同的产业价值。

“传统对话式产品是用户提出一个问题，模型在数秒到数十秒内给出完整答案，是一个短周期、无状态的交互过程。但智能体更像人，它可以持续工作很长时间，完成多环节、高复杂度的任务。” 杨植麟表示，这种能力的跃迁，也带来全新的技术挑战。

这种技术突破最终将带来社会生产力的量级跃升。“智能体可以极大程度提升社会生产力，很有可能在当前的GDP基础上乘以一个增长系数，一开始可能是一倍或者数倍，未来甚至可能达到10 倍、100倍。” 杨植麟说，这是传统对话式大模型完全无法实现的价值，也是智能体成为AI核心赛道的根本原因。

杨植麟在2026中关村论坛开幕式现场演讲

未来智能体是否会普及到千家万户？杨植麟认为，智能体的普及将是一个分阶段的过程。

“短期内，智能体的核心用户还是对技术更熟悉、更愿意接受新事物的群体；但很快所有通过电脑创造生产力价值的知识工作者都会用上智能体，用户的Token消耗量也会出现指数级上升。”

而长期来看，随着具身智能等技术的发展，智能体将渗透到几乎所有与生产力相关的职业，甚至娱乐等非生产力场景，实现全行业的广泛覆盖。

杨植麟表示，大模型发展的第一性原理是规模化定律Scaling Law（尺度定律），但行业发展不能止步于暴力规模化，而是要在推进规模化的同时提升效率，因此团队始终致力于研发更强的模型架构，以此实现更高的Token效率。

但随着算力的持续进步，以及行业研发模式的迭代升级，从过去偏学术、单纯从创意出发的研究模式，转向如今更重视学术与工程深度结合、通过扎实的规模化验证实验得出可靠结论的模式，很多此前被奉为行业标准的技术，如今都具备被挑战、被突破的可能，Kimi的团队也正通过一系列全新模型架构的研发与开源，让全球更多的从业者能够获取前沿技术，以此推动整个AI领域的持续发展。

他透露，以Kimi为代表的开源模型，如今已经成为全球所有模型厂商、芯片厂商评测中的核心基准，厂商想要发布一款新的芯片，必须要通过Kimi等开源模型来评测其性能提升幅度，国内外研究机构也正在使用Kimi K2.5等开源模型开展前沿技术研究。