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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

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“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。

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