2026年1月8日，港交所的锣声为全球大模型产业敲响了新的叙事节奏。

这一天，智谱正式登陆港股，摘得“全球大模型第一股”的桂冠。在资本市场的聚光灯下，这家背靠清华、自带学院派基因的大模型公司，正式完成了一次从科研重镇向资本高地的关键跨越。

而对于市场来说，智谱的上市不仅是一个资本事件，同时也是中国大模型公司在算力成本高企、盈利模式承压的背景下，交出的一份阶段性答卷。

而今，中国的大模型经历了“百模大战”之后形成头部集中的格局，实力强劲的优胜者之间的竞争愈加激烈，转向更具现实意义导向的应用落地层，“淘汰赛”再次启幕。

近日，智谱董事长刘德兵走进《对话》现场，复盘了这场从2019年开始的大模型长跑，《每日经济新闻》记者在现场与刘德兵对话，节目于1月31日晚间上线播出。

每经记者在现场注意到，尽管刚刚上市不久，但刘德兵并未沉溺于资本市场的喧嚣，而是以一种典型的“清华理工男”式冷静，拆解了智谱在技术引领与产业落地之间的平衡术，并回应了关于业务模式、人才竞争以及AGI（通用人工智能）终局的种种争议。

成为大模型第一股之后，如何面对业绩大考？

在智谱的规划中，上市并非终局，而是获得长期生存能力的必要手段。

刘德兵坦言，基座模型公司目前普遍面临高昂的算力成本和亏损压力，智谱从公司早期就开始规划上市，正是为了获得一个能够支撑公司长期稳定往前走的资本底座。但这并不意味着智谱已经拿到终局成绩，“这只是我们的阶段性结果。后续还要经受非常多的考验”。

在资本市场的语境下，同行间的比较不可避免。

就在智谱上市次日，另一家大模型公司MiniMax接力登陆港交所，市值一度冲破千亿港元。刘德兵坦言：“从我们自己来看，尤其是从股市增长角度上来讲，我们其实还是非常满意的。”面对市场对C端（个人端）流量和B端（企业端）落地的不同偏好，刘德兵回应称，智谱更希望通过智力水平的提升带动产业收益。“每个公司都有自己的发展节奏。我们一直强调，自己一定要长期、稳定、健康发展，而不是追求那种大起大落的爆发。”

作为智谱最早期的投资人之一，君联资本董事总经理纪海泉见证了刘德兵从实验室导师到上市公司董事长的身份转变。纪海泉透露，智谱上市当天的庆祝极其简单，仅是一顿午餐，因为“路还很长，AGI的梦想很大，需要一步步走过去。”

资本市场的衡量标尺是现实的，对于大模型公司而言更是如此，上市成为公众公司后，意味着每三个月都要接受一次业绩的审计。

刘德兵认为，智谱有一套清晰的增长逻辑。“我们现在侧重两个方向：一是专注于基座模型，让技术引领智力水平提升；二是强调产业落地，用数据说话。”

拒绝软件集成商标签

随着大模型进入大规模落地期，外界开始对智谱的业务模式产生好奇，亦有观点质疑，智谱的MaaS业务是否正逐渐走上传统软件集成商的老路，干最苦最累的定制化工作，却难以获得高额毛利。

对于这样的质疑，刘德兵并不认可，在他看来，AI时代的私有化部署与传统软件定制化有着本质区别。

“MaaS（Model as a Service，模型即服务）服务平台是我们最重要的核心模式，增长非常快。”刘德兵透露，智谱MaaS服务平台目前已积累了300多万个机构及开发者用户，在私有化服务方面，智谱已服务了20多个行业、上万家企事业单位。“我们其实提供底层的基础设施，然后会有大量的人在上面去做应用。”

刘德兵表示，在业务量翻倍式增长的同时，智谱的业务团队规模并未随之扩张。这体现了当前AI软件和以前软件不一样的地方。以前需要大量的研发成本和人力，但现在则主要是通过自学习能力提升与环境交互能力的增强，使得模型适应各个行业的速度变得非常快。

刘德兵展示了一个技术演进的路径：早期大模型进入行业需要加装大量的外挂进行调优，如视频链等，而随着技术的发展，这些外挂能力最终会内生到模型内部。当模型能力足够强时，部署过程会变得标准化且规模化。

在刘德兵的愿景里，AI不应只是互联网思维下的To C（针对个人端）应用，而应成为整个社会的底座，如同水和电一样的基础设施。“我们特别期待的是，随着模型本身能力的提升，AI将来在行业应用里会成为底座式的角色——像水和电这样的基础设施，很多人在上层去做应用的时候，没有那么费劲。”

这种“根与叶”的论述，也得到了投资方的认可。纪海泉也表示：“基础模型是根，商业应用是叶。根深才能叶茂，而当你枝繁叶茂了，有更多的阳光照到叶子上，还会反哺给根营养。”

纪海泉认为，对于今天的智谱而言，更多的是去考虑如何以中国为本土，用中国的方式去做一个更好的中国大模型。

迈向AGI的心态突围，不在短期内调整战略重心

从清华大学知识工程实验室孵化而出的智谱，始终被认为带着深厚的学院派基因。作为曾经的清华老师，与智谱的成长同步，刘德兵同样正在经历一场从钻研技术难点到考量落地、管理与生态的跨越。

在对话中，刘德兵也正面回应了关于中国AI创新心态的争议。此前，DeepMind创始人哈萨比斯曾评价中国AI企业虽无限接近创新，但缺乏“范式级别”的原始创新，根源在于心态。

“这个心态的核心是敢于去冒险，敢于去突破。”刘德兵并不避讳这一点，他分析称，早期由于资源受限，企业往往更强调成本，倾向于学习先进经验以降低风险。但现在，追赶已进入深水区，“现在其实我们也走在了比较前列的位置，很多时候靠学习已经不行了，这个时候就需要我们去创新，倒逼之下，我认为我们的创新一定会起来。”

刘德兵透露，为了平衡商业落地的现实与原始创新的理想，智谱内部建立了一套分工体系：一部分团队背负确定性的产出指标，负责产业落地；另一部分团队则以放松的心态进行探索性研究。“有一些创新我们确实不知道它会是什么样的，它需要灵光一现，这个时候我们就需要给这样团队足够的松绑。”

回顾智谱的技术演进，刘德兵感慨，穿越长夜的过程极其艰难。

2019年成立之初，团队在技术路线上面临诸多不确定性，从最初尝试的“数据+知识双轮驱动”模式，到后来转向Transformer架构，再到2021年训练出百亿模型、2022年训练出千亿模型，中间经历了整整两年的煎熬期。

对于下一步的技术指向，刘德兵保持了务实态度。尽管世界模型和空间模型同样被视为AGI探索的重要路径，但智谱目前仍将主力放在大模型及其实际应用上，对世界模型保持跟踪投入。“世界模型，它其实更多的是讲究理解这个世界的物理规律、因果关系；大模型更多的是模拟人跑出来的结果，我们会认为世界模型是对将来大模型很好的一个外延。”

在他的描述中，大模型的优势在于能很快产生效果，在总结、生成和泛化方面已经展现出极强能力。正因如此，智谱当前仍将主要资源投入在大模型方向。“从公司层面，我们当前还是会专注于大模型，因为它是直接产生应用效果的。”刘德兵同时表示，公司也在持续关注世界模型等前沿方向，但不会轻易在短期内调整战略重心。

关于AGI何时到来，刘德兵没有给出马斯克式的具体时间表，但他引用了《三体》中的一句话，“文明是加速度发展的”。他相信，通过代码模型、语言模型与多模态能力的深度融合，让AI不断增强与环境交互的能力、实现自学习，是坚定走向AGI的必经之路，“至于AGI什么时候实现，我们会期待它更早实现，但我们没法说一定要画个时间表。”