大模型行業正經歷關鍵轉折點。曾經由技術突破引發的市場熱潮，在2025年迎來商業化考驗。隨著智譜等頭部企業啟動IPO進程，行業焦點從模型能力比拼轉向應用落地成效，資本市場開始以更嚴格的標準評估企業的商業模式可持續性與長期價值。這種轉變在開源與閉源路線之爭中體現得尤為明顯。

智譜董事長劉德兵在接受專訪時提出反直覺觀點：開源與商業化并非對立關系。他解釋稱，短期視角下閉源策略能快速實現收益，但長期來看，開源是培育產業生態的基礎。AI技術普及需要降低使用門檻，開源模型讓更多開發者接觸核心技術，形成"技術擴散-應用創新-商業反饋"的良性循環。智譜的實踐顯示，開源策略不僅未削弱商業收入，反而通過降低客戶溝通成本加速了合作進程。

針對行業關注的參數規模之爭，劉德兵以GLM-4.1V-Thinking 10B級小模型為例指出，性價比競爭始終存在，但大參數模型仍具有戰略價值。他比喻道："萬億參數模型如同技術標尺，為小模型優化提供性能參照。當小模型達到90分水平時，需要大模型98分的標桿來指引改進方向。"這種"錨點理論"支撐著智譜堅持雙軌研發策略。

在應用落地層面，劉德兵承認當前AI滲透速度未達預期。能源、制造等重工業領域的深度應用仍面臨雙重挑戰：既需要模型企業與產業方建立長期共創機制，也依賴模型本身推理能力的突破。他預測，隨著模型智力水平提升，未來普通用戶將能直接使用專業AI工具，催生新型"一人公司"經濟形態。

關于通用人工智能(AGI)發展路徑，劉德兵強調L3(自我學習)向L4(自我認知)跨越的關鍵在于模型參數自調整能力。當前主流技術僅能實現場景化記憶修正，而真正的自學習需要模型在運行中動態修改參數數值。這種改變如同重塑神經網絡結構，存在系統崩潰風險，但突破后將開啟指數級進化通道。

對于行業格局演變，劉德兵認為"AI六小虎"時期的混戰是技術探索期的必然現象。隨著市場成熟，專注基礎模型研發的企業將形成差異化競爭。智譜堅持"讓機器像人一樣思考"的愿景，在技術"摸高"與商業落地間尋找平衡點，既保持對前沿研究的投入，又確保每個技術突破都能轉化為應用優勢。

當前資本市場出現的IPO熱潮，被劉德兵視為行業進入商業化深水區的標志。他指出，上市潮反映市場評估體系的轉變：投資者不再單純關注技術參數，而是綜合考察企業的場景落地能力、盈利模式清晰度及生態構建潛力。這種轉變將推動AI產業從技術競賽轉向價值創造階段。

在技術突破方向上，劉德兵特別看好智能體(Agent)技術的進化。他認為2026年將出現效率與精準度雙重提升的智能體應用，這類工具不僅能自主調用資源，還能在復雜環境中做出最優決策。這種突破將重新定義人機協作模式，為產業智能化提供關鍵基礎設施。