大模型行業在2025年迎來商業化關鍵節點，過去以技術突破為主導的狂熱發展模式，正面臨市場對落地應用能力的嚴格審視。隨著智譜等頭部企業啟動IPO進程，資本市場對大模型企業的評估標準從單純的技術競賽轉向商業可持續性。開源與閉源的技術路線之爭，成為檢驗企業戰略定力的試金石。
智譜董事長劉德兵在接受專訪時提出反常識觀點：開源與商業化并非對立關系。他以行業生態建設視角解釋，開源如同播種機，通過降低技術使用門檻培育市場認知。當企業客戶對模型原理形成基礎理解后，商業合作效率顯著提升。數據顯示，智譜開源戰略實施后，企業級客戶數量增長超300%，技術溝通周期縮短60%。這種"先播種后收割"的模式，正在重構大模型商業邏輯。
在技術路線選擇上，智譜堅持"雙軌并行"策略。一方面持續推進GLM-4.1V-Thinking等10B級小參數模型研發，通過參數優化實現性價比突破；另一方面保持萬億參數大模型的迭代投入。劉德兵用錨點理論闡釋這種布局：大模型如同技術標尺，通過持續突破性能上限，為小模型優化提供明確方向。當萬億模型達到98分水平時，10B模型的90分價值就需要重新評估，這種動態校準機制確保技術路線始終指向最優解。
應用落地層面，行業正經歷從語言生成向產業深水區的突破。能源、制造等領域的智能化改造面臨雙重挑戰：既需要模型企業深入理解產業痛點，又要求模型具備更高自主決策能力。某汽車制造企業的案例顯示，雙方技術團隊駐場聯合開發18個月后，才實現沖壓車間質量檢測系統的智能化升級。這種"點對點"的深度融合模式，雖然推進緩慢但構建起難以復制的技術壁壘。
針對AGI發展路徑，劉德兵指出L3到L4的跨越存在本質性挑戰。當前主流模型的"偽自學習"機制，本質是場景化記憶而非邏輯重構。真正的突破在于實現參數數值的動態調整，這需要解決模型穩定性難題。他比喻道："就像人類改變固有認知可能導致世界觀崩塌，模型參數修改同樣存在連鎖反應風險。"智譜研發團隊正在嘗試通過強化學習框架，構建參數調整的容錯機制。
資本市場對AI企業的估值邏輯正在發生根本轉變。IPO熱潮背后，是投資機構對技術成熟度與商業閉環的雙重考量。某投行分析師指出，2025年后上市的AI企業，需要證明技術投入能轉化為持續現金流。智譜的應對策略是構建"基礎研究-場景落地"的飛輪效應：每項技術突破都配套開發3-5個垂直領域應用，形成技術價值轉化的快速通道。
在行業格局演變方面，劉德兵預測2026年將出現明顯分化。技術同質化嚴重的企業可能面臨淘汰，而掌握核心算法且具備場景深耕能力的玩家將占據主導。他特別強調，AI競爭已進入"智力密度"比拼階段，單純堆砌算力的模式難以為繼。智譜最新研發的動態參數調整技術，通過實時優化模型結構，在保持性能的同時降低30%計算資源消耗，這種技術突破正在重塑行業成本結構。
