活力中国调研行｜大模型的“下半场”，拼什么?

中国首个万亿AI公司诞生了。6月22日，被称为“全球大模型第一股”的国产大模型龙头智谱总市值一举突破万亿港元大关，年内涨超2000%，成为港股历史上第一家迈过万亿门槛的AI大模型公司。

这家AI创业公司，怎么就值这么多？触发这一轮暴涨的，是6月17日智谱上线并开源新一代旗舰大模型GLM-5.2。这款主攻"长程任务"的模型，让AI从“即时问答”跨越到“像人一样连续工作数小时”。在全球百万用户盲测的Code Arena榜单上，GLM-5.2一举拿下全球可用模型第一。

经历过前两年“百模大战”的喧嚣，今年，大模型——这个近年来最火热、也最容易被质疑的科技赛道的“决战”被认为刚刚开始。在智谱发布新一代旗舰大模型前夕，中国外文局《中国报道》记者随同“活力中国调研行”采访团走进北京智谱华章科技股份有限公司(简称智谱）、北京智源人工智能研究院(简称智源）、北京科学智能研究院，实地探寻大模型“下半场”的竞争逻辑与未来布局。

从清华实验室到“全球开源第一”

坐落于北京AI原点社区对面的北京智谱华章科技有限公司——这家2019年由清华大学计算机系知识工程实验室（KEG）成果转化而来的企业，深耕通用人工智能（AGI）领域的研发与落地，是国内最早坚持开源战略的大模型厂商之一，也是北京AI开源生态建设的核心力量。

2022年，智谱开源千亿参数GLM-130B大模型，在当时闭源模型主导的行业格局中填补了国内技术空白。此后，公司60余款模型陆续开源。

今年2月，智谱上线旗舰模型GLM-5，AI不再只是生成代码的工具，而是有自主测试、迭代能力的“工程师”。4月，智谱大模型再次迭代，GLM-5.1发布，其自主能力和执行长程任务能力明显提升，可以在一次任务中独立、持续工作超8小时。6月17日，智谱上线并开源新一代旗舰大模型GLM-5.2。

“当大模型具备长程任务执行的闭环能力后，核心竞争力将重塑为TAC（Token架构力）。”智谱技术代言人郑勤锴接受《中国报道》记者采访时表示，当前，全球大模型正从“知识驱动”转向“任务驱动”，不再只提供对话、问答等知识服务，而是转向自主完成复杂任务。

智谱在2025年提出AI生产力度量框架，让企业消耗的每一个Token，都变成一个数字员工，转化为可交付的经济增量。同年，智谱率先推出编程套餐“GLM Coding Plan”，付费开发者突破24.2万，Token调用量6个月涨了15倍。郑勤锴表示，当前，程序员的大量工作已由大模型产生的Token完成，未来Token将进一步拓展到更多高价值领域。

郑勤锴将AGI的发展进程划分为五个阶段，行业目前已走完预训练模型、智能体与机器人发展阶段，迈入自我学习阶段。而在后续发展中，大模型的自主迭代能力至关重要。郑勤锴认为，当大模型可自主完成结构优化、数据更新等迭代工作时，大模型的进化效率将得到极大提升。

智谱最被外界称道的不是某个单项指标，而是其全链路自主研发能力。“从底层算法、预训练框架到国产硬件适配，我们都能自主。”郑勤锴说。这意味着，在外部环境不确定的背景下，智谱具备了更强的“抗风险”和“自主进化”能力。

“先手棋”与“铺路者”

“我们一直在做‘难而正确’的事。”北京智源研究院院长王仲远结合研究院五年技术发展历程，向记者解析了中国AI大模型的迭代升级之路。

成立于2018年的智源早在2021年就启动了“悟道”大模型项目，“悟道”大模型当时是国产通用大模型的突破起点，打造出自主可控、对标国际前沿的国产基础大模型。初代大模型以语言交互为核心，可完成问答、文案创作、知识解答等基础工作，打破了国外大模型的技术垄断，为国内AI产业发展筑牢了初代底层技术根基。

2024年，智源推出悟界·Emu多模态大模型，让AI真正具备“看、听、懂”的综合能力，融合文字、图片、音频、视频多维度感知能力，既能精准解析各类多媒体内容，也能根据创意生成视觉作品。其中Emu3模型成功登上《Nature》子刊，标志着我国多模态AI技术跻身全球第一梯队。

2025年，智源研究院深耕脑科学与生命科学领域，研发出神经科学大模型和全原子级生命模型。这套创新模型可模拟生命活动机理、辅助解析蛋白质结构、助力疾病机理研究，让人工智能成为生命科学探索的全新工具，实现了AI技术的跨界深度赋能。

2026年，智源全新发布了悟界·RoboBrain具身智能大模型，不同于传统虚拟AI，具身智能模型可适配机器人等实体智能设备，让AI真正融入物理世界，为人形机器人、民用智能终端的普及提供了核心技术支撑。

王仲远介绍，智源长期深耕开源生态建设，目前已累计开源超200个优质AI模型，全球下载量突破10亿次。这些免费开放的核心技术，大幅降低了初创团队、中小企业及科研机构的AI研发门槛，为全行业创新发展搭建了公共技术平台。

智源独创了一套运行机制：集中力量办大事、青年人才挑大梁、开放生态育创新。他们没有传统的“铁饭碗”编制，而是通过“智源学者”计划，从全球遴选顶尖青年科学家，给予长期稳定支持，不设短期量化考核指标。

智源通过“智源大会”“智源社区”等平台，构筑了一个涵盖产学研用的“内行生态圈”。这里没有“老板”和“员工”，只有学者、工程师和创业者。截至目前，智源已汇聚数百位顶尖学者和全职研发人员，专注打造有技术挑战、需要长期攻关的系统级成果。

AI for Science的“中国试验田” 

北京科学智能研究院与智源、智谱的气质截然不同——它的使命是用AI“解放科学家”。

走进位于北京科学智能研究院，一面印有“AI for Science”（人工智能赋能科学研究）的标识格外醒目。“我们是全球第一家以‘AI for Science’命名并专注于这个领域的科研机构。”北京科学智能研究院院长李鑫宇负责人向记者介绍。成立于2021年的北京科学智能研究院，是北京市人工智能领域的新型研发机构，研究院以“解放科学家，赋能新工业”为使命，持续建设AI for Science基础设施体系，推动科学研究模式从经验驱动向智能协同演进，一批基础研究原创性、引领性成果竞相涌现。

什么是AI for Science？简单说，就是用人工智能的方法，去解决传统科学研究中“算不动、测不准、周期长”的难题。“我们致力于建设AI for Science的基础设施体系。”李鑫宇说，“过去，科学家做实验靠‘试错’，一个配方可能要试几百上千次。现在，AI可以在虚拟世界里做‘预实验’，把最有可能成功的方案筛选出来，再让科学家去验证。”李鑫宇表示，这种新模式被研究院称为“大科研时代”——不再是一个课题组“单打独斗”，而是通过AI平台，实现“数据-模型-实验”的闭环迭代。

“在科研工作中，在浩如烟海的科学文献中查找一个具体知识点是一件非常不容易的事。”李鑫宇这样描述科研工作中的一大痛点。为破解这一难题，北京科学智能研究院联合深势科技推出了玻尔科学空间站。它是全球首个覆盖“读文献－做计算－做实验－多学科协同”的AI科研平台，深度融合了科学大模型、科研数据库、知识库管理、智能计算调度及智能化实验工具，系统性解决科研人员在文献检索与管理、跨学科知识发现及实验计算融合等环节中的关键痛点，目前全球科学家用户超450万人。

北京科学智能研究院自成立以来，持续推动AI for Science生态共建，在能源材料、生物医药、流体力学等多个领域取得了突破性成果。该院开发的“大原子模型”瞄准了科学研究最底层的问题——理解微观物质世界。借助最新迭代的大原子模型DPA4，科研人员能够在同等资源条件下，模拟更大尺度、更长时间跨度的微观过程。围绕火箭发动机研发，北京科学智能研究院团队打造了“Prime一行”平台，实现设计、仿真、制造、试验全流程智能自动化。

大模型“下半场”的未来逻辑

大模型的“上半场”，大家都在问“谁家的模型参数最大、榜单分数最高”。但进入“下半场”，真正的问题是：谁能用AI解决真实世界的复杂问题？谁能将算力转化为生产力？谁能率先跨越大模型技术与产业的鸿沟，谁也许就能在“决战”中脱颖而出。

记者在调研中深刻感受到，中国大模型赛道在未来实现全面跃升，不应是“赌一个爆款”，而是“建一个体系”。要有智源这样的“创新策源地”，专注原始创新和基础研究；还要有智谱这样的“硬核技术派”，从算法到硬件全栈自研，打造自主可控的基座能力；科学智能研究院这样的“跨界探索者”更不可或缺，将AI注入传统科研范式，开拓全新价值空间。

当智源的学者、智谱的工程师、北京科学智能研究院的科学家们协同发力，一个“从0到1、从1到100、从100到无限”的创新链条正在成形。这或许就是大模型“下半场”最有价值的竞争逻辑。 

文/图：《中国报道》记者王哲

责任编辑：柴晶晶