标题：智谱科技激战DeepSeek：创新模型与开源战略并行，大模型商业之路探析
文章来源：虎嗅科技组
作者：宋思杭
编辑：苗正卿
头图：智谱Openday现场
智谱科技，这个在短短一个月内成功吸引三轮国资投资的“国家队”，终于亮出了与DeepSeek正面交锋的底牌。
3月31日，中关村论坛闭幕式现场，智谱科技发起了一场蓄势已久的反击。
创新产品，以小博大
当天，智谱科技在智能体产品和基座模型两大领域，分别推出了“AutoGLM沉思模型”和推理模型GLM-Z1-Air（简称“Air”）。值得一提的是，智谱科技不仅在“以小搏大”的策略上再次发力，还宣布其Air模型仅用32B参数即可与DeepSeek R1模型的671B参数相媲美，且价格仅为DeepSeek R1模型的1/30。
首次发布推理模型，剑指DeepSeek
这是自2025年以来，大模型领域的“六小虎”中首个发布推理模型，并宣布能够与DeepSeek媲美的AI独角兽。然而，仅仅在性能上与DeepSeek匹敌还不够，智谱科技还需要更高的筹码来达到反击的效果。
开源策略与商业化并行
在本次发布会上，智谱科技以每百万tokens 0.5元的价格反击DeepSeek，并且宣布该模型将于2025年4月14日正式开源。
大模型圈的战略摇摆与预训练的回归
围绕2025年的大模型圈，“预训练”已经很难再次成为关键词。目前，大模型领域的“六小虎”中已有两家出现严重的战略摇摆。其中，百川智能大批核心成员离职，并砍掉了包括在B端大模型商业化进程最快的金融业务和互联网业务；而零一万物则是主动放弃万亿参数赛道，全面转向B端业务。
智谱科技：坚持预训练，关注未被关注的点
智谱科技创始人兼CEO张鹏表示：“我们仍然会坚持预训练，但更深一层的问题是，目前关于预训练有很多没有被关注到的点，比如预训练的架构、数据使用效率等等。”
DeepSeek的降维打击与行业的余震
自2025年以来，DeepSeek对所有基座模型形成的降维打击，正在持续给整个行业带来余震。许多投资人开始质疑：“DeepSeek做得那么好，为什么还要投你？”然而，在DeepSeek发布之前，大模型领域的“六小虎”曾是他们无法触及的明星。
资本对大模型初创公司的耐心逐渐消退
从整个第一季度来看，资本正逐渐对大模型初创公司失去耐心。可以说，除了智谱科技连续拿到地方产投融资外，目前并无市场化资本进入到其余大模型企业当中。
智谱科技：开启新旅程，商业化布局多端并行
与此同时，这种降维打击所暴露出的另一面是，即使是用百亿元砸出来的预训练，也没能让基座模型厂商形成护城河。商业化难题，是大模型企业这三年来都没能绕过去的门槛。继拿到多笔国资后，智谱科技也即将开启新旅程。
商业化前景不明朗，智谱科技能否顺利走下去？
在商业化布局方面，智谱科技正在以端侧为切口，渗透到金融、教育、医疗、政务等七大行业。在海外方面，智谱科技还在本次发布会上正式宣布与东盟十国及“一带一路”沿线国家共建“自主大模型共建联盟”。
智谱科技：不做ToB公司，专注于有意义的事
当谈及智谱科技是否侧重B端时，张鹏坦言道：“我讨厌标签，智谱也并不是一家做ToB的公司。我们只做自己认为有意义的事。”
大模型商业化难题待解，价值体系重构战全面爆发
这场商业博弈的底层逻辑，需建立在B端场景的短期盈利闭环之上。然而，行业见证的是，价值体系重构战役的全面爆发。
DeepSeek的“成本优势+开源”组合拳，大模型创业公司如何应对？
自2025年初DeepSeek以“成本优势+开源”一套组合拳撕开市场缺口，头部云厂商能够依托生态优势迅速卡位，而大模型创业公司也只能利用价格来力挽狂澜。
智谱科技：制造奇袭，给DeepSeek造成“亿点”冲击
也许，智谱科技希望通过制造这场奇袭，给DeepSeek造成“亿点”冲击。
以下是与智谱科技CEO张鹏的对话实录：
（Q：如今DeepSeek给大模型公司造成了或多或少的冲击，您刚刚也提到Air模型将于4月14日开源。智谱科技的开源策略和商业化如何形成互补？）
张鹏：开源是我们智谱从第一天开始就坚持的事情。宣布2025年是我们的开源年，是考虑到当下，尤其是DeepSeek发布之后对于整个技术生态的影响，大家认知上的影响。我们觉得从开源角度可以加大一些力度。
（Q：现在大家很少提预训练大模型的能力，你怎么看预训练大模型基础的能力？另外RL、CoT这种后训练的模型推理能力，让推理模型能力逐渐提升，而且提升的性价比从用户端感知可能是比较好的。你觉得推理模型的天花板在哪里？主要使用场景在哪里？）
张鹏：对于预训练这件事情，今天早晨我们在一个圈子里讨论问题，也是不断的学习。大家反共识的点在于什么呢？预训练仍然很重要。为什么仍然很重要？预训练虽然现在关注度不那么高，但是后面的RL或者各种方法也好，其实本质上还是依赖预训练所带来的基座模型天花板，无论是RL等等也好，都是在深度更大的程度挖掘、逼近这个天花板，这个天花板是隐形的。但是预训练仍然很重要，当然预训练里面的问题非常多，或者待研究的点非常多，预训练的架构、数据使用效率甚至是训练计划怎么优化？就像我们说的智能体的学习一样，是不是需要有易到难的过程，还是无序的进行预训练？这里面还有很多问题需要去研究。
（Q：智谱科技今年融资计划主要有哪些方向？哪些地方需要大笔投？）
张鹏：这和AGI目标有关系，我们判断实现AGI的路程还很长，这个过程中需要很多技术探索和研究投入，成本非常可观。要知道，从0到1的开拓和从1到10的复制，这两个之间的成本不可同日而语。前者的试错成本相对更高，这是不可避免的，我们不希望永远走在别人后面，我们现在已经走在前面，而我们走在前面的这部分需要加大投入做这些事情。
（Q：智谱科技在Agent领域已经有一定布局，本次新产品的推出是否意味着公司在这方面的调整？未来公司在Agent的规划是怎样的？）
张鹏：我们对Agent领域的投资确实很早，2023年我们开始在这一块投入，大家还在拼基座模型、训练大模型和预训练的时候，我们就在这里投入了。站在AGI实现路径上，我们是从L1的预训练到L2的对齐和推理，再到L3的工具使用包括Agent的使用，一级级延续上去的。所以，不能说今天的发布会表示着我们的Agent战略有非常巨大的变化，只是到了当下这个阶段，我们会认为进入到一个可以有更大规模应用和落地的阶段。
（Q：你认为下一代Agent的核心能力是什么？AutoGLM系列未来的迭代方向是否包括多模态或者是具身智能？）
张鹏：Agent的核心能力无非是两种，第一个是模型本身能力，包括底层的语言能力、多模态能力和推理能力。第二点是感知环境和环境智能交互，也就是Agent强调的沟通交流能力。这两点我认为是智能体能在应用层面爆发，能够落地产生实际效果的两个核心价值。
（Q：现在大多数Agent都是在桌面端，智谱科技发布的也是在桌面端。您认为未来会不会有更多的入口？当前的话我们要在手机上，未来有没有在AI眼镜上调用Agent的能力，去实现我想达到的目标？现在要调用更多的入口还有哪些挑战？）
张鹏：其实这个事情我们已经在做了，只不过今天这个场合突出重点，我们拿了通用场景来说。包括更多的端，AutoGLM更早是手机端，今天只不过是把它移到PC上。其他智能上的硬件，眼镜、汽车、平板等等的端侧，都可以接。但是里面确实有一些问题，不同类型的设备，最终的交互方式不一样，比如说眼镜不可能有键盘，就得用语音交互，语音就引入了全新的模态。如果说产品里面有明显的短板，这个事情就成不了，链条上缺了一环你就做不了，好在整体的能力是齐的，仍然是有高有低。
（Q：智谱科技自己有想做具身智能吗？）
张鹏：我们会有相应的布局，这个事情可能还需要一点时间。
（Q：您刚才提到现在坚持预训练的模型，很多家企业已经放弃了。那现阶段公司从战略层面来讲，技术和商业化战略层次和人员、资源的分配大概是什么样的情况？）
张鹏：这是战略层面问题。我们把自己定位成技术驱动的公司，另外一条腿是我们的商业化路径。这两条腿并不是互相矛盾的，也不是互相争抢资源，我们是动态调整的过程。我们觉得技术的推进和演进，到了一个必须要深入到产业和应用当中去，吸取营养回馈我们技术研发的阶段。所以才会在这个阶段从去年开始大力推进产业化、商业化落地这件事情，会有资源投入。但是从整体的核心任务和资源投入角度来讲，我们还是投入在技术研发、创新更高一些。
（Q：很多投资人认为是今年传统行业大规模应用爆发的一年，智谱科技也是最早做Agent。那么在落地层面，公司在2025年预期是怎样的，Agent目前急需解决的问题有哪些？）
张鹏：今天是Q1的最后一天，今年的很多事情还在计划当中。拿去年来说，我们拉齐看了一下，还是很不错的，整体实现了超过100%的增长速度，很多头部行业已经打进去，有一定规模化的效果。今年我们会认为因为市场变化，会让市场呈十倍以上的增长，机会是更大的，但是整个模式和商业路径会有一些调整。但我们还是保持一贯稳定的商业化落地速度和效益，持续提升商业化落地的效果。因为作为一个企业来讲，最终的目的还是要挣钱，不挣钱不行。
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