问题：模型竞争进入“生态之争”，成本波动与应用落地成为行业关注焦点。 随着大模型能力快速提升，行业竞争正从单点技术指标，延伸到生态体系、成本结构和应用渗透率。近期围绕部分服务环节“词元涨价”的讨论，也反映出算力供需、推理成本与商业模式仍调整。同时，市场对“智能体”能否从概念走向规模化落地、并带来实质性效率提升，期待继续升温。 原因：开源开放加速扩散与协作，人才与算力基础设施形成综合优势。 杨植麟认为，开源开放是一种重要的行业组织方式，价值不止在“代码可用”，更在于形成多方参与、共同迭代、收益共享的合作机制：技术迭代更快、行业适配更广、应用渠道更多，从而构建可自我强化的产业生态。他判断，在模型能力逐渐接近的背景下，开源模式更容易聚集更大规模的开发者与合作伙伴，市场体量也可能明显超过闭源路径。 谈及中国的产业条件，他概括了三上优势：一是能够开展前沿基础研究，并更愿意将关键能力向更大范围开放，推动知识扩散与技术迭代；二是人才培养链条相对完整，从基础教育到高等教育与科研训练形成持续供给，使产业以较为合理的成本获得高水平创新能力；三是能源成本、算力基础设施建设与工程化效率的长期积累，使得在“算力成为瓶颈”的阶段具备更强的扩展能力。多重因素叠加，为面向全球输出更多成果提供了基础。 影响：降本与供给扩张有助平抑价格预期，智能体将重塑应用形态与需求结构。 针对市场对成本的关切，杨植麟表示公司近期没有涨价计划，并指出应对成本波动的关键，是通过算法、系统与工程创新实现规模化降本。在他看来，随着行业模型供给持续增加，整体涨价压力有望保持可控。对产业而言，这意味着竞争焦点将更多回到技术效率、产品体验与场景深耕，而不只是价格传导。 更值得关注的是智能体带来的应用形态变化。杨植麟将智能体与传统对话式产品区分开来：对话式产品多是“短周期、一次性问答”，智能体更像“可持续工作的数字执行者”，能够在较长时间内完成多环节、系统性、跨工具的复杂任务。这种能力跃迁将影响企业流程、岗位分工与软件形态，也会带来新的技术挑战，包括任务规划、记忆与状态管理、工具调用的可靠性以及安全边界等。 对策：以生态协作为牵引，推进技术迭代、成本优化与治理能力建设。 从产业路径看：一是坚持开放协作，支持开发者、企业与科研机构在统一框架下快速试错与迭代，扩充工具链与应用供给，形成“应用反哺模型、模型带动应用”的循环。二是强化降本增效，通过算法优化、推理加速、软硬协同与工程能力，持续降低单位任务成本，降低规模化应用门槛。三是面向智能体落地，完善能力边界与风险治理，包括数据安全、工具调用权限管理，以及关键场景的可解释、可审计机制等，提升产业的可持续性。 前景：智能体普及将分阶段推进，或先从知识工作者扩散并带动需求指数级增长。 对于智能体走向大众的节奏，杨植麟认为将呈现分阶段特征：短期更可能先在技术接受度高的人群中应用，随后扩展到依托计算机创造价值的知识工作者。随着使用频次与任务复杂度提升，对应的计算与调用需求可能出现指数级增长。长期看，伴随具身智能等方向发展，智能体有望进入更广泛的行业与生活场景，从生产到服务、从专业到消费，推动软件形态与劳动分工发生结构性变化。 在生产力提升幅度上，他提出智能体有望带来从倍数到更高数量级的增长空间。业内人士认为，这反映了技术从“信息生成”向“任务执行”演进：当工具链与流程被重构，重复性脑力劳动被显著替代或被更高效地调度，效率提升将不再停留在单点，而可能体现为系统层面的生产函数变化。
人工智能正从工具演变为生产力变革的重要驱动力。中国以开放姿态参与全球协作，不仅为自身产业发展打开新空间，也为全球技术进步提供更多可能。未来，如何在技术创新与伦理规范之间取得平衡，仍是全球需要共同面对的课题。