对话月之暗面杨植麟：大模型开源或成主导，AI竞争迈向“token工厂”时代|聚焦2026中关村论坛

《徽声在线》3月25日消息（记者 李明明）“在人工智能领域，大模型开源蕴含着颠覆性的行业变革力量。当前，闭源模型与开源模型在市场中各占一定份额，然而，一旦未来两者的模型能力达到同一水平线，开源模式必将占据绝对优势。”

今日，在2026中关村论坛的现场，月之暗面（Kimi）的创始人杨植麟在接受《徽声在线》等多家媒体联合采访时，发表了上述观点。

在此次中关村论坛的深度采访环节，杨植麟围绕中国人工智能的发展现状、核心优势、技术走向以及企业发展等多个关键话题，进行了全面且深入的分享。他指出，中国人工智能在全球学术发展的赛道上，已经成功跻身第一梯队。开源开放的发展理念，以及完善且成熟的人才培养体系，成为了中国人工智能发展的独特差异化优势。而且，AI智能体的落地应用，将为生产力的提升带来前所未有的巨大想象空间。

模型开源和平台生态的发展前景，一直是行业内高度关注的焦点。杨植麟认为，开源模式实际上是与生态系统携手共进、实现共赢的过程。它能够让各方在token规模不断增长的过程中获取利益，同时还会催生大量的渠道和丰富多样的应用，进而形成一套完善的产业生态。最终，实现token总量的显著大幅提升，这也正是中国人工智能发展的重要思路和宝贵机会。

在探讨AI模型架构的发展时，杨植麟向《徽声在线》记者分析道，尽管在过去10年里，Transformer结构以及各类优化器已经逐渐形成了行业标准，但在这个标准之上，仍然存在着诸多被颠覆的可能性。

作为当前大语言模型的核心技术支撑，Transformer架构源自谷歌在2017年发布的《Attention Is All You Need》论文。据中国信息通信研究院发布的《2024年大语言模型产业白皮书》显示，目前全球超过95%的主流大语言模型，都是基于Transformer架构或者其改进版本进行开发的，它无疑是过去十年AI领域实现爆发式发展的核心基础。通过在模型层级中对不同结构进行统一建模，能够催生全新的架构思路，并带来性能上的提升，推动模型持续优化，进而提升整体的智能水平。而且，随着技术的不断发展，未来或许还会有更多创新的架构思路涌现，为AI模型架构的发展带来新的突破。

对于中国AI在全球的定位，杨植麟有着清晰的认识。他认为，中国已经在有意义的维度上，为全球人工智能的发展做出了有益的贡献。中国人工智能学术发展已经成功进入全球第一梯队，不过，这样的创新与突破还需要持续不断地推进，才能在全球AI竞争中保持领先地位。

他进一步强调，中国模型技术的一个重要优势在于秉持开放精神，将大量的成果向全世界开放。这一举措不仅加速了知识在全球范围内的扩散，更推动了整个AI领域的蓬勃发展，成为了中国AI对世界的独特贡献。而且，这种开放精神也有助于吸引全球的优秀人才和资源，进一步促进中国AI技术的发展。

在谈及中国人工智能企业的差异化优势时，杨植麟将其总结为三点。首先是更为开放的技术路线，这使得企业能够更好地与全球的技术趋势接轨，吸收先进的理念和技术。其次是相对完善的人才供给体系，能够为企业提供源源不断的高素质人才。最后是能源与基础设施等产业基础能力，这为AI技术的大规模应用提供了坚实的保障。

他认为，随着模型能力的不断提升，行业竞争的关键正在从算法本身，转向大规模算力与推理体系的建设，也就是所谓的“token工厂”。在这个阶段，能源成本与基础设施效率的重要性将进一步凸显。而中国在相关领域已经积累了丰富的经验，这些积累可能成为支撑AI能力规模化输出的关键条件。例如，中国在新能源领域的发展，为降低能源成本提供了可能；在基础设施建设方面的优势，也为提高基础设施效率奠定了基础。

值得一提的是，杨植麟在今日2026中关村论坛开幕式上也表示，从今年开始，未来几年AI的研究与研发方式将发生显著变化，越来越多的工作将由AI主导。

“每个研究员都会配备大量的AI算力，这些算力可以帮助他们生成新的任务、构建新的环境，并在环境中自动寻找更合适的奖励函数，甚至探索新的网络架构。在这样的前提下，AI研发的速度将会逐渐加快，新的技术和应用也将不断涌现。”

当前，AI智能体的落地应用正在加快步伐。据市场研究机构Gartner预测，到2026年，全球超过40%的知识工作者的日常重复性工作将由AI智能体完成。而到2030年，AI智能体将为全球经济贡献超过10万亿美元的增长空间。在国内层面，工业和信息化部印发的《人工智能产业高质量发展行动计划（2024 - 2026年）》，已经将AI智能体列为核心创新突破方向，明确提出支持智能体关键技术研发与多场景落地应用。这意味着，AI智能体将在未来的经济发展中扮演重要的角色。

杨植麟对此解读道，AI智能体与传统对话模式的核心区别在于，它能够长时间运行，完成更复杂的任务，更贴近人类的工作模式。然而，这一特性也带来了诸多技术挑战。不仅对模型训练和数据积累提出了更高的要求，更对上下文处理能力提出了更高的标准。AI智能体需要整合各类文档、本地及云端文件，将外部工具转化为可被模型调用的协议，同时模型自身也需要具备获取和使用各类上下文的能力。例如，在处理复杂的业务场景时，AI智能体需要能够快速准确地获取相关的文档信息，并将其与当前的任务进行结合，以提供更有效的解决方案。

而从发展价值来看，AI智能体将带来生产力的大幅提升，有望让GDP在现有基础上实现倍数增长，从最初的1倍多逐步提升至10倍、100倍。这是传统对话模式无法实现的突破，因为所有生产力将逐步转化为智能体形式，而智能体产生的大量token也将与GDP形成等价关联。随着AI智能体的广泛应用，它将在各个行业创造巨大的价值，推动经济的快速发展。例如，在制造业中，AI智能体可以优化生产流程，提高生产效率，降低生产成本；在服务业中，AI智能体可以提供更个性化的服务，提升客户满意度。

针对“是否每个人都需要AI智能体”的问题，杨植麟对《徽声在线》记者表示，其普及将呈现阶段性特征。短期来看，核心用户主要是技术敏感、乐于尝鲜的群体，他们对新技术有着强烈的好奇心和接受能力，愿意尝试使用AI智能体来提高工作效率。中期，所有电脑办公的知识工作者将快速成为使用者，个人token消耗呈指数级增长。随着AI智能体功能的不断完善和应用场景的不断拓展，知识工作者将越来越依赖它来完成工作任务。长期来看，随着具身智能的发展，AI智能体将渗透至全部生产力相关职业，并拓展至娱乐等领域，实现全面普及。例如，在娱乐领域，AI智能体可以为用户提供个性化的娱乐体验，如推荐适合的电影、音乐等。

作为月之暗面的创始人，杨植麟也在采访中透露了企业的发展现状。目前，月之暗面团队规模约300人，团队以技术研发为核心。同时，由于企业已经进入商业化阶段，已经搭建起了涵盖产品、增长、商业化等的全职能体系。这使得企业能够更好地将技术研发成果转化为实际的产品和服务，满足市场需求。

谈及企业立足北京的发展优势，杨植麟表示，北京具备全球领先的人才储备。清华、北大等高校持续为北京输送高质量的人才，形成了人才集聚效应。同时，北京也营造了活跃的技术交流氛围，推动了技术的快速迭代与创新。在政策层面，北京提供了丰富的资源支持和人才倾斜措施，提升了企业的吸引力，为技术研发与产品落地提供了有力保障。例如，北京出台的一系列优惠政策，吸引了大量的科技企业入驻，促进了产业的集聚发展。