在這個AI驅動的新世界裏，誰能抓住算力與算法的杠桿，誰就有機會重構產業秩序。而在這場全球競賽中，中國AI企業正站在壹個特別的位置：不是追隨者，也未必已是引領者，而更像是那個在夾縫中試圖蹚出另壹條路的“第二答案”。
最近與智譜高級副總裁吳瑋傑的壹次深聊，讓我對這個問題有了更具體的感知。
壹、“模型即國力”的時代，中國開始輸出主權大模型
妳或許沒想到，在東盟某些國家，中國公司已經開始幫他們訓練自己的“國家大模型”。換句話說，是智譜把算法、訓練、數據處理能力“打包輸出”，為壹個主權國家構建它自己的AI底座。
這不只是服務壹個客戶，更是在替壹個國家構建新的數字主權。而這恰恰是OpenAI、Anthropic們暫時還沒做到的。
背後依賴的，不只是模型能力，而是壹種高度可信賴的國家背書。這就像是“壹帶壹路”的延伸，只不過從基建、公路、港口，換成了GPU、API、embedding 和token。
這是壹個信號：當妳擁有自己的大模型生產線時，妳不再只是壹個“用模型的國家”，妳開始有了屬於自己的“AI話語權”。
二、“平替”與“原生”：走出蒸餾焦慮，打磨屬於自己的GLM
談起中國模型與海外頭部的差距，吳瑋傑說了壹句很紮心的話：
| “如果妳壹直在蒸餾別人，那妳永遠也追不上。” |
這種“原生模型”的堅持，並不是技術潔癖，而是壹種戰略選擇。因為在這個SOTA（State-of-the-Art）每天輪換的時代，只有妳擁有自己的底層積累，才有資格參與遊戲的下壹輪。
今天的GLM-4.5，在Agent調度、代碼生成、推理能力上，已經在多個評測中打出了全球開源模型的頂級成績。這不再是簡單的“便宜替代品”，而是能在高端市場扳手腕的中國方案。
當然，真正難的是：當妳已經足夠好時，世界是否願意相信妳。
三、出海，不是流量出口，而是信任入場
很多人談中國AI出海，第壹反應是性價比。但吳瑋傑說得很直接：
| “如果性能不過關，根本談不上‘性價比’。” |
信任從哪裏來？壹部分來自國家戰略紅利，比如“壹帶壹路”；壹部分來自產品力，比如GLM可以支撐壹個百萬級社區的多語言交流；而另壹部分，則來自“願不願意為結果負責”。
於是妳會看到：智譜出海主要靠API和SaaS套餐，不拼銷售隊伍，不講定制服務。因為開發者只關心兩件事：效果和穩定。就這麽簡單粗暴。
這就是中國AI走出去必須掌握的語言：用開發者聽得懂的方式，自證實力。
四、C端是熱鬧，B端是根基
這幾年大模型創業如火如荼，但看清楚的人都知道：To C 很性感，但To B 才賺錢。
吳瑋傑講得很坦誠：“我們現在90%以上的收入都來自B端。”
| 這是壹個冷靜又現實的判斷。在中國，C端用戶還沒有形成為內容或工具付費的習慣，“不收錢”的共識反而成了最大的定價障礙。而在B端，尤其是政企客戶，壹旦模型能幫他降低成本、提升效率，它就會掏錢買單。 |
這或許就是“服務型AI公司”的中國特色。
五、“企業軟件”將被重寫，下壹代是按結果付費的智能體
在整個對話中，最讓我警醒的是最後的那壹段：
“中國可能沒有企業軟件市場，只有企業服務市場。”
這是吳瑋傑在字節跳動時期就反復講的壹句話。意思是，中國的企業不是買軟件的，而是買“人”，買“服務”，買“響應”。
但大模型改變了壹切。
因為當Agent真正成熟之後，妳的交互方式不再是點擊、下拉、導入導出，而是“說壹句話，給我結果”。這個時候，客戶會開始拒絕為過程付費，轉向為結果買單。
這將導致兩個後果：
企業軟件公司會大規模壓縮服務人員，把人力變成“產品”；
中間型公司——尤其是“靠人力拼服務”的外包、乙方——將遭遇結構性坍塌。
未來，企業服務市場將M型分化：壹頭是做超大客戶的“陪伴型服務公司”；壹頭是靠十人小隊用Agent服務百萬中小企業的“自動化平臺”。
六、別再指望中層了，AI正在重構“組織”
未來的組織將更扁平、更小團隊化、更註重“動手能力”而非“管理能力”。
這也意味著，大模型不只是改變應用和接口，它正在徹底改寫“工作”這個詞本身。
從這場對話裏，我看到了壹種非常中國式的出海方式：不靠講故事、燒資本，而是憑服務、憑產品、憑結果去贏。
不是驚艷的Demo，而是“能不能支撐系統不崩”；不是“比誰喊得響”，而是“誰能先交付”。
也許，這才是中國AI真正的機會：不是去當下壹個OpenAI，而是用壹套更接地氣、更適應復雜環境的方式，成為世界第二答案——而非廉價的平替。
未來正在來臨，問題是，妳準備好了嗎？
訪談Q&A精選
關於智譜的業務與戰略
Q1：吳瑋傑先生，您目前在智譜主要負責哪些業務？
吳瑋傑：先生目前在智譜主要負責三塊業務 ：
泛互聯網事業部：擔任該事業部的負責人 。
MaaS業務商業化：負責公司MaaS（Model-as-a-Service）業務的商業化，主要是指標準化的API調用服務 。
浙江公司管理：兼任浙江公司的總經理 。最近與杭州城投合作，共同打造杭州城投人工智能產業大模型，包括全國首個公交大模型、AutoGLM防汛智能體、路橋養護多模態大模型、自主學習清運調度智能體等。
Q2：智譜的API服務策略是怎樣的？僅僅提供自家的GLM模型嗎？
吳瑋傑：不是的。智譜今年的API策略發生了壹些變化，不再是只提供自己的GLM模型 。他們現在會在特定場景上推出“場景化的API” 。
具體來說，這意味著會整合其他廠商在特定領域的優勢能力，為客戶提供壹個封裝好的、體驗最佳的API服務 。例如：
搜索場景：如果客戶需要搜索知乎等特定生態的內容，智譜的API可能會整合在該領域搜索能力更強的其他廠商API 。
翻譯場景：雖然超過80%的翻譯能力來自智譜自身，但對於壹些非常罕見的小語種，也可能會整合其他能力，以確保客戶體驗 。
Q3：智譜的全球化（出海）業務目前處於什麽階段？主要服務哪些類型的海外客戶？
吳瑋傑：智譜的全球化仍處於相對早期的階段 。目前主要服務兩類客戶：
外國政府機構：與壹些國家合作，利用智譜的模型訓練能力，結合當地的語言和內容，幫助他們建立自己的“主權大模型” 。他提到去年與壹個東盟國家合作了此類項目 ，這類合作很大程度上也得益於中國的“壹帶壹路”國家戰略 。
中國的全球化企業：為那些業務遍佈海內外的中國公司提供服務 。例如，他們通過大模型為壹個頭部的互聯網內容社區平臺提供全球翻譯功能，支撐其全球化業務 。
Q4：對於中國的全球化企業客戶，智譜主要依靠什麽來贏得他們的青睞？
吳瑋傑：這類企業的選擇非常直接，就是四個字：“價格、效果” 。
效果優先：首先，模型性能必須足夠好，在海外場景能與OpenAI、Claude等友商的產品相媲美，至少要達到差不多的水準 。如果性能不達標，就談不上“性價比” 。
價格優勢：在性能達標的基礎上，提供有競爭力的價格 。
關於技術與市場競爭
Q5：與海外主流模型（如OpenAI的模型）相比，智譜的模型在性價比方面表現如何？
吳瑋傑：智譜不僅僅是價格便宜 。
成本方面：在大部分情況下，智譜模型的成本大約是海外主流模型的十分之壹 。
性能方面：他提到，前段時間發佈的GLM-4.5模型，在Agent（智能體）、Reasoning（推理）和代碼能力上，曾在發佈後的兩周內達到了全球開源模型的SOTA（State-of-the-Art，即當時最先進的水平） 。他認為，頂尖模型公司之間目前處於壹種“交替式上升，交替式SOTA”的競爭狀態 。
Q6：您如何看待目前中國大模型與世界頂尖水平（如OpenAI）的技術差距？
吳瑋傑：實際的差距可能比外界所說的“三到六個月”要更久壹些 。他將中國的模型公司分為兩類：
依賴“蒸餾”的公司：很多模型公司主要依賴“蒸餾”海外頂尖模型的數據來進行訓練 。如果只這樣做，那麽差距可能永遠無法被超越，因為妳總是在跟隨 。
堅持自研預訓練的公司：像智譜這樣的公司，雖然也會參考和使用壹些數據，但更重要的是投入大量成本和精力在底層的預訓練（pre-train）上 。他認為，只有在這些基礎能力上持續投入，才有可能真正超越國外公司 。
Q7：前段時間Claude宣佈停止服務中國用戶，智譜是如何應對這波市場變化的？
吳瑋傑：這波流量是“接到”而不是“蹭到” 。智譜抓住了這個機會：
成為平替選擇：許多科技公司在評測後發現，GLM-4.5是Claude的壹個非常好的平替，尤其是在作為中控調度模型或編程輔助方面 。他透露，很快會官宣幾個非常知名的公司從Claude切換到了GLM-4.5 。
推出針對性產品：智譜迅速上線了對標的“GLM code”產品 。該產品上線當晚，在未做宣傳的情況下就獲得了意想不到的訂閱收入 。
Q8：智譜對於像“智譜清言”這樣的C端（面向消費者）應用是如何定位的？它的營收貢獻如何？
吳瑋傑：C端應用目前更多是作為展示和體驗模型能力的壹個窗口，仍處於“孵化和嘗試階段” 。他更認同B端（面向企業）是未來的重點，因為模型能力的提升（如準確率、幻覺率的改善）對B端客戶能產生實實在在的生產力價值，而C端用戶的感知則相對較弱 。
目前智譜的營收大盤仍以B端為主，C端的貢獻比較少，大約在“個位數比例以內” 。主要原因是國內C端用戶普遍沒有為AI應用付費的習慣 。
關於行業未來與建議
Q9：對於計劃出海的AI領域的個人創業者或小團隊，您有什麽建議？
吳瑋傑：小型創業者不要做通用的平臺，而應專註於“極度垂直的應用場景” 。
方向建議：他認為娛樂類（如AI陪伴）和生產力工具是兩個很有機會的方向 。
團隊結構：壹個比較成功的模式是，將研發人員放在國內，以利用中國的產業優勢，而將運營和市場人員放在海外，以更好地理解和融入當地市場 。
成功路徑：他觀察到，中國創業者在海外做工具型、平臺型的應用更容易成功，而深度融入當地文化的創業項目則挑戰巨大 。
Q10：您認為AI將如何改變中國的企業服務（To B）市場？未來會是什麽樣的形態？
吳瑋傑：大模型可能會徹底改變中國“只有企業服務市場，沒有企業軟件市場”的現狀 。
付費模式的改變：未來的企業服務，尤其是應用層面，將大概率轉向“按照結果和效果來付費” 。
市場結構的M型化：未來的企業服務市場會兩極分化
壹端是服務超大型客戶的公司，這類公司依然需要投入人力，為客戶提供陪伴、響應等“情緒價值” 。
另壹端是服務中小型企業（SMB）的公司，這些公司將是人數極少（可能少於10人）、高度自動化的平臺型企業 。
處於中間地帶的服務商將會消失 。
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