智谱创业笔记

认知智能先行者 · 创业研究笔记

智谱：从清华实验室
到大模型浪潮之巅

这是一个关于「认知智能」信仰与技术工程实践的故事——在浪潮到来之前，如何走通技术+商业的双重考验。

壹创业历程：穿越黎明前的低谷

本源起点：1998年创始团队进入清华，在计算机系知识工程实验室深耕工程转化。2016年前后团队内部提出「认知智能」概念——作为感知智能的下一代，也是迈向通用人工智能（AGI）的台阶。

感知智能认知智能AGI工程转化

2018 · 政策破冰

多部委出台科技成果转化意见，智谱成为清华第一家走通此路径的公司。

2019年6月 · 正式成立

早期产品为科技情报平台 AMiner，服务谷歌、IBM 等海外客户，年横向科研经费近 2000 万元。

2020 · 拐点

GPT-3 发布，团队决定跟进研究；融会 BERT 双向注意力与 GPT 单向自回归优势。

2022年8月 · 开源

GLM-130B 开源，同年决定训练千亿参数模型，约 9 个月完成，投入千万级人民币。

2022年底 · 东风

ChatGPT 在线后国内大模型爆发，融资转顺，2023 年春节后完成融资。

“我们是首先吃螃蟹的人，第一个走通清华科技成果转化路径。质谱不是单纯想成立公司挣钱，本源在于探索 AI 到底是什么。”

近2000万

早期 AMiner 年科研经费

千万级

千亿模型自训成本

唯一

GLM-130B 入选李飞飞报告

⚡ 认知突破

“伯特的填空机器人，GPT 是蹦词器——GLM 把两者统一起来。”既具备填空能力，又能续写，且训练稳定性好、参数分布集中利于量化。

贰技术路线与判断：难而正确的路

成本质变：训练某千亿参数模型（2024年扩至三千多亿），计算成本仅约 400 万元人民币，含人力约 1000 万元；约为 2010 年代 OpenAI 估算训练成本（2000 万美元）的 1/14。

“中国团队的优势是雕算法、抠成本——算力花了 400 万，这就是我们的议价空间。”

五阶梯演进：预训练 → 对齐/推理 → 自学习 → 自我认知 → 意识。重心从参数/算力 → 推理计算 → 强化学习逐步转移。

Scaling Law 只是现象强化学习 RL在线学习Memory 机制 M1原生多模态

⚙ 对 DeepSeek 的研判

AI 技术不可能只掌握在极少数公司或个人手里，即使不是 DeepSeek 也会有人开源。

其影响最大的是 RL 训练策略、极致工程优化、开源彻底性。

尝试跳过 SFT 直接在基座模型上做强化学习——结论是暂时不能完全放弃 SFT，但加大对 RL 投入。

开源使客户将开源=免费，推迟签约；但因其不提供商业化服务与系统整合能力，部分客户回头。

“AGI 不是单项能力突破——单项再好也带不来通用智能。真正的认知能力是举一反三，把有限样本泛化到没见过的情况。”

叁商业化：TO B 与 TO C 的并行试验

核心判断：中国 C 端订阅付费意愿弱，盲目照搬 OpenAI 的 TO C 模式大概率陷入补贴白嫖——因此不做唯一押注，TO C 也做（智能体/App/云端），并行 TO B、开源等多模式。

商业化锚点：交付的是「基于模型参数的一系列产品、工具和服务」，不是开源参数文件本身。开源不等于免费。

客户结构（仅统计 TO B 部分）

60%

企业客户

20%

政府客户

9/10

前十互联网企业是客户

⏱² 用户使用曲线集中在工作学习时段（早8—中午12、下午1—6，晚8—9家长辅导），与「效率工具」定位一致。

行业分层（源自华为提法）

L0 · 基座模型 —— 决定下限
L1 · 专业化垂直模型 —— 需建立在足够好的 L0 之上
L2 · 应用层 —— 短期最热闹

MaaS 的变迁：2021—2022 年定义比当下更广（云 API + 本地化部署 + 软硬一体），后被云厂商收窄为「云 API」。受访者对此保留观察。

“技术不可能只掌握在极少数公司或个人手里。即使不是 DeepSeek，也一定会有别人来开源。”

肆管理思考：几个“坎”与三个预测

🏛 企业生命周期的“坎”

50人 → 团队信心问题
200人 → 分工后的管理协调
500人以上 → 组织分层、信息拉长、合规安全

治理分工

CEO · 日常运营与商业化董事长 · 监管/政府/融资首席科学家 · 模型研发

2025 年初三大预测：

基础模型能力持续提升，含多模态混合方向
智能体成为重要方向
国际化

上市规划：成立首年即规划 6—7 年内启动 IPO，按年增长 100%—150% 推演；2023 年为倒推三年业绩期开始规划。创业以来团队每年翻倍：约 200人→400人→800人，2025 年前每年搬一次办公室。

“公司像水泥一样，没有那么有趣，但稳定性好。”—— 清华理工男的评价

✦ 金句集锦

认知智能是感知智能的下一代，是迈向通用人工智能的下一个台阶。

人工智能不是纯科学，是工程实践加理论科学综合演进的学科，必须到产业里做。

开了一扇窗户，他并不是开了一个很敞开很大的门，说你随便走吧。

上市并不是终点，后面还有很多路要走。

如果能把语言、图像、世界模型统一成一个原生多模态模型，再加上在线学习能力，AGI 就可能看到曙光了。

泡沫破了留下了什么？互联网泡沫破了，留下的是网络基础设施和很多技术革新——你要担心的是投资人有没有赚钱，而不是投的东西有没有产生价值。

机会永远留给有准备的人。哪怕在海上飘着，有一块木板从眼前飘过，你也要扑腾两下才能抓住它。

我希望智谱在 AGI 历史上被记住的头衔是：先行者。

“每逢大浪过来，往后看可能就是一片狼藉；烈火烹油之后剩下什么，我怕市场塌掉后再难回来。” —— 在热潮中保持冷静的创业者心法。

结语 · 认知感悟
从实验室的一个概念到落地成商业化模型，智谱用 6 年半走通了一条常人少走的路：在融资格局遇冷时坚持自主研发，在 TO B/TO C/开源三线并行中保持战略定力，在“水泥般稳定”的团队文化中迭代技术边界。“认知智能”不是一句口号——它是关于泛化能力的信仰，也是一门需要回到产业里磨炼的工程学。

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智谱：从清华实验室到大模型浪潮之巅

智谱：从清华实验室
到大模型浪潮之巅