拼多多出评助手资讯：中国AI的制度优势

Kimi发布了K2 Thinking版本后，迅速火爆。

顺便点燃了一个概念：模型即Agent。

在国外的测评中，很多领域一跃成为超越ChatGPT5的大模型（也有评测认为K2 Thinking略逊于ChatGPT5）。

Kimi K2 Thinking 在 TAU 榜单（智能体工具调用能力测试）上排名第一，超过 OpenAI 和 Anthropic 的旗舰模型。

这是开源模型首次超越世界顶级的商业闭源模型。

是的，Kimi是开源的。

如今，K2 Thinking版本成为开源平台huggingface排名第一的大模型。

就在前一天，MiniMax M2当了一周的第一名。

在千模大战的时代，能在huggingface上站稳一周的非常罕见。

MiniMax M2来自一家中国的初创企业，叫上海稀宇科技。

Kimi则来自月之暗面。

非常浪漫和中二的名字，创始人杨植麟是一名九零后，毕业于清华计算机系（本科）和卡内基梅隆大学计算机学院（博士）。

他的导师，是清华大学人工智能研究院基础模型研究中心主任唐杰教授，是一名七五后。

唐杰教授亲手孵化出了智谱清言，智谱现在也是世界前五的顶级存在。

在中国的AI领域，产学研融合一条龙的局面已经形成。很多优秀的AI人才，在读书阶段就已经进入最顶级的AI公司发挥自己的能量。

有一个背景新闻：K2 Thinking发布的当天，华为昇腾就完成了适配。

这也意味着，两个团队在开发过程中就保持着联系。

其实玩大模型的业内人士都知道，在中国，几乎所有的大模型之间，软硬件团队都是互相保持沟通的。

一方面有适配国产硬件和软件栈的强制要求，另一方面中国的AI团队（主动也好、被动也好）乐于互相交流促进共同进步。

星空君有个观点：AI领域太适合集中力量办大事这种体制了。

从ChatGPT爆火开始，星空君就认为这是力大砖飞的结果，也曾经做过详细论述。

之所以微软谷歌没有首先成功，是上市公司不太可能在一个不明朗的方向狂烧100亿美刀的显卡，董事会股东会都过不了审。等到OpenAI把路径探明了再烧也不迟，现在谷歌的Gemini已经进入顶级大模型序列。

随着路线图的清晰，中国体制几乎是AI大模型的温床。

举一个例子，各大央企开始开发各自领域的行业大模型（是它们自愿的吗？），且必须使用国产算力（昇腾、摩尔等），核心领域必须全栈自研。

讯飞支撑中国移动和中国石油的行业大模型，智谱支撑中国石化的行业大模型... ...

造国产卡的有了保底销量，搞自研的团队有了兜底大客户。

是不是很像5G？

先做基建，再找场景。

星空君对5G的定位是“不失败”，它虽然没有达到预期的高目标，但超过了预期的低目标。尤其是实现了基站设备和技术标准的国产化，不用给诺基亚爱立信们支付巨额专利费，还带动了一大批产业链企业。

遗憾的是，5G的场景并没有特别的丰富（虽然现在B端的5G专网爆火，但C端应用场景没有革命性的突破）

AI的好处是，你不愁场景，无论B端还是C端 ，应有尽有。

星空君最近做了几次讲座，去给员工讲智能体，结合日常工作的案例，从做合同到写分析到出通报，都可以实现AI智能化，然后大家发现用智能体可以大幅提高工作效率。

企业愿意推，员工愿意用，还能降低软件开发成本。