3月，中关村论坛年会期间，月之暗面创始人杨植麟用一系列明确的判断，为中国AI行业接下来的竞争方向划出了清晰轮廓。

从开幕式主旨演讲到多场媒体对话，这位Kimi的掌舵者反复强调几个核心观点：开源模式在同等能力下将取得绝对胜利，沿用十年的Transformer架构标准正被中国团队“推倒重建”，以及Token的消耗量未来将直接等价于GDP。

在中关村论坛接受媒体采访时，杨植麟表示当前闭源模型虽仍占据部分市场份额，开源则在持续解锁更多空间，但“如果模型能力能做到一样的水平，开源会是绝对的胜利”。

他给出的理由是，开源模式与整个生态系统形成共赢，所有参与者都能在Token规模增长中获益，催生出大量应用与渠道，最终形成的产业生态和算力总量将显著高于闭源模式。他把这一定位为中国AI当前“很重要的思路和机会”。

支撑这一生态判断的，是月之暗面团队在底层架构上的实质性突破。杨植麟在论坛开幕式演讲中提出一个基础论断，“做大模型本质上是把更多的能源转化成智能”。

规模化是AI发展的基石，但绝非单纯“暴力”增加投入，而是一场转化效率的竞赛。

他主张对已有十年左右历史的行业标准发起挑战，包括Transformer架构、残差连接、Adam优化器等，直言“很多以前认为是标准的东西，现在都是可以被挑战的”。

Kimi团队推出的“注意力残差”技术提供了一个案例，将原本应用在时间轴上的注意力机制旋转90度，应用到网络深度上，仅增加2%的额外成本，即可大幅提升预训练效率与逻辑推理性能。

在智能体这一行业热点上，杨植麟的判断指向了更底层的经济逻辑。他认为AI智能体与传统对话模式的核心区别在于能够长时间运行、完成复杂任务，更像人类的工作方式。

这种能力的跃迁带来了全新的技术挑战，包括处理海量上下文、调用外部工具，以及更强的规划能力。

他由此提出了一个经济学层面的判断，“生产力会变成Agent，Agent会产生Token，Token在一定程度上等价于GDP”。随着智能体渗透进生产力环节，其消耗的Token量将直接映射为经济产出，未来GDP的相当一部分将由Token消耗构成。

关于中国AI的竞争优势，杨植麟将其归纳为三个维度。

一是开源开放的精神，他认为中国团队“既能做非常前沿的研究，又愿意把模型开源出来，将技术开放，这是其他国家很难做到的”。

二是人才体系，经过几十年积累，中国建立了“全世界最好的人才体系”，能够培养出探索能力最强的科研人才，北京的人才资源“在全世界能排前两名”。

三是产业上游的能源成本和基础设施效率，他认为随着模型能力提升，行业竞争正从算法本身转向“Token工厂”的建设，中国在相关领域的积累将成为关键支撑。

杨植麟还预判了AI研发范式的根本性变革。他在论坛上表示，从今年开始，AI的研发方式将发生明显变化，越来越多的工作将由AI主导。

每个研究员背后都将配备大量AI算力，这些算力能够自动合成新任务、构建环境、寻找更合适的奖励函数，甚至探索新的网络架构。这种“自进化”的能力将从根本上加速整个AI领域的创新步伐。

从GTC到中关村论坛，杨植麟在多个国际场合的发言显示出一种一致的技术路线判断：中国AI团队正在从技术追随者转向底层标准的重塑者。

他透露，Kimi K2.5模型已被美国AI编程巨头Cursor作为旗舰模型的基座，全球服务20%网站的Cloudflare也宣布其Works AI业务全面基于Kimi K2.5打造。这些案例被他视为中国技术方案融入全球AI基础设施的注脚。

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