在2024年的冬季，國產AI領域迎來了一次震撼性的變革。11月29日，智譜AI在其技術開放日上創造了一個歷史性的時刻：AI首次成功發出了紅包。
公司CEO張鵬僅通過簡單的三句語音指令，便指揮智能體AutoGLM跨越微信、支付寶等多個平臺，為現場和在線觀眾派發了紅包。這一舉動不僅令人矚目，更標志著AI Agent技術的重大突破。
傳統AI助手通常局限于被動響應和單一場景交互，而智譜AI的AutoGLM卻能夠主動理解復雜指令，跨應用協同，并精準執行用戶意圖。除了發紅包，AutoGLM還能自如應對多個復雜操作的長任務，如跨APP比價訂外賣。
2024年，智譜AI在多個方向上取得了顯著進展。7月，其代碼生成大模型CodeGeeX第四代正式發布，支持代碼補全、注釋、修復和翻譯等功能。月末，視頻生成模型“智譜清影”面世，能生成6秒長、清晰度達1440×960的視頻。
10月，智譜推出并開源了端到端語音模型GLM-4-Voice，具備實時語音對話功能，在情緒表達、多語言等方面實現突破，且支持隨時打斷。這一系列技術布局展示了智譜AI在追趕全球AI巨頭方面的堅定決心。
然而，在廣泛的技術覆蓋背后，也引發了人們對智譜是否能在各領域深耕的擔憂。與OpenAI等巨頭相比，智譜在體量和資本上均處于劣勢。多線并進是否會影響其在各領域的專注度和深度，成為了一個值得思考的問題。
智譜AI今年的表現相對“平均”，其產品方向更趨向于跟隨，缺乏獨創性的突破。以旗艦大模型GLM-4-Plus為例，該模型定位為深度推理模型，雖在深度推理、長文本處理和指令遵循等方面表現出色，但與智譜本身的生態定位存在錯位。智譜AI的B端客戶更需要性價比高、易集成且靈活的模型，而非高算力支持的深度推理大模型。
在多模態方向上，智譜AI的布局也反映了其定位迷失。智譜AI發布的多模態語音助手功能，試圖在C端應用領域拓展新場景，但與科大訊飛和字節跳動等競爭對手相比，其表現并不突出。智譜AI的視頻通話功能雖然支持低延遲、更自然的交互，但智力水平表現與文本狀態下存在較大差距。
智譜AI在文生視頻領域也展現了雄心，但其最新發布的CogVideoX v1.5模型和開放平臺“清影”的表現，與字節、快手等大廠的文生視頻大模型相比仍有較大差距。智譜AI生成的視頻存在古怪、扭曲和運動錯誤等問題，如生成的視頻中機器人數量錯誤、行走方式奇怪，以及貓的器官發生換位等。
智譜AI的“博而不精”現象反映出其在B端與C端兩個方向上出現了搖擺。為了應對同行的價格壓制，智譜AI將模型調用價格降低到行業最低水平，導致利潤空間進一步被壓縮。為了生存，智譜AI不得不依靠融資，并試圖通過發布一系列技術熱點來吸引市場關注。
然而，在AI行業，即使面臨商業化困難的瓶頸期，除了“多線出擊”外，仍有企業選擇了專注于特定方向并取得突破。例如，OpenAI的勁敵Anthropic就明確聚焦于機制可解釋性和AI對齊問題，通過高度集中的研究目標吸引了長期投資。
智譜AI等國產大模型廠商普遍面臨的“追熱點”困境，本質上是中國技術創新生態的產物。在激烈的市場競爭和資本壓力下，企業不得不選擇更激進的策略。然而，這也反映出中國技術創新生態尚未形成對“慢變量”的充分理解和尊重。
