在近日举办的中关村论坛年会“人工智能主题日·主题论坛”上，智谱公司首席执行官张鹏围绕大模型发展及行业趋势发表了重要观点。他透露，公司最新发布的GLM-5-Turbo基座模型已针对复杂任务场景进行深度优化，核心目标是将模型能力从基础对话升级为具备实际执行力的“生产力工具”。
据张鹏介绍，GLM-5-Turbo在训练阶段即聚焦工具调用、指令遵循、持续性任务处理等关键能力，通过专项优化提升模型在长链路执行中的稳定性。他特别强调，此类“干活”场景对模型的要求远高于普通对话，需要智能体自主完成任务规划、上下文压缩及错误修正等复杂操作，这与通用型模型存在本质差异。
针对近期引发关注的API价格调整问题，张鹏坦言这源于服务成本的实质性上升。他解释称，随着模型规模扩大和能力增强，执行复杂任务时的Token消耗量呈指数级增长，“完成一个任务的Token用量可能是简单问答的百倍”。尽管智谱已通过优化模型架构提升效率，但成本压力仍推动公司进行了约20%的价格上调。
“长期低价竞争会扭曲行业生态。”张鹏指出，健康的市场环境需要平衡技术投入与商业回报。他透露，此次调价旨在将服务定价回归合理区间，为持续迭代模型能力、提供更优质服务奠定基础。这一观点得到无问芯穹联合创始人夏立雪的认同，后者表示Agent类产品的爆发式增长已导致Token需求激增，系统效率提升成为当务之急。
在谈及人工智能发展瓶颈时，张鹏将算力问题置于首位。他直言，当前模型创造力和生产效率的提升幅度惊人，部分场景可实现十倍级效率跃升，但算力短缺正成为制约技术落地的关键因素。“用户不能接受提问后模型长时间无响应，这要求行业必须突破算力限制。”他以行业调侃语“讲卡伤感情，没卡没感情”形容当前困境，并指出新一轮算力竞争已拉开帷幕。
据公开信息显示，GLM-5-Turbo的升级方向与OpenClaw等前沿项目高度契合，均试图通过增强模型自主执行能力拓展AI应用边界。业内人士分析，此类技术突破或将重新定义人机协作模式，但同时也对底层基础设施提出更高要求。随着智谱等企业逐步完善商业闭环，大模型赛道有望进入技术驱动与市场回报良性互动的新阶段。
