「18年我创立了智源，20年开始搞大模型。智源是实现中国大模型的摇篮，业界还是认可的，确实全中国最早开始的就是我们，也孵化了像智谱这样的公司。智谱今天的市值都8000多亿，远远超过了之前美团。」
这段话出自图灵智能研究院院长、北京智源人工智能研究院创始副院长刘江之口。2026年5月，在一场以「智变：人工智能重构增长新范式」为主题的数字经济大会上，刘江分享了他对大模型和AI发展的最新思考。
一个核心判断引发了全场关注：未来3年内，每一家公司都将演变为「智能体公司」。
这不是危言耸听，而是一场正在发生的结构性变革。
一、大模型不只是「工具」，而是一类新的智能体
「什么叫智能体？智能体不是一个新的词，原来地球上有很多智能体，最明显的是人，我们自己实际上是智能体。」刘江的开场别具深意。
在他看来，苍蝇和蚊子也是智能体，只不过跟人类的经济关系不太大。而大模型的出现，第一次在人类之外创造了另一大类智能体——数字智能体。
「GPT3的时候我开始不太理解，现在越来越理解，人家就是要造一个数字大脑。每个神经元的计算能力，包括迭代能力比人要强很多。大模型就是一种新的智能体。」
这个判断的革命性在于：它重新定义了大模型的价值。
过去我们讨论大模型，更多是从「工具」的角度——它能写文案、能画图、能写代码。但刘江的观点是：大模型不是工具，而是一种新的智能体。就像人类是智能体一样，大模型也是智能体——只不过它是数字形态的。
这个重新定义带来的直接后果是：不能用「工具」的逻辑去理解大模型的应用范围。工具是拿来用的，用完就可以放下；但智能体是用来「协同」的，它会渗透到企业运营的每一个环节。
二、四个维度同时扩大：AI能力的进化还没到天花板
大模型的能力已经很强了，但刘江认为，这还远远不是终点。
「现在大模型的训练还有好几步，第二步所谓的后训练，后训练是强化学习的过程，某种意义上没有数据瓶颈的。让智能体到这个环境里去，让它去摸索。我们出一个物理和数学不可能的任务，所有的数据还没有解出来的，提给大模型，可能干一天，几天，或者一个月就能干出来了。」
这意味着，大模型正在进入「用AI训练AI」的阶段。这个阶段的特点是：不再需要人类提供标准答案，而是让AI自己探索、发现、创造。
更关键的是，刘江指出了四个正在同时扩大的维度：
第一，预训练规模化还没到头。 之前的训练手法和数据处理太粗糙，还能再往上升。
第二，推理能力的扩大。 让AI解决更复杂的问题，能力到什么程度完全难以想象。
第三，多智能体协作。 一个智能体配合人可以做得很好，多个智能体协作将产生更大的价值。
第四，智能体的数量。 未来会有无数个智能体在各个领域工作。
这四个维度同时扩大，能力提升的速度会远远超出我们的预期。
三、颠覆正在发生：英特尔和苹果都是前车之鉴
刘江在演讲中展示了一张信息技术产业的「变迁图」：
原来英伟达是英特尔的小弟，差很多。因为大模型起来以后，整个芯片变了，主流芯片从CPU变成GPU。现在英伟达的市值已经是英特尔的十倍。
这个变化的背后是整个产业逻辑的重写：
「以前软件公司比较值钱，因为写代码费劲，要招很多程序员来写，写完以后要跟用户调整，有一定的门槛。现在写代码，大模型非常擅长，比人强多了，包括今年非常火的龙虾，包括OpenAI，代码基本上不是人写的，都是大模型写的，软件的价值就往下跌了。」
软件行业接下来都「打问号」——这是刘江的原话。
更激进的是对苹果的判断：
「苹果这家公司以后怎么办，因为苹果在人工智能时代它的AI是非常落后的，就会遇到非常强烈的挑战。以后假设已经都不用手机了，就戴着眼镜和耳机，以后因为有6G各种基础设施，不用手机了，苹果怎么办？」
苹果有4万多亿市值，一个巨人可能会倒下——这个预言如果成真，将是商业史上最大规模的「大象倒下」。
四、未来3年：每一家公司都将是「智能体公司」
基于上述观察，刘江给出了一个大胆预判：「未来3年内，每一家公司都将演变为『智能体公司』。」
但他特别厘清了一个关键概念——这并非指企业的主营业务转向智能体开发，而是指无论身处何种行业，企业的运营模式、业务流程与决策机制均将以智能体为基本单元进行重构。
「正如互联网曾重新定义企业的存在方式，智能体也将开启企业能力边界与协作逻辑的全新维度。」
这个预判正在得到产业实践的验证。
在2026数字经济大会的圆桌对话中，格灵深瞳CEO吴一洲分享了一个观点：一个场景值不值得做，要算清两本账——一本是客户的收益账，另一本是公司的商业账，同时给客户提供一套真正易用性的工具集也很重要。
阿尔特汽车CEO张立强则分享了汽车研发领域的实战经验：通过自研的三个垂类模型，可以将客户的一款汽车开发周期从36个月压缩到18个月。
这两个案例的共同点是：AI不再只是「帮忙打工」的工具，而是开始重构业务流程本身。18个月的开发周期压缩到36个月，这不仅仅是效率提升，而是商业模式的根本性改变。
五、AI时代的「快」与「慢」
大模型的能力在加速进化，但刘江提醒，在AI加速重塑一切的时候，人与人之间的交流与共识，反而变得比任何时候都重要。
这涉及到AI时代的另一个关键词：安全治理。
盛邦安全副总裁袁先登坦言，2026年企业要面对的安全问题比以往更复杂。「AI时代安全不能再是『守门员』，而应该是『伴行者』，从软件诞生到使用的全流程都要有安全意识。」
他特别提到了一个最底层的风险——深度伪造和AI幻觉。「如果不解决，数字世界乃至物理世界的信任体系都将面临崩塌。」
北信源战略合作总经理姜来则提醒了两个最容易忽视的安全漏洞：一是「喂数据」时把商业核心机密输入大模型；二是AI辅助编程虽然效率高，但幻觉和漏洞也更多。
「就像开车，跑得越快，安全带一定要系紧，刹车系统一定要好。」
六、站在历史转折点上：我们该怎么准备
刘江在演讲的最后给出了一个直白的建议：
「对大家来讲首先要建立认知，通用人工智能很快就要到来，人类历史上很少有技术革命这么快来到。大家要做好准备。首先，大家要搞清楚大模型，以前要了解人性，整个宇宙出现了另外一类智能体，所以我们要了解大模型到底怎么回事，怎么把它用好，作为管理者自己要多用。」
这段话的潜台词是：很多管理者还在用「工具」的逻辑看待AI，但AI正在成为「主体」。如果不能尽快建立正确的认知，就会被这场变革淘汰。
更具体地说，刘江认为有三个层次的准备是必要的：
第一层：认知准备。 要理解大模型不是简单的工具，而是一类新的智能体。这意味着它不仅仅是「拿来用」的，而是需要「协同管理」的。就像管理员工需要了解员工的心理和行为一样，管理AI智能体也需要了解它的能力和局限。
第二层：战略准备。 企业需要重新思考自己的业务模式。哪些环节可以由智能体接管？哪些环节需要人机协作？哪些环节必须保留人类的主导权？这些问题不是技术问题，而是战略问题。
第三层：组织准备。 当智能体成为企业运营的基本单元，组织的形态也会发生变化。传统的科层制组织结构可能需要向更加灵活的人机协作模式转型。这涉及到人才结构、绩效考核、管理流程等一系列根本性调整。
这场变革的颠覆性太强，以至于以前非常多的假设都不一样了。
做实体行业的老板一定要想清楚一个最根本的问题：你的客户是谁，到底满足谁的需求？把原来的假设打掉之后，需求会怎么变？
如果能力不够，就要去满足这个能力。
七、数字：AI产业的现在与未来
这场变革的规模有多大？几个数字可以提供参考：
工业和信息化部的数据显示，2025年我国人工智能核心产业规模超过1.2万亿元，企业数量超过6200家。而这一数字到「十五五」末（2025-2030年规划期结束时）预计将增长至10万亿元以上。
这意味着，未来五年，中国AI核心产业规模将增长近10倍。
从全球视角看，世界正在出现一批「10万亿美元市值级」的公司。刘江在演讲中提到：「现在全世界市值最高的公司是英伟达，5万多亿美元，谷歌4万多亿美元，接下来将出现一批10万亿美元市值级的公司。」
支撑这个判断的是AI在各行业的快速渗透。从智能制造到智慧金融，从智能驾驶到智慧医疗，AI正在成为所有行业的「标配基础设施」。
站在这个历史转折点上，唯一确定的是：变化的速度远超预期，而适应变化的能力，将决定谁能留下来。
那些率先理解智能体逻辑、率先布局人机协作的企业，将在未来的竞争中占据先机。而那些仍然用「工具」逻辑看待AI的企业，可能会像马车之于汽车一样，逐渐被时代淘汰。
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