2026中关村论坛上，月之暗面创始人杨植麟围绕人工智能领域的多项热点议题分享了观点；他表示，尽管市场对技术成本上升有所担忧，但公司近期并未上调产品价格，主要得益于算法规模化带来的效率提升以及技术落地过程中提升。这也从侧面说明，技术进步正在对产业成本形成更强的压制作用。 杨植麟更谈到人工智能智能体的普及路径，认为将呈现清晰的阶段性特征。短期内，技术敏感、愿意尝试新事物的人群会成为核心用户；中期随着技术成熟，依赖电脑办公的知识工作者将快速成为主力用户，个人侧的资源消耗可能出现指数级增长；长期来看——一旦具身智能取得关键突破——智能体将更广泛进入与生产力直接有关的职业场景，并逐步扩展到娱乐等领域，最终实现更大范围的普及。 在开源上，杨植麟指出，以KimiK2.5为代表的开源模型正逐渐成为行业的“通用标尺”。硬件厂商在展示性能提升时，往往需要借助开源模型及其评测集完成验证。这意味着，开源生态正在加速技术标准的形成，并推动更多跨行业协作。 谈及人工智能研发范式的变化，杨植麟表示，过去行业主要依赖海量互联网数据与有限的人工标注，再由人类判断输出是否符合价值观与偏好。从去年开始，强化学习逐渐成为研究重点，但任务筛选仍以人为主，编程和数学方向的进展与此密切相关。他预计，未来技术将在更大程度上主导研发流程：研究人员将拥有更多资源去合成新任务与新环境，系统也将更主动地寻找更合适的奖励函数，甚至尝试新的网络架构，从而提升研发效率。 此外，杨植麟在本月早些时候的英伟达GTC2026大会上也强调，要持续抬升大模型的智能上限，需要从底层架构入手，对优化器、注意力机制、残差连接等关键环节进行重构。他将Kimi的演进方向概括为三条并行推进的主线：资源效率、长上下文能力，以及智能体集群技术。
大模型与智能体的发展，正在把“算力—算法—应用—治理”放到同一条产业链上同步检验；价格保持稳定，背后是技术与工程的持续迭代；开源标准的成形，则在改变产业协作与验证方式。面向未来，谁能在降低成本的同时提升可靠性与可控性，并将能力沉淀为可规模复制的生产流程，谁就更可能在新一轮产业变革中占据主动。