根据智谱创始人唐杰的多次公开分享，2025年初DeepSeek的横空出世，对整个AI行业，尤其是对智谱AI而言，是一次“始料未及”的巨大震撼。这次冲击不仅体现在技术性能上，更关键的是，它标志着一个AI范式的转变，并直接促使智谱AI调整了其核心发展战略。
唐杰坦言，DeepSeek的出现让他和业界许多人深刻认识到，以对话（Chat）为核心的AI范式可能已经接近天花板。即便继续优化，让AI的对话体验更具个性化或情感，其技术突破的空间也已变得有限。他判断，AI发展的下一阶段，必须从单纯的“陪人聊天”转向真正“帮人做事”（Doing Things），开启一个以行动（Action）为导向的新范式。
DeepSeek的突破并非简单的性能提升，其背后是底层架构的创新。它通过一种名为mHC（流形约束的超连接）的技术，巧妙地解决了大模型在增加复杂度的同时如何保持训练稳定性的核心难题。通俗地说，传统方法在拓宽模型内部“信息通路”时，常因信号混乱导致训练崩溃。而DeepSeek的新架构，则像是在为复杂的信息流设计了一套高效的“智能交通规则”，用极低的成本实现了模型的稳定、高效与强大。这一基础性的贡献，让唐杰意识到，竞争的关键已不再是堆砌参数，而是回归第一性原理，探索更高效的底层理论。
受此触动，智谱AI迅速进行了战略调整。唐杰透露，公司内部经过激烈讨论后，决定将研发重心从单一能力的攻坚，转向将编程（Coding）、智能体（Agentic）和推理（Reasoning）这三项核心能力进行深度融合。他们不再将这些能力拆分研究，而是追求三者平衡发展，让模型具备更强的综合任务执行能力。
这一战略转向的成果，体现在了智谱后续发布的一系列模型中。从2025年7月发布的GLM-4.5，到后来的GLM-4.7，都体现了对代码、推理和智能体能力的整合与大幅提升。智谱明确提出要“回归基础研究”，收缩了部分C端业务和视频团队，将资源“All in”到基础大模型研发上，目标直指国际最强模型。唐杰甚至在内部信中坦诚地感谢了DeepSeek创始人，承认自己此前低估了对手在AGI方向上的决心，这种坦然面对竞争并从中汲取动力的态度在业内颇为少见。
同时，唐杰也清醒地指出，尽管国产开源模型在一些榜单上表现亮眼，但与全球顶尖的闭源模型相比，差距依然严峻。DeepSeek的高效开源打法，在降低AI门槛的同时，也倒逼整个行业反思，促使智谱等公司以“更开放的姿态拥抱生态”，包括积极适配国产芯片等。
在唐杰看来，DeepSeek不仅是一个强大的竞争对手，更是一个重要的“催化剂”。它的出现终结了AI的“闲聊”时代，开启了“实干”时代，迫使智谱AI乃至整个行业重新思考技术路线与未来方向，将竞争焦点从表面的对话体验拉回到了解决真实世界问题的核心价值上。
