本报记者 梁傲男    2025年6月份，云知声智能科技股份有限公司（以下简称“云知声”）在港交所挂牌上市。一年后，这家从智能语音赛道起家的AI公司，正以“原生智能体大模型公司”的全新姿态，站在AI 2.0时代的潮头。    “当前，国内大模型行业已告别单纯比拼参数规模的发展阶段，迈入技术质变、降本增效、场景深耕的迭代下半场。”5月29日，在2026证券市场年会行业分会数字经济大会期间，云知声创始人、CEO黄伟接受《证券日报》记者专访，分享了在AI 2.0时代，对竞争逻辑、落地实践等方面的思考。    AI竞争转向“价值变现”    “AI发展不是线性的，而是指数级的。”黄伟提到，近两年，大模型能力几乎以月为单位快速迭代，产业已经从“模型能力验证阶段”进入“AI全面重塑生产力阶段”。依赖经验、数据与软件体系形成的传统行业壁垒，正在被AI重新定义。    AI带来的不仅是效率优化，更是生产力结构的根本性重构。他认为，过去需数月开发周期的软件版本，如今借助AI可实现“一天多个版本”；部分深度使用AI的企业，仅靠高质量Token调用就能产生超过百人团队的工作效率。    然而，随着能力跃迁，算力成本也在指数级攀升。黄伟表示，2022年底ChatGPT发布时，这场由1750亿参数大模型引发的浪潮将科技行业卷入了一场算力储备竞赛，但随之而来的问题是“部署难、部署贵”。    面对这一矛盾，黄伟提出一个核心公式，即“AI公司行业价值=智能密度×Token价值”。智能密度，不是单纯强调模型小，而是在模型性能达到全球第一梯队水平后，进一步衡量每单位参数里承载了多少知识、推理能力和任务解决效率。
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