在ChatGPT引领的大模型创业浪潮中，面壁智能以其低调而稳健的姿态脱颖而出，尽管未被列入大模型创业的“六小虎”行列，但其技术实力与全球竞争力不容小觑。
近期，《麻省理工科技评论》在报道DeepSeek的崛起时，也提及了面壁智能等四家中国人工智能初创公司，认为它们在技术实力上与DeepSeek不相上下。这一报道进一步彰显了面壁智能的行业地位。
在2025中关村论坛年会期间，面壁智能CEO李大海接受了21世纪经济报道的独家专访。他分享了对DeepSeek崛起的看法，并指出DeepSeek的成功再次验证了面壁智能于2024年6月提出的知识密度定律，即大模型的知识密度每100天会提升一倍。
李大海强调，无论是云端模型还是端侧模型，提高知识密度都至关重要。他透露，面壁智能在2024年初发布的被称为“小钢炮”的MiniCPM端侧模型，目前累计下载量已接近700万。
关于端侧AI的未来发展趋势，李大海认为小型化、端侧原生化以及由此带来的个性化是主要方向。他特别指出，汽车和手机将是端侧AI最重要的应用场景。在年会上，面壁智能面向汽车场景发布了全新的纯端侧智能助手cpmGO，并宣布去年12月成功部署的首个纯端侧屏幕助手已进入量产序列。
面壁智能还是大模型开源的坚定拥护者。李大海表示，在当前的AI开发模式下，开源本身就是一种商业模式，DeepSeek的成功就是一个生动的例子。他认为，商业化与开源并不矛盾，反而可以相互促进。
在采访中，李大海详细阐述了面壁智能对于开源的思考。他指出，开源能够迅速吸引对模型感兴趣的人群，降低市场成本，是AI领域快速发展的底层原因。面壁智能几乎每一款模型都进行了开源，并积极参与开源社区的建设和学习。
对于开源与商业化之间的平衡，李大海认为，开源并不会阻碍商业化进程，反而有助于技术优势的快速变现。他以DeepSeek为例，指出其通过开源方式迅速点燃了全球市场，实现了商业利益的最大化。
在谈及端侧AI面临的挑战时，李大海表示，尽管小型化、端侧原生化和个性化是发展趋势，但如何在保持高性能的同时控制功耗仍然是一个难题。他强调，面壁智能将审慎地在端侧使用高阶推理能力，以适应不同场景的需求。
最后，李大海分享了对面壁智能未来发展的看法。他认为，AGI（通用人工智能）的实现还需要7到10年的时间，而面壁智能今年的工作重心仍然是端侧模型的优化和个性化服务。在具体场景上，汽车和手机将是重点方向，同时也在探索机器人等其他新领域。
