文 | 节点AI ,作者 | 梁添
文 | 节点AI ,作者 | 梁添
春节期间,中国 AI 公司连连放大招,被戏称为“百模大战”。
但如果仍然把这一轮密集发布,理解为模型能力的军备竞赛,恐怕会看错方向。
去年,ChatGPT 仍是中国模型厂商的坐标原点。只要足够像 ChatGPT,就有资格进入牌桌。但到了 2026 年,中国 AI 的竞争叙事,正在发生一次结构性分化。
一边是创业公司开始集体“弃入口”,将***押注在 Coding与 Agent 场景,对齐的是 Anthropic;另一边,大厂则系统性地讲起了另一套故事——不再只争一个 Chatbot,而是争 AI 时代的入口与基础设施。
中国大厂开讲谷歌叙事
先从大厂的路线说起,我们发现,“成为谷歌”几乎成为中国大厂的新目标。像谷歌,也是中国不少厂商的宣传路线。
过去一年里,这一趋势愈发清晰:
百度李彦宏在每一个场合都在强调AI first;阿里提出了通云哥概念,即 AI、云计算和芯片三位一体;字节请来吴永辉坐镇,在基础设施、大模型研发、软硬件产品上补短板,2月10日,更是被***曝出自研芯片。
总而言之,这是一条产品+模型+云+芯片的全栈路线,也是谷歌近20年来的叙事。
那么,问题来了,大家为什么都在前赴后继地往谷歌这个模子里挤?
难道仅仅是最稳定的赚钱能力?当然不止了,在我们看来,Google厉害的地方是已经悄无声息地完成了从搜索入口向全球AI基础设施的转变,这也是中国大厂唯一可追求的战略叙事。
先从模型本身来看,在海外大模型阵营中,Google 旗下的Gemini的独特性并不在于“聊天能力”,而在于其多模态能力——这也是它与 ChatGPT、Claude 形成差异化竞争的要点之一。
而在 2026年,中国公司第一次在这一维度上,形成了全球级冲击。
字节推出的***生成模型Seedance 2.0在全球掀起一股巨浪:马斯克在其社交平台X表示模型发展速度太快(It's h***ening fast)。猎豹CEO傅盛认为,可能是中国国产大模型第一次领先全世界。这也是DeepSeek R1推出一年之后,中国模型再次震惊全球的时刻。
中国大厂的谷歌叙事,并非仅仅是对巨头的粗暴复制,而是在验证这条全栈路线的可行性。
首先,和llm主要依靠文本数据所不同,制约***模型发展的并非仅仅是算力,还有图像内容。而谷歌和字节坐拥全球最大的***网站YouTube和短***平台抖音+tiktok,他们从一开始就沉淀了海量真实世界的***数据。
这些数据并非静态样本,而是带有明确的时间序列、用户反馈。这使得它们在训练多模态模型时,是在一个本就多模态的环境中持续对齐世界。
当然,对业务丰富的巨头来说,发展多模态不光是对图像***的再利用,而是价值的创造。
众所周知,广告是互联网大厂的现金牛业务,因为相比于纯文本对话,图像与***能反哺巨头自身的广告、内容生态,是大厂最高效的商业化载体,
华创证券报告,把字节的模型路线概括为低门槛、低成本的工具化、泛化能力,类似“剪映”的高级形态,能降低全网内容生产成本并反哺生态;阿里千问在图像模型高保真更新的方向上更偏垂直场景(电商),强化商品数字化相关能力。
这指向不同的商业模式:一条追求规模化吞吐;一条追求垂直行业的“可用即生产”。
模式不同但目标却殊途同归,那就是更高的广告变现效率。
行业数据显示,AI 营销市场规模从 2020 年的 209 亿元 增长至 2024 年的 530 亿元,复合年增长率达到 26.2%。
这其中多模态工具对广告业务的加持不容小觑。
以 Meta 为例,其生成式 AI ***工具在 2025 年第四季度实现了 100 亿美元的年化收入规模(run-rate),增速是公司整体广告收入增速的三倍。
如果从更深的角度看,中美围绕大模型的竞争,表面看是技术路线之争,其实更接近一场围绕算力供给、调度能力与成本结构的较量。
可能在很多人看来,多模态功能,让内容生成的更逼真了,但深挖下来,图像与***模型的进阶更像是一场“供给侧革命”,这会导致内容生产的边际成本,越来越趋向算力成本。
随着内容产出的扩张,推理算力需求被指数级放大,如果无法控制算力结构,大模型企业的商业模型将不可避免地被推理成本吞噬。
这也是为什么“只做模型”或“只做应用”的公司,最终都会在规模化阶段遭遇天花板。
Google 的故事,本质正是模型 × 云 × 芯片 的协同。
也正是因为TPU的成功,Google成功把算力成本降了下来,根据公开信息,相较于 OpenAI 仰赖的英伟达 GPU,Google 的 TPU 成本只有其五分之一。
只有掌控全栈,才能反向约束模型成本、算力结构与产品形态。这是大厂在 AI 时代唯一具备可持续性的选择。
中国互联网巨头,已经开始用自己的方式,讲一套属于这个时代的 Google 叙事。在这条路线中,AGI 依然存在,在大厂语境中,AGI 更像一个组织协同与基础设施演进的副产物。
创业公司成为Anthropic信徒
如果说,中国大厂在这一轮 AI 竞争中,走向了谷歌路线,那么另一边,创业公司的参考系,也悄然发生变化。
体感十分明显:在DeepSeek横空出世后,以C端见长的Kimi停止了无意义的投流大战,开始将重心向高净值场景转移。在2025年最后一天,杨植麟公开表示下一阶段要以“超越Anthropic 等前沿公司成为世界领先的AGI公司”;智谱,更是被公开称为“走了Anthropic这条路线”的公司。
为什么不再迷信OpenAI?
在过去两年里,Chatbot 一度被视为通往 AGI 的“默认入口”。但对创业公司来说,这条路径的现实约束正在变得越来越清晰。首先,大模型并不存在互联网意义上的边际效应。每一次对话,都是一次实打实的推理成本;Chatbot 的商业模型,天然意味着高补贴、低留存、慢变现。对于资金有限、窗口期有限的创业公司而言,这几乎是一条等不起的路。
相比之下,Coding、API、Agent 等场景,虽然更“窄”,却拥有清晰得多的商业逻辑:
模型能力与客户付费直接挂钩,推理成本可以被工作流消化,价值链条更短。这也是为什么,过去一年里,中国AI创业公司,不约而同地开始将***押注在 Coding 与 Agent 方向。
这也是Anthropic一直以来的路线:
在 AI 行业内部,大众感知到的Anthropic,更像是一个能力一流的规则定义者。
不光有世界一流的编程模型opus系列,还有编程智能体Claude Code,是的没错,现如今大火的openclaw,名字灵感就来源于Claude系列模型。
此外,还突破性的推出了Skill、MCP、Cowork,形成坚固的生态护城河,让一众中国玩家短期内难以复制。
从结果来看,这种路径正在兑现为实实在在的商业反馈。
根据公开市场数据,2024年,Anthropic 收入只有10亿美元;2025年仅3-5月,它的营收规模就从20亿美元增长到30亿美元,Meritech分析师 Alex Clayton 表示:“我们研究了200多家上市软件公司的 IPO,这种增长速度从未发生过”。
2025年上半年,Anthropic 的研发投入与营收比大致为1.04:1,基本已经打平,这在尚处于军备竞赛阶段的 AI 产业已经相当令人羡慕了。它明显比 OpenAI 对应的1.56:1健康得多。
可以说,Anthropic 是目前唯一跑通高强度研发 + 可持续商业化的 AI 公司。
有Anthropic珠玉在前,中国OpenAI的叙事对初创公司来说,已经不再是资产,而是成为了负债。
我们这里要指出,大厂押注coding,和创业公司的意义并不同,大厂更多是为了反哺云计算生态,创业公司更多为跑通商业模型。在这里,AI作为工具深度嵌入企业运转流程中,无法被简单替代。
不得不说,押注Anthropic路线后,这些以智谱、Minimax为首的创业公司也收到了正反馈。
2月12日,在智谱率先宣布开源GLM-5后不到半天的时间里,MiniMax立马跟进上线M2.5编程模型。
这俩模型在其公众号中,公开表明,其真实场景编程能力,逼近Anthropic旗下opus 系列。想要做中国Anthropic已经不是秘密。
就在发布模型的当日,智谱股价开盘大涨,一度涨超25%,周内累计涨幅超过 77%,市值突破1700亿港元。MiniMax同日涨幅一度超过20%,总市值超过1800亿港元。表现远超大盘。
回看这一轮“百模大战”,真正的分水岭并不在于模型发布的密度,而在于路径选择的差异:谁还在争夺入口,谁已经转向工作流;谁有能力承载全栈成本,谁必须尽快跑通商业闭环。
中国 AI 的竞争,正在从单一坐标系,演化为两条并行的道路。胜负未定,但方向已然清晰。返回搜狐,查看更多
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