完了，國內大模型也捲成“新能源車”了

美國人工智慧大模型領域正走向寡頭壟斷，中國卻仍處在群雄割據的混戰階段。同樣面對這一波AI浪潮，兩地市場的競爭格局卻呈現出截然不同的面貌，背後反映出截然不同的產業邏輯與商業思維。 在美國，大模型競爭已明顯進入收斂期。模型能力的差距快速轉化為商業收入的鴻溝，使得頭部玩家幾乎壟斷了市場。根據創投機構Menlo Ventures先前發布的數據，2025年企業在大型語言模型API上的支出中，OpenAI與Anthropic兩家合計占比約67%。然而到了今年，這個比率進一步大幅拉升。據《The Information》今年5月的報導，在其追蹤的34家領先AI新創公司中，OpenAI與Anthropic已奪走89%的收入。更值得關注的是，新增客戶幾乎全部流向這些頭部業者。Axios引述Ramp的數據指出，在首次採購AI產品的企業中，Anthropic一家就取得超過73%的支出。 模型收入的分化形成了一個正向循環：模型表現越好，商業化越強；商業化帶來的資金又能反哺研發，加上AI加速自身迭代的自循環效應，使得頭部模型的升級速度不斷加快。目前，領先模型已進入每一到兩個月就推出新版本的節奏。OpenAI在2025年11月發表GPT-5.1後，12月推出GPT-5.2，接著在2026年2月、3月、4月接連發布GPT-5.3-Codex、GPT-5.4與GPT-5.5。Anthropic的節奏同樣明顯提速，Claude Sonnet 4.6於今年2月問世，隨後4月推出Opus 4.7，5月發布Opus 4.8，6月又連續推出Fable 5與Mythos 5。 在這種情況下，海外模型公司的競爭重點也開始轉向成本效率。例如，馬斯克旗下的xAI最新發布的Grok 4.5，便大幅強調降低運算成本。根據Artificial Analysis的測算，Grok 4.5完成單項任務的成本，比排行榜中排名在它前面的模型低了將近90%。 然而，中國的大模型戰爭遠未結束。從全球最大的兩個模型能力排行榜來看，中國仍然擁有最多的競爭者。在國外大模型競技場LMArena的文本榜單中，排名前二十的實驗室裡，中國公司占據了11家。另一個指標Artificial Analysis的Intelligence Index也呈現類似結果：智能指數超過20分的模型共有99個，來自25家公司，其中中國公司達12家，包括DeepSeek、百度、智譜、騰訊、中國移動、月之暗面、螞蟻集團、小米、MiniMax、阿里巴巴、階躍星辰與字節跳動。 資本流向更能反映國內大模型的競爭態勢。一方面，互聯網巨頭仍堅決加大AI投入。阿里巴巴去年宣布未來三年投入超過3800億元人民幣建設雲端與AI基礎設施，今年5月財報會上管理層更表示AI投資規模還將超過原定計畫。字節跳動也將2026年AI資本開支計畫上調至2000億元人民幣。騰訊同樣計畫持續提高AI投資，管理層明確表示將持續增強混元大模型的能力。 另一方面，投資人仍在不斷加碼大模型新創公司。算上智譜最新一輪配售，今年以來國內頭部大模型創業公司累計融資規模已超過1300億元人民幣。其中，DeepSeek累計融資約500億元人民幣；智譜累計融資357.5億港元；月之暗面累計融資約27億美元；階躍星辰累計融資約220億元人民幣；MiniMax融資約48.2億港元。一級市場願意持續下注，意味著資本依然認為最終贏家尚未出現。 為何中美的AI大模型會走向兩個截然不同的方向？答案或許可以回溯到移動互聯網的起點。2011年8月，馬克·安德森（Marc Andreessen）在《華爾街日報》寫下「軟體正在吞噬世界」的著名預言，宣告移動互聯網時代來臨。此後，中美互聯網走出兩條不同的道路。在美國，「軟體」接續消費級應用浪潮，推動SaaS創業全面爆發，2010至2015年間每年新增超過1000家SaaS新創，風險投資大量流入這個領域。 而在中國，真正改變時代的是消費互聯網。字節跳動以信息流重塑全球內容分發邏輯，拼多多從下沉市場殺出重圍，將電商做到亞馬遜的後花園。每一個成功案例背後，都是超級App的崛起與流量入口的掌控。中國的互聯網敘事，是流量驅動一切。這種差異的根源，在於美國講求「接口」，中國講求「入口」。美國科技企業習慣將核心能力標準化，透過接口賣向全球，競爭自然向頭部集中，因為贏家會成為所有客戶的默認選擇，形成強者恆強的局面。過去的雲計算如此，如今的AI也是如此。 中國的AI則走向另一條路。過去十多年，中國科技公司的核心邏輯是圍繞超級場景建立生態。誰掌握用戶入口，誰就掌握商業價值。微信掌握社交入口，淘寶掌握交易入口，抖音掌握內容入口，美團掌握本地生活入口。這些入口背後不只是流量，更是用戶關係、交易鏈路與商業閉環。然而AI時代可能改變這一切。當用戶點餐、訂飯店、購物、搜尋都可能交由AI代理（Agent）完成時，如果這些入口被外部模型接管，原有業務價值就可能被重新分配。因此，對於中國互聯網廠商來說，開發模型不一定是為了成為「中國的OpenAI」，更重要的是避免自己被「中國的OpenAI」邊緣化。 另一個關鍵因素是DeepSeek的出現，為模型競爭帶來了全新可能性。DeepSeek最大的成功是證明兩件事：第一，好模型不一定非得靠最貴的晶片與最高的訓練成本才能做出來；第二，一個低成本但性能足夠好的模型，已經可以覆蓋約80%的應用場景。這從根本上改變了模型的競爭邏輯，打破了算力霸權的神話。它向所有玩家證明，如果造不出火箭，造出一輛足夠便宜、好用的「電車」，也足以讓自己留在牌桌上。 於是，大模型競爭開始分層：前沿模型與大部分公司所做的已經不是同一件事。頭部的模型公司仍在造火箭，而多數模型公司的邏輯更接近於造電動車——做一個「足夠好、足夠便宜、能嵌入業務」的模型。回顧過去十多年，從消費互聯網的百團大戰，到新能源汽車的彎道超車，再到創新藥的激烈廝殺，中國產業每一次崛起的最大底牌，都是極其龐大且高效的工程師紅利。但這種紅利的背後，也伴隨著最殘酷的代價：所有產業優勢，都是在最激烈的競爭環境中「卷」出來的。這也預示著，中國的大模型之戰無法像美國那樣快速結束，而中國AI的成功道路，最終也將在這場殘酷的競爭中慢慢浮現。