2026年中国AI大模型产业迎来集体转型，从参数竞赛转向实干落地。月之暗面、阿里巴巴、智谱AI等巨头纷纷调整战略，聚焦商业变现与场景应用。本文深度解析市场、技术、需求、竞争四重转型驱动力，拆解字节跳动、阿里、腾讯等大厂的差异化实干路径，揭示AI产业从刷榜内卷到价值创造的根本性变革。

前段时间我还在翻那些大模型的榜单，看着那堆刷出来的分数就觉得头大。以前选模型时总习惯看谁的分高就觉得谁厉害，可现在带项目久了才发现，那些分数真的跟实际业务没啥大关系。

我带过的一个项目，模型在测试集上表现得简直完美，可一上线遇到真实的用户输入，直接就哑火了。那种挫败感真的让人怀疑人生，我当时就在想，咱们天天卷这些参数到底是为了什么

现在的时间点特别有意思，如果你稍微留意一下就会发现，大家不再聊那些虚无缥缈的架构突破，反而都在死磕怎么把成本降下来，怎么让模型在具体的场景里少出错。这种变化给我的感觉就像是从实验室里的优等生变成了工地上的老师傅，虽然没那么优雅了，但确实能解决问题。我把这种转变看作是“实干派”的回归，也是我们这些天天在业务前线挣扎的人最想看到的局面

如果你还在纠结是选字节那种靠场景吞噬的打法，还是选阿里那种死磕开源的底座，亦或是像智谱、DeepSeek 这种在成本和工程上玩命的尖兵，你得先看清这张“选型地图”背后的逻辑。我写这篇东西，也是想把最近观察到的这些大厂动向和底下的那些“技术共识”理一理，算是给自己做个笔记，也给同样在纠结选型的朋友一个参考。

但在展开这份地图之前，我们必须先看清底层的“气候变化”。究竟是什么力量，让这群 AI 巨头放下身段，集体奔向了“实干”的战场

一、转型驱动力 ：为什么“实干”成为唯一出路？

从能用到好用的跨越，再到2026年集体转向实干，并非战术调整，而是市场、技术、需求和竞争四重压力下的必然选择。

1.1 市场端：资本转向考核商业落地实效

经历2025年”百模大战”后，市场回归理性。投资者不再为参数规模和榜单排名买单，而是聚焦技术的商业化兑现能力。

2026年被视为AI大模型规模化落地的拐点，投资逻辑从技术概念转向价值创造与财务回报。企业能否跑通”降本-留客-盈利”的闭环，成为评估价值的核心标准。

字节跳动豆包大模型在春节期间实现19亿次C端互动的同时，其面向B端的火山引擎API调用量在Q1同比增长340%，企业客户数突破50万家。这种从流量补贴到企业付费的转化，印证了市场对实用价值的认可——企业不再为Demo买单，而是为能真正替代人力的”数字员工”付费。

1.2 技术端：从“对话”到“行动”的能力拓展

单纯对话能力逼近天花板，边际效益递减，以Agent为代表的”行动能力”成为新突破口。

前OpenAI科学家Andrej Karpathy提出“开发者角色正从写代码转向编排AI Agent”，已成为行业共识。海外巨头如OpenAI的GPT-5.2和Anthropic的Claude Opus 4.6，已将竞争焦点转向长上下文、复杂编排和工具调用等系统级能力。

模型能力的分水岭，开始转向工程稳定性与长期任务表现。

1.3 需求端：企业用户要求“实际交付质量”

企业用户不再满足于技术演示，而是要求AI真正嵌入业务流程，带来可量化的效益提升。

他们关注的是能否稳定、高效、低成本地完成日常业务任务，而非解答博士级工科难题。

金融领域需要准确分析年报评估信用风险，内容创作领域需要生成符合商业标准的视频素材。这种从”技术演示”到”实际交付”的需求转变，倒逼厂商将研发重心从通用能力转向专用场景的打磨。

1.4 竞争端压力：海外巨头领先，国产需差异化突围

尽管国产模型表现亮眼，但与OpenAI、Anthropic、Google的差距仍然存在。

GPT-5.2已完成核心范式跃迁，将推理能力内化为模型本能，能精准控制思考耗时。而国内大部分模型仍处于”显性推理”的工程化探索期，常通过极长的”思维链”换取榜单高分，导致高昂计算成本和延迟。

面对海外巨头在推理、编程等核心能力上的持续领先，国产厂商必须寻找差异化的突围路径，例如通过极致的成本控制（如阿里千问）、深入的场景结合（如字节跳动）、强大的工程化能力（如智谱GLM-5）或开放的生态策略，建立自己的比较优势。

“实干”已非可选项，而是当前产业周期下的唯一出路。单位算力产生的实际业务产出和商业价值，已取代单纯技术参数，成为评判模型、公司乃至生态成功与否的最终标尺。

二、互联网大厂的“实干”兵法

面对”实干”浪潮，互联网大厂依托海量数据、丰富场景和雄厚资本，展开全栈式战略布局。

2.1 字节跳动：场景吞噬路径

核心逻辑：用AI重构核心业务工作流，将技术创新与C端场景无缝融合。

实干体现：字节的实干策略体现为一种强大的场景吞噬能力。Seedance 2.0直接切入影视、广告、电商、游戏等工业级内容创作场景，支持文字、图片、音频、视频四种模态输入，生成长达15秒、包含双声道音频的多镜头高质量视频。导演贾樟柯表示准备用它创作，好莱坞导演Charles Curran仅用20分钟、60美元就制作出《光环》真人预告片。同时，通用大模型”豆包”在春节期间深度融入旗下产品，实现19亿次互动。

独特优势：庞大的C端产品矩阵和内容分发网络，不仅提供海量训练数据，更构建从模型训练、应用部署到商业变现的完整闭环。”B端（火山引擎）+C端”的双向赋能结构，使AI能力快速在真实场景中得到验证和迭代。

目标：让AI成为内容生态的底层基础设施，通过AI驱动的内容生产与分发，巩固数字内容领域的领导地位。

2.2 阿里巴巴：开源基建路径

核心逻辑：通过开源性能顶尖且具备极致性价比的基座模型，构建AI时代的”安卓生态”。

实干体现：阿里的实干体现在其坚定的开源战略和对成本的极致追求上。除夕夜开源的千问Qwen3.5-Plus，通过混合注意力机制、极致稀疏MoE架构（3970亿总参数，仅激活170亿）等创新，实现”以小胜大”，性能超越自家万亿参数的前代模型。API价格低至每百万Token 0.8元，仅为同级别模型的1/18。截至2026年初，千问系列衍生模型数量突破20万个，累计下载量破10亿次。

独特优势：“云+芯”深度协同。阿里云提供坚实算力基础和开发环境，自研芯片保障未来成本控制和供应链安全。这种全栈能力使其不仅能”造”出好模型，更能让全社会”用得起”好模型。

目标：成为AI基础设施提供者，通过开源和低成本策略，将千问打造为全球开发者生态的事实标准。

2.3 腾讯：产业协同路径

核心逻辑：依托社交（微信）、办公（企业微信）和游戏等国民级应用生态，深耕B端和C端协同场景，将AI能力无缝嵌入用户最高频的工作与生活流程。

实干体现：腾讯的实干更侧重于连接与协同。混元大模型与微信、企业微信、腾讯会议等核心产品深度集成，提升企业内外部沟通和协作效率。不追求通用榜单一时领先，而是聚焦最具护城河的产业场景。游戏领域用于NPC生成、场景构建和智能陪玩；音视频通信领域提供实时翻译、会议纪要和背景优化。

独特优势：国民级应用入口和深厚的企业服务经验。微信和企业微信连接数以亿计的用户和数百万企业，为AI应用推广提供天然渠道。服务大型政企客户积累的行业Know-how，使其能更好理解B端用户真实痛点。

目标：成为产业互联网的”智能连接器”，通过AI强化社交、办公、娱乐等核心领域的生态壁垒，赋能千行百业数字化转型。

2.4 百度：垂直深耕路径

核心逻辑：发挥搜索、知识图谱积累的知识处理能力，在政务、法律、医疗、金融等高价值垂直行业深度耕耘。

实干体现：百度的实干体现在其“文心”大模型在多个垂直行业的深度应用上。文心大模型提供”开箱即用”的行业解决方案。政务领域优化公共服务流程，金融领域用于智能投研和风控，自动驾驶领域视觉大模型与Apollo系统深度结合。通过解决特定行业关键问题建立深厚护城河。

独特优势：长达二十多年的搜索业务积累，在自然语言处理、知识图谱构建和海量非结构化数据处理方面拥有深厚沉淀。服务大型政企客户的丰富经验，有助于将AI技术与复杂行业流程相结合。

目标：成为领先的行业AI解决方案提供商，在关键垂直领域打造标杆案例，形成可复制的行业解

三、DeepSeek的”成本革命”与开源基础设施

如今”六小龙”格局已严重分化，智谱、MiniMax已上市，DeepSeek已崛起为独立巨头，所以在这里我将Deepseek单拎出来讲述。

核心定位：通过架构级创新（MLA、DSA、MoE）成为AI时代的”技术底座”与”成本锚点”，以极致效率重新定义行业算力标准。

实干体现：DeepSeek-V3.2（2025年12月发布）以685B参数MoE架构（仅激活37B）实现训练成本仅557.6万美元，API定价低至0.28元/百万Token，较GPT-5.1降低20倍。

其技术外溢效应显著：DSA稀疏注意力机制被智谱GLM-5等厂商集成，MLA架构降低长文本推理成本40%以上。这种”以小博大”的工程化能力，使AI部署门槛从高端集群降至消费级硬件（如Mac Studio可流畅运行128K上下文）。

技术亮点：

• DSA+MLA架构组合：稀疏注意力降低长文本计算成本40%，显存占用压缩80%，突破长上下文计算墙；
• 极致成本效率：以5%的运营成本达到闭源模型95%性能，重新定义AI应用盈亏平衡点；
• 开源底座：MIT协议开源模型权重，允许自由商用和蒸馏，针对国产昇腾芯片深度优化；

目标：成为AI开源社区的”技术引擎”和”成本标准制定者”，通过底层架构创新赋能全行业，而非依靠封闭产品盈利。

四、AI“四小强”的尖兵突围

与互联网大厂的全栈生态战不同，智谱AI、月之暗面等AI创业公司采取”尖兵突围”策略，在特定领域建立”人无我有，人有我精”的代差优势。

4.1 智谱AI：工程架构师路径

核心定位：为复杂系统工程和长程Agent任务而生，从写代码的Copilot进化为能独立承担系统级任务的AutoPilot。

实干体现：智谱GLM-5的发布，标志着向“Agentic Engineering”范式的系统性重构。它不再满足于生成代码片段，而是追求完成真实系统工程。实测显示，GLM-5能以极少人工干预自主完成Agentic长程规划、后端重构和深度调试。在模拟经营测试中，它能自主经营一家公司并实现盈利。在权威榜单Artificial Analysis上位居全球第四、开源第一，在编程评测SWE-bench上得分77.8，超越Gemini 3 Pro，逼近Claude Opus 4.6。

技术亮点：744B参数的MoE架构、”Slime”异步智能体强化学习框架，以及集成的DeepSeek稀疏注意力机制，共同支撑长程任务中的稳定性和工程能力。全程使用国产昇腾芯片训练，并完成与七家国产算力平台的适配，在技术自主可控上迈出重要一步。

目标：定义“智能体工程”行业标准，打造开发者首选的AI自动编程底座，成为软件工程领域的AI新基础设施。

4.2 月之暗面：多智能体协同路径

核心定位：专注超长上下文处理与智能体集群（Agent Swarm）的协同调度，解决需要处理海量信息并执行复杂流程的知识密集型任务。

实干体现：Kimi K2.5主打超长上下文与多智能体协作。核心能力”Agent Swarm”可自主调度上百个”分身”，并行处理多达1500个步骤的复杂任务。在处理需要深度分析、信息整合和多步推理的任务时表现出色，如分析数百页财报、整理庞大代码库或进行复杂市场研究。

技术亮点：避开纯粹参数堆叠竞赛，通过自研Muon优化器等技术，在极致效率和长文本处理能力上做文章。原生多模态架构能够高效在跨领域复杂任务中协调大量智能体，保持任务目标一致性。

目标：构建全球领先的知识密集型智能协作平台，通过Agent集群重构专业咨询与深度调研的工作流，成为高阶知识生产力的代名词。

4.3 MiniMax：性价比屠夫路径

核心定位：以极致成本控制实现与顶尖模型相媲美的性能，成为全球首个原生为智能体设计的生产级模型。

实干体现：M2.5模型在SWE-Bench Verified得分上超越Claude Opus 4.6，但调用价格仅为GPT-5的1/20。这意味着用1万美元预算，可支持4个基于M2.2的AI Agent全职工作一年，极大降低企业级AI应用门槛。

技术亮点：在高效MoE架构上的深厚积累和极致优化，使模型在激活较少参数的情况下达到与大型稠密模型相当的性能，推理速度达主流模型2倍，在性能、成本、速度三者间找到极具竞争力的平衡点。

目标：通过极致性价比重塑AI商业化门槛，让高性能AI Agent像互联网流量一样低价且无处不在，成为中小企业与开发者的普惠化生产力基石。

4.4 阶跃星辰：端侧Agent路径

核心定位：押注“Agent+终端”的深度融合，专注端侧多模态大模型和系统级Agent，打造智能汽车、手机、具身智能的”AI大脑”。

实干体现：2026年1月完成50亿B+轮融资，标志着从纯技术驱动转向”技术+产业资源”双轮驱动。

Step-2.1模型（万亿参数）在数学、逻辑推理和多模态理解上表现优异，已与吉利汽车（智能座舱）、OPPO/荣耀（手机智能体）、具身智能公司达成合作。其目标是实现”新二八定律”——20%任务依赖云端，80%任务由端侧Agent完成，大幅降低推理成本并提升响应速度。

技术亮点：作为国内最早聚焦多模态端到端理解的团队，Step-1.5系列模型强化了多模态推理和感知能力。通过”模型即芯片”的算力联盟策略（与华为昇腾、阿里云合作），解决端侧部署的算力瓶颈。

目标场景：智能终端（手机、汽车、机器人）的AI基础设施，让AI从”云端应用”变为”终端原生能力”。

五、技术共识与能力演进：所有路径的共同终点

尽管路径迥异，但行业技术演进方向呈现惊人一致性，共同勾勒出下一代大模型的核心能力图谱。

5.1 Agent化：从“对话”到“行动”的必然

如果说2025年是对话式AI元年，那么2026年无疑是Agent AI爆发之年。让模型不仅能说更能做，成为所有头部厂商的共同追求。智能体正从前沿概念迅速成为旗舰模型的标配能力，模型必须具备将高层目标分解为可执行子任务、自主调用外部工具、执行任务并根据结果进行反思和修正的闭环能力。

案例：智谱GLM-5的Agentic Engineering、月之暗面Kimi的Agent Swarm、阿里Qwen3.5的视觉智能体，已共同推动AI从被动问答转向主动任务执行。

5.2 多模态原生：理解与生成的一体化

行业正迅速从以文本为中心的范式，转向文本、图像、音频、视频等多种模态原生融合的架构。与早期”拼接式”的多模态不同，原生多模态要求模型在预训练阶段就实现跨模态信息的深度融合，从而在底层具备统一的理解和生成能力。

案例：阿里Qwen3.5在预训练阶段混合文本视觉数据，字节Seedance 2.0实现音视频联合生成，标志着多模态已从”功能叠加”进入”基因融合”阶段。

5.3 成本革命：从“奢侈品”到“水电煤”

AI要实现规模化落地，成本是绕不开的门槛。将大模型从昂贵的“奢侈品”变为像“水电煤”一样廉价易得的基础设施，成为所有厂商的共同目标。这场成本革命的核心驱动力，是模型架构的系统性创新，尤其是稀疏混合专家（MoE）和混合注意力机制的应用。

案例：DeepSeek-V3.2以557万美元训练成本、0.28元/百万Token定价设立新标杆；阿里Qwen3.5、MiniMax M2.5通过MoE架构将推理成本降低一个数量级，共同推动AI进入普惠时代。

5.4 开源生态：从“闭源优势”到“开源影响力”

在技术快速迭代的当下，闭源所能维持的技术优势窗口期越来越短。开源正成为构建开发者生态、吸引用户、建立行业事实标准和扩大全球影响力的关键战略。中国厂商在2026年展现出前所未有的开源决心，正跑步进入全球开源第一梯队。

案例：DeepSeek以MIT协议开源底层技术成为”社区军火库”，阿里Qwen系列衍生超20万个模型构建”安卓生态”，共同推动中国开源模型成为全球AI根技术的核心力量。

六、对从业者的现实影响与行动指南

行业巨变正深刻重塑产业链上每个角色的工作方式、技能要求和价值定位。作为从业者我们既需要保持焦虑又需要积极向上不断学习。

6.1 开发者：从提示词工程师到智能体架构师

技能转型：随着模型从”对话”走向”行动”，开发者核心技能栈必须升级。仅仅擅长编写精妙提示词已远远不够，未来的核心竞争力在于智能体架构能力：

• 流程设计：学习将复杂业务需求拆解为一系列由AI执行的、逻辑清晰的子任务。
• 工具调用：熟练掌握为AI智能体封装和调用外部API、数据库、本地文件系统等工具，扩展其能力边界。
• 长程任务管理：设计和管理能够在长时间内稳定运行、具备状态记忆和错误恢复能力的AI任务流。

智谱GLM-5所代表的”Agentic Engineering”范式，正是这一转型的最佳写照。

机会识别：开源模型的崛起为开发者带来前所未有的机遇。可以基于阿里千问、智谱GLM-5等强大的开源基座模型，快速构建面向特定场景的垂直应用，如个人知识库助理、自动化交易机器人或代码重构工具。参与各大模型的生态插件开发，也成为创造价值和获得商业回报的新路径。

6.2 产品经理：重新定义产品与AI的融合方式

思考框架：产品经理需要从为产品增加一个AI聊天入口的浅层融合思维，转向用AI重构产品核心价值流的深度融合思维。关键在于如何将大模型的实干能力模块化，并无缝嵌入到现有的用户旅程中，解决用户的核心痛点。

案例：字节跳动在春节活动中，将豆包AI融入互动环节而非仅仅提供聊天机器人，是成功的C端融合案例。阿里巴巴的AI电商辅助工具，通过Qwen模型帮助商家自动生成商品描述、分析销售数据，是B端融合的典范。

产品经理需要思考：产品中哪个环节最耗时、最繁琐、最依赖重复性人力？这些环节是否可以被AI Agent所替代或增强？

6.3 企业决策者：基于场景的模型选型策略

选型矩阵：面对百花齐放的模型市场，企业决策者需要建立清晰的选型框架：

• 内容创作密集型业务：优先考虑字节跳动的Seedance 2.0（视频）和MiniMax的多模态方案（语音/视频），前者提供电影级生成能力，后者在出海场景验证成熟。
• 软件开发与IT运维：智谱GLM-5是复杂工程任务的首选，DeepSeek-V3.2则以极致性价比（0.28元/百万Token）成为预算敏感团队的理想备选。
• 数据分析与知识管理：月之暗面Kimi的长文本处理能力和多智能体协同，非常适合处理海量文档和复杂研究任务。
• 成本敏感的通用场景：DeepSeek以行业最低成本设立新基准，阿里Qwen3.5提供完整的开源生态支持，均适合大规模部署。
• 特定垂直行业：百度（政务、金融）、百川（医疗、以全面放弃通用模型）以及阶跃星辰（智能汽车、端侧）等在特定领域有深度布局的模型，可能是更好选择。

实施建议：采用从小场景试点到全流程重构的渐进路径。先选择一两个痛点明确的小场景验证ROI，取得成功后逐步推广到核心业务流程，最终实现AI驱动的全流程重构。

6.4 投资者与观察者：评估框架的转变

新评估指标：对AI公司的评估框架需要彻底革新。传统的”榜单分数”和”参数规模”等指标权重应大幅降低，转而关注更能反映真实价值的新指标：

• 商业落地规模：模型的API调用量、付费用户数、在关键客户业务流程中的渗透率。
• 生态健康度：开源模型的下载量、衍生应用数量、社区活跃度、第三方开发者数量。
• 单位成本效益：在同等性能下，模型的推理成本和部署门槛。阿里Qwen3.5的成本革命，正是对这一指标的极致追求。
• 工程化与产品化能力：模型是否稳定可靠，是否提供了易于集成的开发工具和完善的文档。

趋势判断：未来的投资机会将更多地出现在那些具备强大工程化能力、极致成本控制水平和深刻行业渗透深度的公司。关注那些不仅能做出模型，更能运营生态、解决问题的团队。

七、未来展望：2026年后的竞争格局

2026年春节档的集体”转行”，不仅是中国AI产业的成人礼，更预示着后大模型时代竞争格局的深刻变迁。

7.1 竞争维度迁移：从单点到系统

未来的竞争将不再是单一维度的技术比拼，而是多维度、立体化的综合实力较量：

• 从模型性能竞争到生态繁荣竞争：护城河不再是某个模型的技术指标，而是开发者网络效应。阿里千问的20万衍生模型、DeepSeek的技术外溢，预示未来胜负手在于谁能成为创新底座。
• 从技术单点突破到行业解决方案完整性：企业采购的是端到端解决方案，而非API调用。能将AI能力与行业Know-how深度结合的厂商，将吃掉大部分利润。
• 从国内市场份额到全球开源影响力：开源影响力取代封闭优势。中国模型正通过极致性价比和开放协议，成为全球AI基础设施的默认选项。

7.2 行业融合加速：从工具搭配基础设施

AI将深度嵌入产业核心：影视行业催生”AI漫剧”新形态，金融由Agent驱动7×24小时交易，终端设备（手机、汽车、机器人）通过阶跃星辰等端侧方案实现”80%任务本地完成”。商业模式从”按Token收费”转向”按结果付费”（AaaS），AI真正成为水电煤。

7.3 全球格局：从跟随到并行

中国”实干”路径正在重塑全球AI商业模式：当DeepSeek将成本压至GPT的1/20，依赖高昂订阅费的旧模式难以为继。未来或将形成”硅谷探索前沿、中国深耕落地”的互补格局——前者负责技术突破，后者负责普惠化落地，共同推动AI从实验室走向千行百业。

结语：实干者的时代

这场从”刷榜”到”实干”的转型，不是终点，而是新起点。当生态繁荣度、方案完整性和成本效率取代参数和榜单，成为新的衡量标尺，每个人都面临选择：

写代码的，要从写逻辑转向编排Agent；做产品的，要从加功能转向重构工作流；做决策的，要从买技术转向选场景。没有旁观者，只有实干者。

2026年春节的这一波发布，只是开始。技术真正变成生产力，代码真正跑通业务流程，才算真正毕业。别等着看未来——去写代码、去调Agent、去省成本，在解决具体问题的过程中，我们就是这个时代的实干者。