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      春節狂飆,中國AI快進到“半人馬時代”

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      今年的AI春節檔,好比一場娛樂圈盛會,流量和資本雙雙引爆。

      先是除夕夜的春晚互動,把C端的AI紅包大戰流量推到了最高峰。

      登上央視春晚的豆包當日AI互動達到19億次,生成頭像與送祝福成為了一個國民級AI時刻。

      而在春節期間,多款AI應用在下載榜單刷出新高,紅包、免單、聊天互動等玩法,開啟了一場全民普及AI工具的“搶灘登陸”。千問、元寶等產品成為了和豆包爭搶國民級AI應用的競爭對手。

      伴隨著用戶側的你追我趕,一輪密集且高度同步的模型發布也紛至沓來。

      春節前后兩周內,GLM-5、Doubao2.0、Qwen3.5、MiniMax M2.5等模型相繼上線,其中“Agentic AI”成為這一輪升級的主要趨勢。

      相比傳統LLM,新一代頭部模型普遍未選擇在參數規模上持續做大,反而在多步任務執行、多模態識別/跨應用操作、編碼能力與推理成本壓縮上都取得了長足進步。

      隨著Agentic AI 時代即將來臨,比拼參數規模的時代似乎已經過去,AI應用也在告別問答助手時代,轉而爭搶“執行引擎”的新藍海。

      這一輪春節模型大戰,很快就引發了資本市場的同步反應。節后港股開市,智譜與MiniMax股價連續大幅上漲,大量資金瘋狂涌入AI大模型板塊。

      公開市場數據顯示,MiniMax和智譜在多個交易日創出歷史新高。兩家上市不到100天的AI龍頭股,市值紛紛突破3000億港元,超過攜程、快手等老牌互聯網企業。

      摩根大通在本月初發布的報告顯示,中國AI市場正在迅速整合,“具備實力且資金充足的模型開發商數量已從超200家縮減至不足10家”。

      換言之,有資格在大模型領域“內卷”的,已經只剩下個位數的頭部玩家;而隨著新一代模型發布,這些企業已經顯露出在商業化層面突破的信號。

      而在用戶側,一些更具體的行業趨勢已經顯現。智譜官方此前宣布,對其GLM Coding Plan套餐價格進行結構性調整,整體漲幅自約30%起。公司稱這是基于使用需求增長、算力投入增加而做出的調整。

      阿里千問在春節窗口投放大規模“請客”活動,很快轉化為巨額使用量,9小時內訂單突破千萬級,一度讓各大外賣平臺“爆單”。

      這些“供不應求”的場面,顯示出一些AI能力已經跑通體驗階段,正式進入普通用戶的需求場景中。

      Anthropic首席執行官阿莫迪近期將當前的AI軟件工程形態稱為“半人馬階段”,源自希臘神話中半人半馬的生物:人類與AI組合,可能成為軟件工程里最強的生產單元。

      相比上一年春節的“DeepSeek時刻”帶來的低成本訓練震撼,今年的AI春節檔,似乎已然扣動了大模型商業化的扳機。

      01

      春節模型大戰:大廠要流量,小龍要資本體量

      除夕當天,阿里方面推出新一代通用大模型Qwen3.5。此前,曾有傳言稱阿里的千問(阿里云)在與字節的豆包(火山引擎)競爭央視春晚合作伙伴時落敗。

      所以,選擇除夕當天發布新模型,頗有些跟老對手打擂臺的意思。



      如果拋開紅包大戰的熱鬧場面,只看春節前后兩周的發布節奏,這個春節檔也是一場純粹的模型能力對決:除夕當天Qwen3.5上線;幾天前Doubao2.0升級;GLM-5、Kimi2.5、MiniMax M2.5也在同一時間段密集發布。

      但當我們拆解這些模型的技術路線與商業定位時,會發現這場“春節模型大戰”其實暗含兩套邏輯。

      第一套邏輯屬于大廠。

      從能力結構看,Qwen3.5與Doubao2.0的思路高度接近:都以原生多模態為底座,不再局限于文本問答,而是強化視覺理解、長鏈推理與工具調用能力,重點強調Agent執行能力。相較傳統LLM的“回答問題”,它們正轉向“拆解任務并自動完成”的路徑。

      更關鍵的是發布節奏背后的產品邏輯。大廠玩家的模型升級,往往是配合著前端的產品打法。

      公開信息顯示,阿里此前為了拉動千問應用增長,推出30億元“請客”活動,帶動日活成倍增長。春節當晚,字節披露豆包完成19億次AI互動,每分鐘處理多達600億tokens。

      對大廠而言,模型升級服務的是既有生態——電商、廣告、內容、社交仍然是收入主體。至少在春節這個流量窗口,新模型的重要作用,是鞏固旗下App的入口地位。

      更強的跨模態理解與多步任務執行能力,使千問與豆包在行程規劃、購物決策、自動填表、內容生成鏈路等場景中具備更高完成度。

      換言之,“互聯網+AI”的雙料巨頭們,想要的是流量與場景的綁定升級。

      而在同一時間段內,創業公司陣營的動作同樣密集,尤其是剛剛在港股上市的AI“雙子星”。

      智譜發布GLM-5,延續其“強推理”路線,強化復雜邏輯、多步規劃與代碼能力,在數學推理、編程基準與長上下文理解上全面升級,同時增強工具調用與自主任務分解能力。

      隨后,智譜在新模型發布后光速漲價,將GLM Coding Plan價格上調“30%起”,給出的理由是調用量增長與算力投入增加。

      MiniMax推出M2.5,主打高頻Agent場景。官方數據顯示,其推理速度最高達100tokens/s,連續運行1小時成本約1美元。OpenRouter頁面顯示,M2.5累計調用量達到2.83萬億tokens,一度位居榜單前列。

      調用量井噴背后,是全球開發者對Agent生態的持續熱情。隨著OpenClaw等開源Agent框架在GitHub迅速走紅,MiniMax M2.5宣布完成適配,主動擁抱主流Agent開發生態。

      如果說Qwen3.5與Doubao2.0是平臺級流量的較量,那么GLM-5與M2.5更像是想要直接觸發商業化的模型產品。

      對字節與阿里而言,模型是生態中的重要一環;但對智譜、MiniMax、Kimi而言,模型本身就是核心業務。它們沒有廣告、電商做緩沖,模型能力必須直接對標收入曲線。

      因此春節窗口出現了這樣一個畫面:同樣是模型升級,大廠收獲的是流量暴增,創業公司收獲的是估值曲線上揚。

      節后的交易日,資本市場迅速給出回應。MiniMax和智譜一度雙雙攜手突破3000億港元市值,成為港股科技板塊焦點。

      另一邊,月之暗面在上一輪約5億美元融資后,又推動新一輪融資,目標估值上探約100–120億美元區間。多位老股東持續加碼的同時,Kimi也緊跟著兩位上市對手的腳步。

      持續的市值/估值攀升下,以智譜、MiniMax為代表的AI創業公司,似乎突然一下子有了跟大廠掰手腕的資本體量。

      另一邊,作為AI紅包大戰的發起者,騰訊在春節窗口主要把資源放在元寶等C端產品和紅包活動上;而其基礎大模型最近一次公開的大版本升級仍是此前發布的混元2.0。

      與此同時,一個更微妙的變量是DeepSeek。

      春節窗口內,DeepSeek并未發布外界期待的V4版本,但此前“V4即將發布”的傳聞,已經不斷抬高市場預期,無形中放大了這場模型大戰的聲量。哪怕沒有真正入場,DeepSeek的存在感一點不少。

      只是,傳說中的DeepSeekV4,這一次終究要錯過春節檔了。

      盡管DeepSeek缺席,但這個春節的中國AI圈已經足夠精彩。不管是入口型AI還是服務型AI,都在這兩周里賺足了流量和關注。

      02

      為什么說2026可能是“AI商業化元年”

      今年AI春節檔最明顯的變化,是模型能力方向的高度統一。

      盡管各家產品形態不同,但這一輪模型升級幾乎全部指向Agent形態與多模型能力。換言之,它們都瞄準了用戶愿意為之付費的場景——自動執行任務、持續調用API的場景。



      這一趨勢,在OpenRouter的榜單上體現得尤為明顯。

      上周榜單中,調用tokens前五名公司里,有四家是中國AI創業公司:MiniMax、月之暗面、智譜,DeepSeek也憑借V3.2位居第五名。四家中國獨立AI企業將Google Gemini 3擠在了中間。

      其中,MiniMax M2.5憑借對OpenClaw的全面支持以及更經濟的使用成本,來到了高達2.57萬億tokens調用量。

      OpenRouter數據顯示,今年2月第一周處理的AI tokens達到13萬億,而1月第一周為6.4萬億,短短數周接近翻倍。

      這不是簡單的增長,而是行業正在發生結構性轉變。

      風險投資機構Lightspeed合伙人Anand Iyer在此前接受采訪時表示,近期模型調用激增,主要由Agent爆發式增長推動,尤其是開源Agent系統OpenClaw的迅速崛起。

      OpenClaw允許模型以“代理”形式自主執行任務,包括寫代碼、調用工具、訪問本地文件、操作日歷與郵件系統。相比單輪對話,Agent模式會持續調用模型、生成長鏈輸出,從而指數級推高token消耗。

      OpenClaw讓很多用戶看到了通用Agent的雛形。在二手平臺上,一些適合搭載OpenClaw的mini PC產品,比如Mac mini都迎來了一波價格飛漲。

      從“對話式體驗”轉向“自動執行任務”,這是各大模型調用量指數級增長的核心原因。

      另一方面,2025年下半年以來,“AI泡沫論”不斷升溫。市場擔心巨額算力資本開支難以回本,訓練成本高企、推理需求不足。

      投入巨額資金參與AI基建的甲骨文公司,也在股價短期走高之后,迅速市值腰斬且股價持續低迷。

      但2026年初的春節大戰,至少在推理端給出了另一種可能性,讓市場看到了積極信號。

      如果推理需求持續增長,資本開支邏輯將更加自洽。訓練成本不再只是前期沉沒成本,而是可攤銷的生產資料。智譜與MiniMax股價暴漲,本質上是市場預期推理收入能夠覆蓋訓練投入。

      另一個高頻落點是Coding。

      公開數據顯示,今年1月,多家“Vibe Coding”平臺流量環比增長17%,創下自2025年4月以來最大單月增幅。Anthropic推出Claude Cowork及新版Claude Sonnet 4.6,強調“Computer Use”能力;Kimi2.5和GLM5等模型也不斷強化代碼能力。

      回到智譜漲價的新聞中,GLM Coding Plan價格上調30%,說明AI行業的供需關系,似乎出現了“攻守之勢異形”的信號:企業端和開發者的真實需求不斷涌入,付費意愿也有所提升。

      另一邊,多模態模型也出現了“生產管線”級別的提升。

      春節期間,Seedance2.0生成的視頻在社交媒體廣泛傳播,各種由Seedance2.0生成的AI小劇場在用戶側快速破圈。

      “AIGC的童年時代,結束了。”游戲科學CEO、《黑神話:悟空》制作人馮驥體驗Seedance2.0后,發出了這樣的感慨。

      不難發現,從通用Agent到Vibe Coding,再到多模態生成,這一輪模型升級不再只是參數上的做大做強,而是更接近可付費、可復購、可規模化的場景。

      全民歡騰,股價攀升。2026年,AI真的迎來了一個收割時刻了嗎?

      03

      Agentic AI Era,領先一步還不是勝利

      春節窗口驗證了頭部AI企業在C端“全面鋪開”的動員能力——不管是面向普通用戶的紅包活動,還是面向開發者與專業用戶的模型升級,都在短時間內把熱度推到峰值。

      但春節檔的特殊性也決定了,這只是一次假期時間段的市場普及,而不是長期競爭力的驗收節點。

      最直接的因素是“鈔能力”。過去一輪春節AI熱潮,很大程度上建立在補貼、紅包、強運營節奏之上。字節、阿里、騰訊等平臺型公司有能力把模型升級與前端活動綁定;當紅包大戰告一段落后,豆包、千問、元寶的日活能否維持當前水平,仍有待持續觀察。

      換言之,AI帶來的傳播熱度,并不意味著與產業落地能力劃等號。

      尤其是,一些新場景的落地,往往意味著對舊秩序的挑戰。2025年底以來,Agent領域一直在向物理世界靠攏。在Agent賽道上,OpenClaw的崛起讓人看到下一代通用Agent落地的前景。

      但OpenClaw需要自行部署,存在技術門檻與安全風險。Computer Use背后,是缺少統一生態下的監管和安全措施。

      GUI Agent的另一條路徑同樣面臨生態博弈。以豆包手機助手為代表的產品,一度讓手機廠商和AI企業,看到了打通移動端AI與物理世界界限的可能。

      在與努比亞合作的豆包手機助手技術驗證版上,已經出現了一次語音交互完成外賣、購物等操作。但要真正跑通Agent鏈路,必然會碰到既有App的權限、反爬、風控與商業利益邊界。超級App背后的互聯網企業們,不會輕易接受讓系統級AI以“代操作”方式介入,這背后還需要更復雜的博弈與協同。

      而在視頻模型領域,以Seedance等模型為代表的視頻生成能力,已經能看到進入更專業制作管線的可能性——它在短視頻生產、廣告素材、創意預演等環節都有具體的發展潛力。

      但在Seedance2.0上線后,網上迅速流傳出“復刻”《怪奇物語》《魷魚游戲》、漫威/星戰角色乃至明星臉的短片,引發片方集體警惕,Netflix、MPA等先后向字節發出律師函/停止侵權要求,AI視頻模型的侵權風險再一次被擺在臺面上。

      不過,在一些AI行業的內部視角中,AI推動人類生產力躍遷的步伐不會停止。



      就像此前“人機結合”的棋手能夠戰勝獨立運行的計算機一樣,如今,一個工程師與AI智能體協同工作,可能成為科技行業中最強大的單位。

      阿莫迪認為,這種人機混合階段可能“非常短暫”——也許只持續幾年時間。隨后,AI系統或將獨立超越最優秀的人類主導團隊。

      但另一方面,真正限制Agent生態發展的,似乎又不僅僅是模型能力本身。

      知名咨詢公司Gartner此前披露的研報中給出了這樣的判斷:到2027年,超過40%的Agent項目將宣告失敗。

      背后的潛在原因很簡單:成本失控、商業價值不清晰,以及智能體在運行過程中出現違反政策或帶來風險的行為,都會限制Agent生態的全面鋪開。

      尤其是缺少C端流量場景的模型公司,究竟能多大程度上轉化為商業上的成功,還需要更多的能力邊界探索,才能在用戶群體中沉淀為長期、穩定的需求。

      OpenClaw名聲大噪后,一方面吸引了全球的獨立開發者加入并體驗Agent生態;但同時Meta等科技公司也已限制或禁止OpenClaw,擔心賦予AI智能體企業系統訪問權限,可能帶來惡意軟件攻擊、數據泄露或操控風險。

      換言之,春節檔一眾模型的“炫技”確實賺足了眼球,也展示了新一代模型在Agent層面的能力突破。

      但以工作級需求標準而言,目前只有Coding場景實現了較好的適配,通用Agent目前的準入門檻依然較高。部署和安全管理AI Agent需要技術能力、算力資源,以及愿意擁抱試驗性場景的企業文化,而許多企業尚不具備這些條件。

      所以,2026年春節檔也許只是新一輪“AI大戰”的起點。這背后不僅僅是AI企業之間的競爭,也意味著行業層面的能力邊界被真正推到用戶側,但真實的落地情況,需要在更長的時間窗口中觀察市場反應。

      頭部平臺企業正在筑牢AI時代的用戶流量池,獨立模型公司想要跑通商業閉環,不斷突破模型能力邊界似乎仍然是唯一的選擇。

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