文 | 新摘商業評論 ，作者 | 南一
目前，國內 AI 大模型市場由 " 百模大戰 " 逐漸進入淘汰整合的中場階段。
歷經 2023 年以來的 " 百模大戰 " 和資本狂熱，行業格局正逐步清晰。曾經百家爭鳴的局面已經洗牌，今天的舞臺由新老巨頭與新晉獨角獸兩大陣營主導。
在頭部技術路線和商業化落地上，老牌互聯網巨頭和 " 新 BAT" ——以百度、字節跳動、阿里、騰訊、為代表，搶占先機；同時涌現出的 " 基模五強 " ——字節跳動、阿里、階躍星辰、智譜 AI、DeepSeek 等也在全線發起進攻。
這些巨頭與獨角獸們在模型創新、算力投入、生態布局、開源策略等方面各有打法。與此同時，"AI 六小龍 " 的處境卻出現分化，有的已開始收縮陣腳。
距離 ChatGPT 發布僅過了 2 年，從巔峰時期的 300 家大模型同臺競技到洗牌至以月之暗面、MiniMax、智譜、階躍星辰、零一萬物、百川智能為代表的 " 大模型六小龍 "。他們曾雄心勃勃追趕 OpenAI 的腳步。
然而當前，隨著巨頭勢力全面加持，技術門檻和成本壁壘不斷攀升，" 小龍們 " 的生存空間正在被擠壓。同樣重要的是，新一輪 AI 攻勢還催生了一批規模巨大的玩家。
字節跳動、阿里為代表的巨型互聯網公司紛紛在大模型領域加大投入，各自布局了大型 AI 中臺和應用生態。和他們并肩作戰的，還有新崛起的階躍星辰、智譜 AI、DeepSeek 等明星級創業團隊。這些 " 新基模五強 " 為主的玩家各顯神通，掀起了又一輪技術與市場競爭。如今戰線已從前沿算法逐步向商業化與生態落地轉移，價格戰與應用場景爭奪成為新的焦點。
一、高筑墻，廣積糧，新老 BAT 兇猛
在這場 AI 博弈中，巨頭陣營的攻勢格外兇猛。
字節跳動在這一輪洗牌中保持了穩扎穩打的進攻態勢，近年推出的 " 大模型家族 "，如豆包系列模型，在多模態理解與生成上持續升級。最新的豆包通用模型（Doubao-Pro）在公開評測中已與 GPT-4 系列看齊。字節還針對不同應用場景不斷優化模型結構，今年公布的視覺理解模型和種子級文本、語音、音樂等專用模型，使其在語言、視覺、聲音等多模態任務上都保持行業領先。
更重要的是，字節對 AI 商業化投入巨大，豆包系列在公司內部 50 多個業務場景中大規模上線，日調用量已突破 4 萬億 tokens，7 個月增長 33 倍之多。
不僅如此，為了搶占市場，字節還大膽降價，力推 " 厘時代 "。2024 年 5 月，豆包通用模型首度對外發布時定價僅 0.0008 元 / 千 token，比行業均價低 99.3%；年底再推視覺理解模型，價格僅 0.003 元 / 千 token，比行業價低 85%。這一輪降價風暴在火山引擎 AI 大會上一舉打響，字節相關負責人透露："5 月豆包日調用量 1200 億，此前已飆升到 4 萬億 "。
同時，跌價帶來的正向循環迅速顯現，底層算法實力加上億級用戶生態（抖音、頭條、飛書等），使豆包迅速形成覆蓋千行百業的閉環。
字節還通過開放開發平臺 " 扣子 " 集聚開發者，目前已有百萬活躍開發者參與構建了 200 萬智能體，全面鋪開 AI 應用生態。綜合技術實力、資金、生態三者，字節已成為 AI 賽道的領跑者之一，其打法可總結為 " 更強模型 + 更低價格 + 更易落地 "。
阿里作為開源最早、最完整的大公司，在 AI 的投入上也最堅決。
截至目前，通義團隊累積開源 200 多款模型，涵蓋了千問（Qwen）大語言模型和萬相（Wan）視覺生成模型兩大基座系列。在 4 月底，阿里發布的最新 " 千問家族 "Qwen3 系列模型，包含 0.6B 至 235B 規模的多款模型（包括兩款 Mixture-of-Experts 大模型），并選擇將模型完全開源。在性能方面，Qwen3 小模型（4B 參數）可以達到上一代 Qwen2 大模型的效果，而 Qwen-3 系列整體在多模態和推理上有顯著提升。整體布局，正如馬云所言，"AI 不是選擇題，而是阿里的必答題 "。
配合新模型，阿里還在云服務端積極降價搶市場，2024 年，阿里已將多款大模型推理價格砍至原價的 3% 左右，并在 2025 年繼續降價。阿里通過開放模式與巨額補貼雙管齊下，一方面開放底層模型以吸引全球開發者關注，另一方面下調成本激發生態活力，反映了持續投入的決心。
騰訊在大模型領域的戰略和部署同樣持續進化。
4 月份，騰訊對其混元大模型研發體系進行了全面重構，圍繞算力、算法和數據三大核心板塊，刷新團隊部署，加碼研發投入。調整后，騰訊成立兩個新的部門：大語言模型部和多模態模型部，分別負責探索大語言模型和多模態大模型的前沿技術，持續迭代基礎模型，提升模型能力。騰訊官方人士表示，此舉旨在優化研發流程、整合資源，以應對大模型時代日新月異的挑戰。
此前，騰訊已經將元寶、ima、QQ 瀏覽器、搜狗輸入法等幾大 AI 產品線整合，提出 " 核心自研 + 擁抱開源 " 的 AI 策略。具體來看，騰訊自研的混元模型多模態性能強勁。今年推出的 " 快思考 "Turbo S 模型和 " 深度思考 "T1 模型，在公開基準上均達業界領先水平；在視覺、3D 生成領域，騰訊也開源了多款模型（如混元 3D 生成、混元視頻生成、文生圖 DiT、千億參數混元 MoE 模型等），這些模型在 GitHub 上收獲了近 3 萬星標。混元模型已深度嵌入微信、QQ、騰訊會議、騰訊文檔等產品，提高了用戶端的智能化體驗，同時通過騰訊云向外輸出能力，助力合作伙伴創新提效。
值得注意的是，據騰訊 2024 年四季度及年度財報顯示，騰訊研發投入再次創下歷史新高，達到 707 億元，這為其大模型技術攻關提供了雄厚后盾。在持續的中場博弈中，騰訊憑借底層算法實力、開源影響力和全域生態的輸出，構筑了獨特的防線和進攻點。
同樣，作為老牌互聯網巨頭，百度在 2025 年上半年持續加碼大模型研發與開源，以 " 文心大模型 "4.5 系列為核心，先后推出并免費開放 ERNIE 4.5 和深度思考 X1，其性能在多模態理解和推理能力上已全面超越同級競品，且通過 Turbo 版本將推理成本分別降低至 0.8 元和 1 元 / 百萬 Token。
市場應用層面，文心一言平臺自 4 月全面免費后，用戶規模迅速攀升至 4.3 億，日均調用量突破 15 億次。未來 ERNIE 5.0 的推出，預計在多模態融合與推理效率上進一步革新。
在產品與生態層面，百度已將大模型能力深植搜索與智能助手，先后上線 "AI 搜 " 智能檢索服務和通用智能體 App" 心響 "，覆蓋知識問答、文檔處理、旅游規劃等百余場景，并通過開放 API 吸引開發者創新。
二、新銳突圍，基礎大模型格局再洗牌
除了 " 新老 BAT" 外，一些大模型初創企業同樣展開全面進攻。
上海獨角獸階躍星辰作為新興力量，今年來動作頻頻。2024 年末該公司完成 B 輪融資數億美元，由上海國資領投、騰訊等戰略投資者跟投。官方披露，融資將繼續用于核心大模型的研發，特別是強化多模態和復雜推理能力，并通過產品生態進一步滲透 C 端市場。
今年 2 月，階躍星辰開源發布了其性能最強的兩款多模態模型：其中 "Step-Video-T2V" 擁有 300 億參數，能生成 204 幀、540P 高質量視頻；"Step-Audio" 在多項公開語音評測中超越業內同類開源模型，尤其在漢語六級水平考試中表現突出。
據了解，成立不到兩年、團隊 500 余人的階躍星辰，在迭代了 11 個模型后躋身 "AI 六小虎 " 行列，并被《麻省理工科技評論》評為 " 中國值得關注的四家 AI 創業公司之一 "。公司高管透露，團隊中算法和技術人員占比接近八成，創始人姜大昕為微軟前高管、IEEE Fellow 入選者，首席科學家張祥雨則為 ResNet 論文合著者。這些 " 高密度人才 " 正支撐階躍星辰在多模態技術上的狂飆突進。
與此同時，來自清華學府的智譜 AI 也高速擴張，并已啟動上市進程。今年 4 月，智譜 AI 正式在證監局備案輔導（中金公司為輔導機構），標志著其成為國內首家進入 IPO 流程的大模型創業公司。
智譜 AI 自 2019 年成立以來，一直專注認知智能大模型研發。該公司與學術機構合作打造了中英雙語千億參數預訓練模型 GLM-130B，并基于此推出了對話模型 ChatGLM 及其開源版本 ChatGLM-6B。
除通用模型外，智譜還推出了多模態和行業應用組件：包括 AI 助手 " 智譜清言 "、高效代碼生成模型 CodeGeeX、視覺語言理解模型 CogVLM、文生圖模型 CogView 等。商業模式上，智譜主張 " 模型即服務（MaaS）"，已建成 AI 開發開放平臺，為政府和企業提供私有化部署和智能體解決方案。
據官方介紹，其 MaaS 平臺已支持百萬量級開發者，與全球多家車廠、終端廠商合作，將大模型從 " 聊 " 引向 " 行 "。憑借深厚學術背景與產業合作，智譜 AI 正力圖成為 " 基座模型 " 領域的領軍企業。
在這陣營中，DeepSeek 的聲音當然也不容忽視。DeepSeek 團隊非常低調，但技術打法極具沖擊力。他們專注于語言模型、尤其是數理邏輯能力，并秉持堅定的開源策略。今年農歷春節期間發布的 DeepSeek-R1 模型，以遠低于常規的算力投入，實現了與 GPT-4 等頂級模型媲美的性能。
業內分析認為，DeepSeek 在訓練方法上的創新才是關鍵：其采用的 Mixture-of-Experts 架構使模型參數總量達 6710 億，但運行時只激活 37 億參數，大幅降低計算需求；多 Token 預測和 " 潛注意力 " 等技術也極大提升了效率。
簡言之，DeepSeek 走的是偏科研的路線，不急于變現，團隊以頂尖新秀為主、規模精簡，將更多資源投入算法優化。正因如此，一度被忽視的 DeepSeek 一經開源便引爆關注，據報道，其 App 已突破 3000 萬日活，成史上最快登頂的 AI 應用之一。投資者與同行也紛紛圍攏，例如新浪財經報道，"DeepSeek-R1 開源后，眾多業內人士重新審視 DeepSeek 的技術實力，私募紛紛嘗試接觸其創始人梁文鋒 "。DeepSeek 通過極致的工程優化與開源創新，已悄然建立起自己的競爭優勢。
總體來看，以字節跳動、阿里巴巴、騰訊為代表的新 BAT，以及階躍星辰、智譜 AI、DeepSeek 等新興主力，構成了當前中國 AI" 大模型 " 賽道的進攻重兵。他們在技術研發、人才儲備、資金投入和市場開拓上全面發力，推動著 AI 技術不斷向世界前沿靠近。在這種格局下，大公司的優勢在于資源與生態整合，而創業公司則更強調創新與專注，各有千秋。
三、退守與聚焦，AI 六小龍瓦解
相比之下，"AI 六小龍 " ——曾被寄予厚望的創業小企業，則出現了明顯分化。
以李開復創辦的零一萬物為例，2025 年伊始便曝出要將預訓練團隊出售給阿里的傳聞。盡管李開復辟謠稱并非出售，但他已承認 " 目前只有大廠能持續投入超大規模模型訓練 "。公司大幅調整方向，主動與阿里云合作成立 " 產業大模型聯合實驗室 "，將預訓練算法團隊和基礎設施團隊交給阿里，專心做小參數高性價比模型。他坦言：" 我們不再做超大模型，不是因為不相信 Scaling Law，而是把這件事交給能做的大公司來做，我們跟他們合作，這才是生存之道 "。
零一萬物開始放棄自行訓練萬億參數模型，轉向針對電商直播、會議等場景的行業智能應用，推出 AI 數字人和 "Yi" 系列服務。雖未立刻倒閉，但其已清晰地從 " 造基座 " 往后撤步，調整為聚焦落地應用。
同樣，百川智能也顯示出戰略調整跡象。2024 年 7 月宣布完成 50 億元人民幣 A 輪融資，估值約 200 億元，投資方包括阿里、騰訊、小米等互聯網巨頭。百川主打醫療方向，大模型 " 百川 -53B" 于 2023 年底問世，AI 助手 " 百小應 " 上線，曾在 2024 年 WAIC 展臺展示醫療問診應用。
而今年 3 月中旬就有媒體爆出，百川兩位聯合創始人已經確認離職。股權回購與融資并購也傳出爭議。此外，王小川在內部信中提到了成立兩年來百川智能的不足，稱公司 " 兩年來戰線拉得太長、不夠聚焦 "，公司前后已經裁撤部分 ToB 金融部門，將重心回歸醫療專家模型和百小應產品。可見百川雖依然獲得資金支撐，維持產品更新和生態拓展，但內部正在精簡業務以求聚焦。
月之暗面近期明顯收緊打法，縮減燒錢戰略。春節后有媒體披露，在 DeepSeek 攻勢之下，月之暗面決定大幅壓縮市場推廣預算，暫停多款安卓渠道投放并解除第三方廣告合作。公司內部將此歸因于 " 外部環境變化和戰略調整 "，表明其營銷打法將更加謹慎。
此前，月之暗面曾以廣撒網的方式重點推廣 AI 助手 Kimi，也在海外推出 Ohai、Noisee 等產品。但根據晚點財經報道，月之暗面今年 9 月已決定停止 Ohai 和 Noisee 的運營，將資源集中在核心產品 Kimi。有兩位負責海外產品的高管離職創業，創辦了定位于 AI 編程的公司。這些動向與資本市場的謹慎形成對照，不難看出，這家曾估值近 25 億美元的獨角獸在戰術上更加聚焦，降低了非核心業務拓展的投入。
而 MiniMax 的路徑選擇就顯得既謹慎又富有張力。這家曾因創始團隊出身商湯而備受矚目的公司，早期憑借 Talkie 這類情感陪伴類應用快速打開海外市場，日交互量一度突破 30 億次，但如今卻面臨用戶增長乏力、留存率下滑的困境。當賽道瓶頸逐漸顯現，MiniMax 繼而調整策略，逐漸淡出同質化嚴重的情感陪聊紅海，轉而將資源向視頻生成、音樂創作等更具技術壁壘的領域傾斜。
MiniMax 作為國內首個自主研發 MoE 混合專家架構的團隊，他們早已不滿足于單一模態的較量，而是構建起覆蓋文本、語音、圖像、視頻的全矩陣模型體系。
產品布局上，MiniMax 采取 To B 與 To C 雙線并進的策略。To B 端通過開放平臺接入 3 萬家企業，覆蓋客服、教育等標準化場景以降低邊際成本；To C 端則依靠星野、Talkie 等情感陪伴應用積累日均 30 億次交互數據，但面臨用戶增長放緩、付費能力有限及海外監管風險。近期推出的海螺 AI 試圖以文生視頻、音樂生成等特色功能突破同質化競爭，但滲透率仍需提升。
今年 3 月，MiniMax 雖獲 6 億美元 A + 輪融資，旗下 Talkie 應用日交互量超 30 億次，卻仍未找到穩定盈利模式。盡管有大量資金注入且產品有一定用戶活躍度，但 MiniMax 在盈利模式上尚未取得突破，目前仍在不斷嘗試和調整，以在競爭激烈的市場中找到可持續發展的道路。
總的來看，AI 創業 " 小龍們 " 的走勢已有顯著差異，但是，這種趨勢并非敗退，而是行業成熟期必然的理性回調，最終目標是在巨頭夾縫中守住 " 小而美 " 的生存空間。
相反，以字節、阿里、騰訊為首的重量級玩家由于資金、人才、生態和數據積累優勢，正處于中場競賽的主動位置。未來誰能在 " 智能上限 " 和 " 多模態能力 " 上取得突破，還有待考驗。
但可以肯定的是，這場 " 中場戰事 " 已經由此前的狂飆突進轉向穩扎穩打的比拼，各路玩家都在砥礪技術、優化策略，一方面力圖保留優勢，一方面尋求新的成長路徑。要知道，" 大模型的路要跑得清楚，最終還得落到產品上 "，誰能走得更久、更穩，將決定這場 AI 競賽的下一階段格局。
