春节期间，中国人工智能领域迎来一波密集发布潮，被业界形象地称为“百模大战”。然而，若将此简单视为模型能力的竞争升级，或许会偏离行业发展的真实脉络。2026年的中国AI竞争格局正经历结构性转变，创业公司与互联网大厂呈现出截然不同的发展路径。
互联网巨头们集体转向“谷歌模式”，构建全栈技术体系。百度、阿里、字节跳动等企业不再满足于单一模型研发，而是将触角延伸至云计算、芯片等基础设施领域。百度李彦宏多次强调“AI优先”战略，阿里推出“通云哥”概念整合AI、云计算与芯片技术，字节跳动则通过自研芯片补齐硬件短板。这种全链条布局与谷歌近二十年的发展轨迹高度相似，其核心逻辑在于通过掌控算力供给、调度与成本结构，建立可持续的竞争优势。
多模态能力成为大厂竞争的关键突破口。字节跳动发布的视频生成模型Seedance 2.0引发全球关注，马斯克公开评价其发展速度超出预期，猎豹移动CEO傅盛更认为这标志着中国大模型首次实现全球领先。这种技术突破并非偶然，YouTube与抖音/TikTok积累的海量视频数据为模型训练提供了独特优势。这些数据包含时间序列与用户反馈信息，使模型能在真实多模态环境中持续优化。华创证券分析指出，字节的模型路线类似于“剪映”的高级形态，通过降低内容生产成本反哺生态；阿里则聚焦电商场景，强化商品数字化能力，两条路径最终都指向广告变现效率的提升。
算力成本竞争暗流涌动。行业数据显示，AI营销市场规模从2020年的209亿元增至2024年的530亿元，复合增长率达26.2%。多模态工具对广告业务的加持效果显著，meta的生成式AI视频工具在2025年第四季度实现100亿美元年化收入，增速是整体广告业务的三倍。但内容生成边际成本逐渐趋近算力成本，推理算力需求呈指数级增长。谷歌通过TPU芯片将成本降至英伟达GPU的五分之一，这种全栈协同能力正是大厂追求的核心目标。
创业公司则集体转向“Anthropic路线”，聚焦垂直场景落地。DeepSeek的成功促使Kimi等企业停止流量争夺，将资源投入高净值领域。智谱、Minimax等企业被视为中国版Anthropic，其发展路径呈现三大特征：一是重点突破编程模型，如Anthropic的opus系列与Claude Code智能体；二是构建生态护城河，通过Skill、MCP等技术形成差异化优势；三是实现商业闭环，2025年Anthropic营收从20亿美元增至30亿美元仅用三个月，研发投入与营收比降至1.04:1，远优于OpenAI的1.56:1。
这种路径选择差异源于现实约束。对于创业公司而言，Chatbot的商业模型存在天然缺陷：每次对话都产生推理成本，导致高补贴、低留存、慢变现。而Coding、API等场景能将模型能力直接转化为客户付费，推理成本可被工作流消化。智谱与Minimax的竞争印证了这种转向的有效性，前者开源GLM-5后，后者迅速推出M2.5编程模型，两家公司股价在模型发布当日分别上涨25%与20%，市值突破千亿港元。
当前竞争已超越模型发布频率，转向路径选择与商业逻辑的较量。大厂通过全栈布局承载技术成本，创业公司则需尽快跑通商业闭环。这种分化使得中国AI竞争形成双轨并行格局：一条是基础设施层面的算力与生态竞争，另一条是垂直场景中的效率与价值竞争。两条路径的胜负尚未可知，但发展方向已逐渐清晰。
