文章核心观点 - 大模型行业竞争重心正从以模型能力为中心转向以交付能力为中心 模型决定能力上限 但底座与入口决定谁能将上限规模化、产品化并沉淀为现金流 [1] - xAI完成200亿美元E轮融资并重点投入算力基础设施 标志着行业正将竞争重心从模型参数推向交付能力 [1] - 未来两年行业竞争将更像平台战争 胜负取决于单位推理成本、入口渗透率和交付能力等系统化指标 而非单一的模型评测榜单 [9][13] 行业竞争重心迁移的原因 - 成本曲线约束：前沿能力边际提升成本日益昂贵 训练资本开支上升 推理成本成为持续性支出 若无法降低单位推理成本并保证稳定交付 模型优势难以在规模化场景兑现 [2] - 能力扩散加速：工程复现、开源与工具链成熟缩短了追赶周期 模型领先的持续时间难以保证 长期优势更依赖于供给确定性、生态粘性与渠道能力 [2] - 商业化闭环硬化：推理成本要求持续的调用规模与付费结构 市场关注点从能力上限转向能否将上限转化为真实、持续的现金流 [2] xAI 200亿美元融资的战略意义 - 融资主要用于扩张数据中心与算力基础设施 并推进Grok模型与产品 [1] - 公司披露其Colossus I/II在2025年底已拥有超过一百万H100等效GPU 将“供给确定性”变为可见资产 [1][3] - 此举旨在补齐竞争能力栈的第二层（底座与供给链）和第三层（入口与分发） 将公司从研究竞赛推向平台竞赛 [3] - 公司通过与X平台的产品分发天然绑定 在第三层入口并非从零开始 [3] 主要参与者的三层能力栈分析 - Google：三层能力均强 具备持续模型研发能力、自研芯片与数据中心等底座资源 并掌控搜索、Android、YouTube等高频入口 [6] - OpenAI：优势集中在第一层模型与产品化 用户规模与付费企业用户增长构成需求侧优势 但底座层依赖生态合作 竞争焦点正向供给确定性与单位成本扩展 [6] - Meta：长板在第三层入口 社交产品矩阵适合将AI变为默认体验 约束在于企业级交付确定性与治理能力建设 [6] - Amazon与Microsoft：代表企业入口与渠道化 通过多模型供给使模型更易替换 竞争差异转移到交付、集成、合规与成本 [6] - 字节跳动：通过入口与产品化效率将模型能力转为规模化交付 豆包日均token用量从2025年3月的12.7万亿提升到9月超过30万亿 并用规模反向驱动底座与模型迭代 [7] - 腾讯：长板在入口与生态 策略强调交付效率与产品节奏 通过将AI嵌入默认入口换取规模与反馈 [7] - 阿里巴巴：接近平台型全栈路径 云与基础设施投入为第二层提供确定性 开源扩大供给侧影响力 云交付承接需求侧规模 [7] - DeepSeek等新玩家：表明第一层突破仍可能来自灵活组织 但要获得更大份额 必须解决底座确定性、入口渠道与收入沉淀问题 [7] 未来竞争的关键判断与指标 - 竞争性质变化：竞争从“谁更聪明”外溢到“谁更能控制成本与分发” 模型差异被交付系统重新定价 企业客户选择更看重稳定性、合规、集成周期与单位成本 [8] - 治理成为交付一部分：透明度、责任机制等合规要求影响企业采用与渠道准入 合规正从成本中心变为收入门槛 [8] - 三类领先指标： 1. 单位推理成本曲线：同等质量下更便宜、更稳定的玩家更能扩大调用量 并将成本优势转为毛利与份额 [9] 2. 入口渗透率：成为默认入口、深度嵌入工作流、维持开发者生态活跃的玩家 更容易使模型获得持续使用 [9] 3. 交付能力：SLA、合规、企业集成周期与客户留存决定长期合同 更稳、更快、更可审计的供给方更容易成为默认选择 [9] 对2026–2028年行业格局的预判 - 格局收敛：第一梯队将收敛到少数全栈平台与少数研究尖兵 全栈平台通过底座、入口与交付体系持续放大模型上限 研究尖兵需补齐第二与第三层能力 [10] - 并购重点转移：平台战争争夺调用规模与闭环能力 并购与绑定将更多围绕入口、企业渠道、数据场景、推理分发网络及运维合规体系展开 本质是购买交付链条与基础设施化能力 [10] - 市场难以统一：因入口天然分散、用户多平台共存、企业多供应商配置 单一公司统一全球大市场的概率不高 模型在渠道化后更像可替换部件 差异落在交付、成本与合规 更可能终局是入口层高度集中、模型层寡头并存、应用层高度分散 [11]