文章核心观点 - AI行业的发展路径正从单一的模型能力竞赛，分化为To B（企业端）和To C（消费端）两个截然不同的赛道，其竞争逻辑、成功要素和市场格局正在发生深刻变化 [2][19] AI行业发展趋势分化 - AI在To B端和To C端遵循不同的发展轨迹，普通C端用户对模型迭代的体感差异微乎其微，而B端应用已开始深入编程等核心环节，改变工作模式 [2] - 在To B市场，智能直接等同于线性的生产力，企业愿意为最顶级的“大脑”支付高昂溢价，导致市场马太效应严重 [2][3] - 在To C市场，胜负手从“算力堆叠”转向对“语境（Context）”的捕捉，巨头们在同一方向狂奔，却走向了不同赛道 [2] To B市场：马太效应与垂直整合的困境 - 市场曾笃信“模型+应用”一体化的垂直整合是王道，但现实是，能做大规模预训练的公司与手握场景Know-how的公司存在能力错位，迫使市场迅速分层 [3] - 到2025年下半年，分工演变更加残酷，更大的预训练是模型公司不可撼动的核心壁垒，而只做简单“套壳”的应用公司价值被底座模型覆盖，不做深、不做厚就意味着出局 [3] - 企业对极致智能的渴求导致市场高度集中，大摩报告指出，DeepSeek、通义千问两家的CIO意向度已达到75%，并预测三年内，通义、DeepSeek、华为和字节跳动将占据90%的国内B端AI服务市场份额 [5] - 独立模型厂商面临生存压力，以智谱为例，其年化收入正快速迈向一亿美金，但2024年其支出（成本与运营开支）仍是当期收入的10倍上下，2025年上半年“收入越大、亏损率越高”的规模不经济现象反而加剧 [5][6] 中间层价值的演变与数据壁垒 - 随着模型长上下文和推理能力的提升，过去做RAG、Prompt Engineering平台等“薄”中间层的创业公司价值被迅速稀释 [6] - “修补匠”正在退出历史舞台，取而代之的是“厚”中间层，即对特定领域Know-how的深度封装和对“环境交互”的构建 [7] - 创业公司面临难以逾越的“数据墙”，例如优化Coding Agent需要依赖人工标注数据，规模受限 [7] - 大厂拥有天然优势，其内部几万名工程师的代码提交、回滚等行为，为模型提供了最真实、高频的反馈，形成了“在应用中反哺模型”的数据闭环，这是不依赖标注商就能获取的“真实世界数据” [8] To C市场：语境战争与巨头差异化路径 - 对于绝大多数普通C端用户，模型能力的提升在日常聊天中几乎无法感知，使用AI的方式更像是搜索引擎的加强版 [9] - 阻碍C端体验提升的关键是输入的Context量，模型需要更多场景信息才能提供有价值建议 [10] - 在国内“围墙花园”生态下，关于Context的战争是巨头内部的“内战”，豆包、千问、元宝看似同行，实则分道扬镳 [10] - 创业公司如月之暗面或MiniMax拥有不输大厂的模型智商，但在获取用户“支付记录”、“地理位置”或“社交关系链”等关键Context时，面临难以逾越的生态高墙 [10] - 垂直整合在To C端依然成立，但前提是需要像微信或豆包这样拥有用户入口的产品，才能顺利获取Context并喂给模型 [11] 主要参与者的战略选择 - 字节跳动（豆包）：起量快，在AI原生APP的心智上处于断层领先，优势来自于字节擅长的内容、算法及对用户碎片时间的收割能力，基于内容消费的Context使其在娱乐与陪伴场景下拥有高粘性 [12] - 阿里巴巴（通义千问）：定位为“办事型AI”，全面接入淘宝、支付宝、飞猪、高德等阿里生态，通过中心化的AI入口调用整个阿里经济体的服务能力，这是一种“全家桶”策略，被认为是最有业务确定性和收入预期的路径 [12][14] - 腾讯（元宝/混元）：选择“去中心化”战略，不追求“AI全家桶”，倾向于让AI在不改变用户习惯的前提下渗透进各业务的具体场景中，新品“元宝派”试图结合腾讯在社交通信及关系链上的优势，将AI变成社交信息流的基础设施 [15][16] - 腾讯承认在纯粹的内容分发和算法推荐上没有压倒性优势，其真正的护城河是社交，因此最合理的选择是在社交上继续加码，用AI放大现有社交价值 [16] 行业竞争的本质与未来 - To B的AI追求把世界变得更高效，而To C的AI真正要回答的是如何在一个由关系、语境与默契构成的社会中，学会“合适地行动” [18] - 当前国内对榜单、指标和数据的执念，正在遮蔽一些更本质的问题，并非每一次能力跃迁都需要通过榜单来自证 [18] - 真正的护城河在于：什么是正确的事情，以及自己是否真的能体验出好坏，谁能率先做到这一点，谁就有可能做出真正的Social Agent，介入复杂的人际互动与生活决策 [18] - 当AI开始分流，它所考验的就不只是算力与算法，还有每一家公司的世界观 [19]