行业竞争格局 - 中国AI行业呈现技术创业公司与互联网大厂生态体系之间的割裂与残酷竞争，大厂凭借资本与流量，通过投资和内部孵化，试图将模型、应用和入口全部掌控 [1] - 竞争体现在两个层面：创业公司专注于技术理想主义与模型能力迭代，而大厂则利用资金和资源进行生态卡位与流量覆盖 [1] - 全球AI竞争呈现“大厂化”趋势，微软、谷歌、亚马逊、Meta的军备竞赛白热化，大模型赛道的竞争本质上是巨头的游戏 [19] 互联网大厂战略与优势 - 大厂通过将AI功能深度集成至国民级应用（如微信、淘宝、抖音、支付宝）来获取压倒性优势，用户无需跳转即可使用，形成无感习惯养成 [4] - 大厂的核心优势在于垄断场景，利用流量将AI产品推送给数亿日活用户，并在此过程中收集海量、高价值的真实数据持续喂养模型 [4] - 大厂拥有强大的资本耐力，例如字节计划投入1600亿加码AI基础设施，阿里宣布“三年3800亿”All in AI，能够承受长期战略亏损 [5] - 大厂在C端市场发起饱和攻击，例如腾讯元宝、阿里千问、百度文心分别投入10亿、30亿、5亿现金红包进行推广，试图复制改变支付格局的盛况 [1] - 大厂采取“先观望、再All in”的策略，利用其他业务的利润为AI业务输血，并可以迅速跟进任何新技术方向，例如阿里在Clawdbot爆火后迅速上线全套云服务 [19][21] 创业公司面临的挑战与困境 - 创业公司的技术突破（如Kimi的“200万字长上下文”）容易被大厂迅速复制并融入其生态，从而稀释创业公司的先发优势 [2][4][7] - 创业公司面临“生态碾压”，在流量入口、场景数据、资本耐力三个维度上无法与大厂抗衡，获客成本高昂且数据质量差距大 [4][5] - 开源模型（如DeepSeek）能力的迅速下沉，瓦解了创业公司试图通过闭源构建商业壁垒的思路，形成技术压顶 [10] - 创业公司陷入诡异循环：用创意开辟新方向 -> 大厂生态跟进稀释优势 -> 被迫投入更多资源迭代 -> 面临流量枯竭和商业化迷茫导致的现金流失血 [7] - 曾代表中国挑战OpenAI野心的“AI六小虎”叙事破灭，队伍分化，部分公司为求生转向垂直领域或寻求上市 [8][11] 主要创业公司动态与战略调整 - 月之暗面 (Kimi)：发布新一代模型K2.5，其“Agent集群”技术被视为触及“组织智能”高度 [1]；在经历C端增长乏力后，战略收缩，裁撤多条C端产品线，将重心押注Agent商业化，并完成5亿美元C轮超募融资，公司手握百亿现金，不急于上市 [13] - 智谱与MiniMax：于2026年初在港交所上市，但招股书显示营收在巨大投入面前杯水车薪，上市成为现金流压力下的选择 [11] - 百川智能：在尝试多个方向后，于2025年初大幅裁员，彻底放弃通用大模型，转而专注医疗AI领域 [11] - 阶跃星辰：与月之暗面一同被视为仍坚守在通用基座模型牌桌上的“AI四小强”之一 [13] - 部分公司拒绝了巨头的收购要约（如字节曾有意收购MiniMax、阶跃星辰），选择独立发展 [15] 技术发展趋势与竞争焦点 - AI发展进入2.0时代，焦点正从单一模型能力向Agent（智能体）进化，例如Kimi的Agent集群和爆火的Clawdbot定义了新方向 [1][19] - 技术亮点的保质期极短，在开源文化和巨头研发的双重夹击下，任何单一技术突破都难以构筑长期壁垒 [21] - 竞争核心转向综合能力保持在第一梯队，以及将技术快速转化为实际场景解决方案的工程化能力 [21] - 各大公司持续进行高强度技术投入与发布，如阿里发布千问旗舰推理模型Qwen3-Max-Thinking，DeepSeek发布并开源DeepSeek-OCR 2模型，字节宣布All in豆包 [19] 创业公司的生存法则与潜在机会 - 商业模式必须从故事转向生存现实，公司需尽快证明能产生可持续的现金流，而非仅依赖用户增长或论文指标 [21] - 创业公司需用更少资源、更快节奏，在巨头决心不大或动作迟缓的领域建立壁垒 [21] - 巨头在细分场景的创新可能不够锋利或响应不够敏捷，这为创业公司留下了缝隙：或在特定模态（如视频生成）做到极致体验，或专注特定技术（如Agent），或深度融合特定行业成为专家 [22] - 生存是一场耐力赛，关键在于留下真实用户、稳定收入和持续的迭代能力，从而获得进入下一轮竞赛的资格 [22]