文章核心观点 - 文章认为中国AI产业的整体叙事已从2025年由DeepSeek单一主导，演变为由“中国团”、“中国链”、“中国环”构成的复杂生态格局，竞争进入全生态阶段 [9][11][12] - 在DeepSeek“断更”约一年间，行业经历了编程、多模态、智能体、OpenClaw（应用AI OS）四波技术浪潮，DeepSeek在这些关键浪潮中参与度有限，存在被边缘化的风险 [15][16][19] - 市场期待DeepSeek V4/R2的发布，不仅需要实现参数规模、多模态等基础能力的代际跨越，更需在智能体基座、工具使用、代码能力及与国产算力深度适配等方面实现突破，以重新定义竞争格局 [36][37][42] - Token经济正在崛起，成为智能时代能力的结算单位，其消耗量两年增长超千倍，未来将分层发展，高价值场景的Token将获得溢价 [25][26][27] - 开源生态格局已变，中国开源模型影响力显著提升，市场期待DeepSeek V4能再次推动开源生态发展，并帮助验证国产算力水平 [31][34][44] 中国AI叙事已变 - 中国AI产业头部态势已形成“（3+1）+6+N”的“中国团”格局：“3+1”指字节、阿里、腾讯、百度四大厂；“6”指Kimi、智谱、MiniMax、阶跃星辰、百川、面壁智能等“六小虎”；“N”代表垂类模型和专业AI企业 [10] - 同步形成了从芯片算力到AI应用开发生态的“中国链”，以及覆盖产业、应用、投资的“中国环”，标志着中国成为全球唯二的智能科技全产业链国家 [11] - 2026年初以来，“六小虎”的模型在OpenRouter等国际平台上的Token消耗量占比接连领先且总体份额过半，主要来自海外用户，表明中国AI发展进入向外能力输出阶段 [12] - 市场尚未被少数寡头垄断，有利于竞争创新和在中美AI竞争中形成集群优势 [13] 四波浪潮已经过去 - **第一波编程浪潮**：被GitHub Copilot、Cursor、Claude Code等工具主导，国内成为Kimi等厂商的战场，DeepSeek存在感薄弱 [15] - **第二波多模态浪潮**：由Gemini 3 Pro、Nano Banana、字节Seedance 2.0等引领，DeepSeek多模态能力尚未到来 [15] - **第三波智能体浪潮**：以Manus、Kimi Agent Swarm为代表，AI从“答题”转向“解题”和“主动执行”，DeepSeek更多只是作为被调用的模型，非生态构建者 [16] - **第四波OpenClaw（应用AI OS）浪潮**：代表接管型应用操作系统，单任务Token消耗量是传统对话AI的几十甚至上百倍，被戏称为“Token黑洞”，但其逻辑被验证成立 [16][17] - 这四波浪潮竞争门槛已急剧抬高，DeepSeek均未深度参与，市场注意力、开发者热情和资本被分流 [19] 全生态竞争到来 - 头部竞争进入全生态竞争阶段，全栈AI能力成为巨头角力的基础，以Google凭借模型原理、数据深度、全链生态广度和智能连接度的“厚度”优势实现翻身为典型 [21][22] - 人工智能竞争体现在芯片算力、数据语料、模型基座、开发工具、智能体、应用服务等多个环节，已成为百亿、千亿美元级的重资产游戏 [23] - DeepSeek在底层原理突破上仍有优势，但短板明显：缺乏IT巨头产业生态链支持、产品应用功能单薄、多模态与Agent生态建设有待加强 [23] Token经济崛起 - Token成为智能时代能力的供给单位，使AI“能力”可计量、定价和交易，形成能力经济的商业闭环 [25] - 中国日均Token调用量从2024年初的1000亿跃升至2026年3月的140万亿，两年增长超千倍 [25] - Token经济将明显分化：能力水准高的Token赚钱，能力水准低的Token亏钱甚至被淘汰 [26] - 未来Token像水电一样成为基础服务，单位成本持续下降但经济分层：常规能力Token薄利多销，高价值高能力Token保持溢价 [27] - 模型企业商业化的直接路径是付费订阅或API Token资费套餐 [26] 开源生态等待第三次转折 - 开源模型市场份额在OpenRouter平台已攀升至33%，平台前六位中一度有五家是中国开源模型 [31] - 企业选择开源模型的核心动因是经济性：自托管开源模型在高并发、长上下文、Agent场景中，单位成本显著下降，用得越多越便宜 [31] - 市场期待DeepSeek V4能对开源生态产生第三次推动，涵盖算力成本冲击、市场引爆、生态激发等效应 [31] - DeepSeek需尽快形成开发者生态，支持Agent开发，建立技能封装与分发渠道 [33] 对V4的期待不是过去的标准 - 对DeepSeek V4/R2的基础期待包括：实现代际跨越、百万Token上下文窗口、原生多模态、万亿参数级别 [37] - 但更关键的期待是在多Agent能力、工具使用、电脑操作及超强代码能力上实现突破，成为一个智能体基座 [37] - DeepSeek近期的研发动态（如mHC、Engram、DualPath等论文和技术更新）被视为V4的技术前奏，指向整合文本、图像、视频生成的原生多模态万亿参数模型，并具备强记忆、工具和代码能力 [38][39][40] 国产模型与国产算力的双剑合璧 - 有报道称DeepSeek在发布V4前，选择提前向华为等中国芯片供应商开放访问权限，以完成在国产算力平台上的深度适配与优化，这可能是V4发布时间晚于预期的原因 [42][43] - 如果DeepSeek V4/R2被实证能在国产芯片上跑出世界一流水平且成本更低，将有望大幅摆脱对海外算力的依赖 [44] - 此前DeepSeek R1发布时，曾导致英伟达股价单日暴跌近17%，市值蒸发5890亿美元 [44] 糖水智能与原力智能分层 - 期待DeepSeek能在另一个Scaling Law上突破，即让小体量模型通过“智能的压缩-蒸馏-内化”达到上一阶段大体量模型的能力水准，实现能力分层 [46][47] - “糖水智能”：指小模型、常规智能服务于简单日常场景，以量见长，成本效率更优，是Token经济中的“喝汤”部分 [47] - “原力智能”：指大模型、超级智能服务于企业级重型任务，产生高溢价，是Token经济中的“吃肉”部分 [47] - 期待DeepSeek能在30B-70B-120B高质量模型上超越Google Gemma 4，并在1B-8B端侧轻量化模型上实现突破，推动智能平权 [48]