春节AI营销大战与用户增长 - 春节期间，互联网巨头投入巨额资金和资源进行AI应用营销，以争夺用户和流量 [1][2] - 腾讯旗下元宝App上线春节红包活动，用户可分享10亿元现金并提现至微信 [1] - 字节跳动旗下豆包App在除夕夜“霸屏”春晚，开启3轮共计10万份抽奖，最高奖品为8888元红包 [2] - 阿里巴巴旗下千问在春节前夕补贴30亿元请用户喝奶茶，并独家冠名四大卫视春晚 [2] - 营销活动带来爆发式用户互动：豆包在除夕当晚AI总互动量突破19亿次 [3] - 千问在春节期间吸引超过1.3亿用户首次尝试AI购物，累计发出50亿次“千问帮我XX”的指令 [3] - 春节后竞争持续，豆包宣布发放最高8888元的“元宵红包”，千问宣布从2月17日中午起推出“每日首单立减”活动 [5][6] AI竞争的三条主要路径 - 巨头间的AI竞争主要围绕三个方面展开：AI赋能传统业务、独立AI应用大战、AI硬件 [9] - **第一条路径：AI赋能传统业务** - 主要发力点是在传统业务形态中嵌入AI能力 [10] - 阿里巴巴于2025年3月将夸克浏览器改造为“AI超级框” [10] - 腾讯于2025年5月推出Qbot智能助手，将QQ浏览器全面升级为集多种AI功能于一体的浏览器 [10] - 百度于2025年7月将传统搜索框改造为“智能框” [11] - 美团上线AI生活助手“小美”，滴滴与智谱AI达成战略合作，携程升级至“智能引擎3.0”阶段 [12][13] - 目前，除了拼多多，几乎所有的互联网入口都已变成“AI+” [14] - AI赋能对部分业务有提振效果，例如2025年第三季度腾讯营销服务收入达362亿元，同比增长21%，主要得益于AI驱动的广告定向 [16] - 但AI赋能并未改变竞争格局，当所有应用都嵌入AI后，其竞争态势与没有AI时基本一致 [17] - **第二条路径：独立AI应用大战** - 巨头将希望寄托于独立的AI应用以打破现有竞争格局 [18] - 阿里巴巴将“AI超级入口”战略重心从夸克转向千问，截至2025年12月10日，千问月活跃用户数已突破3000万 [19] - 豆包在月活跃用户数领先的情况下，通过赞助春晚扩大优势 [20] - 腾讯通过元宝App携10亿元现金加入竞争 [21] - 当前AI通用入口日均使用时长普遍不足15分钟，即便是用户使用频率最高的豆包，人均每日使用时间也仅约10分钟，竞争尚无绝对赢家 [22][23] - **第三条路径：AI硬件抬头** - AI竞争已从软件延伸至硬件领域 [25] - **AI手机**：2025年12月，字节联合中兴推出的豆包手机首批备货3万台在1天内售罄，闲鱼二手售价高出官方700元到1500元 [25] - 豆包手机的出圈引发了其他巨头的警惕，微信、支付宝、淘宝等国民级软件先后限制在其上登录 [25] - **AI眼镜**：阿里巴巴推出的夸克AI眼镜S1上架即售罄，发货周期拉长至45天；百度也推出AI眼镜Pro [29] - 2025年第三季度全球智能眼镜市场出货量达429.6万台，同比增长74.1% [29] - 预计到2029年，全球智能眼镜出货量有望突破4000万台 [30] - AI眼镜因其“开机即用、对话即交互”的逻辑，被视为更可能成为新的AI终端，并有望挑战手机地位 [31] 三大巨头的差异化AI战略 - 阿里巴巴、腾讯、字节跳动基于自身生态基因，选择了不同的AI发力方向 [32] - **阿里巴巴：提供工具价值** - AI战略核心是帮助用户解决实际问题，提供工具价值 [33] - 千问APP深度接入淘宝、支付宝、高德、飞猪等核心业务，实现点外卖、购物、订机票酒店等全流程办事服务，从“聊天时代”迈入“办事时代” [33] - 其他应用如“阿福”提供健康服务，“蚂小财”降低金融专业服务门槛 [34][35] - **腾讯：提供社交价值** - AI战略核心是探索AI时代的社交形态，提供社交价值 [36] - 2026年1月，腾讯推出“元宝派”开启内测，用户可从微信、QQ邀请好友，其特点是在社交群组中加入AI主持人 [36][37] - 公司出于战略谨慎，未让微信直接打头阵，而是通过元宝进行大胆尝试 [38][39] - **字节跳动：提供情绪价值** - AI战略核心是提供情绪价值和情感陪伴 [41] - 豆包强调“拟人化”和“人格化”，提供多种角色设定，支持“持续记忆”和“个性化人设”，营造长期陪伴感 [41] - 其他产品如猫箱（AI情感陪伴）、星绘（AI图像创作）、Coze（打造AI玩伴）均围绕延长用户停留、激发情绪反应展开 [41][42] - 三大巨头的AI战略分别对应用户的生活需求、社交需求和娱乐需求 [43] - 三者的属性并非界限分明，字节也在发展工具能力，阿里也在尝试情感化功能，未来竞争可能会相互侵袭领地 [44][45][46][47]

行业核心压力与历史镜鉴 - 当前行业正面临供应链价格重定价的严峻压力，DRAM价格在2026年开年同比暴涨超100%，这与此前联发科廉价芯片降低行业门槛的历史方向相反，但逻辑相似，都在重塑行业生死线[1][2] - 历史案例显示，诺基亚帝国垮塌源于供应链价格重定，其手机业务均价下跌25%，利润从76亿欧元高峰在两年内腰斩至33亿欧元，最终于2013年出售，表明供应链变动对行业格局有决定性影响[1] 中低端市场承压与厂商困境 - 存储价格暴涨直接冲击利润薄弱的中端市场，该市场过去依赖旗舰技术下放与高性价比策略，但核心零部件成本飙升使原有商业模式难以为继[3] - 魅族是受冲击的典型案例，其2025年全年销量约100万台，同比下降超40%，市场份额滑落至不足1.27%，因内存价格大幅上涨直接取消了魅族22 Air的上市，并深陷停摆与解散传言[5] - 中端市场消费者换机周期被迫拉长至40个月以上，需求受到抑制[6] 高端市场分化与厂商策略 - 高端市场（600美元以上）呈现不同景象，IDC预测其2026年全球市场份额将突破35%，苹果、三星通过长期协议订单和垂直整合能力锁定成本，并能将AI功能作为溢价理由[6] - vivo通过人事调整明确转向技术驱动，创始人沈炜卸任总裁，由主导中央研究院和机器人Lab的胡柏山接任，战略核心是“少押注，押重注”，向XR和家庭机器人拓展，目标成为生态型科技平台企业[7] - vivo在2025年全球出货1.039亿台，并推出了近500人团队开发的MR头显vivo Vision，以影像技术守存量，以新硬件押注增量[7][9] 头部厂商的生态化转型 - 小米的转型最为彻底，其手机业务毛利率为22.1%，而2025年展开的汽车业务毛利率已达25.5%，该年小米汽车交付41万辆并实现单季度盈利7亿元，2026年交付目标定为55万辆[9] - 小米构建“人车家”生态，手机的战略意义正从“赚钱的产品”转变为“维系生态闭环的关键节点”或“交朋友的成本”，在手机行业艰难时期成功将增长重心转移至汽车[9][10] - 面对存储成本压力，小米手机业务采取“保供应、调结构、推高端”的策略[9] AI重塑产业价值链与入口争夺 - AI功能正从溢价项变为标配，IDC预测2026年中国市场AI手机出货量将达1.47亿部，占比首次过半，AI正在争夺手机的定价权[12] - 字节跳动通过“豆包手机”工程样机（首发3万台售罄）进行压力测试，旨在获取AI时代的软件入口和系统级权限，此举被主流App封杀后，转而推进与vivo、联想、传音等厂商的AI深度合作[11][12] - 行业竞争新增“入口税”，即AI服务商试图切走用户决策权力，头部厂商如华为、小米、vivo凭借自有AI生态（鸿蒙、小爱、蓝心）构筑壁垒，而中小厂商缺乏谈判筹码，利润空间进一步受压[12] 行业格局现状总结 - 当前行业同时面临DRAM硬件成本暴涨与AI软件入口争夺两股力量，共同推高生存门槛，行业呈现剧烈分化[13] - 不同厂商姿态迥异：魅族陷入生存危机；vivo换帅押注新赛道；努比亚低调发布新机维持存在感；小米已成功将重心拓展至汽车领域[1][13]

春节AI营销大战与用户数据 - 春节期间，腾讯旗下元宝App上线活动，用户可分享10亿元现金并无门槛提现至微信红包[2] - 豆包在除夕夜赞助春晚，开启3轮共计10万份抽奖，最高奖品为8888元红包[2] - 阿里旗下千问在春节前夕补贴30亿元，并独家冠名河南、东方、浙江、江苏四大卫视春晚[2] - 除夕当晚，豆包AI总互动量突破19亿次[3] - 春节期间，全国有超过1.3亿用户首次尝试AI购物，通过千问累计发出50亿次“帮我XX”指令[3] - 春节后，豆包宣布将发放最高8888元的“元宵红包”，千问宣布从2月17日中午起推出“每日首单立减”活动[3][4] AI竞争的三条主要战线 - 第一战线为AI赋能，即在传统业务中嵌入AI能力[7] - 阿里巴巴于2025年3月将夸克浏览器改造为“AI超级框”[8] - 腾讯于2025年5月推出Qbot智能助手，将QQ浏览器升级为集AI搜索、办公、学习、写作、浏览于一体的浏览器[8] - 百度于2025年7月将传统搜索框改造为“智能框”[8] - 美团上线AI生活助手“小美”，滴滴与智谱AI达成战略合作，携程升级至“智能引擎3.0”[9][10] - 腾讯2025年第三季度营销服务收入达362亿元，同比增长21%，高于集团整体15%的增速，增长得益于AI驱动的广告定向带来的eCPM提升[12][13] - 第二战线为独立AI应用大战[15] - 阿里将“AI超级入口”战略重心从夸克转向千问，截至2025年12月10日，千问月活跃用户数已突破3000万[16] - 豆包在月活跃用户数领先情况下赞助春晚，元宝则带着腾讯的10亿元现金入场[17][18] - 当前几款主流AI通用入口日均使用时长普遍不足15分钟，豆包人均每日使用时间仅约10分钟[19][20] - 第三战线为AI硬件竞争，AI竞争已从软件迈向硬件[22] - 2025年12月，字节联合中兴推出的豆包手机首批3万台备货在1天内售罄，闲鱼二手价高出官方售价700元到1500元[22] - 阿里推出的夸克AI眼镜S1上架即售罄，百度推出AI眼镜Pro[25] - 2025年第三季度全球智能眼镜市场出货量429.6万台，同比增长74.1%，预计到2029年出货量有望突破4000万台[25][26] 三大巨头的差异化AI战略 - 阿里巴巴的AI战略侧重于提供工具价值，致力于解决实际问题[32][35] - 千问APP深度接入淘宝、支付宝、高德、飞猪等阿里生态核心业务，实现点外卖、购物、订机票酒店等全流程AI办事服务，目标是从“聊天时代”迈入“办事时代”[33][34] - 腾讯的AI战略侧重于提供社交价值[32] - 2026年1月26日，腾讯推出“元宝派”开启内测，用户可从微信、QQ邀请好友，其特色是在社交群组中加入AI主持人[36][37] - 字节跳动的AI战略侧重于提供情绪价值，强调“拟人化”和“人格化”[32][42] - 豆包提供多个角色设定，支持“持续记忆”和“个性化人设”，旨在提供情感共鸣和长期陪伴感[42] - 字节的其他AI产品如猫箱、星绘、Coze也贯彻“陪伴者”角色，核心在于延长用户停留、激发情绪反应，而非提升效率[42][43] - 三大巨头的战略分别对应用户的生活、社交和娱乐需求，但界限正在模糊，字节发展工具能力，阿里尝试情感化，最终竞争可能相互侵袭[44][46][47][48]

文章核心观点 - 当前智能手机行业创新停滞，产品趋同，缺乏想象力，而AI手机被视为一个潜在的变革方向，但主流厂商进展缓慢 [6][7][8] - iKKO公司推出的MindOne AI手机通过独特的“系统级AI”产品定义、硬件与软件的深度整合以及“免订阅费”模式，挑战了传统手机的设计逻辑，旨在成为一款专注效率的“工具手机”而非全能设备 [10][12][38][40] - 文章认为，真正的AI手机难点不在于集成更强的模型，而在于将AI能力深度写入系统架构、数据流和交互方式，并妥善处理权限、隐私与合规问题 [21][22][24] 产品概述与市场表现 - iKKO MindOne是一款由初创公司推出的AI智能手机，未进行融资，通过Kickstarter众筹启动 [10] - 该产品在概念发布时于Kickstarter上完成超1000万元认购，截至2025年2月5日取得5000万元预售成绩，其中3000万元来自C端，2000万元来自B端 [12] - 产品已于2025年2月8日正式发售 [12] 硬件设计理念与配置 - 产品尺寸略超iPhone 17的一半，重量略轻于iPhone Air，追求轻薄便携 [14] - 为轻薄做出妥协：舍弃无线充电与5G模块以控制体积与功耗 [14] - 采用单颗索尼5000万像素可180°折叠翻转摄像头模组，兼顾前后摄功能，替代多摄方案 [16] - 主芯片采用联发科平台，存储配置为8GB + 256GB，定位服务于翻译、记录、摘要等高频效率任务，而非重度游戏或影像竞赛 [16] - 提供可选的全键盘手机外壳，增加专业音频解码器和3.5mm耳机插孔 [16] - 产品设计方正，具有复古感，外观独特但硬件配置未堆料，纸面数据逊于同价位旗舰机 [17] - 产品中80%的组件为非标品，芯片也与联发科进行了定制 [47] AI系统架构与核心能力定义 - 产品未采用类似“豆包手机”的通过屏幕录制和模拟点击实现“自动化”的路径，认为该路径涉及过高权限，易与国民级应用冲突并引发安全性质疑 [20][21] - 公司认为AI手机的真正定义是“系统级个人入口 + 个人长期记忆 + 多设备协同”，而非单纯的“更强的模型 + 更大的算力” [21] - 核心策略是在常规安卓系统外，单独封装一个独立的iKKO AI OS，内置翻译、记录、摘要、AI播客等效率工具，通过物理按键+滑动确认进行系统切换，将AI功能与原生APP生态物理隔离 [25][27] - 为实现系统级体验，公司对翻译、助理等核心AI功能进行自研，以更好地与系统协作 [27] - 强调AI能力需作为“受控的系统权限能力”进行设计，建立清晰的授权、审计与可撤销机制，确保用户控制权与隐私安全 [24][28][48] 网络服务创新 - 采用单Nano SIM卡搭配vSIM虚拟网络的设计，提供弹性网络选择 [31] - 首创双层网络方案：1）名为NovaLink的专属“AI工具链路”网络服务，覆盖60+国家/地区，承诺对AI OS内置工具的Token消耗永久免费；2）覆盖140+国家/地区的“全量数据链路”vSIM服务，用于常规上网 [31] - 该设计将“AI永久在线”的稳定性与“完整上网体验”拆分管理 [32] 商业模式：免订阅费策略 - 与传统AI硬件普遍收取订阅费以补贴云端变量成本不同，iKKO承诺其AI功能不收取订阅费 [35][36] - 公司认为未来Token成本将趋近于“像每天给手机充电那样”的轻微成本，现阶段将工具做成默认免费可降低用户决策成本 [36] - 可持续性基于精细的成本核算，确保现有成本模型能覆盖设备生命周期内的使用，并预期未来推理成本持续下行 [36] - 海外已有部分AI硬件产品宣布永久免订阅费，2026年该模式可能变得更加主流 [36] 产品定位与市场竞争 - 产品定位为专注效率的“工具手机”，而非替代主力机的全能设备 [38][40] - 对于学生群体可作为主力机，对于职场人士更多作为备用机，满足其效率工具需求且携带无负担 [43] - 公司认为其产品与主流6寸手机之间不存在替代关系，而是满足差异化需求 [43] - 竞争力源于软硬件深度整合与系统级能力，相比纯软件团队具备“降维竞争”潜力，通过All-in-One整合分散的AI工具形成卖点 [44][45] - 公司自认是少数能融合AI团队与硬件团队基因的企业，其护城河在于决心、对非标产品开发的理解以及漫长的开发周期，这些对初创公司和巨头都是挑战 [46][50] 行业观察与公司愿景 - 当前手机行业陷入“勤劳的懒惰”，仅迭代芯片、摄像头等硬件，缺乏根本性创新 [47] - 公司视自身为行业的“鲶鱼”，旨在通过产品推动技术向正确方向发展，挑战“手机必须全能”的行业默认规则 [40][47] - 公司认为创新应与实用结合，贴近本质，如同iPhone是基于手机本身进行的定义和创新 [41]

文章核心观点 - AI智能体（AI Agent）正通过“通义千问App春节免单”等活动加速在消费场景的规模化试水，但其在系统稳定性、意图理解和场景协同方面仍面临挑战，距离成熟应用预计还需3-5年时间 [3][4][5][6] 通义千问AI点单活动表现 - 阿里巴巴旗下通义千问App上线“春节30亿大免单”活动，用户可无门槛领取25元免单卡通过对话点单 [3] - 活动上线9小时订单量突破千万，数小时内订单量便突破百万，远超预期流量导致系统压力增大 [3] - 为缓解压力，平台将免单卡有效期从2月23日延长至2月28日 [3] - 活动瞬间转化为线下门店压力，有霸王茶姬门店因短时间内涌入数百张AI订单导致牛奶原料耗尽，蜜雪冰城等品牌也经历突发午间高峰 [3] 技术落地面临的复杂性 - 瞬时流量过大可能导致订单被集中导向少数门店，造成部分门店状态显示异常（如“已闭店”）[4] - 系统在高并发下可能出现响应问题，用户多次输入指令仅得到“体验热情太高”的回复，或出现与实际情况不符的门店信息（如提示“附近没有盒马门店”）[4] - 当AI处理海量具体消费需求时，系统的稳定性、对线下实时状态的精准同步及用户意图的可靠响应是比引流更难跨越的门槛 [4] AI Agent的发展现状与行业应用 - 通义千问的免单活动是AI Agent在消费场景的首次规模化落地试水 [5] - 近期出圈的“豆包手机”将大模型深度融入系统以实现跨应用自主任务执行，但业内普遍认为其仍属于“增强型AI助手”，与成熟AI Agent有差距 [5] - 清华大学研究员指出，成熟AI Agent需终端、模型、场景三方协同，目前仍需明确指令，无法自主预判需求 [5] - 极光大数据报告显示，当前AI原生终端用户满意度仅65%，核心吐槽点集中在需求理解和自主操作能力不足 [5] - 在奶茶行业，霸王茶姬的智能点单系统可依托大数据和用户画像推荐个性化饮品，其AI引擎还用于研发阶段捕捉社交热点、预测爆款、优化口感，缩短新品上市周期 [5] - 新能源汽车行业是AI Agent重要赛道：蔚来NOMI AI助手升级为初级AI Agent，可自主推荐路线和预判基础需求；理想汽车将AI融入座舱与整车控制，实现续航、保养等自主适配；小鹏围绕XNGP系统构建出行场景AI Agent，可自主应对路况、联动车机生态 [6] 行业趋势与预测 - LangChain 2025年调研显示，57%的组织已在生产环境中运行AI Agent [6] - Gartner预测，到2028年，企业软件中自主型AI整合比例将达33%，超过15%的企业日常决策将交由AI智能体完成 [6] - 行业分析认为，AI Agent的规模化落地至少还需3-5年时间 [6]

文章核心观点 - 字节跳动开源的纯视觉GUI Agent模型UI-TARS登顶GitHub热榜，其作为豆包手机的核心技术，通过让AI像人类一样观察屏幕并模拟点击、输入等操作，实现了对各类软件和浏览器的自动化控制，代表了AI“动手”能力的重要突破 [1][2][3][5] UI-TARS项目概述与技术特点 - **项目构成与功能**：UI-TARS主要包含两个项目：支持CLI命令行、可在有/无界面环境运行的Agent TARS，以及用于操作本地电脑和浏览器的桌面应用程序UI-TARS-desktop [6][7][8] - **核心技术逻辑**：采用“纯视觉驱动”逻辑，依靠内置视觉大模型像人眼一样直接观察屏幕像素图像来识别界面元素，无需依赖软件API或源码，从而克服了传统RPA工具因界面改动而失效的痛点 [9][10][11][12] - **部署与使用**：部署过程简单，仅需三步：检查/安装Node.js (>=22版本)和Chrome、安装Agent TARS CLI、选择并配置兼容的AI模型（如豆包、Claude 3.7 Sonnet、GPT-4o）的API密钥 [13][14][15][16][18][20] UI-TARS的发展历程与性能突破 - **发展里程碑**：技术布局始于一年前，2025年1月与清华大学合作开源，成为国产纯视觉GUI Agent中首个在权威基准测试中超越GPT-4o的项目 [20][21][22] - **快速迭代进化**： - 初代模型通过注入600万高质量教程数据，使AI具备深度思考能力和精准的统一动作空间，在多项SOTA榜单上取得领先 [23][24] - 3个月后发布的UI-TARS-1.5，通过Inference-time Scaling让AI在操作前进行多步预判，刷新了GUI定位任务的行业纪录 [25][26] - 2025年9月推出的UI-TARS-2成为豆包手机的底层技术，通过“数据飞轮”机制解决数据瓶颈等问题，并整合了文件系统、命令行和工具调用，能力全面增强 [27][28][29] - **行业地位**：经过几轮迭代，UI-TARS已成为最火的开源多模态AI智能体之一 [30] GUI Agent行业趋势与产品分类 - **行业关注度**：理想汽车CEO李想指出，2025-2026年出现的多个现象级产品（如豆包手机、OpenClaw、Chrome Gemini、Claude Code、Manus、MoltBook）中，大部分与Agent直接相关，其中多个属于GUI Agent [31][32][33] - **技术路线分类**： - **“走前门”的纯视觉GUI Agent**：以豆包手机（移动端）、OpenClaw（电脑端）、Chrome Gemini（浏览器端）为代表，统一通过截取屏幕像素作为输入，并模拟人类点击、滑动等交互行为执行任务，不依赖软件内部API，兼容性极强 [34][35] - **其他Agent形态**：如Manus是优先调用API与工具链在云端完成复杂任务闭环的通用Agent；MoltBook则是让Agent自主产生内容、进行互动的非执行类决策层Agent [36] - **核心议题**：这些产品共同探索如何让AI真正“动手”帮人类干活，不同路径分别通过模拟操作、规划工具链或放大AI间连接来解决问题 [37] - **行业影响观察**：有观点认为，AI Agent类工具非但没有缩小，反而可能十倍、百倍地放大人与人之间的能力差距 [38]

2026年中国AI市场竞争格局 - 2026年是中国AI ToC市场大厂进行最后一搏的关键窗口期，竞争激烈程度不亚于历史上的打车、支付等大战 [2][58] - 字节跳动凭借豆包已占据AI to C一线位置，手握最大流量，其推出的豆包手机是对边界的试探 [2][58] - 阿里巴巴对“千问”进行战略级投入，2026年将更加淋漓尽致，例如投入30亿人民币进行市场推广 [2][58] - 腾讯同样会采取大动作，大撒“元宝红包”仅是开始 [2][58] - 对于“AI六小虎”（如智谱、MiniMax、月之暗面、阶跃星辰等）而言，随着部分公司完成港股IPO或大额融资，故事告一段落，自我造血和寻找差异化商业化道路迫在眉睫 [3][58][59] 主要科技公司战略与挑战 字节跳动 - 豆包的核心决策是早期确认多模态为核心能力，实现了AI能力平权，并在2025年抓住了最佳增长时机 [8][64] - 2025年通过引进以吴永辉为代表的世界顶尖人才，完成了顶尖模型人才储备，基础模型层稳居国内第一梯队 [8][64] - 2026年面临的核心挑战是如何在激烈竞争中留住顶尖人才 [8][64] - 长期挑战在于如何保持AI模型能力领先，并将AI助手与电商、外卖等线下服务联动，尽管公司组织年轻有活力，但内部协同仍是难题 [8][66] 阿里巴巴 - 千问是阿里集全集团之力打造的C端AI入口，产品路线从差异化的办事、办公场景切入，走专业路线，长期目标是成为AI入口 [10][69] - 千问未来不仅是对外AI入口，也将为阿里内部众多业务提供底层AI能力平台 [10][69] - 2026年的挑战在于，阿里业务体系庞杂，千问作为独立技术团队，理解并协同各业务单元对AI能力的诉求存在困难 [10][69] - 阿里通过组织变革（如成立千问C端事业群）来换取决策速度，以抓住AI助手可能成为新流量入口的短暂机会窗口 [11][70] - 行业观点认为，2026年将是大厂真正开打“ChatGPT之战”的一年，虽然市场已有DAU过亿的产品，但市场远未饱和 [10][69] 腾讯 - 元宝早期就明确了“模型即产品”的重要性，接入DeepSeek后强化了这一共识，2025年聚焦于提升模型能力及产品与模型的深度整合 [15][73] - 元宝选择聚焦高知人群走差异化路线，旨在利用其意见领袖效应形成示范 [15][73] - 截至2025年底，元宝的搜索服务部分基于混元，部分基于DeepSeek，但大多数用户仍选择DeepSeek作为默认模型，公司需摆脱对DeepSeek的依赖 [15][73] - 近期TEG搜推部门与元宝搜推合并，旨在提高效率并整合搜索链路，未来可能只存在统一的“元宝搜索” [15][74] - 腾讯整体节奏相对谨慎，混元策略可能避开基础模型正面竞争，聚焦Agent等差异化方向，2026年关键是要理清微信与元宝的战略定位 [16][17][75] 百度 - 百度认为AI正开启“超级周期”，其价值将远超互联网时代，将深度重构“研产销服”全产业链，撬动10万亿级市场 [18][77] - 智能体（Agent）被视为产业落地的关键形态，企业需构建AI原生组织，未来可能形成“决策层+智能体”的高效架构，中层可能大幅缩减 [18][77] - 百度指出当前AI产品存在三大痛点：认知偏差与幻觉问题、落地断层（手脑分离）、体验割裂 [18][78] - 百度致力于将百度文库和百度网盘打造为“超级个人智能体”，以解决上述痛点 [19][79] - 在数字人领域，百度将其发展分为三个阶段，并率先发布高说服力数字人进入3.0阶段，未来数字人将能持续自主进化并在更多场景超越真人 [20][21][80][82] 商业模式探索与分化 - 大模型主流商业模式有五种：ToC订阅和广告付费、ToB的API售卖、ToB/ToG定制化、按效果付费、软硬件一体 [4][25][60][85] - 选择ToC订阅模式的厂商基本都选择出海，因国内用户付费意愿不高 [25][85] - 售卖API的模式本质是云服务延伸，未来云厂商会将价格压得很低，独立模型厂商难规模化，故API只能作为短期商业化补充手段 [25][85] - 定制化模式在国内不仅需要技术交付能力，人脉也很重要 [25][85] - 按效果付费和软硬一体对初创公司有机会，但都对能力提出高要求：按效果付费需模型能力足够强，软硬一体需多模态模型矩阵和端云协同交付经验 [25][85] - 2023年以来许多模型公司有“OpenAI病”，但到2025年，因资源（钱和卡）有限，更多公司转向学习Anthropic，聚焦推理和Coding等有付费市场的方向 [25][26][86] - 目前没有商业模式是成熟的，仍需几年探索，产品形态也未定型，例如OpenAI也在探索ChatGPT采用广告模式的可能性 [4][27][60][86][87] 创业公司机会与策略 - 创业公司应寻找垂直场景切入，做端到端的服务交付，而非工具 [31][91][92] - 应聚焦信息生产场景，而非娱乐、社交等消费场景，后者是大厂必争之地 [31][92] - 创业公司相较于大厂有两个优势：技术更垂直深入、可以保持技术独立性（因部分场景客户与大厂存在竞争或数据安全顾虑） [32][33][93] - 2026年被认为是Agent“按效果付费”的元年，经济模型将从“订阅费覆盖算力成本”转向“任务分成覆盖算力成本”，这能帮助用户低门槛赚钱，传播速度快 [33][94] 融资与上市环境 - 2026年初，月之暗面、阶跃星辰获得新一轮大额融资，证明一级市场仍能支撑大模型发展 [39][100] - 此前智谱、MiniMax的港股IPO向市场释放了信号，但走向二级市场是“双刃剑”：带来融资渠道和市场声量，但也立即面临商业化压力和股价审视 [3][39][59][100][101] - 港股IPO越友好、上市公司越多，越能改善一级市场环境，为优质科技企业提供更顺畅的退出渠道和国际公允定价，反哺创新 [37][38][98] - 创业者应致力于全球创新而非区域创新，只要坚持创新，资本（包括海外资本）会主动进入，例如2025年DeepSeek和宇树的案例 [38][39][99] AI组织形态与效率 - AI时代，极小团队组织形式与全栈创新能力相辅相成，大公司中的AI研发团队也有必要简化以避免沟通瓶颈 [42][104] - 称职的极小团队创始人需具备三种核心能力：找机会（深挖行业痛点）、快速执行力（借助AI快速出Demo）、自我营销（利用社交媒体获客与验证） [42][104] - 在AI研发组织中，算法和基础设施（Infra）团队不应截然分开，强调分工易导致创新空间丧失和底层感知缺失，应共同设计、协同演进 [42][43][105] - 不应迷信一人公司，组织的关键评价维度是“人效”，公司80%的成本是沟通成本，AI可帮助规避此隐形成本 [43][44][105] - 一些头部AI公司已用AI进行内部分工，例如用Claude识别员工技能并分派任务，未来更需要具备批判性思维的通才来减少人际沟通问题 [44][105][106] 基础模型技术发展趋势 - 多模态需要走向“大一统”，即将图文、音视频等模态的理解与生成混合在一个模型中，以获得更强的上下文学习和零样本学习能力，天花板更高 [47][110][111] - AI时代真正的壁垒是“记忆”，这是所有AI产品的兵家必争之地，衡量指标应从DAU转向DTU（每日交流用户）和LMU（长记忆用户） [47][48][111][112] - 模型落地存在鸿沟，因中心化大模型缺乏高精尖领域或机构的私有数据，未来趋势是“去中心化”，通过提供低成本、易用的“脚手架”让各机构部署本地化模型，并通过模型融合构建领域基础模型 [48][49][112][113][114] 具身智能与世界模型 - 世界模型要真正有效，必须与下游场景形成验证闭环，例如商汤用上汽智己的实车检验其智能驾驶世界模型，大晓机器人用四足狗在巡逻任务中迭代模型 [52][118] - 预测物理世界的“ChatGPT时刻”可能在2-3年内到来，其定义为在100种常见任务中，90%的场景下达到95%的成功率，需VLA、世界模型和强化学习互相配合 [53][119] - 世界模型不同于数据驱动的VLA，它需要靠算法建模物理世界运动规律，让机器人能预知未来动作后果，是适合前沿实验室探索的方向 [53][54][119][120]

文章核心观点 - AI Agent正从理论走向大规模现实应用，成为大模型厂商关键的商业化和战略焦点，其核心价值在于弥补大语言模型的行动短板，通过连接服务与执行任务创造价值 [4][5][8] AI Agent的现状与用户教育 - 阿里在春节期间投入30亿，通过千问APP开展为期7天的免单活动，用户人均可享25元内无门槛免单，旨在教育用户如何使用AI指令完成点外卖、购物等任务 [1] - 微信内的“元宝”等应用提供“一键总结”功能，让普通用户近距离体验AI Agent的服务能力 [4] - AI Agent的C端用户教育相对滞后，此前现象级产品Manus仅在精英圈层完成小范围测试，大规模普及需依赖大厂投入 [6] - 阿里千问App已全面接入淘宝、支付宝、高德等阿里生态业务，上线了400多项AI办事功能，支持点外卖、订机票等复杂任务 [2][11] AI Agent的商业价值与变现路径 - Agent为大模型厂商开辟了可行的变现路径，破解了“高成本、低收益”的盈利困境，通过将底层能力封装成业务价值实现精准对接 [8] - 面向B端，可采用RaaS（机器人即服务）模式按结果收费，或深度嵌入企业CRM、ERP等核心流程，实现深度绑定和长期价值 [8] - 以MiniMax为例，其采用分层订阅模式：向中小企业收费3000-5000元/席位/年，向大型企业收取10-50万元/年的基础服务费，并根据业务成果收取额外费用 [9] - 面向C端，消费级Agent通过付费订阅模式变现，如字节的豆包和百度的心响覆盖学习、旅行、购物等高频场景 [9] - 消费级Agent的核心作用在于串联互联网大厂自身生态内的服务，打破App壁垒，形成“需求-服务-交易”闭环，提升生态竞争力 [10] 行业竞争与战略布局 - 国内互联网巨头加快Agent布局：字节以豆包大模型为底座打造闭环；阿里以千问为枢纽打通全生态；腾讯在2025年下半年敲定微信Agent战略，旨在构建“意图操作系统” [11] - 手机厂商如荣耀、OPPO、小米、华为、vivo全面入局，将Agent能力深度嵌入手机系统，抢占终端入口，行业竞争维度升级至AI能力 [12] - 荣耀CEO认为智能手机正进入继功能机、智能机之后的第三阶段——AI智能体时代 [12] - 根据Gartner预测，企业软件中整合自主型AI的比例将从2024年的不足1%跃升至2028年的33%；超过15%的企业日常工作决策将交由AI智能体完成 [6] - LangChain 2025年调研显示，57%的组织已在生产环境中运行AI Agent [6] 技术挑战与落地难点 - 长上下文（Long context）处理能力是核心瓶颈，关乎AI的记忆力和任务串联能力，是多Agent协作的基础 [13] - 多Agent协作面临挑战：上下文碎片化导致信息传递失真；信任机制缺失；算力和内存资源消耗呈指数级增长 [14] - 商业化壁垒包括：各大App平台为保护自身生态而技术性封杀第三方Agent；用户对涉及支付、通信等隐私安全操作的信任问题 [14] - LangChain 2025年对1300名行业人士的调研发现，AI Agent最大障碍是输出质量的稳定性（如准确性），33%的受访者列为首要问题；大型企业将数据安全列为第二大痛点 [14]

2026款L9销量与观察节奏 - 2026款L9的销量情况将对公司2026年及2027年的营收、净利润及自由现金流上限产生重大影响，而i6/L6的销量则对下限影响很大 [1] - 由于预期2026款L9将搭载诸多新功能，潜在消费者可能不会立即接受，因此更好的观察方式是在发布后的1个月、3个月和6个月关注其交付量、订单消息及用户口碑 [1] - 发布1个月后的订单与产能消息大体可决定未来3个月的交付预期，发布6个月左右的消息则大体可决定未来1至1.5年内月交付上限的预期，并能基本确定消费者对新功能的口碑与实际用户价值 [1] 自动驾驶发展的核心观察点 - 行业竞争焦点不应仅停留在比较哪家智驾技术更强，更重要的实际是自动驾驶为用户创造的实际价值提升了多少 [2] - 当前包括公司在内的行业参与者普遍无法实现稳定加塞和工具化运行，这限制了早期大众的广泛使用 [2] - 公司管理层在25Q3电话会议中指出，搭载自研M100芯片的车辆可使自动驾驶从感知到执行的完整链路缩短至约350毫秒，相比人类最快响应速度450毫秒和当前车辆约550毫秒有显著优化，200毫秒的优化预计可降低50%事故率并增强用户安心感 [2] - 重要观察点在于：自研M100芯片实现350毫秒响应速度的量产时间，以及量产后能否实现稳定加塞 [3] - 真实用户价值的提升是销量的坚实根基，而技术排名更多是销量的噱头 [4] - M100芯片作为公司自研交付用户的第一代产品，其良率有待交付后验证 [5] - 公司已与行业其他公司一样，将自动驾驶与座舱业务负责人合并，两者间的协同情况亦是重要观察点 [5] 智能座舱交互方式的演进 - 存在可能性公司接下来的座舱交互方式会参考豆包手机的交互逻辑 [6] - 2026年1月公司管理层对豆包手机的认知是：其构建了一个系统级的通用Agent，支持调用所有应用功能，除非应用背后的公司封杀API [6] - 豆包手机的交互方式易于人类理解，其操作路径和反馈能直接转化为训练数据，实现自我进化，例如将操作步骤从7-8步缩减至1-2步 [7][8] - 包括公司现有车机在内的深度定制功能本质类似“热键”或“潜规则”，而非真正的自然交互，这导致用户体验割裂且车机APP无法跟随手机端更新，热键逻辑也无法产生有效的训练数据 [8] - 重要观察点在于：公司是否会交付以及何时交付此类交互方式，以及交付后实际是否好用 [9] 具身智能的定义与产品展望 - 2025年12月26日，公司管理层给出判断：未来将没有车机座舱，汽车将是自动驾驶、空间智能与本体控制结合的具身智能，并定义2026年为汽车领域具身智能元年 [10] - 公司管理层非常重视对行业标准的定义，将其视为评估公司的首要方面 [10] - 预期2026款L9将体现管理层对具身智能的思考与定义，其主线预期是“主动” [10] - 2025年公司推出的卡片大师、车外扫码停车缴费、车内支付点单等功能理念领先但不够好用，用户价值有限；而2025年末推出的AI眼镜对部分用户而言则是高可用、高价值的产品 [10] - 2026款L9的具身智能部分是否好用以及多久能好用，是一个非常重要的观察点 [11] - 预期此次产品在体验端的门槛将足够高，大量友商难以跟进学到精髓，其内核已与传统汽车完全不同 [11] - 2026年1月20日有消息称，2026款L9将配备70度电池，CLTC续航超400公里，并标配5C充电技术 [11] - 400公里CLTC续航、5C充电、增程系统、公司自建的高速5C补能网络及将补能当产品运营的理念，共同构成了在2026年没有竞品、能打动相当比例纯电用户的补能体验，预计用户口碑一定会不错 [12]

AI Agent的定义与核心价值 - AI Agent是具备行动力的代理式AI，核心区别在于能从生成内容转向执行行动，拥有“大脑规划+工具调用+记忆经验”的能力 [4][10][13] - AI Agent是AI发展的第三阶段，标志着从“对话AI”到“干活AI”的本质跃迁，最终目标是实现具身智能AI [7][10] - 根据能力分级，AI Agent属于Level 3，是可执行行动的系统，高于仅具备对话或推理能力的AI [12] AI Agent带来的未来生活改变 - **APP后台化与商业模式重构**：未来手机界面可能简化，AI Agent在后台直接调度各应用服务，用户无需操作具体APP，这将冲击现有的流量和广告商业模式 [14] - **操作系统拟人化**：未来的操作系统将演变为全知全能的智能管家，能主动预测并满足用户需求，实现系统完全服务于人 [14] - **人类角色转变**：AI Agent将接管大部分执行工作，人类的核心价值将转向决策与审美，个人借助Agent团队可实现远超传统公司的生产力 [15] AI Agent的行业竞争格局 - **全球科技巨头卡位战**：Meta拟以数百亿美元收购Manus，引发对AI Agent超级入口的争夺，证明中国AI企业已具备全球产品与工程竞争力 [17] - **主要厂商战略路径**： - OpenAI推出系统级Agent“Operator”，在处理多步骤复杂任务时成功率已达70% [18] - 微软推出“Windows 365 for Agents”平台，专注于智能体管理和工作流程预测 [18] - Anthropic专注于提供底层的“Computer Use”API能力，定位为基础设施提供商 [18] - 谷歌通过“Project Jarvis”接管Chrome浏览器，并将Gemini Nano植入安卓系统以守住入口 [19] - 马斯克的Grok致力于与特斯拉汽车和Optimus机器人结合，向物理世界操控拓展 [19] - **中国大厂布局差异**： - 字节跳动聚焦平台化工具“扣子空间”构建技能生态，并与中兴合作推出豆包手机，但遭遇生态围剿 [20] - 阿里巴巴利用其商业生态，将通义千问打造成智能调度中枢，直接调用集团内部服务 [5][20] - 百度结合网盘、文库等优势，将智能体定位为“超级个人助手”，专注于个人知识管理与生产力 [20] AI Agent的关键技术趋势：协议标准化 - **MCP协议成为AI世界的“Type-C接口”**：由Anthropic提出，现已成为行业通用连接标准，支持大模型与外部工具的即插即用，极大提升了AI Agent调用技能的效率 [22][24] - **MCP协议的应用案例**：例如，Claude通过MCP可打通Notion、Linear和GitHub等系统；Coinbase推出基于MCP的Agent Wallet；国内支付宝、高德地图、百度系应用也提供了MCP Server服务 [25] - **A2A协议解决“机机交互”**：由谷歌提出，旨在实现不同AI Agent之间的直接对话与协作，未来互联网可能从APP群岛转变为Agent联盟 [26][27] AI Agent落地的主要挑战与未来展望 - **核心挑战是利益重构**：AI Agent绕过APP界面直接调用底层服务，动摇了互联网公司依赖广告、用户时长和数据的商业模式，引发了关于流量与入口控制权的争夺 [3][31] - **生态冲突的现实案例**：字节跳动推出的豆包手机因试图通过屏幕读取和模拟点击操控第三方APP，遭遇微信、淘宝、银行APP的强力反制，导致核心功能受阻 [32] - **可能的解决方案与商业模式演变**：未来可能出现“Service-as-an-API”模式，即应用提供“Agent专用付费接口”并收取“Agent税”，商业模式从追求用户时长转向追求交易并发量 [33]