腾讯战略转向与AI核心地位 - 公司最高管理层在年会上明确将AI确立为唯一值得重金投入的增长引擎，展现出冷酷的务实主义[2] - 公司战略从“只省钱、不折腾”转向需要主动出击，计划用安全和稳健去应对外部竞争[2] - 公司当前面临的处境被类比为2014年面临移动时代溃败的微软和2023年面临OpenAI挑战的谷歌，核心是AI时代的“掉队风险”[2] 腾讯内部AI发展现状与问题 - 截至2024年底，公司内部AI发展处于割裂状态：AI模型团队（TEG）与产品应用团队（CSIG/WXG）各自为战[3] - 模型团队专注于刷榜单（追求SOTA），产品团队专注于业务，中间缺乏有效连接，导致资源内耗，这是典型的大公司病[3][4] 行业成功经验与竞争威胁 - OpenAI和谷歌的经验表明，AI时代成功的模式是“研究即产品”，而非设立独立的研究院[5] - 谷歌通过重组DeepMind团队，在2025年底推出的Gemini 3.0已展现出与ChatGPT相当的实力[5] - 字节跳动旗下的“豆包”被视为重大威胁，如果其日活用户数再上几个台阶，将可能像抖音一样入侵电商、社交和广告领域[5] - 字节跳动自创立起就具备AI基因，从今日头条的算法到抖音抢占用户时间，在AI时代其目标是抢占用户的“脑子”和“手”[6] 腾讯的应对策略与挑战 - 公司通过“元宝发红包”等方式进行用户防御，但此类方法被认为是上个世代的打法，难以形成有效攻击[6] - 公司需要像谷歌Gemini 3.0那样打造出强大的原生AI应用才能取得有效攻击，目前压力巨大[6] - 公司不能将希望押注于单一个人，需要多手准备以争夺AI时代最重要的“船票”[6] - 过去五年，公司与阿里巴巴都缺乏字节跳动那种打造真正意义上toC产品的能力[6] - 除了游戏和影视等文艺内容板块，字节跳动几乎通过“技术标准化+流量重注+快速迭代”的模式拿下了所有领域[6] - 2026年的AI大战没有退路，竞争刚刚开始[6]

报告核心观点 2026年海外经济面临的外部冲击烈度较2025年边际下降，但五大核心风险仍将深刻影响全球经济与市场运行，需重点关注[1][6] 风险一：地缘政治风险高位运行 - 全球地缘风险已从尾部风险演变为核心宏观变量，区域冲突呈现常态化特征，且已从政治军事领域向科技、经济、贸易等多领域扩散[1][16] - 美国或继续成为全球最主要风险点，中期选举临近，民主党有望赢下众议院，特朗普政府将更加大胆地采取行动以巩固权力与政治遗产[7][17] - 特朗普政府推行“新门罗主义”，试图加强对西半球尤其是拉美地区的控制，这将增加政策越界和意外后果的风险[7][17] - 欧洲面临内外部围困，若俄乌冲突持续，将面临“援助疲劳”和内部政治右转压力，在国防、贸易、监管和财政政策上更难协调[7][19] 风险二：关税扰动仍在 - 多重因素使得2026年关税存在缓和空间，包括关税引发的通胀上行风险、特朗普支持率下跌以及最高法院可能宣判《国际紧急经济权力法》（IEEPA）关税违宪[7][21] - 现有关税政策的逐步落地与美国抢进口效应减弱，可能导致全球贸易增长放缓，据WTO预测，2026年全球商品贸易量增长率或降至0.5%[1][7][28][32] - 若IEEPA关税被裁定无效，美国关税税率理论值将从16.8%降至9.3%，对通胀的影响从增加1.2%减弱为0.6%，对2026年GDP的影响从拖累0.4%转为增加0.1%[21][23][28] - 但关税扰动不会消失，若IEEPA失效，特朗普政府至少还有五种备用法案（如232、201、301法案等）可以继续征收关税[7][30][31] 风险三：美联储独立性受到冲击 - 市场高度关注下一任美联储主席人选提名，凯文·哈塞特（当选概率39.5%）和凯文·沃什（当选概率39%）被提名概率较高，其中哈塞特在美联储独立性上更可能配合特朗普方向[8][38][41][43] - 美联储独立性对维系市场对美元资产的信任度至关重要，若独立性下降，可能导致通胀风险溢价上升和市场波动加剧[1][34] - 历史表明，即使总统提名的候选人上台后也可能维护美联储独立性，且联邦公开市场委员会（FOMC）的集体决策机制限制了主席单方面行动的能力[42][45] - 若偏向特朗普的候选人上台并降低美联储独立性，可能引发美国滞胀风险加大，进而对中长期美债、美股和美元构成压力，但利好短端美债和黄金[8][45] 风险四：科技股的潜在泡沫 - 2023年以来，AI驱动下美股科技股持续领涨，导致市场估值水位与集中度处于偏高水平，截至1月初，标普500的PE（FY1）为25.6X，纳斯达克PE（FY1）为34.4X，美股前十大公司市值占比为32.8%[2][8][48][49][51] - 科技龙头公司为布局AI持续加大资本开支，美股“七姐妹”加博通的资本支出预计从2023年的1675亿美元提升至2025年的3741亿美元，财务可持续性与投资盈利性引发市场担忧[2][8][53][54] - 与2000年科网泡沫相比，当前泡沫破灭风险相对较低，因估值仍相对可控（纳指100 PE为33.4X，远低于1999年的206X）、盈利保持稳健（25Q3标普500净利润率TTM为11.6%），且2026年美联储大概率处于降息周期[8][61] 风险五：财政可持续性担忧提升 - 2025年以来，全球主要发达经济体长债利率高位运行，期限溢价明显上升，对全球股市构成阶段性压力[2][9] - 贸易战下的经济下行压力与逆全球化背景下的支出增加，推动主要经济体财政赤字率维持高位或边际走阔，这一格局将导致长端债券利率高位运行[2][9] - 利率上行对股市估值端带来压力，房地产、消费等利率敏感型部门承压，而以AI产业链为代表的科技股与宏观相对脱敏，资产分化态势或持续[2][9]

公司产品与服务 - 公司产品为“Molica AI”，是一款聚合了全球众多领先AI模型的平台，集成了包括ChatGPT5.2、Gemini3.0 Pro、Nano Banana Pro、Sora2、Veo3.1、Claude4.5、Grok4.1、Midjourney、SUNO、DeepSeek3.2等超过20个模型 [1][2][12] - 产品核心卖点在于聚合，用户无需在多个AI应用间切换，也无需单独为每个模型付费，且无需使用“魔法”网络工具即可访问 [3][10] - 公司宣称拥有强大的股东与合作伙伴背景，包括58集团战略投资、人民邮电出版社合作伙伴、阿里巴巴联合运营 [2] - 公司强调其运营稳定，已持续运营3年，公司资质和备案齐全，并拥有超过100万会员用户 [2] 营销活动与定价 - 公司正在进行限时促销活动，原价998元的终身会员，现价仅298元，折扣低至约3折 [2][4] - 该促销活动限时限量，活动时间为1月17日至1月19日，且仅限前100名用户 [2][4] - 促销活动结束后，价格将恢复至原价998元 [5] - 购买会员的用户将获赠价值2000元的AI变现手册，包括《AI搞副业教程》、《AI写作变现实战》、《AI做公众号爆文》等三份总计10万字的教程资料 [61][64][65] 集成AI模型功能详解 - **文字与代码模型**：集成了Gemini3.0 Pro、ChatGPT5.2和Claude4.5，分别擅长推理与数学、综合文案与分析、代码生成，均为最新版本 [7] - **图像生成模型**：集成了Nano Banana Pro和Midjourney [15][43] - Nano Banana Pro基于Gemini 3.0Pro构建，中文处理能力稳定，支持直出4K图像及自定义尺寸，文字渲染和一致性保持能力突出 [15][27] - Midjourney在画质、美感和创意想象力上被描述为行业标杆，支持文生图、图生图、扩图等全部官方功能，并采用Turbo模式加速出图 [43][49][50] - **视频生成模型**：集成了Sora2和Veo3.1，可用于生成商品营销广告等创意视频，并能实现音画同步 [36][38][41] - **音乐生成模型**：集成了SUNO的最新V5版本，可根据歌词和风格提示生成完整歌曲 [54][56] 价值主张与成本对比 - 公司强调其产品提供了极致的性价比，通过聚合模式大幅降低了用户使用顶尖AI模型的成本 [10] - 公司列出了主要AI模型的官方月费作为对比：Gemini3.0/Banana Pro标准版150元、高级版2000元；ChatGPT5.2标准版150元、高级版1400元；Claude4.5标准版120元、高级版720元；Midjourney标准版210元、高级版680元；SUNO标准版70元、高级版700元；Sora2带水印版120元 [68] - 宣称Molica AI以298元一次性费用，提供了接入以上所有模型高级版本功能的终身无限使用权，成本优势显著 [68][69] 市场拓展与用户获取 - 公司产品在应用商店评分为4.9分 [59] - 公司正在面向全国招募经销商和代理商，认为AI市场处于政策红利期和蓝海市场 [68] - 公司通过留言抽奖活动进行推广，计划在文章留言区抽取5位用户赠送终身会员 [72]

文章核心观点 - 2025年AI行业呈现激烈竞争与分化格局，既有突破性进展，也存在显著挫折与未达预期的领域 [1] 行业关键事件与竞争格局 - DeepSeek年初发布性能追平OpenAI且更便宜的大模型并开源，打破了美国技术神话，并带动强化学习成为行业热点 [3] - Anthropic为强化学习投入100亿美元建设模拟训练环境 [3] - 谷歌在年底凭借Gemini 3.0实现逆袭，摆脱了AI落后者标签，并对OpenAI构成威胁，但其用户量仍落后于ChatGPT [5][7] - OpenAI、Anthropic以及中国的智谱AI、MiniMax等公司均在寻求上市，试图趁行业热度套现 [7] 公司具体表现与战略 - Meta遭遇重大挫折，其Llama 4模型市场反响不佳，公司随后投入143亿美元用于挖角人才，但新团队仅开发出未获成功的视频应用Vibes，最终导致内部重组与人才流失 [5] - AI公司出现“循环融资”模式，即从微软、英伟达等公司获得融资，再用于购买这些公司的芯片和算力服务 [7] 技术发展瓶颈与挑战 - AI机器人发展未达预期，特斯拉Optimus机器人行动前需先摘除头显，家务机器人仍需人类远程操控，实用性不足 [9] - AI的持续学习能力仍是技术难点，专家们尚未提出可靠方案，实现AGI（通用人工智能）仍需时间 [9] - 行业专家卡帕西对AI工具的态度发生转变，从认为大模型编程无用转为认可整合新工具可提升十倍效率 [11]

多模态大模型测评与竞争格局 - SuperCLUE-VLM多模态视觉语言基准测评12月总榜公布，谷歌的Gemini-3-pro以83.64分遥遥领先 [1] - 字节跳动的豆包大模型以73.15分跻身前三，展现出国内大模型的竞争力 [1] - 此次测评从基础认知、视觉推理、视觉应用三个维度对多模态大模型进行评估 [1] 大模型技术迭代与市场发展 - 国内外大模型迭代进入“深度推理+智能体（Agent）”新阶段 [1] - 全球范围内，Gemini3.0与GPT-5.2在多模态理解与自主协作能力上实现跨代飞跃 [1] - 国产阵营（如DeepSeek、豆包）凭借“推理增强+工具融合”及高性价比定价，正显著降低企业级应用门槛 [1] - 豆包日均使用量已跃升至全球第三 [1] AI应用商业化与投资逻辑 - AI应用步入业绩兑现与端侧爆发的双轮驱动期 [1] - 应用端，以Salesforce Agentforce为代表的B端软件ARR同比激增330%，标志着AIAgent已进入实质性商业化阶段 [1] - AI产业链投资逻辑正由“算力竞赛”向“应用价值”迁移 [1] - 建议重点关注AI驱动的软件及具备高成长性的端侧硬件企业 [1]

公司产品与服务 - 公司核心产品为“Molica AI”，是一款聚合了全球领先AI模型的平台，集成了包括ChatGPT5.2、Gemini3.0 Pro、Nano Banana Pro、Sora2、Veo3.1、Claude4.5、Grok4.1、Midjourney、SUNO、DeepSeek3.2等超过20个模型 [1][2][11] - 产品提供网页版与APP版，无需使用特殊网络工具即可访问所有集成AI [3] - 公司运营已持续3年，共更新了156个版本，拥有超过500万注册用户及超过100万会员用户 [2] - 公司为知名投资机构所投资，并与人民邮电出版社为合作伙伴 [2] 促销活动与定价 - 公司正在进行年终促销，原价998元的终身会员限时降价至296元，折扣幅度约为原价的3折 [2][4] - 该促销活动限100个名额，时间为12月24日至12月26日，售完后将恢复原价998元 [2][4][5][69] - 购买会员可获赠价值总计超过2000元人民币的AI变现教程，包括《AI搞副业教程》（价值799元）、《AI写作变现实战》（价值599元）和《AI做公众号爆文》（价值699元） [60][61][62] 集成AI模型功能亮点 - **文字与代码模型**：集成了Gemini3.0 Pro、ChatGPT5.2和Claude4.5，分别擅长推理与数学、综合文案与分析、以及代码生成 [6] - **图像生成模型**：接入了Nano Banana Pro（基于Gemini 3.0构建），在中文稳定性和文字渲染能力上表现突出，支持4K输出及自定义图片尺寸 [14] - **视频生成模型**：集成了Sora2和Veo3.1，可根据文字提示生成高质量视频，并实现音画同步 [35][40] - **绘画模型**：接入了Midjourney，在画质、美感和创意想象力方面表现卓越，支持文生图、图生图、扩图等官方全部功能 [43][49] - **音乐生成模型**：集成了SUNO的最新V5版本，可根据歌词和风格提示生成完整歌曲 [52][56] 价值主张与竞争优势 - 平台通过聚合多个顶级AI模型，为用户提供了极高的性价比，避免了用户为每个AI单独付费和切换的麻烦 [2][9] - 根据公司对比，若单独订阅各AI模型官方高级版，每月总费用远超296元，而该平台提供一次性付费终身无限使用 [67] - 平台强调其提供的均为各模型的最新版本和高级功能 [6][49] 市场拓展与生态建设 - 公司正在面向全国招募经销商和代理商，认为AI行业处于政策红利期，市场空间巨大 [64][65] - 公司通过留言抽奖活动赠送5个终身会员，以进行用户互动和产品推广 [71]

文章核心观点 - 全球科技大厂在年末集中发布重磅AI产品，竞争进入白热化阶段，标志着AI竞争焦点正从模型能力竞赛转向构建可调度、可执行、可协作的智能体（Agent）以及完整的平台化生态体系 [2][14][26][45][46] 国内大厂年末AI产品发布与竞争态势 - **阿里巴巴与蚂蚁集团**：阿里上线基于通义千问大模型的“千问”APP，定位C端生活服务入口，上线三天即推出覆盖119种语言的实时翻译功能，支持全球98%以上人口的常用语种 [4]；蚂蚁发布“灵光”APP，主打移动端“自然语言30秒生成小应用”的高效创作工具 [4]；两款产品构成阿里系从生活到工作的完整C端AI产品矩阵 [5] - **市场表现**：千问APP上线两天即冲入APP Store总榜前三；灵光APP上线6天下载量突破两百万，进入总榜前6 [7] - **字节跳动（豆包）**：推出全新的AI手机助手，将大模型能力直接嵌入硬件终端，具备跨应用执行复杂操作（如外卖比价、网购下单）的能力，实现了AI从被动问答向主动调度与执行的跨越 [8][11] - **生态合作**：字节正与多家手机厂商推进合作，计划以生态合作方式将豆包AI助手嵌入不同品牌机型，例如中兴旗下努比亚已发布搭载该助手的工程样机 [42] - **DeepSeek**：同期发布DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale两个正式版模型，前者平衡推理与输出长度，后者强化长思考与复杂任务能力，目标同样是朝着“通用AI助手”迈进 [12][13] - **竞争状态**：在阿里、蚂蚁、字节和DeepSeek集中发力下，国内AI市场竞争在年底被推至新的高点，进入“白热化”阶段 [14] 硅谷技术风向对国内市场的推动 - **OpenAI**：发布GPT-5.1系列，并同步上线ChatGPT群聊功能，允许多个不同角色的AI在同一对话中协作，被视为从“单一助手”迈向“多智能体平台”的关键一步 [16][18][19] - **谷歌**：发布Gemini 3.0模型，被评价为“迄今最完整的一次大模型体系级升级”，重点提升推理、多模态理解能力，并首次将优化重点明确放在手机端推理效率与开发者平台建设上，释放出AI竞争从“模型能力竞赛”推向“全场景平台化”布局的信号 [20][21] - **市场反响**：Gemini 3.0获得OpenAI CEO萨姆·奥特曼和xAI创始人埃隆·马斯克的公开认可，其风头盖过GPT-5.1，并推动谷歌股价迎来爆发式上涨 [21][23] - **其他硅谷大厂**：xAI发布Grok 4.1，核心叙事指向“能够执行任务的Agent”；亚马逊发布第二代Nova大模型及Nova Forge平台，押注企业级定制化AI的规模化落地 [25] - **行业共识**：硅谷的系列发布显示，AI的主战场正从“更聪明的助手”转向“更可调度、可协作、可执行的智能体”，这一全球技术主线也推动了国内大厂的集中动作 [26][27] 科技巨头选择年末发布重磅AI产品的原因 - **传播效果最大化**：年末（西方圣诞新年、中国春节）社会重大新闻较少，是传统媒体的相对平静期，此时发布产品能以较低成本获得远超日常的媒体曝光与用户关注 [31][32] - **历史成功范式**：ChatGPT于2022年11月30日发布，恰逢西方假期窗口，迅速填补舆论真空，实现指数级用户增长，此范式后被各大厂商效仿，演变为“年关决战” [33][34] - **业务与战略节奏**：大厂一年内的数据积累、算力调度和优化实验在接近年末时达到可发布状态；在岁末推出“下一代模型”有助于率先定义来年的能力标准、产品预期与竞争门槛 [39] - **资本市场叙事**：年末是科技公司向董事会和投资人交卷的关键窗口，发布重量级模型能放大技术突破的震撼效应与市场声量，直接服务于估值管理与资本叙事 [39] - 例如，谷歌在年末发布Gemini 3.0，旨在向资本市场进行战略性回应，强化华尔街信心，并为年报提供增长叙事 [40][41][42] - DeepSeek若在年底推出领先模型，能强化其技术护城河认知，为下一年竞争争取更多资源与战略主动权 [39] - **商业落地占位**：年末是企业制定下一年度IT预算和技术采购计划的关键节点，此时发布商业化路径清晰的AI模型，更容易被纳入企业采购清单，为下一年度的大规模部署和营收转化提前占位 [42] AI竞争趋势的演变 - **竞争维度升级**：AI竞争正从“谁更早推出模型”加速转向“谁能更快构建完整体系”，模型能力、产品形态、生态协同与商业落地被同时考核，单点优势难以构成长期壁垒 [45][46] - **生态博弈触发**：当AI开始介入真实操作与用户行为（如豆包手机助手），平台之间的生态博弈已被提前触发，尽管引发了包括微信、支付宝、淘宝等主流应用的抵制 [44][45] - **未来启示**：大厂的“年关决战”是全球AI新赛跑的发令枪，预示着AI的下一个重点在于构建可调度、可协作、可执行的智能体及完整的平台化生态 [47]

文章核心观点 - AI产业正从技术奇点走向商业奇点，规模化落地正式开启，下一代大模型将实质利好复杂推理类场景 [1] - 海外市场在技术、付费、商业模式及市场空间上领先于国内，是巨大的需求风口，国内AI应用出海是最优解与必然选择 [1][3][4] AI应用产业发展阶段与趋势 - 产业发展分为三个阶段：AI项目交付（2023年起，以探索性非标项目为主）、AI赋能存量应用（2025年起，以免费试用或增加AI模块收费为主）、AI功能性应用（2026年起，预计将出现更多独立收费产品） [1][2] - 下一代大模型（如Gemini 3.0/GPT5）发布，将显著加速复杂推理类AI应用的落地，实现提质增效降本 [1] - 海外AI应用年度经常性收入（ARR）持续增长，2024年7月海外AI应用100的ARR规模达到近400亿美元 [2] 海外市场领先优势分析 - **技术进展**：全球大模型能力进化超预期，字节、谷歌等大模型日均token使用量大幅增长；预计2025年四大云服务提供商在AI服务器领域的投入规模为1624亿美元，同比增长94% [3] - **付费环境**：国内市场在软件付费习惯上受用户习惯、市场生态等因素影响，与海外差距较大 [3] - **商业模式**：2024年下半年以来，海外SaaS企业逐渐向2B端应用侧的Agent形态发展，有助于用户接受和提升高价值场景的盈利能力 [3] - **市场空间**： - C端：海外用户基础更大，美国AI应用整体访问量单月约25亿次，印度、巴西、英国等国家单月均超过3亿次，国内单月约11亿次 [3] - B端：海外企业数量众多，世界500强美国企业平均盈利是中国企业的2倍以上，具备更强付费能力 [3] 国内AI应用出海前景与优势 - **产品与工程化能力**：2025年中国STEM领域毕业生总数突破500万人，其中STEM博士毕业生预计达7.7万人，是美国的2倍多，具备庞大人才基数和扎实工程能力 [4] - **创新与迭代速度**：国内工程师团队展现出快速学习、敏捷开发和持续迭代的能力，参考万兴播爆和Seekee的产品落地案例 [4] - **成功案例验证**：金山办公（WPS）曾在移动互联网时代凭借战略转型和产品创新实现“弯道超车”，当前AI浪潮下，国内AI应用企业有望凭借成熟的产品、工程及本地化运营能力实现降维输出 [4] - **出海公司现状**：部分国内头部AI应用公司2024年海外业务收入占比最高达90%，收入增速最高有10多倍增长 [5] 投资关注方向 - 建议关注海外收入占比较高且增速较快的AI应用公司 [1] - 建议关注产品化程度高，正在积极准备出海的公司 [1] - 建议关注在基础设施领域布局出海的公司 [1]

模型发布核心信息 - 12月1日，公司发布两个正式版模型：面向日常使用的DeepSeek-V3.2和面向极致探索的DeepSeek-V3.2-Speciale [1] - DeepSeek-V3.2是9月底实验版V3.2-Exp的正式版，平衡推理能力与输出长度，适合问答场景并强化了Agent能力，官方网页端、App和API均已更新 [1][4] - Speciale版本是V3.2的长思考增强版，结合了DeepSeek-Math-V2的定理证明能力，目标是将开源模型推理能力推向极致，目前仅以临时API服务形式开放 [1] 模型性能表现 - 在公开推理测试中，V3.2已达到GPT-5水平，仅略低于Google Gemini 3 Pro，相比Kimi-K2-Thinking输出长度大幅降低，减少计算开销与用户等待时间 [6] - Speciale在多个推理基准测试中超越Gemini 3 Pro，包括美国数学邀请赛（96.0分）、哈佛MIT数学竞赛（99.2分）和IMO（84.5分） [7] - 在编程与理工科博士生测试中，Speciale仍略逊于Google顶级模型，如LiveCodeBench（88.7分）和GPQA Diamond（85.7分）低于Gemini 3 Pro的90.7分和91.9分 [7] 技术架构创新 - 公司设计了DSA（DeepSeek稀疏注意力）机制应对长文本计算量爆炸，该机制像图书管理员通过“闪电索引器”只检索关键信息，大幅降低计算复杂度 [8] - V3.2的核心亮点是“Thinking in Tool-Use”（思考型工具调用），这是AI Agent领域的“Interleaved Thinking”（交错思维链）技术的重要背书 [8][9] - 该技术将冗长、重度依赖工具的任务转化为稳定的“计划→行动→反思”循环，通过复用假设与部分结论减少多轮任务中的“状态漂移”与重复性错误 [9] 战略方向与行业定位 - 公司将“Agent能力”提升到与“推理能力”同等重要的战略位置，试图通过Agent能力将模型从“聊天机器人”进化为真正的“数字劳动力” [13] - 从经济维度看，企业真正愿意付费的是“降本增效的行动”而非“更优美的回答”，Agent使LLM从“对话式AI”进化为“动作式AI”以产生商业闭环 [13] - 公司思路已从工具转变为基础设施提供商，大模型正演变成调度工具的通用操作系统，模型是内核，Agent是用户态程序，插件则是工具 [14] 行业竞争格局 - 过去一年开源大模型生态集体爆发，阿里云Qwen系列、月之暗面Kimi、智谱GLM和MiniMax M系列均取得超越当时顶级闭源模型的成果 [1] - Google Gemini 3.0 Pro的发布重新定义了“全球最强”，其强劲性能让开源和闭源的差距瞬间又变成了一道新的天花板 [2] - 开源模型存在三个关键缺陷：对标准注意力机制的过度依赖、后训练阶段计算投入不足、Agent领域泛化能力和指令遵循能力存在明显差距 [15] 未来发展路径 - 公司计划通过增加预训练计算量填补知识空白，并优化模型推理链的“智能密度”提高效率，让模型学会“少说话、多办事” [16] - 研究员Zhibin Gou表示，训练后的瓶颈需通过优化方法和数据解决，而非仅等待更好的基础模型，持续扩大模型规模、数据量、上下文和强化学习 [17] - 公司用实打实的模型证明Scaling没死只是换了战场，当行业讨论Scaling Law是否撞墙时，公司想证明持续扩展的可能性 [19]

公司技术整合进展 - 公司自研运营系统Giikin在2024年陆续接入谷歌Gemini2.0及2.5大模型 [1] - 公司近期已接入谷歌Gemini最新版本3.0大模型 [1] - 该系统在文本生成、图片生成、音频和视频理解及标签画像等多种场景均可运用 [1] 系统运营规模 - Giikin系统API用量高峰时达到日均10万次以上 [1]