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中國的大模型已經(jīng)很強(qiáng)了。

從2023年的爆發(fā)元年至今狂奔三載，中國大模型已能與OpenAI的GPT、Anthropic的Claude和谷歌的Gemini站上同一舞臺(tái)。不僅性能代差逐漸縮小，從數(shù)量角度考量，較成熟、有影響力的大模型甚至多于潮頭之上的美國AI。

不過，在有目共睹的技術(shù)進(jìn)步中，仍有一條令人擔(dān)憂的脈絡(luò)。

或許可以稱之為互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的慣性。

AI浪潮奔涌前，中國互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)已沸騰了二十余年。AI爆發(fā)后，那些幾乎宰制了數(shù)個(gè)周期的競(jìng)爭(zhēng)模式和思維理念，仍在尋求同化這一新事物。

從批量復(fù)刻、瘋狂買量、降價(jià)清場(chǎng)到補(bǔ)貼競(jìng)賽、平臺(tái)為王、贏者通吃，不少中國的科技巨頭與創(chuàng)業(yè)者們，雖然嘴上說著自我革新、時(shí)代更迭，但腦中揮之不去的念頭，看起來還是讓人工智能先學(xué)會(huì)互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的套路。

雖然也有DeepSeek等看似“不在此山中”的特例，但稱之為特例，就意味著主流所向已一目了然。

特例和主流，舊法與新潮，共同催熟了中國大模型，成就其今日的樣貌。但也正是在Token經(jīng)濟(jì)真正爆發(fā)，AI尋求落地之刻，互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的慣性思維和路徑依賴，很可能會(huì)變成一種看似閉環(huán)的桎梏，將中國大模型鎖在其中。

三場(chǎng)大戰(zhàn)

互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)慣性從中國大模型爆發(fā)之初就未曾缺席。

2023年到2026年，三年多的三場(chǎng)“大戰(zhàn)”，甚至讓中國大模型的發(fā)展歷程，變成了微縮版的互聯(lián)網(wǎng)商戰(zhàn)史。

百模大戰(zhàn)

2022年11月30日，ChatGPT橫空出世。兩個(gè)月后，這個(gè)AI聊天機(jī)器人的MAU（月活躍用戶數(shù)）就突破了1億，成為歷史上最快達(dá)到這一目標(biāo)的C端應(yīng)用程序。

ChatGPT在對(duì)話中體現(xiàn)出了近似人類的智能，其背后是OpenAI的GPT-3.5大模型。

大模型的現(xiàn)象級(jí)熱度很快傳導(dǎo)至中國，于是，有了被稱為爆發(fā)元年的2023年。

夾雜著對(duì)新技術(shù)、新業(yè)態(tài)的興奮和歷史級(jí)的FOMO（錯(cuò)失恐懼癥）情緒，市場(chǎng)加速狂奔。

短短半年內(nèi)，中國涌現(xiàn)出了超過130個(gè)大模型。

就像互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代數(shù)個(gè)新業(yè)態(tài)的發(fā)軔期一樣，發(fā)布會(huì)和PPT再次迎來黃金時(shí)代。無論是功成名就的互聯(lián)網(wǎng)大廠還是名不見經(jīng)傳的技術(shù)創(chuàng)業(yè)者，無論是出身于搜狗、美團(tuán)，還是傳統(tǒng)的家電企業(yè)，都搶著加入戰(zhàn)局。

而且，錨定GPT的入局者，大多執(zhí)著于開發(fā)通用大模型，爭(zhēng)做“國產(chǎn)OpenAI”。

如今回看，那似乎更像是一場(chǎng)批量復(fù)刻的“模仿秀”。實(shí)際上，很多當(dāng)時(shí)做私域大模型的廠商在論證自身優(yōu)勢(shì)時(shí)就不無心機(jī)地點(diǎn)出過國產(chǎn)大模型的“套路”，理論體系是谷歌的Transformer，訓(xùn)練方法借鑒OpenAI，能拼的更多是數(shù)據(jù)和算力。

不過，不同于互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的種種新業(yè)態(tài)，大模型的技術(shù)門檻、投入門檻實(shí)際上更高，在GPT-3就開始閉源，此后的能力躍遷難以“照葫蘆畫瓢”的情況下，多數(shù)缺少技術(shù)實(shí)力和創(chuàng)新努力的“參賽選手”，能力在不及ChatGPT的水平線上拉齊，根本無法復(fù)刻OpenAI的成功。

隨著算力成本與技術(shù)門檻凸顯，洗牌來得比大多數(shù)人想得更早，缺乏造血能力的玩家相繼退場(chǎng)，賽道迅速收斂，但似乎也仍暗合了互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)跑步入局，跑步出局，贏者寡，敗者眾的模式。

價(jià)格大戰(zhàn)

到了2024年中，洗牌尚未塵埃落定，賽道已經(jīng)急不可耐地打響了第二場(chǎng)戰(zhàn)役：價(jià)格戰(zhàn)。

DeepSeek的V2模型被視為“始作俑者”，在其受到全球矚目前，這也是這家公司曝光度最高的一段時(shí)間。

隨后智譜、字節(jié)跳動(dòng)、阿里巴巴、百度、騰訊火速跟進(jìn)。短短一個(gè)月內(nèi)，大模型的API調(diào)用價(jià)格從“厘”時(shí)代直接被打穿，甚至出現(xiàn)了大量“免費(fèi)送Token”的極限操作。

但實(shí)際上，大部分加入價(jià)格戰(zhàn)的廠商，根本沒法cover成本。而很多操作雖然打著技術(shù)普惠的旗號(hào)，但底層卻是互聯(lián)網(wǎng)血拼時(shí)代的清場(chǎng)邏輯。

除了降價(jià)，盛行的還有投流，除了互聯(lián)網(wǎng)大廠，月之暗面（Kimi）、MiniMax這樣的初創(chuàng)也“著了魔”一樣的瘋狂買量。

這場(chǎng)充滿互聯(lián)網(wǎng)套路的絞殺加速了行業(yè)洗牌，一定程度上讓資本厚度占據(jù)了競(jìng)爭(zhēng)C位，也一度讓低價(jià)模式“深入人心”，為此后的“漲價(jià)難”埋下伏筆。

春節(jié)大戰(zhàn)

2025年堪稱中國大模型之年，典型代表是沖擊國際頂級(jí)性能、并且讓開源生態(tài)徹底爆發(fā)的DeepSeek，和在更廣泛的用戶市場(chǎng)無往不利的豆包。

這一年中國大模型的性能實(shí)現(xiàn)整體飛躍。有人視之為財(cái)力、人力、算力投入的必然結(jié)果，也有人認(rèn)為DeepSeek的MoE路線恰好押中OpenAI發(fā)布o(jì)1開啟的推理時(shí)代，其性價(jià)比和開源特性又將大模型（不限于中國，但對(duì)中國大模型更為明顯）的工程優(yōu)化和全面爆發(fā)向前推了一步。

性能的躍升也加劇了產(chǎn)品落地和商業(yè)化的急迫性。

為了爭(zhēng)奪超級(jí)入口的地位，為了搶得商業(yè)落地的客源，在2026年2月的馬年春節(jié)檔，騰訊、阿里、字節(jié)、百度這四家互聯(lián)網(wǎng)大廠正面對(duì)決，發(fā)起了一場(chǎng)春節(jié)大戰(zhàn)，總耗資近百億人民幣，而核心，仍是紅包和補(bǔ)貼，他們最熟的那個(gè)劇本。

不過，砸錢的收效并不理想。節(jié)后一周，各家應(yīng)用的日活迅速回落，強(qiáng)行拉滿的滲透率沒能轉(zhuǎn)化為忠誠用戶，反而暴露了成本吃重、算力不足等經(jīng)濟(jì)性難題。

春節(jié)大戰(zhàn)的迅速退潮或許說明，用互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的模版寫大模型的故事，可能難以達(dá)到自己想要的結(jié)局，畢竟這個(gè)賽道的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)無法類比于微信、抖音，依托于大模型的AI應(yīng)用，也根本不能以一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)APP的產(chǎn)品生命周期和回報(bào)曲線來衡量。除了高昂的前期技術(shù)研發(fā)投入，其持續(xù)的迭代成本和算力成本，也讓相關(guān)模式根本算不過來賬。

而一味的價(jià)格戰(zhàn)、補(bǔ)貼戰(zhàn)、流量戰(zhàn)，也很可能讓“用戶為智能付費(fèi)”的可行商業(yè)模式變得更為艱難。

圍城拯救、理想

幾場(chǎng)大戰(zhàn)期間，中國大模型（此處主要指通用大模型）一度成為“圍城”。

外面的人，依然擠破頭想沖進(jìn)去。

自稱擁有自研大模型的企業(yè)不在少數(shù)，也不乏實(shí)為垂類大模型但被包裝成、暗示為通用智能的情況。畢竟，對(duì)于創(chuàng)業(yè)、融資、IPO或者二級(jí)市場(chǎng)的股價(jià)來說，AI仍是最時(shí)髦的故事，而大模型這個(gè)早已普及的概念，也仍能拿來吹票。

然而，“圍城”之內(nèi)，也不乏想出來的人。

大模型“六小虎”之一，前搜狗CEO王小川創(chuàng)立的百川智能，成立之初的愿景也直指“中國的OpenAI”，要在通用人工智能（AGI）的底座模型上與世界頂尖水平一較高下。但目前，該公司的主要業(yè)務(wù)方向已轉(zhuǎn)向醫(yī)療等垂直賽道模型，并重點(diǎn)探索AI應(yīng)用的落地。

類似的情況不在少數(shù)，許多曾經(jīng)號(hào)稱要做基礎(chǔ)大模型、通用大模型的廠商，已悄然變成了幫企業(yè)做私有化部署的“模型施工隊(duì)”。究其原因，很大程度上是因?yàn)樵诖竽Ｐ汀吧系馈鼻?，互?lián)網(wǎng)的“卷”式競(jìng)爭(zhēng)已足以淘汰一大批玩家，而大模型“上道”之后，“圍城中人”很可能發(fā)現(xiàn)這會(huì)演變成一場(chǎng)沒有盡頭的算力軍備競(jìng)賽。

那些留在城內(nèi)，并且看起來站穩(wěn)腳跟的玩家，有時(shí)也未必如外界所見那般光鮮、積極。

實(shí)際上，直到2025年末2026年初，Kimi、MiniMax等頂級(jí)明星初創(chuàng)大模型廠商走過的“彎路”才更多被輿論所了解。

不少報(bào)道指出，這兩家起步早、成名早的AI初創(chuàng)代表，在2024年曾深陷互聯(lián)網(wǎng)模式陷阱，要么就在多線產(chǎn)品賽馬中搖擺，要么就專注投流沖DAU，打消耗戰(zhàn)，都一度讓技術(shù)路線混亂不堪，團(tuán)隊(duì)也出現(xiàn)動(dòng)蕩。

后來的故事是，2025年初DeepSeek的爆火將曾經(jīng)的C位咔擠到邊緣，但反而將它們從互聯(lián)網(wǎng)模式焦慮中拯救了出來。據(jù)稱，不再背負(fù)“率先成為中國OpenAI”的包袱后，兩家公司再次回歸技術(shù)，聚焦大模型本身的開發(fā)，數(shù)月后也都拿出了更為亮眼的成績(jī)。

被動(dòng)扮演“拯救者”角色的DeepSeek，此后愈發(fā)成為了理想主義者和特立獨(dú)行者的代表。直到2026年二季度之前，這家低調(diào)、不融資、不沖量甚至不加班的公司，都被視為專注實(shí)現(xiàn)AGI而獨(dú)立于互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)模式之外的那一個(gè)。

但在2026年初DeepSeek的V4屢屢失約后，人們似乎變得不耐煩起來。等待一個(gè)理想主義者會(huì)錯(cuò)失多少熱鬧呢？越來越多的AI應(yīng)用出現(xiàn)，以“龍蝦OpenClaw”為代表的Agent掀起新的狂潮，而DeepSeek的風(fēng)評(píng)實(shí)際上在下降。即使V4發(fā)布并持續(xù)降價(jià)，但不買賬的聲音也越來越多，而其性能水平?jīng)]能真正達(dá)到美國“御三家”的水平，產(chǎn)品分層出現(xiàn)混亂，算力緊張導(dǎo)致專家模式門檻持續(xù)壘高、可用性下降等問題，也引發(fā)了一些抱怨聲音。

如今，DeepSeek開始引入外部投資，在2026年人們頻頻談?wù)揂I落地、商業(yè)價(jià)值兌現(xiàn)的節(jié)點(diǎn)，這個(gè)理想主義者未來的故事也變得更加模糊。

字節(jié)仍在跳動(dòng)，Token快要失控

2026年，Token這個(gè)詞爆火，一如三年前大模型的爆火。

但也正是Token經(jīng)濟(jì)學(xué)，讓大模型賽道與互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)模式的矛盾凸顯了出來。

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，跳動(dòng)的字節(jié)本身花不了那么多錢，大筆的資金可以用來打獲客的戰(zhàn)役，堆產(chǎn)品、上補(bǔ)貼、買流量等“大力出奇跡”操作，并最終做成超級(jí)產(chǎn)品、大平臺(tái)，形成壟斷持續(xù)獲利的模式是可行的。畢竟，一個(gè)產(chǎn)品“走起來”后，其邊際成本就會(huì)大幅下降，開發(fā)一個(gè)短視頻App需要幾千萬，但讓第1個(gè)用戶看視頻，和讓第1000萬個(gè)用戶看視頻，增加的服務(wù)器成本微乎其微。

但這套互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)黃金法則卻無法直接挪用于AI賽道。當(dāng)Agent大舉刺激推理所需的Token量，AI被推動(dòng)著必須落地形成生產(chǎn)力的時(shí)刻，大模型每一次交互背后昂貴、需要持續(xù)投入的算力成本，也被更顯著地?cái)[在了臺(tái)前。

如果沿用互聯(lián)網(wǎng)的低價(jià)、補(bǔ)貼模式，那么就會(huì)陷入流量越大，虧損越深的陷阱。不少廠商會(huì)發(fā)現(xiàn)，砸錢獲取的日活，在某個(gè)節(jié)點(diǎn)后變成了巨大的成本“債務(wù)”。而那些消耗海量Token的免費(fèi)低凈值提問，卻無法在數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)化上真正提供助力。

在這種情況下，漲價(jià)甚至降智都成為了擺上臺(tái)面的選擇。

今年初，Token價(jià)格持續(xù)走高，3月“龍蝦”爆火后尤甚。這一度導(dǎo)致OpenRouter統(tǒng)計(jì)的中國AI大模型周調(diào)用量在4月出現(xiàn)連續(xù)下滑。

而如上文提及的，包括DeepSeek在內(nèi)，不少大模型廠商對(duì)自己的入口進(jìn)行了調(diào)整，限制了用戶使用，體驗(yàn)感實(shí)際上出現(xiàn)下降。與此同時(shí)，有業(yè)內(nèi)人士透露，行業(yè)整體的Token質(zhì)量也走出了與產(chǎn)業(yè)發(fā)展熱度相反的曲線，目前響應(yīng)速度、緩存命中率等核心指標(biāo)表現(xiàn)不升反降，行業(yè)還出現(xiàn)了很多以次充好、掛羊頭賣狗肉的亂象。

更快的商業(yè)變現(xiàn)一度被認(rèn)為能解決Token邊際成本問題。

但從豆包探索付費(fèi)模式來看，C端AI產(chǎn)品能否走通訂閱模式，為大模型輸血，還很難說。畢竟，從這波中國大模型熱潮爆發(fā)之初，無論主流還是特例，都較少真正探索付費(fèi)模式，培養(yǎng)用戶付費(fèi)習(xí)慣。

而在海外愈發(fā)火爆的大模型To B市場(chǎng)，也難以直接在中國復(fù)刻。有后來居上之勢(shì)的Anthropic和校準(zhǔn)方向的OpenAI，都積極地開發(fā)靠提供標(biāo)準(zhǔn)化的SaaS訂閱服務(wù)賺錢的模式。但在中國，SaaS的土壤天然貧瘠，大模型公司被迫走向了沉重的私有化定制項(xiàng)目。不少報(bào)道、案例稱，為了拿下大客戶的幾百萬訂單，頂尖的AI算法科學(xué)家被派去給傳統(tǒng)企業(yè)做數(shù)據(jù)清洗、做系統(tǒng)集成，硬生生把前沿科技做成了勞動(dòng)密集型的IT外包。而最終，付費(fèi)模式和習(xí)慣也沒能在Token瀕臨失控前在B端建立起來。

互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)模式讓新業(yè)態(tài)的發(fā)展有可參考路徑，但如果迷戀曾經(jīng)的成功模式，將往日套路照單全收，那無異于“畫地為牢”。

目前，大模型的研發(fā)和產(chǎn)品化，與互聯(lián)網(wǎng)業(yè)態(tài)雜糅在一起，而路徑依賴在營收平衡、B端C端付費(fèi)模式上均有觸壁的端倪，如果無從突破，很可能被鎖在自己畫就的圈里。

從海外引領(lǐng)潮流的OpenAI和Anthropic來看，雖然它們也曾在變現(xiàn)上有過“昏招”和難評(píng)的舉措，尤其前者引入廣告、打價(jià)格戰(zhàn)等操作一度也招致爭(zhēng)議，但從今年的情況來看，在其“搞錢”道路和前景上，編程領(lǐng)域的生產(chǎn)力突破是突破性的拐點(diǎn)。實(shí)際上OpenAI在看到Anthropic通過Claude code大幅提升變現(xiàn)能力后，也將自己的重點(diǎn)聚焦到了編程上。

而此后，經(jīng)由Agent讓大模型能力溢出到辦公、PA（個(gè)人助理）等，則激活了更廣泛的B端、C端市場(chǎng)潛力。

對(duì)于狂飆的中國大模型來說，過往幾年的低價(jià)、免費(fèi)模式，形成了一定的用戶價(jià)格錨定效應(yīng)，客戶結(jié)構(gòu)也變得比較混雜，很可能已經(jīng)導(dǎo)致盈利路徑愈發(fā)不清晰，長(zhǎng)此以往，企業(yè)自身的財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)也會(huì)變得更加脆弱。

另一方面，中國大模型此前的發(fā)展路徑更多聚焦于模型參數(shù)競(jìng)賽和應(yīng)用場(chǎng)景拓展，這很像“做題家思維”和互聯(lián)網(wǎng)“產(chǎn)品為王”理念的結(jié)合體，但總體上對(duì)推理優(yōu)化和服務(wù)穩(wěn)定性的工程積累仍有欠缺，在技術(shù)迭代加速，推理時(shí)代猝然迎來拐點(diǎn)時(shí)，大模型也被圈進(jìn)了漲價(jià)難，降服務(wù)質(zhì)量又怕會(huì)失去競(jìng)爭(zhēng)力的兩難境地。

與此同時(shí)，種種因素疊加，更讓大模型缺乏從“補(bǔ)貼期”到“盈利期”的平滑過渡，Token狂飆帶來的種種困境與亂象即是表征。

當(dāng)然，AI仍是在不斷發(fā)展的新事物，無論從技術(shù)路線還是商業(yè)模式上來說，探索的空間和機(jī)會(huì)當(dāng)然仍在。好消息是，中國大模型在編程、辦公、PA等領(lǐng)域也在集中發(fā)力，對(duì)于付費(fèi)模式也開始了新的嘗試。

或許打破“閉環(huán)”，避免被鎖死的路，也很快會(huì)展現(xiàn)出來。

（作者｜胡珈萌，編輯｜楊林）