中国AI竞赛：双轨并行，胜负未决

文 / 梁添

来源 / 节点AI

春节期间，中国 AI 公司动作频频，被戏称为“百模大战”。但这一轮密集发布，实则揭示了 AI 竞争的新方向。

去年，ChatGPT 仍是中国模型厂商的焦点。但到了 2026 年，中国 AI 的竞争焦点开始分化。一边是创业公司转向 Coding 与 Agent 场景，另一边，大厂则聚焦于 AI 时代的入口与基础设施。

中国大厂开讲谷歌叙事

中国大厂纷纷将“成为谷歌”作为新目标。百度李彦宏强调 AI first，阿里提出 AI、云计算和芯片三位一体的通云哥概念，字节则在基础设施、大模型研发、软硬件产品上补短板。这不仅是谷歌近20年的叙事，更是中国大厂的战略选择。

为何大家争相模仿谷歌？因为谷歌已悄然从搜索入口转变为全球 AI 基础设施。其大模型 Gemini 的独特之处在于多模态能力，而中国公司如今正在这一维度上形成全球级冲击。

字节推出的视频生成模型 Seedance 2.0 引发全球关注，马斯克称其为“发展速度太快”，猎豹CEO傅盛认为这是中国国产大模型首次领先全球。中国大厂的谷歌叙事，不仅是对巨头的复制，更是在验证全栈路线的可行性。

巨头们拥有海量视频数据，使他们在训练多模态模型时更具优势。这不仅是对图像资源的再利用，更是价值的创造。例如，广告业务因图像与视频而更加高效。

中国大厂与创业公司在 AI 竞赛中选择了不同的道路。大厂追求全栈协同，而创业公司则更青睐 Anthropic 路线，聚焦于 Coding 与 Agent 方向。

创业公司成为Anthropic信徒

创业公司纷纷转向 Anthropic 路线，原因在于 Chatbot 路径的现实约束越来越明显。大模型存在高补贴、低留存、慢变现的问题，对于资金有限的创业公司而言，这几乎是一条无法等待的路。

相比之下，Coding、API、Agent 等场景拥有更清晰的商业逻辑。模型能力与客户付费直接挂钩，推理成本可以被工作流消化。这也是 Anthropic 一贯的路线。

Anthropic 的成功为创业公司提供了参考。其世界一流的编程模型 opus 系列和编程智能体 Claude Code 等产品形成了坚固的生态护城河。这种路径正在兑现为实实在在的商业反馈。

押注 Anthropic 路线后，以智谱、Minimax 为首的创业公司也收到了正反馈。这些公司的股价在宣布开源或推出新模型后大幅上涨。

回看这一轮“百模大战”，真正的分水岭在于路径选择的差异：谁还在争夺入口，谁已经转向工作流；谁有能力承载全栈成本，谁必须尽快跑通商业闭环。

中国 AI 的竞争正在从单一坐标系演化为两条并行的道路。胜负未定但方向已然清晰。