远见网一、大模型行业一直在回答一个问题
1、大模型行业一直在回答一个问题
过去两年，大模型行业一直在回答一个问题：大模型会不会像云计算一样，最终只剩下少数几家平台？
在美国，大模型竞争正在快速进入收敛阶段。
一个明显趋势是，模型能力的差距，正在迅速转化为商业收入的差距，OpenAI和Anthropic两家公司已经拿走了绝大部分的收入，其他模型公司想要追赶的难度越来越大。
玩家不仅没有减少，反而还在增加。在国外大模型竞技场LMArena的文本榜单中，排名前二十的实验室里，中国公司已经多达11家。
资本的流向也验证了这一点。一方面，包括阿里、字节在内的互联网巨头不断提高AI投入，大搞自研模型。另一方面，投资人仍然在持续押注大模型创业公司。
算上智谱最新一轮配售，今年以来，国内头部大模型创业公司累计融资规模已经超过1300亿元人民币。
2、正在迅速变成商业收入的分化
同样面对一场AI浪潮，为什么美国大模型竞争已经开始收敛，而中国模型却还在大混战？而这背后，是两套完全不同的产业逻辑。
模型能力的分化，正在迅速变成商业收入的分化，即头部模型正在拿走绝大部分收入。
Menlo Ventures之前发布的数据，在2025年企业LLM API支出中Anthropic和OpenAI加起来还只有67%。
到了今年，这个比例有了明显提升。
根据The Information今年5月报道，在其追踪的34家领先AI创业公司中，OpenAI和Anthropic两家公司已经拿走了89%的收入。
尤其是新增客户，也几乎全部流向头部。Axios援引Ramp数据称，在首次采购AI产品的企业中，Anthropic已经拿到超过73%的支出。
模型收入的分化，让头部模型公司已经进入了一个新的正循环，模型越好商业化越强，商业化也能反哺模型研发，加上AI加速AI研发的自循环，这意味着模型头部迭代速度会越来越快。
二、相比过去更强调成本效率
1、相比过去更强调成本效率
OpenAI在2025年11月发布GPT-5.1，12月推出GPT-5.2，随后又在2026年2月、3月、4月相继发布GPT-5.3-Codex、GPT-5.4和GPT-5.5。
Anthropic的节奏同样明显加快。
Claude Sonnet 4.6于今年2月发布，随后4月推出Opus 4.7，5月发布Opus 4.8，6月又连续推出Fable 5和Mythos 5。
比如，马斯克旗下xAI最新发布Grok 4.5，相比过去更强调成本效率。
根据Artificial Analysis的测算，Grok 4.5完成单项任务的成本，比排行榜中排在它前面的模型低近90%。
如果看全球最大的两个模型能力排行榜，中国仍然拥有最多的竞争者。
2、去年与AI基础设施
Artificial Analysis的Intelligence Index也呈现类似结果。
智能指数超过20分的模型共有99个，来自25家公司，其中中国公司达到12家，包括DeepSeek、百度、智谱、腾讯、中国移动、月之暗面、蚂蚁集团、小米、MiniMax、阿里巴巴、阶跃星辰和字节跳动。
去年，阿里宣布未来三年投入超过3800亿元建设云和AI基础设施。今年5月财报会上，管理层进一步表示，AI投资规模还将超过此前制定的计划。
字节也把2026年AI资本开支计划上调到2000亿元。腾讯同样计划继续提高AI投资，管理层也明确表示，将持续增强混元大模型能力。
其中，DeepSeek累计融资约500亿元人民币；智谱累计融资357.5亿港元；月之暗面累计融资约27亿美元；
阶跃星辰累计融资约220亿元人民币；MiniMax融资约48.2亿港元。
一级市场仍然愿意持续下注，意味着资本依然认为，行业的最终赢家尚未出现。
三、几乎同时起步的大模型竞争
1、几乎同时起步的大模型竞争
在AI浪潮里，几乎同时起步的大模型竞争，为何在国内外走向了两个截然不同的方向？
2011年8月，Marc Andreessen在《华尔街日报》上写下那句著名预言：“软件正在吞噬世界”，宣告了移动互联网时代的开启。
在美国，“软件”接力消费级应用浪潮，推动SaaS创业全面爆发。
2010到2015年间，每年新增的SaaS创业公司超过1000家。
在这期间，风险投资逐渐达到高峰，每年投入的金额都在百亿美元的级别，这些钱大部分都流入了SaaS行业。
字节跳动以信息流重塑全球内容分发逻辑，拼多多则从下沉市场杀出重围，把电商做进了Amazon的后花园。
2、如今也深刻影响着中美企业对AI的态度
每一个成功案例背后，都是超级App的崛起与流量入口的掌控。国内的互联网叙事，是流量驱动的一切。
中美互联网服务对象的差异背后，是两种底层范式的分歧：美国讲“接口”，中国讲“入口”。这样的范式差异，如今也深刻影响着中美企业对AI的态度。
美国科技企业的逻辑很简单，把核心能力标准化，就能通过接口卖向全球。
这种路径决定了，竞争天然会向头部集中，因为赢家会成为所有客户调用的默认选择，最终在规模效应下，形成强者恒强的局面。
过去的云计算是这样，如今的AI也是如此。
而中国的AI则走向了另一条路。过去十多年，中国科技公司的核心逻辑是，围绕超级场景建立生态。
谁掌握用户入口，谁就掌握商业价值。微信掌握社交入口，淘宝掌握交易入口，抖音掌握内容入口，美团掌握本地生活入口。
四、更是用户关系与商业闭环
1、更是用户关系与商业闭环
这些入口背后，不只是流量，更是用户关系、交易链路和商业闭环。
但AI时代可能改变这一切。当用户点餐、订酒店、购物、，都可能交给Agent完成。如果这些入口被外部模型接管，原有业务价值就可能被重新分配。
所以，对于中国互联网厂商来说，做模型不一定是为了成为“中国OpenAI”，更重要的是避免自己被“中国的OpenAI”边缘化。
另一个原因，是DeepSeek的出现，也给模型的竞争带来了新的可能。
DeepSeek的出现，适时打破了算力霸权的神话。它向所有者证明，如果造不出火箭，造出一辆足够便宜、好用的“电车”，也足以把你留在牌桌面上。
于是，大模型竞争开始出现分层：前沿模型和大部分公司在做的已经不是一个事情了。
2、有时会被描绘成为探索未知的浪漫
头部的模型公司仍然在造火箭，而大部分模型公司的逻辑更接近于造电动车——做一个“足够好、足够便宜、能嵌入业务”的模型。
技术的演进，有时会被描绘成为探索未知的浪漫，但落到具体的商业土壤里，却常常是一种残酷的宿命。
大洋彼岸的科学家们笃信“赢家通吃”，试图用最昂贵的算力垄断通向未来的门票。而在中国，大模型的竞争正在滑向我们最熟悉的那条历史轨道。
回顾十几年，从消费互联网的百团大战，到新能源汽车的弯道超车，再到创新药的厮杀，中国产业过去每一次崛起的最大底牌，无一例外都是极其庞大且高效的工程师红利。
但这种红利的背后，也写下了中国商业最冰冷的代价，所有的产业优势，都是在最激烈的竞争环境里硬生生“卷”出来的。
这也预示了，中国的大模型之战无法像美国那样快速结束。而中国AI的成功道路，也最终会在这场残酷的竞争里慢慢浮现出来。
