AI大模型服務正面臨嚴峻的算力考驗。進入2026年，人工智慧大模型行業競爭步入白熱化階段。春節前，騰訊元寶、阿里千問、字節跳動豆包等大廠集中發力C端市場，通過各類福利活動掀起使用者“爭奪戰”。春節假期至今，全球大模型賽道融資消息也密集落地，資本熱度持續攀升。然而，伴隨使用者規模與使用頻次的激增，Token（詞元）消耗量顯著增長，大模型服務正面臨嚴峻的算力考驗。春節期間，豆包因春晚高頻互動導致算力承壓，一度暫停視訊通話功能；智譜AI等廠商也因高並行請求採取了API限流等措施。算力供給不足、推理資源緊張，已成為當前大模型規模化落地過程中亟待解決的核心難題。中國國產大模型霸榜OpenRouter自2025年初DeepSeek橫空出世、驚豔全球以來，中國大模型產業快速崛起，憑藉獨特的技術與場景優勢持續霸榜全球。據全球最大的大模型API聚合平台OpenRouter資料顯示，2月平台內前十模型總Token消耗量已突破27兆，國產模型貢獻超過14兆，市場佔比超過50%。其中，MiniMax M2.5以超過5兆的Token消耗位居全球榜首；Kimi K2.5緊隨其後，2月Token總消耗量超過4兆；DeepSeek V3.2、GLM 5分別位列第四、第八位。這些頭部國產大模型，普遍聚焦於程式碼能力與智能體（Agent）自動化任務的能力提升。從春節期間的消耗量來看，2月16日至22日（農曆除夕至正月初六），OpenRouter平台Token消耗量前十的大模型中，中國大模型份額佔比已超60%。其中，MiniMax M2.5、GLM-5 消耗量環比大幅增長，增幅分別達到197%和158%。反觀全球市場，Google、xAI、OpenAI等海外廠商旗下大模型的Token消耗量增速明顯低於國內模型，全球市場份額增長乏力，部分甚至出現負增長。Token消耗量或開啟多年增長模式Token（詞元），即AI處理資訊的最小單位。大模型每生成一個Token，後端的伺服器就得高速運轉，這不僅需要強大的算力，更需要大量的電力。根據業內測算，Token生成的成本結構中，電力及算力的成本佔比超過七成。摩根大通的報告顯示，基於使用者情境的預測，從應用採用的角度出發，Token消耗量或開啟多年增長期。中國的AI推理Token消耗量預計將從2025年的超10千兆增長至2030年的約3900千兆，增幅接近369倍，主要受兩個復合要素推動，一是隨著AI成為搜尋、內容生成、客戶服務和生產力的默認介面，AI在消費者使用者和企業工作負載中的滲透率都在提高；二是用例從對話AI擴展到智能體和多模態輸出（更長的上下文、更多的工具呼叫、更豐富的輸出），即使使用者數量增長放緩，這也會實際增加每個會話的Token。從細分領域來看，隨著時間的推移，推理需求的佔比發生明顯變化。對話AI佔2025年預期Token總消耗量的近一半，預計到2030年逐步下降至高個位數百分比；生活情景AI智能體的份額預計將從2025年的個位數提高至2030年的10%至20%。國產大模型具備電力的算力的雙重優勢對於開發者而言，性價比是硬道理。從國內來看，無論是電力還是算力，都具備顯著的成本優勢，並有望重構AI定價權。從電力來看，國家能源局資料顯示，截至2025年底，中國累計發電裝機容量達38.9億千瓦，同比增長16.1%，發電量佔全球總量的三分之一。中國也成為全球首個全社會用電量突破10兆千瓦時的國家，電力供給充足且成本優勢顯著。AI熱潮之下，美國電價呈現明顯上漲趨勢，進一步凸顯中國電力成本的競爭力。從算力來看，早在2025年10月份，央視網報導，“十四五”時期以來，中國開啟新一輪數字基礎設施大佈局，全國一體化算力網連通東西南北，算力總規模躍居全球第二，不僅為中國數字經濟的成長澆築新的基座，也創造了增長的新機遇。目前，國內多家頭部算力企業已建構起完備的適配體系，在推理環節有效突破海外技術壟斷，伺服器、光模組、散熱等關鍵硬體環節也基本實現自主可控。依託規模化部署、低成本電力供給與演算法持續迭代，國產方案在主流應用場景中的Token生產成本具備明顯優勢。業內普遍認為，國產大模型憑藉更高效的架構設計，逐步降低對高端GPU的剛性依賴；而全球開發者對中國大模型的廣泛選用，進一步拉動國產算力需求呈現爆發式增長。14隻籌碼集中大模型概念股出爐儘管在最近幾個交易日的行情中，算力類股表現有明顯分化，但不可否認的是，算力需求提升是必然趨勢。在以周度進行統計的周期中，國產大模型Token消耗量更是一度超過美國（2026年2月9日至15日），後續優勢持續擴大，多重利多因素的加持下，Token出海有望成為趨勢。證券時報·資料寶根據萬得、同花順等公開資訊梳理，A股市場中屬於智譜、Kimi、DeepSeek及MiniMax主流大模型的概念公司有140余家。從市場表現來看，截至2月27日，這140餘隻概念股今年以來平均漲幅超過13%，傑創智能、藍色游標及中控技術今年以來累計漲幅均超過60%，前2隻個股涉及智譜概念，中控技術則涉及DeepSeek概念。首都線上、金現代、優刻得-W今年以來累計漲幅均超過40%，3家公司均涉及智譜概念。從籌碼變化情況來看，最新股東戶數較2025年年末下降的概念股有14隻，3隻概念股的股東戶數下降幅度超過10%，分別是世紀天鴻、恆為科技及遠光軟體。世紀天鴻最新股東戶數較去年末下降近24%，公司以自身戰略定位和資源稟賦為出發點，結合人工智慧技術已推出了基於大語言模型研發的專注於服務老師的AI智能體“小鴻助教”，並投資了基於人工智慧NLP（自然語言處理）技術、聚焦中小學寫作場景的人工智慧輔助寫作產品“筆神作文”。恆為科技最新股東戶數較去年末下降超過21%。公司2025年2月份表示，其推出的昇騰、DeepSeek一體機分為訓推一體機與推理一體機兩種類型，以“開箱即用+高並行低時延”為核心優勢，覆蓋金融、政務、科研、醫療等眾多垂直行業，助力行業實現智能化升級。遠光軟體最新股東戶數較去年末下降10.6%。目前公司主要接入或適配了智譜、阿里千問、DeepSeek、盤古等大模型。這14隻概念股今年以來平均漲幅超過9%，恆為科技、世紀天鴻、值得買漲幅居前，均超過15%。太極股份、浪潮資訊、宇信科技表現較弱，今年以來股價均呈下跌局面，其中浪潮資訊伺服器市佔率全球領先，涉及DeepSeek及MiniMax概念。(資料寶)

01基模公司下場，不用再為 token 焦慮Kimi Claw：零門檻，還整合了 Skill 商店產品官網：https://www.kimi.com/botKimi 的思路是「全包」：OpenClaw 跑在雲端，默認配好 Kimi K2.5 模型、聯網搜尋、ClawHub Skills 呼叫和 40GB 雲端儲存。不需要伺服器，不需要自己填 API Key、選模型、配回呼。網頁端直接開任務，也支援一鍵生成飛書機器人，私聊群聊都能用。目前是測試階段，暫時只向 199 元 Kimi 月會員使用者開放。實測下來，199 元的 token 量是夠用的，接入飛書的流程也足夠簡單，10 分鐘內，就能搭建一個在飛書內運行的個人助理。MaxClaw：積分制、免費使用者也能用通過 Minimax 官網獲取，搭配 Minimax- M2.5 模型。和 Kimi 一樣，支援飛書，釘釘的一鍵接入，配備了一些常用的 skill。MaxClaw 和 Kimi 不太一樣的是使用模式，採用積分消耗機制，不需要開通專用的 code plan，免費使用者也可以使用。具體積分消耗情況，待實測。02開箱即用，沒有門檻的整合產品對於很多人來說，要用上 OpenClaw，中間還隔著一道檻：命令列、環境配置、API Key、模型選型……每一步都可能把人擋在門外。有一些產品，嘗試把龍蝦的部署門檻壓到最低，給大家提供開箱即用的體驗。MonsterClaw：本地一鍵安裝產品官網：https://MonsterClaw.ai把 OpenClaw 那套 CLI 安裝流程，壓縮成桌面軟體的體驗。下載、安裝、按引導啟動，不需要使用者摸命令列。裝完之後，它跑在你本地環境裡，偏「桌面執行」場景——操作瀏覽器、處理本地檔案、跑複雜的多步驟流程。執行過程可視化呈現，你能看到它在做什麼、做到那一步，隨時可以中斷或調整。對於想把 Agent 接入本地工作流、但不想折騰環境的人，是目前門檻最低的方案之一。DeskClaw：你的龍蝦桌寵已上線產品官網：https://deskclaw.ai (FP 專屬邀請碼額外提供 300M token 額度）和 MonsterClaw 同樣做了一鍵安裝，但 DeskClaw 多走了一步：一隻寄居蟹模樣的 AI 搭檔常駐在桌面上，隨時喚起，不是用完就關的對話窗口。內建技能開箱即用，資訊整理、市場調研、流程自動化，不需要配置，指令下達直接跑。瀏覽器控制也內建好了——這是自己搭 OpenClaw 時最容易卡殼的一步——操作網頁、讀寫檔案、呼叫本地應用，系統層面直接打通。飛書、釘釘、企業微信拉進群就能當 bot 用。Founder 分享了兩個高頻場景：A. 當一位創始人想切入騎行市場，讓 DeskClaw 去 YouTube 騎行類視訊的評論區批次抓取使用者留言，自動歸類出高頻痛點和未被滿足的需求——這件事以前要麼自己逐條翻看，要麼找人寫爬蟲跑資料，現在一句話下去就跑完了；B. 另一個是 AI 公司創始人讓它每天定向篩選 20 條最重要的 AI 行業新聞，自動聚合、排序、生成摘要，早上打開電腦直接看結果，省掉每天刷資訊流的時間。03Skill Appstore，也是一門生意OpenClaw 真用起來之後，卡點往往還存在：策略不沉澱（每個 Agent 都從零再推一遍），資產不好找（skills/外掛/觸發器分散，裝和拼很費勁）。EvoMap 和「水產市場」嘗試從不同方向解決這些問題。水產市場：給 Agent 開一家 Skill 超市產品官網：https://openclawmp.cc（邀請碼 SEAFOOD）OpenClaw 裡最常見的卡殼不是「能不能做」，而是「去那找、怎麼裝、怎麼拼」——工具、指令碼、連接器散落在各處，自己拼費時費力。水產市場把這些資產集中上架，讓 Agent 自己去發現並安裝。三類東西：跑通過的流程組合（playbook）、可直接呼叫的功能指令碼（skills）、以及把外部能力接進來的觸發器和連接器。控制本地瀏覽器、下載 arXiv 論文自動重新命名、接微信做個性化介面……裝上就能用。更有意思的用法是「讓 Agent 自己逛市場」：你只給任務目標，它會自己去搜工具、裝元件、拼出可執行流程；遇到不會的，繼續去市場找新資產補能力。EvoMap：讓 Agent 把學到的東西傳給下一個 Agent產品官網：https://evomap.ai在 OpenClaw 裡，每個 Agent 都是獨立的，它在執行任務時摸索出的有效策略，session 結束就消失了。下一個遇到同樣問題的 Agent，從零開始，再燒一遍 token。一百萬個 Agent 在重複解決同一個問題。EvoMap 補的是這個缺口。創始人張昊陽最早在 ClawHub 上線了外掛 Evolver，10 分鐘衝到榜一，36,000+ 下載——其中大多數不是人類使用者裝的，是其他 AI 在運行中自動發現、自動安裝的。後來外掛被下架，他索性把整套邏輯從「一個 Skill」重構成了「一套開放協議」。這就是 GEP（Genome Evolution Protocol）。在 EvoMap 裡有兩種核心資產：Gene：最小可復用的「策略片段」（一個有效的做法/約束/檢查/工具呼叫套路）Capsule：可組合的「策略包」（把多個 Gene 按順序組織成可執行工作流，像一份配方或 playbook）Agent 在任務中跑通的策略會被封裝成 Gene；當某類任務需要一套完整打法，就會把相關 Gene 組合成 Capsule，供其他 Agent 直接呼叫或繼承修改。資產的排序由實際使用資料驅動：復用次數、相似任務成功率/失敗率、成本與耗時等訊號會讓有效策略上浮，無效策略自然淘汰。協議本身不繫結任何平台——即使 EvoMap 明天關閉，資產和格式依然可用。目前主要運行在 OpenClaw 生態內，接入方式極簡：在 OpenClaw 對話方塊執行一行 curl 命令，Agent 自動完成節點註冊。 (Founder Park)

能賺錢的AI才是“好AI”。春節返工第一天，當大部分網際網路公司還在為年度財報焦慮時，一家成立僅兩年多的中國AI公司卻交出了一份令人矚目的成績單。近日，據財聯社透露，大模型公司月之暗面（Kimi）旗下K2.5大模型發佈不到一個月，近20天累計收入已超過2025年全年總收入！更離譜的是其估值躍遷速度。在連續融資超12億美元後，月之暗面創下國內公司從成立到晉級“十角獸企業”（估值超100億美元）的最快晉級速度。此前，字節估值突破百億美元大關用時超4年，拼多多用時超3年，而Kimi從天使輪的3億美元到估值過百，僅用兩年多的時間，身價已翻了30多倍。一夜之間，月之暗面就從AI圈的“小黑馬”變成了行業討論的焦點，但質疑聲也隨之而來：20天就賺完一整年的錢，到底是真有本事，還是資本在背後炒作？兩年多就逆襲成十角獸，它憑啥能比字節、拼多多還猛？圖源：財聯社收入與估值雙狂飆，Kimi刷新行業紀錄讀懂月之暗面的崛起，核心看兩點：收入的斷崖式增長與估值的火箭式攀升。從過去幾年的表現來看，月之暗面的收入增長並不是靠一次性訂單或者資本補貼堆出來的。真正拉著收入漲起來的，是全球付費使用者的增多和API呼叫量的暴漲，尤其是海外市場，表現特別亮眼，已經成了它的核心增長引擎。據瞭解，目前其海外收入已超過國內，預計未來佔比將升至70%以上。Kimi創始人楊植麟在內部信中提到，過去一年，Kimi海外及國內付費使用者數的月環比增長超過170%，海外大模型API收入較9-11月實現4倍增長。而這一次收入暴漲的直接導火索，就是2026年1月底發佈的Kimi K2.5模型。該模型一經上線，就直接引爆了全球開發者市場——其在OpenRouter平台的呼叫量一直穩居行業前列，甚至超過了GPT、Claude這些海外頭部模型，成了全球開發者最青睞的AI模型之一，也直接帶動了B端收入的暴漲。圖源：LMArena網站並且，月之暗面的融資節奏更顯激進：2025年底，楊植麟在內部信中透露，公司剛完成新一輪5億美元融資，現金儲備達100億元人民幣，規模接近同期籌備上市的兩家頭部同行之和。而不到兩個月後，消息又傳出月之暗面即將完成新一輪超7億美元融資，且再次出現超額認購。“融資金額超過絕大部分IPO募資及上市公司的定向增發，還可以從一級市場募集更大量資金，主動權掌握在我們手中。”楊植麟在內部信中的這句話，道出了這家公司在資本市場的強勢地位。在資本寒冬論調尚未完全消散的當下，這種“超募”現象顯得尤為刺眼。圖源：微博資本為什麼願意這麼瘋狂追捧它？很多人將月之暗面的成功，簡單歸結為“運氣好”“踩中了AI風口”，但事實上，其近20天的收入爆發和兩年多的估值飆升，並非偶然，而是“技術產品化、產品商業化”的必然結果。核心在於，它精準踩中了AI大模型商業化的痛點，用“產品破局+模式閉環”，建構了屬於自己的核心競爭力，這也是其能夠在巨頭環伺中突圍的關鍵。如果要從三個角度拆解它的增長邏輯，那會是：技術突破、OpenClaw使用門檻降低以及“B端+C端+出海”的商業化閉環。第一個核心支撐：Kimi K2.5的技術突破，為它打下了堅實的基礎。圖源：Kimi官網在AI賽道，技術就是核心競爭力，而Kimi K2.5的推出，直接打破了海外模型在技術和成本上的壟斷，成了它引爆市場的關鍵。它的核心優勢同樣有三點：一，開源免費，徹底降低了使用門檻。和GPT、Claude按Token收費的模式不一樣，Kimi K2.5可以直接從Hugging Face免費下載，不用付任何授權費用，讓中小企業和獨立開發者直接實現“成本歸零”，也就能快速搶佔市場。二，技術架構領先，性能特別能打。它採用了1T總參數量的MoE架構，靠著專屬的最佳化技術，能指揮100個子智能體一起工作，把複雜任務的端到端效率最高提升4.5倍；同時它還具備原生多模態能力，能看懂截圖、設計稿，還能直接生成程式碼，填補了開源模型的短板。三，部署成本極低，適配各種使用場景。據Kimi K2.5深度技術分析報告顯示，這款模型採用了原生INT4量化技術，在訓練的時候就考慮到了低精度表示，推理的時候可以直接使用4-bit權重，還不會明顯損失精度，大大降低了硬體門檻，讓中小企業和個人開發者不用投入巨額硬體成本，也能用上高性能的大模型。第二個核心支撐：Kimi Claw的出現大幅降低了OpenClaw使用門檻，擴大了使用者群體。圖源：Kimi App簡單說，春節期間上線的Kimi Claw把OpenClaw從“只有開發者能用的工具”，變成了“普通人也能上手的全民AI助手”，既吸引了大量普通使用者，也讓更多中小企業能快速用上高性能的AI服務，為C端會員和B端定製服務，都帶來了新的增長空間。可能很多人不知道，原版的OpenClaw使用門檻特別高，需要租用伺服器、配置API、安裝外掛，就算是有一定技術基礎的開發者，也得花半天時間才能完成部署，普通使用者根本上手不了。Kimi Claw實現了“零程式碼、零硬體、零部署”，讓更多人能用上AI工具，也擴大了它的使用者覆蓋範圍。第三個核心支撐：“B端+C端+出海”的商業化閉環，讓它的技術優勢真正變成了錢。在AI行業，很多企業都有一個通病——技術很強，但賺不到錢，而月之暗面之所以能實現收入暴漲，關鍵就是它有清晰的商業模式，能把Kimi的產品優勢，快速變成實實在在的收入。所謂B端，就是B端的API呼叫和企業定製服務，這也是目前它收入的核心支柱，佔比達到67%。C端，指C端的使用者會員訂閱服務。月之暗面推出了49元/月、99元/月、199元/月以及最新699元/月四檔會員，會員可以享受更長的上下文窗口、更快的響應速度、更多的技能外掛使用權限這些增值服務。圖源：Kimi官網雖然目前C端收入佔比還不如B端，但隨著Kimi Claw的普及，越來越多的職場人、內容創作者，願意為這種高效、便捷的AI助手付費，未來增長潛力很大。而出海，就是全球化佈局，海外市場已經成了它的核心增長極，前文已經提過，這裡不再贅述。總結一下就是，月之暗面的增長，其實是“技術突破→做出產品→降低門檻→吸引使用者→賺到錢→資本追捧”的良性循環。但話說回來，在這樣的高光時刻背後，它的百億美元估值，也藏著不少隱患。高光之下，不可忽視的隱憂與挑戰說實話，沒人能否認，月之暗面這兩年多的成績，確實夠驚豔。但越是看到這樣的高光時刻，就越需要保持理性，因為在AI行業，“來得快，去得也快”的案例並不少見。月之暗面的高速增長背後，隱藏著諸多不可忽視的隱憂和挑戰，這些問題，或將決定它能否在未來持續領跑，能否撐起百億美元的估值。首先，使用者留存難度大，技術紅利消失得太快。月之暗面能快速崛起，很大程度上是靠Kimi K2.5和Kimi Claw帶來的新鮮感和門檻優勢，但這種優勢，其實維持不了太久。就拿Kimi Claw來說，目前已有大廠跟進一鍵部署能力，一旦該模式商業化徹底跑通，作為獨角獸公司的月之暗面很難跟大廠正面較量。其次，商業化可持續性存疑，成本壓力居高不下。雖然近20天的收入暴漲實現了短期盈利，但從長期來看，還有很多不確定因素，而高昂的研發成本，就像是懸在它頭頂的“花錢”大山，壓得人喘不過氣。更要命的是，估值泡沫顯著，資本依賴度高。過高的估值，會給公司帶來了巨大的業績壓力。雖然創始人說“不以上市為目標”，而且手裡現在還有超過100億元的現金儲備，但早期投資機構終究是要退出、要賺錢的，未來一定會對它的商業化進展提出更高的要求。如果以後它的收入增長跟不上，撐不起這100億美元的估值，資本的態度很可能會變，融資節奏也會放緩，到時候，這場增長神話，可能就會突然結束。除此之外，行業競爭太激烈也是一個很大的問題。不光是阿里、騰訊、字節跳動這些網際網路大廠，國內還有很多AI初創企業，也在盯著AI大模型這個賽道，靠著自己的差異化優勢，搶佔細分市場，行業裡的同質化競爭也越來越卷。在這樣的競爭環境下，月之暗面要想持續保持領先地位，持續實現高速增長，難度可想而知。當然，我們並不是否定月之暗面的實力，也不是唱衰它的未來。作為一家成立僅兩年多的年輕企業，能夠取得如此成績，已經足夠優秀，它的崛起，也為國產AI大模型的商業化，提供了一種新的可能——不盲目追求技術參數的堆砌，而是聚焦使用者需求，用產品創新降低門檻，用清晰的商業模式實現價值兌現。但我們必須清醒地認識到，AI行業的發展，從來都不是“一蹴而就”的，百億美元的估值，既是榮譽，也是壓力；近20天的收入爆發，既是機遇，也是考驗。 (科技重磅)

Kimi、網易、阿里的“龍蝦”都端上桌了，請品嚐！如果要問2026年春節檔AI圈最火的一道“硬菜”是什麼？那絕對是“龍蝦”（Claw/Lobster）。這一切的源頭，要從一個叫OpenClaw的開放原始碼專案說起。當Peter Steinberger把AI和個人電腦/通訊軟體打通，讓AI從一個“只會聊天的對話方塊”變成了一個“能24小時自主幫你幹活的打工人”時，整個科技圈都沸騰了。AI長出了可以操作電腦、執行任務的“爪子（Claw）”，國內開發者們親切地將這波Agent（智能體）狂潮稱為“抓蝦”。看著這塊肥美的龍蝦肉，國內的AI大廠們自然坐不住了，紛紛下廚。短短幾天內，Kimi、網易、阿里的“龍蝦”已經全數端上桌。各家風味如何？那只龍蝦最對你的胃口？各位看官，請拿好刀叉，準備品嚐。🦞第一道：Kimi的“極品雲端大龍蝦”—— Kimi Claw口味標籤：開箱即用、尊貴全家桶、需“氪金”Kimi這波動作極快，直接把這道菜做成了高端的“雲端私廚”體驗。如果你是個不想折騰伺服器、不懂配置API的非技術小白，Kimi Claw絕對是你的首選。烹飪秘籍：Kimi直接把OpenClaw搬到了瀏覽器裡。主打“一鍵部署”，不需要你開著電腦，這只龍蝦在雲端7×24小時線上為你打工。硬核配料：底層接入了剛剛幹到榜單第一的Kimi K2.5 Thinking模型，智商拉滿；附帶40GB雲端儲存空間（作為龍蝦的長期記憶庫）；並且直接打通了ClawHub的5000+個技能（Skills），輔以Pro-Grade即時搜尋，金融資料、研報分析信手拈來。買單價格：這口龍蝦肉香是真香，但天下沒有免費的極品海鮮。想要在客戶端使喚這只龍蝦，你需要訂閱Kimi的「登月計畫」，購買Allegretto及以上的套餐（199元/月起）。可以說，Kimi把Agent從小眾玩具變成了大眾產品，也順手端走了今年最肥的一波商業化紅利。🦞第二道：網易的“全場景私廚龍蝦”—— Lobster AI（有道龍蝦）口味標籤：桌面級中樞、手機遙控、隨時隨地看著Kimi吃肉，網易有道果斷開源了自家的OpenClaw變體——Lobster AI（有道龍蝦）。這只龍蝦的定位非常明確：做你的“7×24小時全場景個人助理”。烹飪秘籍：有道龍蝦主打的是跨端連接與遠端互動。它是一個桌面級的Agent，你可以把它養在你的個人電腦裡。硬核配料：它完美接入了Telegram、Discord、釘釘、飛書（Lark）等主流通訊軟體。這意味著什麼？意味著你可以在通勤的地鐵上，用手機給“龍蝦”發一條微信或飛書消息，它就會在你的辦公電腦上自動開始跑任務、處理檔案，甚至定鬧鐘、擴展自訂模型。買單價格：主打開源與生態擁抱。對於需要隨時隨地移動辦公、希望手機和電腦無縫協同的打工人來說，這是一隻極具實用價值的“工作流龍蝦”。🦞第三道：阿里的“敏捷家常小龍蝦”—— CoPaw（阿里龍蝦）口味標籤：三行程式碼、極致輕量、DIY利器大過年的，阿里雲通義實驗室也超絕不經意地端出了自家的“O字輩”龍蝦——CoPaw（個人智能體工作台）。這只龍蝦主打一個靈活輕巧、豐儉由人。烹飪秘籍：部署極其簡單，官方號稱“三行程式碼就能部署”。它既支援本地環境，也支援雲端部署，使用者可以直接在瀏覽器裡給它佈置任務。硬核配料：CoPaw是一隻“無頭龍蝦”，你需要給它外接一個大腦（自訂接入外部大模型API，名字、身份、風格全都可以自己捏）。它支援多通道對話，飛書、QQ、釘釘、iMessage、Discord全打通。除了內建定時任務、PDF和表單處理，它甚至還能幫你自動刷B站視訊（還能聰明地繞過風控機制自動等待解除）。買單價格：開發者的福音。如果你喜歡DIY，喜歡完全掌控自己AI助理的各項權限，CoPaw就像是一盆香辣過癮的麻小，吃起來讓人欲罷不能。🍽️餐後甜點：你想好上那艘船了嗎？2026年的這場“龍蝦局”，本質上是AI行業的一場巨大代差跨越。過去的AI，是“一問一答”的工具，你關掉網頁，它就休眠；而如今端上桌的“龍蝦們”，是Personal Agent（個人智能體），它們有心跳機制、有長期記憶、有執行權限，是你真正的“賽博員工”。如果你是金鑽商務人士/重度內容創作者，且預算充足，請直接品嚐Kimi Claw，享受一鍵包辦的絲滑；如果你是重度移動辦公者，需要時刻遙控電腦，網易有道Lobster AI是你的好幫手；如果你是極客/開發者，想要親手調教一個私人助理，阿里CoPaw絕對能讓你玩得盡興。大廠集體“抓蝦”，正在把AI時代新入口的門檻徹底抹平。不用再羨慕極客們的命令列，現在，龍蝦已經端上桌了。趁熱，請品嚐。 (壹號講獅)

春節期間國產大模型的使用情況可謂如火如荼。OpenRouter最新周度資料顯示，平台前十模型總token量約8.7兆，中國模型獨佔5.3兆，佔比61%。當周token呼叫量前三模型均為國產大模型，分別為Minimax M2.5、Kimi K2.5、GLM-5，呼叫量環比上周分別變動增加197%、下降20%、增加158%。其中，MiniMax M2.5以2.45兆token空降榜首，Kimi K2.5以1.21兆緊隨其後，智譜GLM 5和DeepSeek V3.2分列第三、第五。OpenRouter是全球最大的大模型API聚合平台，可為開發者提供統一API介面，以訪問全球數百種大語言模型。其核心功能包括多模型呼叫、智能路由最佳化和透明的性能排行榜，旨在解決多模型整合複雜和廠商封鎖問題。從該平台提供的資料看，程式設計（Coding）和智能體（Agent）正成為大模型的兩大核心比拚點。OpenRouter整體呼叫量近期大幅攀升。官方確認，M2.5帶動了100K至1M長文字區間的增量呼叫需求，這個區間正是智能體工作流的典型消耗場景。論token呼叫量，在此平台排名前三的國產大模型都聚焦於提升程式設計能力和智能體（Agent）任務的自動化水平，是2026年初國產大模型在應用層面的重要突破。稀宇科技（MiniMax）於2月13日發佈MiniMax M2.5，稱該模型為全球首個為智能體場景原生設計的生產級旗艦模型。其發佈後七天的呼叫量即突破3.07T tokens，憑藉在程式設計和Agent工作流中的卓越性能與極低的成本，成為開發者首選。月之暗面（Moonshot AI）於1月27日發佈KimiK2.5，該模型採用原生多模態架構，能通過調度多達100個“Agent分身”平行工作，將複雜任務效率提升3到10倍。該模型在多個細分榜單（如程式設計、工具呼叫）中均排名第一，其呼叫量遠超Gemini 3和Claude模型。據澎湃新聞報導，該大模型發佈不到一個月，Kimi近20天累計收入已超過2025年全年總收入，增長主要受全球付費使用者及API呼叫量大漲共同推動，其中海外付費使用者數快速增長。智譜於2月12日發佈GLM-5，該模型參數規模進一步擴展，採用了稀疏注意力機制，是其專為複雜系統工程與長程Agent任務設計的旗艦模型。憑藉免費、200K上下文窗口等優勢，該模型發佈後使用者迎來高速增長，智譜對Coding Plan先後進行了限售、漲價等動作，除夕當天官宣全網尋找“算力合夥人”。隨著AI模型應用場景深化，使用者從簡單問答轉向複雜工作流，如讓模型重構程式碼、改寫檔案、生成文件等，以及智能體模式普及，當前token消耗呈現明顯的“通膨”趨勢。性能提升的同時，國產模型仍以性價比優勢出圈。如MiniMax M2.5和智譜GLM-5相比Claude Opus 4.6具備顯著的成本優勢：在輸入環節，MiniMax M2.5與GLM-5的價格均為0.3美元/百萬token，而Claude Opus 4.6則高達5美元/百萬token，是前兩者的約16.7倍；在輸出環節，MiniMax M2.5的價格為1.1美元/百萬token，GLM-5為2.55美元/百萬token，而Claude Opus 4.6的輸出價格達25美元/百萬token，分別是MiniMax M2.5的約22.7倍和GLM-5的約9.8倍。上述國產模型並不能完全反映國內模型廠商的token呼叫量情況。據海通國際證券，資料顯示，火山引擎的大模型日均token呼叫量已從2024年底的2兆增長至2025年底的63兆；阿里雲外部客戶2025年日均token呼叫也已接近5兆，2026年目標至少15-20兆，內部業務日均呼叫則計畫從16-17兆拉到100兆。從全行業看，中國整體日均token消耗2024年初為1000億，2025年中突破30兆，2026年2月主流大模型合計日均token消耗已到180兆等級。東莞證券最新研報表示，隨著國產模型的程式設計、智能體能力提升，其呼叫量大幅增加，國產大模型在程式設計、智能體領域對標全球頭部模型，有望進一步加快應用落地，加速token消耗量上漲。長江證券此前表示，隨著程式設計和多模態模型和產品的逐步成熟，下游應用場景有望被真正打開，帶來大量的高品質token需求。參照海外AI產業發展規律，從資本開支投入到token需求爆發存在約兩年的滯後期。國內大廠的AI資本開支周期較海外滯後約一年，於2024年下半年開啟。因此，國內雲廠商收入已開始兌現增長，而token數量的真正爆發預計將在2026年到來。 (科創板日報)

初五迎財神，是中國人最虔誠的春節儀式之一。2026年的馬年初五（2月21日），當朋友圈照例被"恭喜發財"刷屏時，中國AI公司們也正在以一種極其暴力的方式，完成一場真正意義上的"迎財神"——智譜（02513.HK）單日暴漲42.72%，收盤報725港元，市值突破3232億港元。MiniMax（00100.HK）收漲14.52%，報970港元，市值衝破3042億港元。兩家成立不過幾年的AI公司，在農曆新年開市第一天，以超過3000億港元的市值體量，正式碾壓“傳統”網際網路公司京東、快手、攜程們，並逼近百度。而在一級市場，最受關注也是最有指標意義的月之暗面，它的最新融資估值也據傳翻倍突破100億美元，與此前一輪相比翻倍，並且眼看停不下來，繼續奔著1000億估值衝去。中國AI公司們一起迎財神了。3000億港元俱樂部：一個月漲5倍的魔幻劇本先看資料。智譜（02513.HK）IPO日期：2026年1月8日發行價：116.20港元上市首日市值：約555億港元2月20日收盤價：725港元2月20日市值：3232億港元上市43天累計漲幅：超500%MiniMax（00100.HK）IPO日期：2026年1月9日發行價：165港元上市首日收盤市值：約1050億港元（首日漲幅109%）2月20日收盤價：970港元2月20日市值：3042億港元上市42天累計漲幅：約488%一個月出頭，兩家公司的市值膨脹了5倍左右。如果你在IPO當天買入並持有到今天，恭喜，你的回報率超過了絕大多數十年期基金產品。更直觀的對比是把它們放進港股科技公司的排名中——數字的對比很魔幻。京東一年營收11588億元，淨賺414億，市值3024億港元。智譜2024年全年營收3.12億元，虧損24.66億，市值3232億港元——比京東還高。快手7.36億月活使用者，年賺177億，市值不到2900億。MiniMax全年營收約2.2億元人民幣，虧損約32億，市值反而破了3000億。百度做了26年搜尋引擎，年收1331億，利潤238億，市值3500億。智譜成立5年，距離超越百度只差一個漲停板。攜程一年運送上億人次出行，淨利172億。泡泡瑪特把Labubu賣到全球，半年營收就超過了2024年全年。這些公司花了十年甚至二十年建構的市值護城河，被兩家還在燒錢的AI公司在43天裡追平。顯然市場在給兩種完全不同的東西定價：一種叫"現在的利潤"，另一種叫"下一個時代的入場券"。Kimi：不上市，但估值照樣翻倍如果說智譜和MiniMax是在二級市場"迎財神"，那月之暗面（Kimi）則是在一級市場完成了同樣壯觀的財富敘事。2月17日，多家媒體報導：月之暗面正在完成一輪超7億美元的新融資，由阿里、五源、九安等老股東聯合領投，騰訊也參與投資。本輪融資後，Kimi估值直接翻倍，突破100億美元大關，達到100億至120億美元區間。梳理月之暗面的融資節奏：兩個月內，連續兩輪累計融資超過12億美元，這勢頭不會停下來，奔著1000億而去。更令人矚目的是創始人楊植麟的態度。他在內部信中明確表示"公司短期不著急上市"，並指出B/C輪融資金額已超過多數公司IPO的募資規模。公司目前帳面現金儲備超過100億元人民幣——這個數字接近智譜和MiniMax兩家IPO前現金之和。把Kimi的估值放到更大的坐標系中：Kimi目前的估值約為OpenAI的2%、Anthropic的3%。但考慮到中國AI公司在海外融資和估值體系中長期被低估，以及Kimi K2.5模型在HLE、BrowseComp等評測中展現的全球領先水平，100億美元很可能只是它在一級市場的中間站。而智譜和MiniMax在二級市場的瘋漲，正在為Kimi等尚未上市的中國AI公司確立新的估值錨。暴漲背後：具體的催化劑與整體的氛圍之變這輪暴漲，既有個體層面清晰的催化劑，也有產業層面深刻的氛圍轉變。1. 智譜：GLM-5引爆估值重定價2月12日，智譜正式開源發佈新一代基座模型GLM-5。這不是一次普通的版本更新——GLM-5總參數達到744B，預訓練資料量28.5T，採用了與DeepSeek-V3同源的稀疏注意力機制和多Token預測技術，在多項核心程式設計與推理榜單中穩居開源模型第一，部分指標逼近全球頂尖閉源模型Claude Opus 4.5。在GLM-5正式發佈之前，一個名為"Pony Alpha"的匿名模型出現在全球模型聚合平台OpenRouter上，程式設計和推理能力極為強悍，被社區91%以上的使用者判斷為GLM-5的測試版。僅這一個"洩露"就直接引爆了智譜股價——2月9日單日暴漲36.22%。更關鍵的訊號是：智譜隨即宣佈對GLM Coding Plan套餐漲價，國區漲幅30%起步，海外版漲價超100%，新套餐上線即告售罄。從"價格戰"到"漲價"，補貼換市場變成了用價值換溢價。2. MiniMax：OpenClaw浪潮中的最大贏家之一如果說智譜的催化劑是GLM-5，那MiniMax的催化劑則來自一個更戲劇性的場景——2026年開年最大的AI應用爆款OpenClaw。OpenClaw（原名Clawdbot）是2026年初爆火的開源AI Agent項目，支援本地部署和多平台消息整合，迅速成為全球開發者追捧的現象級工具。而在這波浪潮中，MiniMax的模型成為了最受歡迎的選擇之一。OpenClaw創始人Peter Steinberger在播客訪談中直言：MiniMax M2.1是"當下最優秀的開源模型"。他更進一步表示，在程式設計任務上，MiniMax可以僅以Claude 5%的花費實現接近的效果——這句話直接引爆了資本市場對MiniMax的重新定價。OpenRouter平台的資料印證了這一點：春節期間，中國開源大模型呈現霸榜之勢，MiniMax憑藉極致性價比成為開發者大量轉向的首選。在OpenClaw的實際呼叫中，搭載MiniMax M2.1作為核心引擎的方案在工具呼叫精準率、任務執行效率及成本管控方面均表現優異。這背後的邏輯非常清晰：OpenClaw重新定義了AI模型的消費場景——不再是人類在聊天框裡提問，而是Agent在後台持續高頻呼叫。在這種場景下，"夠用+便宜"的組合碾壓"最強+昂貴"。MiniMax恰好卡在了這個甜蜜點上。Reddit上大量使用者反饋，使用Claude作為OpenClaw引擎的token帳單動輒幾百美元，轉向MiniMax和Kimi等中國模型後，成本降到了原來的八分之一到九分之一。這種實打實的使用遷移，讓MiniMax從"知名度有限的中國模型"變成了全球開發者工具鏈中的標配選項。3. DeepSeek預期：從"利空"到"利多"的根本性翻轉去年春節，DeepSeek-R1的橫空出世曾讓中國AI投資圈心情複雜。一方面，中國AI的整體認知被拉升了；另一方面，DeepSeek以極低成本打穿性能天花板，讓其他燒了大量資金的AI公司顯得性價比很低。彼時DeepSeek對同行而言，更多是一種"利空"——你們花幾十億做出來的模型，人家幾百萬就搞定了。但一年之後，情況發生了根本性翻轉。2026年春節前，市場瘋傳DeepSeek將發佈下一代旗艦模型V4。面對這個預期，各家AI公司沒有選擇等待或躲避，而是爭先恐後地搶在DeepSeek之前亮出自己的底牌。這場春節檔AI大戰的本質是：DeepSeek的存在不再是利空，而是整個中國AI陣營的競爭勢能催化劑。各家都在開源，各家都在全球平台上競爭，各家的模型在OpenRouter上霸榜，這變成了一種集體從GPT、Claude等閉源巨頭手中搶奪全球開發者的呼叫量和注意力的行為。DeepSeek撕開的口子，其他中國公司正在一湧而入。對資本市場來說，這意味著一件事：你投的不是某一家中國AI公司，你投的是中國AI作為一個整體在全球AI版圖中份額提升的趨勢。這個敘事的力量遠大於任何單一公司的業績。4. 中國AI估值與國際接軌的轉折點以前，中國AI公司的估值普遍遠低於美國同行。Kimi的C輪估值43億美元，同期Anthropic已經1830億美元。中美AI公司的估值差距，不僅僅是技術差距，更是資本市場信任度的差距。現在，智譜和MiniMax用3000億港元（約385億美元）的市值至少刺激了市場去思考和開始習慣一件事，那就是中國AI公司也可以在公開市場享受高估值。這種估值體系的接軌意義深遠——當全球資本看到中國AI公司可以在港股獲得與國際同行可比的估值倍數時，更多國際資本將主動流入中國AI市場。摩根大通已經在研報中首次覆蓋兩家公司並給出樂觀評級，這只是開始。高盛此前分析指出，中國AI模型的全球競爭力將帶來超過2000億美元的投資組合資金流入。5. 春晚機器人：14億人的AI啟蒙一課別忘了一個容易被"專業人士"忽略的變數：2026年春晚。這是機器人登場密度最高的一屆央視春晚。宇樹科技、魔法原子、銀河通用、松延動力、越疆機器人、科大訊飛——六家機器人和AI企業組團亮相除夕之夜。宇樹科技的人形機器人叢集武術表演《武BOT》成為當晚話題焦點，數十台G1機器人在快速奔跑中完成穿插變陣和高難度武術動作，高並行叢集控制技術全球首次亮相。春晚開播兩小時，京東上機器人搜尋量環比增長超300%，訂單量暴漲150%。當14億人在除夕夜看到機器人打太極、耍長棍、做後空翻，AI不再是抽象概念，而變成了一種撲面而來的視覺衝擊和未來感。這種全民等級的認知刷新，會轉化為開市後對AI類股最樸素也最強大的買入動力——"我看好AI"。這一輪的模型競爭，前所未有的需要資源的比拚，初五迎財神，講的是開門納福，顯然把這些市場上的資源，都納入進來，才能繼續競爭下去。 (矽星人 Pro)

2026年2月初，比春節假期來得更早的，是國內這場“AI大戰”。騰訊元寶砸出10億元現金紅包，阿里千問豪擲30億元啟動“春節請客計畫”，兩大網際網路巨頭以數十億級真金白銀入場，將AI競爭從模型比拚燒至大眾消費端，全民薅羊毛的熱潮席捲社交平台，流量與商業化的正面交鋒，讓這場使用者爭奪戰熱鬧非凡。當國內市場打得火熱之時，一家中國大模型卻在海外悄然實現逆襲。Kimi在與投資人的溝通中透露，當前公司海外收入已超越國內，新模型K2.5發佈後，全球付費使用者規模更是實現4倍增長。這些變化，並不只是單一產品在海外獲得增長那麼簡單。對於一家已經在國內擁有龐大使用者基礎的大模型公司而言，海外收入反超、付費使用者加速擴張，往往意味著資源投放、產品節奏乃至組織重心，正在發生結構性變化。2025年年末，Meta以數十億美元收購開發AI應用Manus的公司蝴蝶效應。這個推出不到一年的AI應用，曾在去年12月公開披露，其年度經常性收入（ARR）突破1億美元，成為在海外市場增長最快的AI產品之一。Manus的案例，也成為中國AI產品走向海外的一類典型樣本。對照這一案例，再回看Kimi近期在海外市場呈現出的收入與使用者變化，其背後是否意味著公司戰略重心的轉移，已成為一個值得討論的問題。幾個訊號正在指向月之暗面的全球化優先順序把時間撥回2025年9月，月之暗面正式上線了全端智能體助手OK Computer（即Kimi Agent），其中有一個值得關注的重點資訊。從上線節奏來看，月之暗面率先開啟了在海外市場的全量上線，而國內市場則採取灰度測試/邀請制，對此前曾為Kimi打賞的使用者提供專屬福利，包括優先體驗權限及開通會員後的等值時長補償。再往前追溯兩個月，2025年7月，月之暗面發佈並正式開源Kimi K2大模型，完成了從閉源到開源的關鍵戰略轉變。此次開放原始碼的節奏規劃與協議選擇，有著清晰的海外導向。Kimi K2採用MIT開源協議，僅對超大規模部署場景設定輕微附加條款，同時支援OpenAI相容API呼叫和vLLM等主流工具本地部署，大幅降低了海外開發者的使用成本。Kimi API 相容OpenAI的介面規範。圖源：Kimi Platform上線後，該模型在Hugging Face平台發佈一周內下載量就突破10萬次，還獲得了矽谷知名投資人查馬斯・帕裡哈皮蒂亞在《All In》播客中的公開推薦，Kimi在海外技術圈與投資圈的曝光度也隨之大幅提升。2025年下半年，月之暗面在組織架構與市場傳播策略上的調整，進一步印證了其全球化的優先順序。同年11月，公司釋放多個海外核心崗位，涵蓋海外增長營運、海外使用者增長專家（投放方向）等核心職能，同時緊急招聘國際化產品經理，重點對接海外使用者需求與產品本地化最佳化工作。Kimi社會招聘資訊。圖源：Kimi官網到了12月，月之暗面的招聘重心更加清晰：新增韓國、巴西兩個市場的KOL行銷專屬崗位，明確將這兩個新興AI市場作為海外滲透的重點。這些海外崗位均明確標註求職者具備對應市場的本地語言能力，通過KOL傳播策略，放大公司在本地科技、金融科技、AI等垂直圈層的品牌聲量。Kimi社會招聘資訊。圖源：Kimi官網事實上，在曝光推廣方面，Kimi在海外以“真誠分享”替代商業行銷，重點聚焦海外技術社區與垂直圈層，通過核心工程師下場分享、傳遞技術價值，依託工程師IP與使用者口碑實現自然擴散，尤其在Reddit的r/LocalLLaMA（AI從業者/愛好者）、r/MachineLearning、r/OpenAI等垂直類股，通過直接對話、技術答疑進一步擴大海外影響力。Kimi在Reddit的r/LocalLLaMA類股以問答形式進行分享。圖源：Reddit“第一天起就考慮出海”的含金量2025年12月，張予彤正式出任月之暗面Kimi總裁。2026年1月10日，在藍馳創投舉辦的第五期不鳴創業營中，Kimi總裁張予彤的分享中提到了這麼一句話：“現在我會鼓勵大家從創業第一天起就考慮海外市場。2025年，我們做了戰略調整，從閉源走向開源，也希望在世界技術圈中建構我們的技術影響力。”對此她解釋道，2023年開始創業，2024年10月產品第一次上線，2025年，才開始做出海相關的業務，此前在海外則是“一片空白”。“回看當時的決定，其實精力專注的問題可以通過組織的擴展來解決。更底層的原因還是自己缺乏對於國際局勢的判斷。”張予彤進行了復盤。早期月之暗面因算力資源劣勢而迴避海外，而張予彤推動的戰略是效率創新+開源生態+Agent差異化能力的組合。據她在世界經濟論壇2026年年會的公開介紹，Kimi僅使用美國頂尖實驗室1%的資源，就開發出Kimi K2、Kimi K2 Thinking這樣全球領先的開源模型，在全球市場實現“以1%資源對標全球領先者”的突圍。此前，月之暗面創始人楊植麟明確看到了AI產品C端商業化的可能性：“使用者是有可能產生商業價值的。你看OpenAI，C端使用者產生了很大商業價值，佔了它營收比較大比例。”這一判斷，也成為Kimi海外商業化的核心思想。在定價策略上，Kimi採用“分層會員+API服務”的雙軌模式，兼顧C端個人使用者與B端企業使用者的需求，其中C端採用分層訂閱策略，貼合海外使用者付費習慣與不同層級需求，B端則採用API服務+定製化方案的模式，精準對接海外企業的生產力升級需求。月之暗面官網兩大入口Kimi AI助手與API呼叫。圖源：月之暗面官網Manus“上岸”成功之後下一個會是Kimi嗎？2025年的最後一天，月之暗面完成5億美元C輪融資（約合35億元人民幣），由IDG領投1.5億美元，阿里、騰訊及王慧文等老股東均超額認購。此次融資完成後，公司投後估值約為43億美元。同日，楊植麟在全員內部信中提到，公司當前現金持有量已超過100億元，明確表示短期內不以IPO為目標，僅將上市作為未來推動AGI處理程序的工具之一，擇機而動。這種“不著急”的態度，一方面源於充足的資金儲備，另一方面也為公司產品與戰略的長期投入預留了空間。這封內部信同時明確了月之暗面2026年的核心方向：聚焦AI生產力工具的研發與落地，深耕具體使用場景，持續推進全球化佈局，其中海外產品路徑被強調為重點。楊植麟提出的三大戰略目標中，有兩項直接指向生產力領域：一是加速下一代基座模型K3的訓練和研發，將等效FLOPs至少提升一個數量級，在預訓練層面追平全球前沿模型；二是整合模型訓練與智能體（Agent）產品，圍繞智能體相關的生產力場景發力，不把絕對使用者規模當作唯一目標，重點追求營收規模的數量級增長。張予彤在2025年12月初也曾表示，面對大廠競爭，團隊會有意識控制業務邊界，專注於大模型層、邏輯層與Agent層，集中精力做好深入研究、PPT製作、資料分析、網站開發等偏複雜、偏生產力的任務鏈路。這一策略已體現在Kimi的產品演進中。從K1.5強化長文字處理能力，到K2提升Agent任務執行水平，再到2026年1月27日發佈的K2.5模型，其生產力能力的升級有著清晰的階段性。Kimi K2.5發佈近兩周後，在OpenRouter一周總榜、程式設計項目榜、工具呼叫榜、Python項目榜及OpenClaw呼叫榜等多個榜單中持續排名第一。在最能反映模型使用量的一周總榜中，以1.16兆token，超過Gemini 3 Flash Preview和Claude Sonnet4.5兩個閉源模型。OpenRouter一周總榜。圖源：OpenRouter更為直觀的體現是市場份額的變化。2026年1月25日，月之暗面的市場佔有率為4.4%，到了2月8日，提升至16.3%，在排名中僅次於Google。模型市場份額，圖（上）為1月25日，圖（下）為2月8日。圖源：OpenRouter在Kimi加速海外佈局的同時，行業內已有一些中國大模型團隊的海外實踐提供了可參考的樣本。其中，Manus的“上岸”被頻繁提及。它的價值在於率先跑通了一條清晰的海外路徑：從中國遷徙至新加坡，以海外為主要增量來源。產品既兼顧個人使用者，也服務企業級需求，其組織與商業化選擇均圍繞這一目標展開。從目前來看，Kimi在海外佈局上，一方面，通過Agent能力與分層訂閱探索個人使用者付費可能；另一方面，借助API、開源模型等方式切入開發者與企業場景，嘗試建構更靈活的商業結構。這種平行推進方式，使其海外進展更具探索屬性。兩者的節奏差異也很明顯。Manus在短周期內集中完成了產品定位與商業化驗證，而Kimi的海外動作分散在模型能力釋放、開源策略、開發者生態建設以及本地化組織搭建等多個層面。這些動作尚未指向唯一結果，但顯示海外已被納入其長期規劃。Manus已經提供了一個可參考的樣本，但Kimi的選擇未必與之相同。對於行業而言，Kimi能否持續擴大海外收入固然重要，但更重要的，是其尚未定型的產品結構、組織節奏與生態取向，能否支撐起一條不同於現有路徑的增長曲線。這些問題仍在發展中，也正是這些未確定的變數，讓Kimi的海外處理程序，成為當前中國AI出海中值得持續關注的案例。 (創業邦出海進行時│Going Global)

國產大模型春節集體轉向「實幹派」，全球 AI 變革看北京。2026 年開年的科技圈，一場靜默的排位賽正在悄然改寫 AI 大模型世界的規則。1 月 27 日，月之暗面開源 Kimi K2.5，以「Agent Swarm」技術實現 100 個子智能體平行協作，將複雜任務執行效率提升數倍；2 月 7 日，字節視訊生成模型 Seedance 2.0 正式上線，憑藉多模態參考系統與原生音視訊同步能力引發全球創作者追捧；2 月 11 日深夜，智譜 AI 發佈新一代旗艦模型 GLM-5，在全球權威榜單 Artificial Analysis 中位居全球第四、開源模型第一。此外，阿里 Qwen3-Max-Thinking、DeepSeek-OCR2、生數、銀河通用、智源等模型也在同一時段密集亮相。海外廠商同樣動作頻繁。2 月 5 日，OpenAI 發佈 GPT-5.3-Codex 程式設計模型，並推出企業級 AI Agent 平台；同日，Anthropic 發佈 Claude Opus 4.6，不到半月後又推出定價更低的 Claude Sonnet 4.6 主攻智能體場景。諸神之戰，不一而足。幾乎所有公司都選擇在一個特殊的時間窗口登場——春節前後。傳統認知中，春節是使用者注意力分散、媒體曝光度下降的時段，並非科技產品發佈的黃金窗口。但 2026 年的這波集中發佈，恰恰利用了春節的場景豐富性：充裕的假期時間、家庭聚會、出行規劃、內容創作、社交娛樂。在全民行為高度集中的這一檔口，正是檢驗大模型能否從實際應用層面解決複雜任務的最佳測試時機。現在看來，這個時間節點絕非巧合，其背後的產業升級意義意味深長——這是國產大模型的一次集體轉型。在過去兩年，國產大模型更像是實驗室裡的「做題家」，核心解決的是使用者提問到模型作答的及時交付，比拚的是 benchmark 分數與響應速度；而這一波 AI 大戰，已經能夠清晰地看到，國產大模型正在向能真正處理複雜任務的「實幹派」轉變。模型不再滿足於給出答案，而是要獨立完成從理解需求、拆解任務、呼叫工具到交付成果的全流程。而我們發現，在這輪「實幹能力」的競賽中，一個值得注意的現像是，領跑者的地理坐標高度重合——它們大多聚集在北京海淀區。理解這種「海淀基因」，才能釐清國產大模型轉型的深層原因。01更加務實的智能軍團雖然這一輪國產大模型的集中發佈尚未結束，不過一個顯著的趨勢已經展現——更務實的評測維度正在取代傳統指標。過去對 AGI 的烏托邦式憧憬，正被算力成本與落地成效的硬約束快速拉回地面。無論是舊金山灣區還是中國一二線城市，資本與產業都已不再為單純的規模擴張敘事支付溢價——大模型正在從單純的技術探索，加速進入技術與需求雙向賽跑的商業化深水區。通俗一點來說，大模型不再只追求標準答案，更在考察在開放環境中的任務完成度，以及如何直接應用到普通人的生活中。此刻扎堆發佈的大模型，紛紛順勢而為。智譜發佈的 GLM-5 在這一輪的表現中頗為搶眼，其在 HumanEval 程式碼通過率達到 96.2%，不但超越前代 GLM-4.7 的 88.5%，更是超越了強勁的 Claude Opus 4.5（95.8%）。但比分數更重要的是，GLM-5 原生支援跨檔案程式碼重構，並能處理複雜系統工程程式碼倉。這意味著，智譜大模型已完成從「初級程式設計師」到「總架構師」的進化，重新定義了程式設計領域的生產力。而在過去專注「聊天」和提供情緒價值的字節，也同樣呈現務實轉向。以前做 AI 視訊，使用者得跟機器猜謎——寫一堆提示詞描述「夕陽下的古風少女」，結果出來可能是古裝也可能是和服。而在 2 月初發佈的字節 Seedance 2.0，則讓指向更清晰明確——用那個色調、某個角色的臉、那一段視訊裡的動作，甚至放段音樂讓它跟著節奏剪。這種多模態參考機制將創作主動權交還使用者，降低了反覆偵錯的試錯成本，使電商廣告、短影片製作等商業場景的產出更為穩定。也與海外模型形成對照：當 OpenAI 的 Sora 和Google Veo 2 仍主要依賴文字提示詞時，Seedance 2.0 將創作更貼近商業場景對確定性的需求。今年春晚舞台視覺《賀花神》的四季花神場景，正是該能力的落地展示——以四時花卉為主題，十二位演員對應十二種花神，每一個出場都伴隨著專屬場景。這背後正是字節大模型的圖像與視訊生成能力起到的作用，為節目定製「一月一人一景，一花一態一觀」的視覺效果。春晚賀花神效果圖打破邊界的，還有大模型的另一種存在載體——具身智能。1 月 8 日，銀河通用發佈多載機器人 Galbot S1，實現零遙操全自主作業，雙臂負載達 50 公斤。與特斯拉 Optimus 等海外人形機器人側重工廠場景不同，Galbot S1 的手腦協同設計更聚焦室內泛化能力——春晚上銀河通用與沈騰、馬麗的互動展示，正讓我們看到了機器人手腦一體的無限可能，未來無數室內場景的泛化能力正源於具身智能大腦模型的佈局。銀河通用春晚節目圖AI 從數字世界來到物理世界，大模型公司正在用一條相對紮實的路，在填補過往實用性不足的坑——聽懂人話、把事情幹成。這和人們通常所理解的商業溢價的區別是，AI 普惠化不是市場競爭手段，而是技術發展的目的。2025 年，國產大模型對行業標竿的理解發生了根本轉變。技術評測的領先僅證明能力上限，而商業價值的衡量標準已轉向規模化的可及性與經濟性——單位算力所能支撐的實際產出效率，成為更具份量的評判維度。市場端的反饋更為直接。經過兩年多的技術演示期，無論是企業還是終端市場，都在提出更為具體的需求：模型能否自動處理報銷流程，能否協調多個軟體完成市場調研，能否在無人監督的情況下執行周期較長的項目。大模型的實際執行能力已成為企業採購決策的核心考量，推動研發方向從追求技術突破轉向保障交付質量。春節場景為產品實用驗證提供了特殊環境。家庭聚會涉及菜譜生成、採購規劃、智能裝置控制等協調需求；長途出行需要整合交通預訂、酒店比價、行程最佳化等多平台資訊；內容創作則要求模型理解節日文化、平台調性及傳播規律。這些任務無法通過單次問答完成，需要模型具備任務分解、工具呼叫、異常處理及結果整合能力。2026 年春節的集中發佈，實質是廠商將產品置於真實場景的壓力測試，假期積累的使用者反饋將為後續產品迭代提供資料支撐。02 海淀基因當技術理想主義與商業現實主義融合時，「覺醒」往往發生在一片讓創新既能紮根又能拔節生長的土壤上。放眼全球，人工智慧的競賽早已超越單一企業的角力，演變為區域創新生態的系統較量。矽谷憑藉史丹佛-伯克利的人才輸送、風投體系的成熟配套、以及「快速試錯」的文化基因，長期佔據全球 AI 產業的高地。但 2026 年春節檔的集體爆發，清晰地顯示出中國創新版圖正在形成自己的「強節點」——北京海淀便是其中最具代表性的樣本。在這片 430 平方公里的地界上，創新的密度可以被具象化地測量出來，在這裡，15 分鐘車程幾乎就能構成一個創新單元——智譜 AI、百川智能、面壁智能……他們齊聚在清華科技園裡。往東一公里，生數科技在中關村東路 8 號東昇大廈探索多模態生成，與智源研究院的成府路 150 號（清華南門）隔街相望。往南一點，月之暗面在知春路 76 號京東科技大廈迭代長文字模型，與字節跳動的大鐘寺工區直線距離不到 3 公里——後者旗下的 Seedance 團隊正依託這片人才密度，在多模態視訊生成領域快速推進。更具縱深感的是人才的流動與重組。愛詩科技創始人來自字節視覺團隊，辦公室設在蘇州街，與原工區直線距離 2 公里；而銀河通用、星動紀元、靈心巧手三家具身智能公司，則集中在海淀區的核心地段，彼此車程都在 15 分鐘內，卻各自探索多載機器人、人形機器人、靈巧手等不同路線。這種集聚並非偶然，而是產業生態的必然結果。北京海淀，作為全國人工智慧產業的核心集聚區，其角色值得客觀審視——它並非簡單的「政策普惠」或「資本密集」，而更像是基礎研究到真實落地的完整鏈條。具體而言，海淀區已經建構了一個基本自主可控的全產業鏈技術體系，底層有清華、北大等高校的前沿研究輸出人才和方法論；中間層由晶片、雲端運算等基礎設施企業提供算力支撐；應用層則有大量場景型企業提供測試環境和需求反饋。這種密度使得技術迭代周期顯著縮短。生態的成熟度，直接塑造了國產大模型的差異化路徑。與矽谷巨頭追求「通用智能」的宏大敘事不同，海淀系企業更強調「垂直穿透」：在這裡，百度佈局全端、寒武紀佈局晶片、智譜清研專注 B 端、快手可靈偏向文娛落地、字節偏向 C 端、月之暗面偏向長文字思考。各尋其位，各盡其能。事實上，政策環境的演進同樣關鍵。2023 年，北京市率先出台地方性大模型產業支援政策，海淀區同步提出建設 2300 億元規模的核心產業叢集，配套人才落戶、資金扶持、場景開放等綜合措施。如今這一資料已經超過 3500 億。同時，海淀推出中關村科學城科技成長基金，經過三期發展規模已達 200 億元，明確將投資重心前移，聚焦早期項目、小型企業、長期價值及硬科技領域。這種「耐心資本」的供給，顯著改善了創新型企業的心理預期與風險偏好。但海淀的真正價值，或許不在於政策紅利的獨享，而在於其作為「創新方法論」的輸出地。從 2010 年代中關村的創業大街，到移動網際網路時期的「巨頭搖籃」，再到如今的大模型集聚區，海淀始終扮演著技術商業化「加速器」的角色。早期的網際網路創業培育了風險資本的敏銳度、工程師文化的務實性，以及對「快速迭代、小步快跑」方法論的路徑依賴。這些基因延續至今，使得中國企業在面對大模型這一顛覆性技術時，表現出更強的工程化能力和商業化嗅覺。AI 原點社區將視野拉寬，這種「強節點」的崛起並非孤例。上海的張江、深圳的南山、杭州的餘杭，同樣在 AI 產業鏈的不同環節都形成特色優勢——這些都是值得區域學習的樣本。但海淀的獨特性在於其「全端覆蓋」——幾乎每一環都有代表性企業佈局。這種完整性，使其成為全球 AI 版圖中少數能與矽谷形成系統性對話的區域之一。傳統認知中，技術創新高度集中於少數全球城市；但大模型時代的競爭，越來越依賴「資料-場景-算力」的本地化閉環。中國龐大的數位化應用場景、完整的製造業體系、以及政策驅動的算力基礎設施，為區域創新生態提供了獨特的養分。海淀的集聚效應，正是這種國家能力在微觀層面的投射。當全球大模型產業進入「實幹能力」的比拚階段，區域生態的質量將直接決定企業的競爭力上限。03更好的時代所有技術革命的最終走向，一定承載著產業實踐的階段性註腳。這場集中爆發的轉型給產業和區域都提供了新的機會。春節檔的 AI 大戰，標誌著國產大模型進入產業價值驗證的關鍵周期。短期內，市場將迎來一次實幹能力的集中檢驗。期間積累的真實使用者資料與實際交付體驗，將幫助企業精準識別產品短板，加速迭代最佳化。例如，多智能體協作的穩定性、長視訊生成的時序一致性、複雜程式碼重構的可靠性等問題，只有在海量真實互動中才能充分暴露和修正。但大模型軍團現在的表現，已經影響深遠——目前，OpenAI、Google 等巨頭紛紛調轉船頭，開始密集推出針對企業級市場的高性價比推理模型。很長時間以來，全球人工智慧的聚光燈多投在矽谷。而 2026 年這個乍暖還寒的春天，分水嶺已經有了能捕捉的痕跡——算力封鎖沒有擊垮國產大模型，反而帶來了一抹得天獨厚的韌性。AI 製圖這註定是一條長期主義的道路，但不妨礙國產模型技術迭代節奏持續加快，產品更新周期從以年為單位縮短至以月甚至以周計算。這種敏捷響應能力的形成，客觀上為中國人工智慧產業提供了彎道超車的窗口期。而從管理者的角度來看，當大模型從「對話工具」進化為「數字員工」，「人」的身份也將發生變化，其社會影響將呈指數級放大——對於所有區域性政府而言，都需要在新階段裡尋找定位——這要求政策層面在持續降低創新成本的同時，建立適配新技術形態的治理框架。而經驗老道的管理者，顯然能更快提供合格的樣本。至少，站在 2026 年的端頭，國產大模型發展的重要節點。人們已經可以確定，全球新一輪大模型產業變革的方向與節奏，正日益取決於中國創新體系的突破能力與本土生態的支撐強度。 (極客公園)