每個個體都被時代裹挾著前進，而歷史在不斷重演。1955 年，美蘇兩國為爭奪航天實力的最高地位展開了長達 20 年的太空競賽。從蘇聯的斯普特尼克 1 號（Sputnik 1）發射入軌，到尤里·加加林（Yuri Gagarin）成為首次進入太空的人類宇航員，再到美國阿波羅 11 號（Apollo 11）成功完成人類登月任務，這段太空競賽的歷史不僅僅反映了人們對宇宙深空探索的追求，更是反映出了大國競爭下的結構性趨勢。蘇聯和美國之間的競爭不僅僅源於對主導世界秩序的渴求及其意識形態影響力的擴張。更是在冷戰的結構性安全壓力下“被迫前行”。而今天，相似的競爭，不同的挑戰者，中美兩國的競爭逐步升級。2017 年川普政府頒布的《國家安全戰略報告》（NSS）打破了美國政府對中國的定位，將中國定義為“戰略競爭者”，標誌著美方一改自克林頓政府以來的“接觸”政策，直接導致了中美關係進入全面競爭階段。2020 年後，中美競爭的核心已從早期的“貿易逆差”轉向以技術堆疊（Technology stack）為戰場的全方位重構。在這一輪圍繞關鍵技術與產業的體系的重構之中，太空技術重新回到競爭前沿。不同於冷戰時期圍繞“誰先登月”的象徵性炫技較量，當下的太空競賽更加關注的是誰能夠以更低成本，更高頻率進入太空。正是在這一背景下，可回收火箭項目逐漸成為中美雙方競逐的關鍵節點。▲ 中國朱雀三號火箭成功完成 10 公里級垂直起降飛行試驗（圖源/搜狐網）競爭目前在什麼階段？馬斯克的火箭回收項目由 SpaceX 主導，旨在通過全重複使用大幅降低太空探索成本。截至 2026 年 2 月，單枚一級助推器已經實現最高 33 次飛行回收循環，其獵鷹九號（Falcon 9）是目前全球唯一實現高頻，大規模重複使用的軌道級火箭。在獵鷹九號實現商業化回收時，星艦（Starship）目前正在研發全重複使用系統，目標是實現一級助推器和二級星艦飛船的全部回收。根據 SpaceX 的更新，馬斯克宣佈 SpaceX 的太空探索戰略將暫緩載人火星登陸計畫，將重點放在月球定居點的建設上，計畫建設一座具備“自我擴展能力”的月球城市。2026 年 2 月 13 日，中國的長征十號運載火箭系統完成了低空演示驗證飛行並在海上安全濺落。並成功完成火箭一級箭體海上打撈回收任務。▲ 長征十號海上回收系統（圖源/微博）火箭回收技術的目標是什麼？火箭回收技術可以說是邁入“星空未來”的敲門磚。它能夠極大地降低火箭發射成本，能夠實現大量多次低成本的發射。根據相關報導，獵鷹九號內部發射的邊際成本已經降至僅 1500 萬美元，發射成本為 6200 萬美元，相比之下競爭對手單次發射成本高達 4.5 億美元。馬斯克在 2026 年的達沃斯論壇（Davos）中表示，星艦的全重複使用成功後將會將太空飛行的成本降低到如今的 1%。根據統計，預計 SpaceX 2025 年的營收能夠達到 155 億美元，截止到 2025  年的第二季度，星鏈服務已經實現 21 億美元的淨現金流。這代表著航空航天業的自助循環以及可持續投入。良性的經濟循環促進新技術的研發，新技術吸引投資，創造利潤，再投入新技術研發，並且逐漸演變為技術優勢和壟斷。如今，馬斯克在達沃斯論壇上提出了更大膽的設想：通過火箭回收技術大幅降低發射成本，正在為開發“無限能源”打下基礎。他指出，太空中的太陽能效率是地面的五倍，且不受天氣和季節影響，有望實現全天候高效發電。在此基礎上，他進一步描繪了在太空建造 AI 資料中心的藍圖。由於太空極低溫環境可實現高效散熱，這類資料中心能極大降低能耗，他預測這一構想有望在三年內成為現實。但有分析指出，馬斯克的最終目標是實現更宏大的太空殖民。他計畫以極低成本的大規模運輸為前提，先在月球建立自給自足的科研與補給站，最終在火星打造一座可容納百萬人口、具備獨立生存能力的城市，從而讓人類成為跨行星物種。▲ 火星殖民想像圖（圖源/百度）然而，火箭回收的意義並不止於成本壓縮或商業成功。在無政府的國際體系（Anarchic International System）中，進入太空的能力本身即構成戰略資源。可回收技術所降低的，是進入太空的邊際成本；而邊際成本的下降，意味著規模能力的擴張。隨著發射門檻被持續壓低，衛星星座部署與軌道資源佔據將不再受限於高昂費用，而成為可以快速複製的能力。在這一背景下，競爭的焦點已不再是“誰能進入太空”，而是“誰能夠更快、更頻繁、更大規模地進入太空”。技術優勢一旦轉化為規模優勢，便不再只是市場競爭的問題，而成為體系權力分配的重要變數。▲ 一圖讀懂中美太空競爭（圖源/雪球）火箭回收如何構築戰略優勢？軌道資源稀缺性，以及所謂“先到先得”的規則無疑正在重塑競爭門檻。根據國際電信聯盟（ITU）的規定，衛星軌道位置和頻段遵循“先登先佔“原則。一旦某個高度被大規模星座（如星鏈）佔據，後來者不僅面臨頻段干擾，還需避開密集的衛星網。同時因為優質軌道層有限，隨著衛星的數量飆升，碰撞風險和空間碎片問題使後來者的准入門檻大幅度提高。2026 年 7 月，馬斯克宣佈將 4400 顆星鏈衛星軌道從 550 公里降低至 480 公里以獲取更加優質的通訊條件。中國的國網（GW）星座和千帆星座早已將核心軌道鎖定在這個高度。馬斯克憑藉火箭回收帶來的低成本優勢直接圈走 480 公里“黃金頻段”的三分之一資源（總容量為 1.2 萬顆衛星）。▲圖源/百度同時，資訊主導權也體現出低軌通訊的性能與代際優勢。低軌衛星具有無法比擬的技術優勢，低軌衛星距離地面更近，訊號往返延遲可降低至 27 毫秒，而高軌衛星則為 500 毫秒，這對於自動駕駛，遠端醫療以及即時軍事指揮至關重要。並且由於低軌衛星壽命較短（僅 5 - 7 年），因此需頻繁更換。同時考慮到同一高度衛星數量的限制，可回收火箭項目的研發將會直接關係到能否在衛星通訊的競爭中取得優勢。此外，軍事與國家安全的應用，意味著作戰形態正在被重塑。低軌衛星星座具備極強的生存能力，擊落單顆衛星無法癱瘓整個網路，這就使其成為現代國防（例如導彈預警，無人機操控）的基石。例如導航衛星系統是美國太空優勢的一個典型案例，在軍用領域，人造衛星可用於偵察，監測，核查，預警，通訊，導航等軍事任務。這將會直接涉及到“通訊主權”。像如國家主權一樣，它具備排他性，資源有限性。對這些技術的使用將會直接關乎中美競爭的態勢。這就形成了一個產業閉環——AI 與可回收火箭實際上是相互賦能的。在達沃斯論壇中，輝達 CEO 黃仁勳將人工智慧的技術堆疊比作“五層蛋糕”，並強調能源是 AI 的底層基礎。結合馬斯克提出的，在外太空大規模運行 AI 系統的可能將會比在地球上更加經濟——取之不盡的太陽能與絕佳的散熱環境，未來在太空中部署 AI 或將極大地提高模型效率。▲ 月球太陽能基地想像圖（圖源/百度）然而，同一片太陽能，目前正在照亮西半球戰場。實戰檢驗：伊朗上空的“星盾”敲響警鐘2026 年 2 月 28 日，當全世界的目光聚焦於德黑蘭上空的硝煙時，一場更隱秘的戰爭正在距地表 550 公里的軌道上展開。這一天，美國太空部隊首次以獨立軍種身份參與對伊朗的實戰打擊。但真正值得警惕的，不是炸彈的落點，而是引導炸彈的那雙“眼睛”——馬斯克的“星盾”系統。這是人類戰爭史上第一次，由商業航天公司建構的低軌衛星星座，在實戰中承擔起完整的殺傷鏈閉環：從天基情報偵察、目標定位，到通訊中繼、導彈預警，直至打擊導引。▲ 圖源/Google伊朗法爾斯通訊社（Fars News Agency）報導了導彈擊中德黑蘭市中心目標的慘狀，但很少有人意識到，那些讓伊朗防空系統形同虛設的精確打擊能力，本質上源於美國在可回收火箭技術上積累的規模優勢。可回收技術降低的邊際成本，正在逐漸轉化為衛星星座的快速部署能力；而星座的規模優勢，最終演變為戰場上的不對稱優勢。SpaceX 憑藉獵鷹九號（Falcon 9）的重複使用，將單次發射成本壓縮至 6200 萬美元，得以在 550 公里軌道上部署超過 6000 顆星鏈衛星；其軍用版本“星盾”則直接服務於五角大樓的全球打擊需求。更具諷刺意味的是，就在美軍對伊朗動武的同一周，伊朗航天局局長哈桑·薩拉里耶宣佈，將在年底前發射“沙赫德·蘇萊曼尼”（Shahid Soleimani）衛星星座的原型。這個以被美軍刺殺的將領命名的星座，試圖依靠本土運載火箭，在制裁的夾縫中爭奪一絲太空存在感。而它瞄準的軌道高度—— 480 公里，正是中美早已短兵相接的“黃金頻段”。伊朗的困境揭示了一個殘酷的現實：沒有自主可控的低成本進入太空能力，就沒有軌道資源的分配權；而沒有軌道資源，在下一場戰爭中，你將暴露在敵人的每一顆衛星之下，卻無力回擊。據媒體報導，美軍此次行動中，天基系統（Space-based system）實現了對伊朗目標的“降維打擊”。這給我們的啟示是雙重的：一方面，必須加快以可回收火箭為支撐的低軌星座建設，防止在太空基礎設施上被美國拉開代差；另一方面，商業航天力量與國防體系的深度繫結（如 SpaceX 與五角大樓的合作模式），正在成為大國太空博弈的新常態。當國際電信聯盟“先到先得”的規則遭遇軍事需求的倒逼，太空競爭的殘酷性已遠超技術層面。大國競爭新維度：技術堆疊與秩序重塑在當今全球秩序深度調整的背景下，中美之間的技術競爭正呈現出結構性升級的趨勢。以可回收火箭為例，這不僅是航天技術的突破，更標誌著兩國圍繞太空基礎設施、軌道資源及未來產業規則展開的深層次博弈。在經濟與科技日益被“武器化”（Weaponization）的國際格局中，美國長期借助金融霸權、技術封鎖與供應鏈管控，將全球關鍵節點的資源優勢轉化為戰略槓桿。這種對“相互依賴”（Interdependence）的武器化運用，逐漸被中國所認知。所謂的“卡脖子”困境，使中方愈發清醒地意識到：真正的地緣政治力量，不再源於可被替代的產品供給，而在於對核心技術的自主掌控。由此，以關鍵技術為支點的“技術主權”（Techno-sovereignty）競爭，正成為大國博弈的主要形態。中美間系統性挑戰，在結構邏輯上幾乎是必然的。正如國際關係學者米爾斯海默在《註定失敗：自由國際秩序的興衰》（Bound to Fail: The Rise and Fall of the Liberal International Order）中所警示的：冷戰後，西方精英曾致力於將中國嵌入由美國主導的世界經濟體系，寄望於經濟繁榮能帶來政治趨同。然而，他們低估了一個關鍵變數——經濟崛起本身便意味著權力再分配。▲ 約翰·米爾斯海默（圖源/Google）當單極格局逐漸鬆動，中國的高速增長便不再僅僅是經濟現象，而成為重塑國際秩序結構的力量。隨之而來的，是川普政府以來美國國家定位的搖擺與保護主義回潮，這進一步激化了全球無政府狀態下的安全競爭。在這一結構性壓力下，中美兩國均難以在太空競賽中單方面退出。以火箭回收技術為代表的軌道資源爭奪，不僅關乎通訊主導權，更牽涉軍事部署能力與未來產業標準。面對潛在的結構性壓力，雙方都不得不在新一輪太空博弈中爭取先發優勢。 (民智國際研究院)

外媒報導：根據 OpenRouter 的最新資料，中國開源人工智慧模型稀宇科技MiniMax 和月之暗面的Kimi在全球 token 使用排名中名列前茅，終結了美國在市場上的主導地位。這項變化反映國際對中國開源模型需求增加，特別是在中國這些大模型一系列新版本推出之後。據指出： MiniMax M2.5 單周使用量高達 2.45 兆個 token，幾乎是先前的 2 倍，主要由程式碼應用帶動。該模型於 2 月 13 日推出，宣稱是「世界上首個專為代理場景設計的生產級模型」，並在推出後 7 天內達到 3.07 兆個 token 使用量。Kimi K2.5 於 1 月發表，排名第二，使用量為 1.21 兆個 token；智譜的 GLM-5 則以 7,800 億個 token 位居第三。這三個中國模型在 OpenRouter 上佔總 token 使用量的 61%，顯示中國在全球 AI 市場的強勁表現。價格方面，MiniMax M2.5 與 GLM-5 的收費為每 100 萬個輸入 token 0.30 美元；相較之下，Anthropic 的 Claude Opus 4.6 收費高達 5.00 美元，約為前者的 16.7 倍。這使中國的 三 大模型在程式碼能力與代理自動化方面具備明顯競爭優勢。在中國企業市場，市場整合速度顯著加快。阿里巴巴的千問、字節跳動的 豆包 與 DeepSeek 在 2025 年下半年共同佔企業 token 消耗超過 70%，而上半年還不到 50%。此外，月之暗面AI 的商業化成果也相當顯著。K2.5 發表後不到 20 天，該模型收入已超過公司 2025 年全年總收入。該公司新近完成一輪超過 7 億美元的融資，由阿里巴巴與騰訊領投，估值提升至 100 億至 120 億美元。 (芯聞眼)

核心觀點： 美國科技封鎖的最大失誤，在於誤判了中國企業的韌性。真正的封鎖從來不是切斷裝置供應，而是切斷進取的意志。只要中國產業界“想幹”，任何高牆都終將變成登山的階梯。前中興通訊國際市場副總經理、復旦大學特邀評論員汪濤在《兩岸圓桌派》中的一番論述，如同一記警鐘，敲醒了那些迷信“技術霸權”的人：想要徹底鎖死中國科技，唯一的辦法是讓中國企業從心底裡放棄追趕的念頭。 然而現實卻是，西方的每一次圍堵，非但沒有澆滅中國企業的火焰，反而成了助燃的氧氣。逆向激勵：封鎖即動員令回顧過去幾年的晶片博弈，一個弔詭的現象清晰可見：美國出口管制的清單越長，中國本土技術突破的速度越快。這並非巧合，而是生存本能被極致激發後的必然結果。當“買辦思維”被徹底堵死，當“造不如買”的幻想被現實擊碎，中國科技企業只剩下一條路——背水一戰。這種強烈的危機感轉化為了一種近乎偏執的執行力：問題在那裡，資源就投向那裡；短板是什麼，就死磕什麼。正如荷蘭半導體觀察者馬克·海金克所言，即便沒有頂級的EUV光刻機，中國製造商依然能在傳統的浸潤式DUV光刻機上，通過極致的工藝最佳化，挖掘出超越物理極限的潛力。技術突圍：從“多重曝光”到“自對準”的極限操作在ASML將NXT:1980i至最先進的NXT:2150i等全系列浸潤式光刻機列入禁運名單後，中國晶圓廠面臨的是“無米之炊”的絕境。傳統的多重曝光技術（Multi-Patterning）雖然可行，但對光刻機的套刻精度和產能效率要求極高，稍有不慎就會導致成本失控，良率崩盤。面對這一死局，中國工程師們沒有坐以待斃，而是迅速切換賽道，轉向了自對準多重圖案化技術（SAMP）。這是一條更為艱難但可行的路徑：傳統路徑：依賴光刻機進行多次曝光，對裝置精度要求極高。中國路徑：將壓力從光刻機轉移至沉積與刻蝕環節。只需一次光刻曝光，隨後通過精密的“沉積 - 刻蝕”循環交替，像搭積木一樣建構出高密度的電晶體結構。台積電第一代7nm工藝曾驗證過這條路的可行性，而今天，中國之所以能走通這條路，底氣在於國產裝置的崛起。北方華創、拓荊科技、中微半導體等企業在薄膜沉積和刻蝕裝置上的突破，為SAMP技術提供了堅實的硬體支撐。正是這些“隱形冠軍”的托底，讓國產7nm晶片從PPT變成了生產線上的實物。補齊短板：離子注入機的“去美化”攻堅戰當然，自主可控的版圖並非毫無缺口。在晶片製造的關鍵環節——離子注入領域，中國曾長期依賴美國應用材料（Applied Materials）等巨頭。資料顯示，2024年中國離子注入機進口額仍高達14.27億美元，這是懸在產業鏈頭上的一把達摩克利斯之劍。但變局已在醞釀。從2025年起，以北方華創、華海清科、先導基電為代表的國產力量正式吹響了衝鋒號。這三家企業不再滿足於低端市場的修修補補，而是直接對標國際頂尖水平，攻關高端離子注入裝置。這不僅僅是為了替代進口，更是為了建構一道戰略防火牆。在美國“長臂管轄”和“最小比例原則”的陰影下，任何一顆海外螺絲釘都可能成為癱瘓整條產線的藉口。唯有實現全鏈條的“去美化”，才能確保在極端情況下，中國晶片產業依然擁有反擊的能力。護城河不在別處，而在心中當前的中國晶片產業，正處於一種“破繭成蝶”前的陣痛期。海外裝置進不來，國產裝置在爬坡，這種左右飄搖的不穩定性是客觀存在的。但也正是這種不穩定性，倒逼出了前所未有的創新密度。我們必須清醒地認識到：國產自主裝置的終極意義，不在於立刻在性能上全面碾壓對手，而在於它是中國科技安全的最後一道護城河。只要這道護城河還在，只要中國企業“想發展、敢突破”的念頭不滅，任何外部的封鎖都註定是徒勞的。歷史已經證明，試圖通過打壓來遏制中國科技進步，最終只會收穫一個更強大、更獨立的中國科技體系。因為，真正的封鎖，從未成功過；真正的突破，往往始於絕望之處。(晶片研究室)

美國在人工智慧晶片市場佔據90%的份額，擁有全球數量最多的頂尖AI模型；中國則控制著超過90%的稀土加工能力，其鋼鐵產量超過全球其他國家總和。這兩組數字，既揭示了當前全球最重要的戰略競爭態勢，也道出了其深層的複雜性與危險性。美國戰略與國際研究中心（CSIS）經濟安全與技術部門於2026年1月發佈旗艦報告《Tech Edge：美國技術長期競爭行動手冊》，對美中兩國在關鍵技術領域的競爭實力進行了系統性的"淨評估"，為華盛頓的決策者提供了迄今最為全面的戰略診斷與政策藍圖。這份長達100余頁的報告由CSIS經濟安全與技術部門主任納文·吉里山卡爾主導編寫，並獲CSIS總裁約翰·哈姆雷博士的支援與指導。報告明確拒絕以靜態的專利數量或市場份額來衡量技術競爭力，轉而提出一套"生態系統"分析框架，主張技術領導地位來源於動態的企業、研究機構、政策體系和盟國網路的綜合運作，而非單一技術突破。報告的核心論斷簡潔而有力：美國需要在多種技術類型上建立"技術靈活性"，而非僅在個別領域尋求壓倒性優勢。打破六大迷思，直面競爭實質報告開篇即以批判性姿態審視了長期以來主導美國政策辯論的六大錯誤認知。這些迷思非但沒有幫助美國制定有效策略，反而導致了資源錯配與戰略失焦。第一個迷思認為，中國的技術優勢"只靠作弊"取得——即貨幣操縱、智慧財產權盜竊與國家補貼。報告明確指出，這些觀點掩蓋了一個令人不安的現實：中國在基礎研究、快速原型開發與製造規模化方面已積累起真實的創新能力，並在前沿技術和突破性發明領域愈加活躍。以執法為導向的政策回應——報告用"更多律師、更少工程師"來形容這一取向——已令美國在標準制定和規模化生產上處於下風。第二個迷思認為，中國的創新體系是封閉自足的，正在孤立地追趕美國，由此引發了一種推論：美國的開放性和盟國體系是不必要的，甚至是一種劣勢，美國應當獨立應戰。報告對此予以駁斥：儘管中國一再強調"自力更生"，其經濟實際上仍深度嵌入全球網路，並在積極擴展新的戰略聯盟——與歐盟、東亞與東南亞國家及"全球南方"市場持續深化合作。當前的技術競爭，本質上是那個國家能夠建構最廣泛、最深厚的全球生態系統之爭。第三個迷思將中國的創新體系定性為"自上而下"，而將美國體系視為"自下而上"。報告認為這一二元對立嚴重失真。中國的生態系統具有高度動態性：它將殘酷的市場競爭與政府戰略引導、地方政府扶持和私營部門創新活力混合巢狀在一起。與此同時，美國經濟內部已出現在位者整合加劇、市場進入壁壘抬高、新進入者規模化通道縮小等問題。報告同時提醒，這一迷思還遮蔽了美國自身長期成功推行產業戰略的歷史——定向研發、公私合作、政府採購與二次供貨政策，均是美國維繫技術領先的重要工具。第四個迷思認為，美國只需聚焦人工智慧、量子計算、合成生物學等前沿技術，便能贏得技術競爭。這一迷思的隱含邏輯是：美國擁有選擇競爭賽道的奢侈條件，憑藉先發優勢就能"創造市場"。它同時默認，機床、金屬等美國已失去優勢的基礎性產業是無可挽回的爛帳，無需、也無法奪回。報告明確反駁：包括金屬加工、電子封裝乃至稀土等原材料生產在內的大量"基礎型"能力，對加速型技術至關重要，進而關乎美國經濟安全與中產階級的就業前景。美國若不正視上述基礎能力的流失根源，就根本無法在加速型技術上真正勝出。第五個迷思認為國家安全風險被過度渲染，聲稱政策制定者在軍民兩用技術風險等議題上存在誇大。報告以有據可查的案例予以反駁：美國雲服務商實際上協助訓練了如今支撐中國人民解放軍監控系統的中國AI模型；美國國防工業基礎對中國"傳統"晶片形成了嚴重依賴；半導體裝置的出口大幅加速了北京的晶片製造能力。這些已經發生的損失證明，國家安全風險是真實的、正在加速演變的，而出口管制的適應速度遠遠落後於戰略損失的蔓延速度。第六個迷思則走向另一極端，聲稱中國將不可避免地在技術競賽中超越美國。報告對此同樣予以駁斥：這一論斷最初源於數十年前對中國經濟超越美國時間節點的種種預測，如今演變為對中國高科技霸權的宿命論式斷言。中國確實在綠色技術、電動車、電池和無人機上取得成功，但這些勝利往往是被選擇性援引的例證，掩蓋了中國在諸多同樣獲得北京長期優先投入的領域中屢屢折戟的現實——商用噴氣發動機就是最典型的案例，投入數十年、耗資逾150億美元，至今仍無一台發動機通過商業認證並實際飛行於國際航線之上。對美國衰退的悲觀論調，同樣遮蔽了美國在各州、各城市和私營部門層面不斷湧現的創新突破。這六大迷思相互強化，共同構成了美國戰略決策的認知盲區。正如報告所指出的，它們導致美國領導層將症狀誤認為病因，以膝跳反射式的應急手段代替長期戰略佈局，過度依賴保護既有優勢的工具而非建構新的創新能力，最終形成內部邏輯自相矛盾的政策組合。打破這六個迷思，是制定任何有效技術競爭戰略的前提。四類技術，各有生態邏輯《Tech Edge》報告的核心分析工具，是一套將所有戰略相關技術按"應用廣度"與"生產複雜度"兩個維度劃分為四類的框架。這一分類不僅服務於學術分析，更直接指向政策處方。"堆疊型技術"（Stack Technologies），如人工智慧、先進晶片、量子計算與高級電信，具有高度的層級複雜性和廣泛的經濟溢出效應。其優勢在各層疊加，但脆弱性亦如此。報告在此類技術上給予美國"主導"地位評級，並指出美國擁有全球約75%的AI算力，2024年發佈了40個"值得關注"的前沿AI模型，中國僅有15個，歐洲只有3個。然而，這種領先並非無懈可擊：美國頂級AI公司在晶片製造上高度依賴台灣積電，美國國內AI擴散速度遠滯後於其投資規模——麥肯錫資料顯示，僅7%的大型美國企業實現了AI的全面部署與整合。"精密型技術"（Precision Technologies），如商用噴氣發動機、半導體光刻裝置與衛星系統，依賴數十年積累的隱性知識、深層供應商合作與高度專業化的認證體系。GE和普惠的發動機優勢，是FAA認證制度、"小時計費"型長期維護合同與軍民兩用研發協同三者疊加數十年的產物。這類"工業護城河"中國難以複製，不僅因為技術差距，更因為生態系統層面的信任積累無法速成。"生產型技術"（Production Technologies），包括高端機床與工業機器人，廣泛擴散於整個經濟體，但生產過程相對線性。報告在此揭示了一個令人不安的事實：美國曾在20世紀80年代初期主導全球機床市場，此後在短視的資本市場壓力與錯誤的政策取向下，將這一領域拱手相讓。而中國雖持續投入但仍停留在中低端，高端機床市場至今由德國和日本主導，依託其代代相傳的工匠文化、學徒制度與供應商網路。這一格局說明，生產型技術的競爭優勢是幾代人耐心積累的結果，不可能通過短期政策衝擊快速獲得。"基礎型技術"（Base Technologies），如稀土元素、電池、鋼鐵和鋁，生產複雜度相對較低，但高度集中的生產格局使之成為地緣政治槓桿的核心工具。中國對全球稀土加工的控制，以及2025年10月實施的前所未有的稀土與永磁體出口限制，是這類"戰略卡脖子"最直接的示範。報告特別指出，中國在稀土領域的成功，不單是政策設計的產物，也是幾十年科學教育專業化——包括專門設立的稀土學院和國家重點實驗室——長期積累的結果。上述四類技術彼此依存，形成相互強化（也相互威脅）的鏈條：沒有稀土就沒有晶片製造，沒有機床就無法規模化生產精密零部件，沒有晶片就無法訓練前沿AI模型。正因如此，報告強調，任何只聚焦單一技術領域的戰略都註定不完整——美國必須同時在四個像限建立差異化的生態系統能力。戰略處方：速度、規模與盟友面對上述診斷，《Tech Edge》報告提出了一套三位一體的政策框架，並將其定性為一本"動態更新的行動手冊"，將隨競爭形勢持續演進。其一，"彈奏全部琴鍵"——在所有四類技術上建立靈活性。報告建議，川普政府和國會應將《晶片與科學法案》的科學經費集中投向基礎型和生產型技術的短板，通過"技術靈活性基金"（Technology Dexterity Fund）整合商務部、國防部與盟國資本，聯合投資美國本土技術能力。同時，應動用《國防生產法》為稀土分離、精煉和磁體工廠提供政府信用背書，以吸引私人長期資本。在精密型技術上，應通過類似冷戰時期COCOM的新多邊機制，協調對華出口管制，同時防止以國家安全之名保護國內既得利益者，避免壟斷。其二，"以競爭所需的速度和規模行動"。報告對美國在部署速度上的系統性遲滯進行了量化批評：美國新礦山從勘探到投產平均需要29年，資料中心建設佇列積壓長達3至5年，各州監管框架碎片化進一步拖慢了商業化處理程序。與此形成對比的是，中國能夠在兩年內將一座超級工廠從奠基推進至批次生產。報告建議對礦業和基礎設施審批引入有約束力的"限時程序"，從商務部層面重整製造業試點項目，設立面向特定行業的"擴散加速器"，並建立全國性的AI勞動力聯盟，以標準化認證取代當前分散低效的職業培訓體系。其三，"保衛創新網路"。報告對當前出口管制政策的取向提出了有據可查的批評：過於寬泛的管制措施將美國企業拒於中國市場之外，反而將收入和學習曲線讓給競爭對手，這與美國的國家利益背道而馳。報告呼籲更精準、更快速的出口管制——以行為而非行業為限制對象，打擊傾銷、強制許可與掠奪性投資，而非實施一刀切的行業禁令。同時，報告建議擴展外國投資審查委員會（CFIUS）的審查權限，加強大學研究安全規範，對智慧財產權盜竊施以反映戰略損失而非僅針對商業損失的民事與刑事處罰。盟國在這一框架中佔據不可或缺的地位。報告直接批評當前美國貿易政策的混亂——失序的關稅舉措已令德國機床商、日本精密製造商、韓國電池生產商與荷蘭半導體裝置商等關鍵合作夥伴感到疏離。這些夥伴是美國技術創新的倍增器，而非談判籌碼。報告建議通過"友好貿易協議"建立以可核實里程碑為條件的關稅減讓機制，將合作夥伴繫結於供應鏈韌性框架之內。時間窗口正在縮小《Tech Edge》報告以一種罕見的緊迫感作為收尾，但其基調仍屬克制與審慎。報告援引歷史表明，美國曾多次成功重建生態系統優勢——網際網路源於DARPA的投入，生物技術革命由《拜-杜法案》點燃，農村電氣化則來自政府、私營部門、大學與勞工的協同配合。這一歷史並非用來激發自滿，而是用來證明路徑存在。然而，報告也坦率地指出，當前正在面臨的挑戰比以往任何時期都更為複雜：美國今天的競爭對手不是封閉的蘇聯，而是一個深度嵌入全球供應鏈的創新強國；美國的優勢不是一勞永逸的，而是持續遭受侵蝕的。聯邦研發支出佔GDP比例數十年來持續下滑，移民政策的不確定性正在動搖美國賴以為傲的全球人才吸引力，國內政治極化使跨屆戰略得難以為繼。報告最終指出，如果2025年是警示之年，2026年就是行動之年。國會和行政當局面臨一個清晰的選擇：圍繞技術領導力形成共識並付諸行動，或是陷入關稅戰與政治內耗，將中國無法複製的優勢拱手相讓。《Tech Edge》報告的真正價值，不在於提供關於美中技術競爭的終局預言，而在於提供一套動態更新、可供操作的分析框架——一本真正意義上的"長期行動手冊"。CSIS表示，這份報告將作為持續滾動分析的起點，後續將就人工智慧、電池、量子計算、晶片等各主要技術領域逐一發佈深度評估模組。這本手冊，才剛剛翻開第一頁。 (21世紀關鍵技術)

1月30日世界首富馬斯克旗下的SpaceX公司已向美國聯邦通訊委員會（FCC）提交在近地軌道部署多達100萬顆衛星的計畫申請。計畫本身倒沒什麼，值得關注的是這一宏大計畫正好是在一個月前中國向國際電信聯盟（ITU）一次性提交20.3萬顆低軌衛星頻軌資源申請之後，這就有點向中國“叫戰比拚”的味道了。此前，中國向國際電信聯盟一次性提交20.3萬顆低軌衛星頻軌資源申請，其最終目標是建設一個由國家主導、覆蓋全球的大型低軌衛星網際網路星座（如“國網”GW星座），為國內乃至全球提供高速、穩定、低時延的寬頻通訊服務。這與之前世界首富馬斯克旗下SpaceX公司申請的在低軌發射2.8萬顆組網衛星項目相似。目前已經發射了大約9000顆衛星。有意思的是，在中國提出這一申請剛一個月，SpaceX公司就提出了在近地軌道部署多達100萬顆衛星的計畫申請。不但數量上遠超中國，功能上也更超前。從通訊組網升級到了建構一個“軌道資料中心”網路，以支援人工智慧（AI）等高性能計算需求。這顯然是要壓中國一頭。更值得關注的是，世界首富馬斯克隨後就又在X平台上發佈了一個驚人的消息，那就是“SpaceX已經將重心從登陸火星轉移至在月球上建一座自我發展型城市。並稱要在5-7年內啟動，有可能在不到10年內實現目標。在NASA和中國比拚誰將率先登陸月球之時，馬斯克已經把目標訂到了10年內建立“月球城”目標。這似乎是想以一己之力與中國拼，也是在與美國的NASA比拚。在低地軌道部署100萬顆衛星，就已經是中國計畫衛星數量的5倍。而且這100萬顆衛星是建立“太空資料中心”，這一服務於AI的重要項目，就更具前瞻性了。人工智慧巨量資料可是人類高科技的發展方向和制高點，這也是中美目前比拚或競爭的重點領域。馬斯克這等於是橫插一槓。登陸月球同樣是如此。這馬斯克的野心或雄心可是真夠大的了。美國航空航天局一直強調絕不能讓中國率先登陸月球，也因此而提出了阿爾特彌斯計畫以對抗中國雄心勃勃登月和太空計畫。原本馬斯克應當是成為美方與中國太空比拚的重要力量，可從NASA合作的對象公司來看，似乎是撇開了SpaceX。近一段時間以來，馬斯克一直強調人工智慧AI的最大瓶頸是電力，而電力產能方面中國顯然已經超越了美國。在美國電力發展滯後的情況之下，他就把目光瞄向了太空，稱太空將成為唯一具備長期可擴展性的算力承載。這被外界視為SpaceX從航天公司向“太空基礎設施營運商”轉型的訊號。其實，關於在太空建立算力中心一事，中國的行動似乎早於馬斯克。2024年，在北京市科委指導下成立的北京星空院，採用民辦非企業單位性質運行。提出的就是要在太空中建立“算力中心”，並已經制定了發展規劃藍圖且已經開始實施。衛星的地面測試工作已經成功地進行。另有報導，中國信通院召開的“星算•智聯”太空算力研討會上“國星宇航”披露全球首個服務矽基智能體的太空算力網計畫。該計畫旨在建構一個由2800顆計算衛星組成的太空算力網路，明確以服務空天陸海領域的矽基智能體（如自動駕駛載具、無人機、智慧型手機器人等）以及AI模型的推理和訓練為核心使命。且“星算”計畫的01組太空計算中心已於2025年5月成功發射（也是之江實驗室“三體計算星座”的首次發射）。我沒有查到太空算力中心是由誰先提出來的，卻可以明確查到中國的相關公司是率先實施了這一計畫。是為了搶得先機也好，還是控制戰略高地也罷，又或是為了在“圈太空領地”，馬斯克這一舉動都有以一己之力與中國比拚的意思。其實，登月項目上，一開始是美國NASA要與中國比拚。可中國並沒有那個意思，只是按著自己的太空發展計畫在有條不紊地推進。登月、登陸火星以及深空探測計畫是一環扣一環，也並沒有要與美國爭雄的意思。儘管NASA誓言要搶在中國之前登陸月球，可也僅此而已。而中國的登月計畫中已經包括了建“月球基地”的計畫。且在月球制水和利用月壤製作建築材料的實驗也已經取得了重要的成果。美國總統川普此前發佈的登陸月球計畫看上去更像是他針對中國的計畫臨時起意的指示而已，也說明他對美航空航天局的阿爾特彌斯計畫的不滿。有意思的是，去年NASA還鬧出了一個太空人在空間站上長期滯留回不了地球的笑話。日前的“阿耳忒彌斯2號”載人繞月飛行任務的綜合演練計畫，因為發現故障而推遲到一個月後再進行。火箭核心級的推進劑介面出現液氫洩漏，“獵戶座”乘員艙的壓力閥在近期更換後需重新擰緊，操作耗時較長。另外還出現了低溫影響部分攝影機和裝置、地麵糰隊音訊通訊間歇中斷等問題。儘管演練的目的是為了發現問題，可在還沒有發射的情況之下就發現了這麼多的問題，這發射進入太空的時候還會有多少問題？而美國早就啟動的火星樣品返回計畫因為經費和技術問題已經擱置，中國的火星採樣返回還在繼續推進。很顯然，儘管美國政府有心與中國展開太空競賽，可顯然已經表現出來的是有點力不從心了。最有意思的是，馬斯克旗下公司似乎是被排除在了與中國的競爭之外。弄的馬斯克不得不以一己之力與中國競爭。當然，其最終的目的或許還是爭取到美國政府的合作“邀請”。發射100萬顆AI算力衛星，這顯然是衝著壟斷太空算力這一市場去的。也更像是先“圈地”再說。馬斯克從小就有一個“科技帝國夢”，也更想著通過高科技控制建立一個“商業帝國”。而從他不那麼成功的在川普政府的“政府效率部”履職經歷來看，他或許還想著以商業帝國為基礎建立全球性帝國。儘管他旗下有9大世界頂級高科技公司，目前又開始發力向AI和巨量資料領域發起衝刺，可要想以一己之力與中國比拚太空競賽，似乎是不太那麼現實。與中國進行太空競賽，連美國政府都表現得那麼有氣無力了。馬斯克想以一己之力與中國的舉國體制進行比拚，可以說是毫無勝算。以目前的發展速度，即使是馬斯克加入到美國與中國的太空競賽之中，中國也不懼。馬斯克有一個科技帝國夢，自然搞任何高科技都是衝著實現壟斷地位去的。這恐怕會使他失去應有的市場，或者說市場不大會接受。因為包括美國自身在內的任何國家都不可能接受一家具有科技帝國野心的商人控制其科技應用和市場。而中國恰恰應當是世界最大的市場，沒有一個巨大的市場支援，馬斯克的100萬顆衛星的太空算力網，一是實現起來困難，二是實現了也沒有市場支援，恐怕連成本都收不回。何況他還搞了一個月球城計畫。這需要巨大的投資，更要有巨大的投資回報。企業再大，畢竟不是國家。想脫離國家的概念而建立一個科技或商業帝國，這恐怕只是一個幻想而已。 (動態大參考)

當業界目光聚焦於輝達H200命運之際，伺服器CPU市場突傳警報。Techi.com今日援引多名管道商與OEM廠商稱，英特爾Xeon Scalable與AMD EPYC系列處理器對華供應"顯著收緊"，部分型號交貨周期從4周延長至16周，價格漲幅達20%-35%。這是繼GPU之後，美國對華半導體封鎖向資料中心核心算力蔓延的最新訊號。管道證實，英特爾自2025年12月起對中國區伺服器CPU實行"配額制"，季度出貨量較2024年同期下降約30%；AMD雖未明文限制，但米蘭、熱那亞等高端EPYC型號優先供應北美雲廠商，中國區實際可分配量縮減25%。某頭部伺服器ODM採購總監告訴記者："原來季度能拿5萬顆Xeon，現在只給3萬顆，剩下2萬顆要麼等下個季度，要麼加錢去現貨市場搶。"漲價與缺貨雙重壓力下，中國網際網路大廠與營運商被迫調整採購策略。阿里雲已把2026年Q1伺服器招標中x86架構佔比從70%下調至45%，空出份額轉向華為鯤鵬920與飛騰S5000C；中國移動則要求集采伺服器"國產CPU佔比不低於50%"，海光資訊C86-3G與兆芯KH-40000系列中標份額同比提升三倍。中國國產CPU廠商迎來訂單井噴。華為鯤鵬產品線內部人士透露，2026年1月伺服器CPU出貨量突破8萬顆，為2024年同期四倍，深圳、東莞封裝基地已實行"三班倒"擴產；海光資訊則宣佈DCU與CPU產線滿產，2026年資本開支上調40%用於7nm以下先進封裝。管道反饋，鯤鵬920現貨價從年初1800元漲至2400元，仍供不應求。美國商務部尚未就伺服器CPU供應收緊發表官方評論，但業內普遍認為這與2025年10月更新的"先進計算與半導體製造裝置"規則有關——雖未直接點名CPU，但BIS已將"高性能資料中心處理器"納入出口審查範圍，Intel、AMD為規避合規風險主動縮減對華出貨。對於中國國產CPU生態而言，窗口期與挑戰並存。華為鯤鵬、飛騰基於ARM架構，軟體適配仍需時間；海光、兆芯雖相容x86，但7nm以下先進製程仍依賴境外代工。某雲廠商技術總監表示："現在不是選不選國產，而是沒得選。ARM生態遷移成本比x86高30%，但總比斷供強。"分析人士指出，若Intel、AMD供應持續收緊，2026年中國伺服器CPU市場國產佔比有望從2024年的18%躍升至35%，ARM與x86雙路線平行格局正式確立。對於仍在攻堅7nm以下的國產晶圓廠而言，伺服器CPU的"被動替代"意味著每年新增約50萬片12英吋晶圓需求，國產裝置與材料產業鏈將同步受益。從GPU到CPU，美國對華資料中心算力的封鎖正在層層加碼。當"洋芯"供應不再確定，國產替代從"可選項"變成"必選項"，中國半導體產業的自主化處理程序，正被外部壓力倒逼進入加速期。 (晶片行業)

2025年深秋的11月，美國弗吉尼亞州阿什本（Ashburn），這是被稱為“資料中心之都”的地方，正深陷一場電力短缺的危機。由於Google、亞馬遜、微軟、Meta等AI巨頭集中在此建設資料中心，讓這個不起眼的小鎮成為世界上70%網際網路流量的必經之地。圖源丨Midjourney在資料中心毫不起眼的外表下，隱藏著的卻是名副其實的“電力黑洞”。它們每年耗電量超過20億度（2太瓦時），相當於一座人口2000萬等級超大規模城市一年的用電總量。當電力供應捉襟見肘，掌管輸變電的變壓器，儼然成為卡住AI巨頭脖子的命門。作為電網升級的“心臟部件”，變壓器在美國本土產能嚴重不足，80%依賴進口。而且資料中心的變壓器大多需要定製化，交貨周期更是從50周延長至127周。諮詢公司伍德麥肯茲警告，美國變壓器市場已到危急關頭，在建中的資料中心延期已成定局。同一時刻，被稱為“世界變壓器之都”的常州，這裡的數位化車間正熱火朝天，與時間賽跑。為海外電網客戶製造的同等級變壓器，在定製的矽鋼片製成主體上，需要進行嚴苛的72小時滿負荷試驗。溫度、振動、局部放電量，所有指標都是綠色，方能放行。廠區外，是整裝待發的重型卡車，它們的目的地是沙烏地阿拉伯吉達、德國漢堡、印尼雅加達、智利安托法加斯塔。這些鋼鐵巨獸將在未來數月內，成為不同大陸電網的新心臟。全球性的變壓器短缺，讓這顆星球上最大的兩個經濟體，被電力撕裂成兩個平行宇宙：一邊是AI算力需求指數級爆發，讓羸弱的電網不堪重負；另一邊是工業克蘇魯的訂單紛至沓來，讓基建狂魔的稱號再次封神。透過這場被稱為“繼晶片之後最嚴峻瓶頸”的危機，國家的命運，產業的興榮，企業的變遷，以及幾代工程師的人生軌跡，都被封印在被譽為“工業心臟”的高壓變壓器中。1978-1990：鐵與紙的交響曲1978年，改革開放的初年，全中國發電量僅為2566億千瓦時，不到美國的八分之一。每個中國人年均用電量僅為261度，相當於如今一個普通家庭十天的用量。對電力的巨大渴求，對於正準備起跑的中國經濟來說，是不可言說的隱痛。在當時的上海，外灘的夜色遠不及如今絢爛，仍有大片區域籠罩在黑暗中。工廠普遍實行“開四停三”，居民區輪流限電也是家常便飯。國家計委的一份內部報告明確寫道：“電力短缺已成為制約國民經濟發展的首要瓶頸。”在這種飢渴中，中國開啟了第一輪大規模的電力建設。但一個殘酷的現實擺在面前：中國無力研製500千伏及以上輸變電裝置，只能100%依賴進口。1981年，中國第一條500千伏超高壓輸電工程——平武線（平頂山至武漢）建設進入關鍵階段。在湖北變電站工地上，德國西門子的工程師正在安裝核心變壓器。當中方技術人員想靠近觀察內部結構時，外方負責人禮貌而堅決地攔住了他們：“這部分涉及專利技術，請迴避。”翻譯低聲補充：“他們說，我們看了也學不會。”這一幕，刺痛了現場每一位中國工程師。時任水電部副部長李銳在回憶錄中寫道：“我們花錢買裝置，卻買不來技術尊嚴。”大家都清楚，尊嚴不靠施捨，而是靠實力。在瀋陽鐵西區，瀋陽變壓器廠（沈變）的三層紅磚廠房裡，副總工程師朱英浩正在燈下研究一堆外國技術資料。這些資料是通過各種管道蒐集而來，不成體系，而且大多已經過時。靠這些實現平地起高樓，談何容易？改變命運的時刻，發生在1985年。葛洲壩電廠需要一台500千伏、360兆伏安三相有載調壓自耦變壓器。鑑於國內尚無成功先例，電廠選擇了“雙保險”：向日本日立公司訂購一台作為主用，同時將研發任務交給沈變作為“備用”。“聽到‘備用’兩個字，全廠上下都憋著一口氣。”當時的一位青年技術員記憶猶新，他回憶說，“朱總和大家講，這是我們最好的機會——壓力小，期望低，正好放手一搏。”朱英浩帶領團隊開始了長達10個月的攻關。沒有電腦輔助設計，他們用計算尺和手繪圖紙；沒有先進的試驗裝置，他們改造舊裝置，在零下30度的寒冬裡做低溫試驗。決定性能的關鍵是絕緣材料。日本產品採用當時最先進的Nomex紙，而中國只能獲得性能差一等的普通絕緣紙。朱英浩團隊並沒有認命，反覆死磕，終於創造性地發明了多層復合結構，通過改變紙層排列方式和浸漬工藝，硬是將絕緣性能提升了40%。1986年6月，沈變的變壓器率先運抵葛洲壩。在場所有人都屏住呼吸。最終結果，全部指標，一次試驗通過！葛洲壩水電站全貌作為主用的日立的產品，兩個月後才姍姍來遲。安裝、偵錯、合閘……運行不到10分鐘，監控室突然警報大作，結果顯示，變壓器內部被擊穿。現場的日方工程師忙作一團，反覆檢查，最終低頭承認了設計存在缺陷，需要返廠。現場總指揮當機立斷：“啟用備用變壓器！”沈變由備用轉為主用，產業更替的序幕由此徐徐拉開。合閘的瞬間，伴隨著低沉的嗡鳴聲，儀表盤上所有指針平穩地劃出優美弧線。此後的三十多年間，它一直平穩運行，比設計壽命還長了十年。多年後，已成為中國工程院院士的朱英浩在自述中寫道：“葛洲壩那一夜，我們證明的不僅是一台裝置，更是一種可能性——中國人能在最高端的電力裝備領域，走自己的路。”1991-2008：特高壓的無人區進入90年代，與中國經濟加速奔跑一樣，電力需求也以每年超過10%的速度遞增。一個新的結構性矛盾日益凸顯：75%的煤炭資源分佈在中國的北部和西部，而70%的電力負荷則集中在東部沿海。這意味著，要麼“運煤”，要麼“輸電”。當時的鐵道部進行了多輪測算，但結果令人絕望。要將山西的煤運到上海，需要修建10條大秦鐵路，且沿途損耗和污染巨大。唯一的出路是建設遠距離、大容量、低損耗的特高壓電網，將電壓等級從500千伏直接躍升至1000千伏以上。這種設想並非首創，可這種技術路線已經被西方判了“死刑”。美國在70年代投入巨資研究，最終因技術受阻而放棄；蘇聯建設了1150千伏的試驗線路，但從未商業化運行。國際大電網會議（CIGRE）的權威專家曾斷言：“特高壓的經濟性和可靠性無法兼顧。”1995年，國家科委組織了一場秘密論證會。會議連續開了三天，爭吵激烈。反對派認為這是“技術大躍進”，會導致天量資金的浪費；支援派則以時任總理李鵬的一句話作為回應：“這件事關係到下個世紀中國經濟的命脈，再難也要搞。”最終，一張寫著“同意啟動特高壓前期研究”的批件，送到了剛成立不久的國家電網公司。特高壓的成敗，首先取決於變壓器能否造出來。國家將攻關任務交給了四家企業：瀋陽變壓器廠（沈變）、保定天威保變（保變）、西安變壓器廠（西變），以及當時還只是新疆小廠的特變電工。當時的想法，是讓每個企業資源聚焦，分別攻堅一塊“硬骨頭”：沈變負責1000千伏交流變壓器的總體設計，保變攻關±800千伏直流換流變壓器，西變主攻套管和分接開關，特變電工承擔難度相對較低的並聯電抗器。真正的“鬼門關”，還是卡在了絕緣系統上。美國GE公司曾嘗試用特種陶瓷材料，可造出的變壓器成了重達7000噸的“怪獸”，根本無法運輸安裝。日本東芝的方案則將變壓器分解為多個模組，但連接複雜，能否可靠運行，不得而知。2003年，在西安召開的第三次聯合攻關會上，氣氛凝重。試驗資料顯示，所有方案都達不到設計要求的絕緣強度。會上有人提出，是不是可以嘗試用紙做絕緣材料。但很快有人反對，認為這是被淘汰的技術。這場爭論給了技術團隊靈感。他們發現，問題的關鍵不是材料本身，而是電場分佈的均勻性。在一種叫芳綸纖維的材料上，有獨特的“分層漸暈”結構，不僅可以耐高溫，還讓電場強度沿著絕緣紙表面呈梯度下降，避免局部放電。更大的突破來自工藝。通過加入不同配比的短切纖維和沉析纖維，進行反覆嘗試，再採用真空浸漬和階梯固化的工藝，終於將此前從未有人見過的特高壓專用絕緣紙，從圖紙變成了現實。2005年春天，第一台1000千伏特高壓試驗變壓器在西變車間組裝完成。當它通過全部型式試驗時，現場許多人流下了眼淚。這台變壓器僅重580噸，還不到美國方案的十二分之一。2009年1月6日，世界首條1000千伏特高壓交流試驗示範工程（晉東南—南陽—荊門）正式投運。從湖北荊門變電站的控制室，工程師按下了合閘按鈕。瞬間，1000千伏的電力開始奔湧，將山西的煤電送往華中大地。那一天，四家企業參與攻關的工程師們，不約而同地回到了各自的實驗室。沒有慶功宴，他們知道，只是闖進了無人區，還遠未看到終點線。2009-2022：智能網的加速鍵特高壓的成功，讓中國電力裝備產業拿到了全球入場券。但新的挑戰接踵而至：新能源革命和數位化浪潮。到2015年，中國風電、太陽能裝機已居世界第一，但這些“靠天吃飯”的電源，給電網造成了巨大波動。同時，東部地區的資料中心如雨後春筍般湧現，這些“吞電巨獸”對供電質量極為敏感，要求達到了毫秒級。早在2009年，國家電網就首次提出“堅強智能電網”概念。到了2013年，國家電網公司董事長劉振亞給出了定義：即網架堅強、廣泛互聯、高度智能、開放互動的能源網際網路。以他的構想，未來的電網，應該是電力流、資訊流、業務流的高度融合。這意味著，變壓器不能只是被動的“電壓轉換器”，而必須是電網的“智能節點”——能夠感知自身狀態、與電網互動，甚至預測故障。一場新的技術革命在產業層面展開。工信部啟動了“智能電網裝備專項”，科技部設立了“能源路由器”重點研發計畫。2018年，中國電氣裝備行業誕生了一個新名詞：數字孿生變壓器。這是一場人類歷史上規模最大的能源轉型升級史詩，其中的主角也已經變了模樣。昔日的“老大哥沈變”，已經在2003年因經營不善被併購重組。而主導此次交易的，正是當年的“老幺”特變電工。它的逆襲故事，濃縮了中國電力裝備企業的進化史。2009年，特變電工董事長張新做出了一個冒險決定：投資20億元，建設自己的取向矽鋼生產線。“所有人都說我瘋了。”張新回憶，“但我知道，沒有核心材料，我們就永遠受制於人。”取向矽鋼被稱為“鋼鐵藝術品”，其磁疇取向必須高度一致。日本新日鐵的技術嚴格保密，中國每年要花費數十億美元進口。特變電工變壓器技術團隊與寶鋼股份矽鋼事業部成立聯合實驗室。聯合團隊在1100攝氏度的退火爐旁一待就是幾個月。他們發現，控制磁疇的關鍵在於冷卻曲線中一個僅持續0.3秒的相變窗口。2012年，第一批國產高端取向矽鋼下線。檢測資料顯示，鐵損值比進口產品低8%。這意味著，每台變壓器每年可減少損耗數萬千瓦時。在衡陽的數位化工廠，一台變壓器的誕生過程宛如科幻電影：矽鋼片通過雷射導航AGV小車精準送達；機械臂以0.1毫米的精度進行剪下和堆疊；每繞制一個線匝，感測器即時監測張力和圓整度；真空澆注環節，智能系統控制著十萬分之一大氣壓的真空度和±0.5℃的溫差。2022年，特變電工中標沙烏地阿拉伯電力公司（SEC）的百億級大單。這不是簡單的裝置出口，而是提供“變壓器+感測器+雲平台”的全套解決方案。在沙烏地阿拉伯沙漠中，特變電工的變壓器內建了128個感測器，即時監測溫度、振動、油色譜和局部放電。資料通過衛星傳回監控中心，AI模型能提前48小時對潛在故障風險進行預測，避免變電站停運造成損失。“這不僅僅是裝置，這是一個會思考的電力系統”，沙烏地阿拉伯SEC高層在驗收後，嘖嘖讚歎。2023至今：AI狂潮的兩重天2023年，ChatGPT的橫空出世，引發了全世界對算力的瘋狂追逐。這背後隱藏著一個殘酷的物理規律：算力的增長，本質靠的是電力的堆積。輝達CEO黃仁勳在一次演講中展示了一張圖：訓練一個大語言模型的耗電量，相當於10萬個美國家庭一年的用電量。微軟、Google、Meta紛紛公佈千億級的資料中心投資計畫。但很快，他們撞上了一堵牆——電網容量。在愛爾蘭，亞馬遜的資料中心項目因電網無法接入被推遲；在美國亞利桑那州，Google不得不自建變電站。國際能源署（IEA）在2024年報告中警告：“全球資料中心耗電量將在三年內翻番，其中AI佔比超過三分之一。”電力，這個最為古老的工業基礎，突然成為了最前沿科技競賽的戰略瓶頸。危機給AI巨頭們關上了門，卻為中國電力裝備企業打開了一扇前景無限的窗。2024年，中國企業境外電力項目簽約總額達到672.8億美元，同比增長高達31% 。其中，直接關乎電網建設的輸變電領域斬獲了99.1億美元的訂單，同比增長18.4%。中國電力技術裝備有限公司（中電裝備）更是在境外輸變電項目簽約額上拔得頭籌。全球對穩定高效電力基礎設施的渴求，正迅速轉化為對中國解決方案的龐大採購需求。更重要的是，在歐美廠商普遍需要18至24個月甚至更長的交付周期時，中國企業能提供10至14個月的快速響應。對於全球資料中心現存的海量GPU晶片來說，每天都在產生億計的折價，時間差就成了最昂貴的競爭力。也在同一年，“東數西算”這一國家戰略從藍圖走向大規模建設。在甘肅慶陽，一個投資超過2000億元、規劃建設80萬架標準機架的全國一體化算力網路樞紐正加速成形。能托舉起“中國算谷”雄心的，是背後強大的電力基座。為此，國家電網開闢了供電服務綠色通道，超前規劃電網佈局，並啟動建設專用的330千伏和110千伏變電站，只為確保資料中心叢集“電等項目”，而非“項目等電”。這種將算力佈局與電網規劃深度協同的模式，使慶陽園區在2024年底即形成超19000P的算力規模。“煤都”山西大同的故事則更具戲劇性。2024年，巨量資料產業用電量佔全市用電量的兩成以上，首次超過了煤炭行業。依託豐富的風光新能源，大同成功將資料中心PUE值（電源使用效率）控制在1.2以下，打造出“高綠電+低能耗”的全球綠色算力成本窪地。中國高端電力裝備產業所支撐的，不僅是穩定的電力，更是高品質、低碳的“綠電算力”，這是中國在AI時代參與全球競爭的堅實底氣！2025年6月，國際電工委員會絕緣套管分技術委員會（IEC/SC36A）年會在北京召開。會議研討的“電容式套管”，是超高壓變壓器的“咽喉”部件，負責將內部高電壓引出油箱，其可靠性直接決定整台變壓器的安危。就在這次會議上，中國不僅成功主導立項了“電容式套管抽頭介面卡”的新國際標準項目，更首次擔任了該委員會工作組召集人。這意味著，在決定超高壓變壓器“咽喉要道”技術規則的頂層舞台上，中國首次掌握了議程設定權和主導起草權。從朱英浩院士帶隊攻克裝置，到中國企業領軍制定國際規則，中國電力裝備產業從低谷一點點向上攀爬。經過近四十年的風雨，從追趕，到並跑，實現了從“產品輸出”到“技術輸出”，邁向“標準與規則輸出”的最終超越。如今，全球電力裝備產業版圖上，中國不僅在製造端所向披靡，更是將標準插上世界之巔。尾聲2025年12月17日，美國加州聖克拉拉的輝達總部，黃仁勳邀約了25家電力領域的頂級初創公司，針對AI時代資料中心電力短缺問題，進行閉門研討。他充滿焦慮地預警：若電力問題無法破解，再先進的晶片、再強大的模型，都只是“無法啟動的空殼”。而美國能源部《變壓器供應鏈安全評估報告》的資料則充滿無奈：美國電力變壓器的平均交貨期已延長至42個月，缺口達35%。報告還說：“如果不採取緊急措施，到2030年，變壓器短缺將直接導致2.3兆美元的經濟損失。”巧合的是，一個月後的2026年1月17日，中國國家能源局向全世界宣佈：2025年，中國全社會用電量首次突破10兆千瓦時！這刷新了人類歷史的新紀錄，它不僅相當於美國全年用電量的兩倍多，也高於歐盟、俄羅斯、印度、日本四大經濟體全年用電量的總和。根據中國電力企業聯合會的《2025年全國電力工業統計快報》統計，資訊傳輸和軟體服務業用電量同比增長17.0%。更關鍵的是：中國變壓器出口額同比增長39.2%，高端產品佔比首次超過50%。在AI浪潮以前所未有的速度重塑世界時，再次驗證了一個古老真理：任何宏偉的數字未來，都必須建立在堅實的物理基座之上。備受關注的變壓器，表面上是產品和技術的競爭，實則是對發展哲學的考驗：到底是選擇投資下一個時代，還是只對下一個財報負責？所幸，在四十年前，朱英浩院士和中國電力裝備人做出了響亮的回答。 (創業邦)

一、基礎大模型的競爭格局1、基礎大模型的競爭格局逐漸收斂自2022年11月Open AI的 Chat GPT推出以來，全球迅速掀起大模型發展的熱潮。在政策與資本的雙輪驅動下，國內高校/科研機構、網際網路企業、AI創業公司等玩家競相入局，市場一度呈現“百模大戰”的喧囂。然而，僅兩年左右時間，基礎模型賽道便經歷殘酷洗牌：零一萬物放棄兆以上超大參數模型的訓練，戰略轉向B 端產業落地；百川智能收縮戰線，選擇聚焦醫療垂直領域；更多參與者則無聲退場。進入2025年，基礎模型的競爭格局已明顯收斂——以網際網路、雲端運算為代表的科技巨頭（阿里巴巴、字節跳動、百度、騰訊、華為）和少數AI初創企業（深度求索、智譜、月之暗面、階躍星辰、MiniMax）成為繼續留在牌桌上的主要力量（見圖表1）。圖表1：基礎大模型的競爭格局資料來源：AI洞察研究整理然而行業格局收斂之際，技術層面的競賽進一步白熱化。縱觀2025年，留在牌桌上的少數玩家圍繞大模型核心能力展開激烈角逐：科技巨頭持續加碼，阿里巴巴Qwen、百度文心、字節跳動豆包、騰訊混元、華為盤古等模型密集更新（見圖表2）；初創陣營展現出強勁的突破力——年初，DeepSeek R1憑藉創新的技術和卓越的性能破圈，引發海內外廣泛關注；隨後，GLM-4.5、Kimi K2、MiniMax-M2相繼亮相，性能達到開源模型中的SOTA水準；至年末，Kimi K2 Thinking、DeepSeek V3.2、GLM-4.7及MiniMax-M2.1的輪番登場，更將創新勢能推向全年高點。圖表2：2025年推出的代表性大模型資料來源：AI洞察研究整理基礎模型預計將延續2025年的非穩態競爭態勢，短期內難以形成穩態格局。主要基於以下兩點判斷：其一，大模型的現有能力距離AGI仍有漫長征程，技術迭代遠未完成。誠然，2025年大模型在推理、Agent、程式設計、多模態、長上下文窗口與記憶機制等能力上進步斐然，這些技術成果也在深刻改變人類生產生活方式。但需要清醒的認識到，當前大模型本質上仍是基於機率計算的預測系統——模型通過大量語料訓練，以足夠高的精準率預測下一個token。這就使得大模型在持續學習能力、理解世界、與環境互動能力及邏輯推理能力等能力上存在明顯的侷限，也就意味著大模型距離真正的AGI（通用人工智慧）還有很長的路要走。行業參與者仍需在基礎模型上持續迭代，突破現有能力邊界。其二，從現有的玩家在未來的發展規劃與組織架構的調整來看（見圖表3），大模型的“內卷”短期內不會結束。其中阿里巴巴明確未來將大幅提升AI基礎模型的研發投入；字節跳動計畫2026 年持續加大AI相關投入；華為、騰訊與百度也都在2025年底成立了基礎模型部門，這一架構調整與匯報關係的扁平化，釋放出提升AI研發效率、加快AI佈局的訊號。不僅僅是科技大廠加碼基礎模型，AI初創企業同樣計畫持續投入基礎模型的研發：智譜與MiniMax均已通過港交所上市聆訊，計畫將此次IPO募集資金的70%投入基礎模型的研發；月之暗面則持有超百億元資金，正加速K3模型的訓練和研發。圖表3：部分大模型廠商的未來規劃/組織架構調整資料來源：智譜與MiniMax招股說明書 新聞資訊2、那類基礎模型廠商有競爭優勢（1）基礎模型競爭的關鍵要素分析各大模型廠商在基礎模型方向的競爭可以說是人才、算力、資料以及資金多個維度的較量：①在人才方面：演算法創新的基石是AI人才，尤其是頂尖人才。大模型的研發絕非簡單的“堆算力、喂資料”，而是要攻克一系列未成熟範式的底層理論與演算法難題。以Deepseek-R1為例，Deepseek團隊憑藉演算法層面的創新，以遠低於行業水平的訓練成本，卻在數學、程式碼、自然語言推理等任務上實現了與OpenAI o1正式版比肩的性能。在大模型技術仍處於快速迭代的現階段，頂尖AI人才作為探索新理論、新架構、新演算法的核心力量，能持續拓展模型能力邊界，是保持技術領先的關鍵。②在資料方面。大模型的智能並非與生俱來，而是通過海量資料學習獲得，資料為其提供了必需的知識與資訊。如果缺乏高品質的資料，再先進的演算法和再強大的算力，都難以訓練出高性能的基礎大模型。以GPT系列演進為例（見圖表4）：從GPT-1到ChatGPT，模型的架構設計並未發生顯著的變化，然而該系列大模型能力的提升主要取決於訓練資料數量和質量的提升。GPT-3依賴資料規模解鎖了模型的湧現能力；ChatGPT通過引入高品質人類標註資料，實現與人類偏好有效對齊。由此可見，資料質量與規模是影響模型性能的關鍵因素。圖表4：更高品質、更大規模的訓練資料是GPT模型成功的驅動力資料來源：《Data-centric Artificial Intelligence: A Survey》③在算力方面：算力是基礎模型競爭的關鍵變數。當下國內大模型已普遍突破千億參數、正向兆量級邁進，而模型規模的擴張直接驅動算力需求激增，推動算力叢集從“千卡”向“萬卡”“十萬卡”乃至更大規模加速演進。與此同時，大模型迭代速度極快，領先模型的優勢窗口可能僅維持3-4個月。在模型規模與迭代速度的雙重驅動下，算力已成為基礎模型競爭的關鍵變數：更強的算力叢集不僅能支撐訓練更大、更複雜的模型，更能夠顯著加速模型的迭代最佳化處理程序。在這場殘酷的“軍備競賽”中，具備雄厚算力儲備的企業，方能更快訓練出更優模型，從而搶佔市場先機，構築生態壁壘。④在資金方面：基礎模型訓練是資本密集型業務，需要持續、高強度的資金投入。其成本結構主要由三大核心支柱構成：算力支出（晶片採購與電力消耗）、人力投入及資料獲取。伴隨大模型規模的不斷擴展，其訓練成本也不斷攀升。例如，在2017年訓練最初的Transformer模型僅需約900美元；而到了OpenAI的GPT-4和Google的Gemini Ultra，其訓練成本已分別達到了約7800萬美元和近2億美元（見圖表5）。最為關鍵的是，基礎模型的競爭並非一次性投入即可鎖定勝局，而是一場“長跑”。企業必須持續投入研發，方能維持技術領先地位。圖表5：Estimated training cost and compute of select AI models資料來源：2024 AI Index report（2）那類企業有競爭優勢儘管市場競爭格局持續動態演變，但綜合資金、算力、資料、人才等核心要素來看，科技巨頭相比中小廠商具備系統性競爭優勢。在基礎模型的競爭中，以阿里巴巴、字節跳動為代表的科技巨頭有望佔據主導地位。以下主要從以下四個維度展開具體分析：①在資金方面：阿里巴巴、字節跳動、華為、騰訊、百度等科技巨頭擁有數千億元至兆元的年營收規模，相較科大訊飛、幻方量化以及其他AI初創企業具備碾壓性的資金優勢（見圖表6）。這種雄厚的資金實力能夠有效的支援這些科技巨頭在基礎模型研發上的持續高強度投入——無論是算力基建、人才招聘還是技術研發，均能獲得充足的資源保障。據公開資訊，百度、阿里巴巴與字節跳動等公司每年AI投入資金少則數百億元。圖表6：部分模型廠商的營業收入資料來源：阿里巴巴/騰訊/百度/科大訊飛年報、智普/MiniMax招股說明書、排排網、華為官網②在算力方面：阿里巴巴、字節跳動、騰訊、華為、百度本身就是雲服務廠商，為客戶提供AI算力及MaaS服務，這就驅動其對AI基礎設施進行重投入。通過大規模AI晶片採購與自主研發（如百度崑崙芯），這些巨頭擁有充沛的算力資源訓練自家大模型。反觀中小模型廠商，則面臨嚴峻的算力焦慮：即便是擁有萬張GPU儲備的幻方量化，在大模型訓練需求面前依然捉襟見肘；而科大訊飛與其他AI初創企業更多依賴算力租賃。③在資料方面：在網際網路時代，科技巨頭憑藉豐富的應用場景沉澱了海量的獨家且高品質的資料資產（見圖表7）。這些資料涵蓋文字、圖像、視訊、音訊多個模態，覆蓋電商、本地生活服務、文娛、醫療健康、金融、辦公多個領域。當多數大模型仍困於公開資料集的侷限時，這些私域資料已成為模型訓練的稀缺資源和核心壁壘。反觀中小模型廠商，即便科大訊飛與深度求索的母公司幻方量化具備部分業務場景資料，但在資料的多樣性上仍遜於科技巨頭。其他AI初創企業的原始資料沉澱更是薄弱，只能依賴爬蟲、與資料提供商合作或購買等方式獲取資料，在資料維度的競爭中已然處於劣勢。圖表7：科技巨頭的業務應用資料來源：公司官網 公司年報④在人才方面：AI領域的人才博弈已成為科技企業搶佔技術制高點的核心戰場。科技巨頭推出系列頂尖人才計畫——Top Seed人才計畫、阿里星頂尖人才計畫、AIDU計畫、青雲計畫、勇敢新世界計畫等，招募具潛力的青年科研精英。憑藉豐厚的薪酬待遇、充足的算力資源和豐富的應用場景，這些巨頭企業相較於中小廠商展現出強大的人才吸引力。同時，科技巨頭也在積極引進業界領軍人物，以強化自身研發實力。例如，字節跳動成功邀請GoogleDeepMind研究副總裁吳永輝加盟、阿里巴巴則招攬了全球頂尖AI科學家許主洪。上述舉措顯著提升了科技巨頭在AI領域的人才密度，進一步拉開與其他模型廠商的差距。二、AI應用的競爭格局1、AI應用市場的格局分析（1）AI應用市場“三足鼎立”近兩年，政府密集出台人工智慧產業促進政策，大力推進人工智慧規模化商業化應用；同期，大模型技術持續迭代演進，在多模態、推理等能力上持續精進，推理成本也大幅降低。政策紅利與技術突破的雙重共振，推動了國內AI應用的蓬勃發展。AI智能助手、內容創作（圖像、視訊、音訊、3D生成）、效率辦公（AI搜尋、AI程式設計、AI寫作、知識管理、AI設計）、生活娛樂（AI陪伴、AI教育、醫療健康、寫真）相繼湧現，具備任務執行能力的智能體（Agent）更成為新熱點（見圖表8）。從單模態到多模態，從“對話”到“任務執行”，AI的能力邊界正在不斷拓寬。圖表8：AI應用圖譜資料來源：AI洞察研究整理基於對已推出AI應用的全面梳理，當前市場參與者呈現三足鼎立之勢：以字節跳動、阿里巴巴、騰訊、百度為代表的網際網路大廠；以深度求索、月之暗面、MiniMax、愛詩科技為代表的AI創業公司；以猿輔導、作業幫為代表的深耕垂直領域的企業（見圖表9）。不同類型的玩家，AI應用打法涇渭分明：圖表9：佈局AI應用的主要玩家資料來源：AI洞察研究整理①網際網路大廠：在AI浪潮推動下，網際網路大廠採取現有業務及產品 AI 化+AI 原生應用的策略（見圖表10）：其一，存量業務的AI升級。網際網路大廠正加速推進AI技術對旗下業務及產品的賦能，往往採用對原應用進行AI重構或在原有產品中加入AI功能方式實現升級。比如百度文庫經過大模型的重構，已從一個文件平台進化為“一站式AI內容獲取和創作平台”；騰訊在微信中增加AI搜尋功能，強化原應用的粘性。其二，AI原生應用的推出。網際網路大廠要麼選擇切入高使用者群、潛在發展空間大的賽道，要麼依託公司已有的業務場景進行AI原生應用的開發。目前大廠推出的AI原生應用已覆蓋AI智能助手、AI應用開發平台、圖像/視訊生成、智能體、健康管理、教育等方向。其中 AI 智能助手被普遍視為 AI 時代的超級流量入口，已經成為網際網路大廠的戰略必爭之地，大廠的資源投入明顯向其傾斜。圖表10：網際網路大廠推出的AI原生應用與AI賦能原應用資料來源：AI洞察研究整理②垂直領域的企業：這類玩家往往資訊化程度較高，以網際網路平台類企業居多，業務場景覆蓋設計、教育、金融、醫療等方向。憑藉多年垂直深耕形成的行業洞察與高品質、稀缺性資料的積累，它們在AI應用開發上具有得天獨厚的優勢。它們通常基於現有的業務場景推出相關的AI應用，或對原應用進行AI升級。例如，線上教育平台“作業幫”推出Question AI、快對AI和光速寫作；金融科技領域的“同花順”則基於自研的HithinkGPT升級同花順問財。③AI初創企業：出海可以說是AI初創企業身上較為鮮明的特徵。通常受C端使用者付費意願與能力、市場的競爭環境、監管政策、企業的融資需求等多重因素的驅動，越來越多的AI初創企業選擇將產品瞄準海外市場，甚至將公司總部設立在海外。這些企業重點佈局圖像/視訊/音訊生成、AI陪伴、智能體等賽道，並憑藉更強的本地化能力、靈活的商業策略以及更快的產品迭代速度在海外站穩腳跟（見圖表11）。圖表11：AI初創企業推出的AI應用資料來源：AI洞察研究整理（2）網際網路大廠主導國內AI應用市場據AI產品榜的資料顯示：在APP端TOP 25榜單中，網際網路大廠憑藉12款入圍產品佔據近半壁江山（見圖表12）。在這12款應用中，除了Dola與Gauth面向海外市場外，其餘10款應用均主攻國內市場，其中百度網盤、夸克、豆包與騰訊元寶四款應用的MAU均突破5000萬。反觀AI初創企業與垂直領域企業，入圍的AI應用合計13款，其中超半數應用是面向海外市場。而在其面向國內市場的產品中，僅DeepSeek達成1.31億MAU的斷層領先，其餘應用的MAU均在3000萬以下。由此看出，在本土AI應用市場，網際網路大廠無論從入圍的數量還是MAU維度，均形成對AI初創企業與垂直領域玩家的碾壓。在Web端入圍的TOP 25應用中，網際網路大廠以11款應用微弱領先AI初創企業（10款），垂直領域企業則以4款明顯落後（見圖表13）。這些應用存在顯著不同：AI初創企業入圍的應用中更多的是面向海外市場，在其推出的10款應用中至少有8款主攻海外市場；相反，國內市場已成為網際網路大廠與垂直領域企業的主戰場，兩者入圍的六成應用是面向國內使用者，且頭部效應顯著——豆包、奈米AI搜尋、奈米AI、百度AI搜尋的Web訪問量均突破5000萬大關。圖表12：2025年12月MAU在前25的APP端應用圖表13：2025年12月訪問量在前25的Web端應用資料來源：AI產品榜綜上所述，現階段網際網路大廠在國內Web端和APP端市場佔據主導地位。這主要得益於其具備強大的流量獲取和投放能力、豐富的場景生態、海量且高品質的使用者資料以及雄厚的資金實力。考慮到真正意義上的新一代智能終端尚未誕生，短期內智慧型手機與PC仍將是使用者與AI互動的主流硬體。在人工智慧時代的新終端缺位、PC與智慧型手機仍是AI核心入口的背景下，互聯網大廠憑藉上述優勢，在國內AI應用市場的主導地位仍將持續。伴隨網際網路大廠AI應用的密集上線，未來AI應用方向的流量或進一步向網際網路大廠集中。但這並不意味著中小企業在AI時代的國內市場沒有機會。當下的主要玩家基本是基於手機與PC進行AI應用開發，但這些被開發出的應用並未充分發揮出AI潛能，傳統的PC與智慧型手機也並非AI時代的理想載體。參照移動網際網路的發展脈絡，隨著AI時代核心硬體入口的成熟，應用市場將會迎來真正意義上的爆發期，催生出全新的藍海。巨頭往往因困於路徑依賴與存量利益，更傾向於將AI作為現有生態的漸進式最佳化，並非進行自我顛覆。而這無疑是創新者實現破局的黃金窗口。正如移動網際網路誕生了字節跳動、滴滴、拼多多，AI時代也必將孕育出新一代的巨頭企業。2、細分賽道競爭格局分析（1）AI智能助手AI智能助手不管是面向Web端還是APP端在AI應用中都是流量擔當，但是主流玩家對於AI智能助手的角逐主要還是聚焦在APP端。回想在2024年底，豆包、Kimi、文小言領跑AI智能助手賽道。進入2025年，AI智能助手賽道的博弈提速。年初，DeepSeek憑藉DeepSeek-R1模型的技術創新出圈，使用者量激增。隨後，騰訊對騰訊元寶進行大規模推廣，強勢加碼；阿里巴巴則在11月份推出AI原生產品“千問”，並把AI超級入口的重點集中在千問上。至2025年末，市場形成豆包、DeepSeek、騰訊元寶引領的競爭格局（見圖表14）。圖表14：AI智能助手在APP 端的MAU資料來源：AI產品榜然而，AI智能助手的競爭遠未至終局，市場格局仍處於動態演化之中。隨著騰訊和阿里巴巴在AI智能助手賽道的持續加碼，旗下產品騰訊元寶與千問有望實現對DeepSeek的趕超，最終形成豆包、騰訊元寶與千問主導的穩定格局。支撐這一判斷的核心邏輯在於：AI智能助手不僅是流量、模型能力的競爭，更是生態的較量。中小企業在流量、模型、生態維度上難以與網際網路大廠抗衡。以DeepSeek為例：即便深度求索在大模型技術上的突破性進展值得稱道，技術出圈也確實帶來了智能助手DeepSeek的流量增長。但是，相較於豆包、千問、騰訊元寶，DeepSeek也是缺乏強大的生態場景支撐。生態的缺失制約了其在娛樂、社交、購物等高頻生活場景的滲透，導致產品體驗競爭力不足。反觀網際網路大廠，其核心優勢正在於生態整合能力。豆包在2025年下半年上線了購物功能（見圖表15），還整合了本地生活服務；騰訊元寶已全面打通微信、QQ、騰訊會議等數十款內部產品，覆蓋社交、辦公與娛樂等核心場景（見圖表16）；千問未來計畫將地圖、外賣、訂票、辦公、學習、購物、健康等各類生活場景接入千問APP。圖表15：讓豆包推薦一款生日禮物圖表16：騰訊AI能力形成循環資料來源：豆包 騰訊（2）AI陪伴當下AI陪伴應用市場呈現多元化發展態勢，涵蓋角色扮演、虛擬陪伴、遊戲陪玩等細分方向（見圖表17）。其中角色扮演類應用強調角色扮演和故事演繹，讓使用者獲得沉浸式的親密體驗。與之形成差異的是，以Paradot、獨響、逗逗遊戲夥伴為代表的產品摒棄了劇情模式，選擇從日常生活、遊戲場景切入，試圖與AI建立長期穩定的情感關係。儘管產品形態各異，角色扮演目前仍在國內AI陪伴市場佔據主導地位——MiniMax旗下的“星野”與字節跳動的“貓箱”穩居賽道頭部。此外，該賽道中面向海外市場的代表產品包括Talkie、PollyBuzz、Linky，其中Talkie的使用者量在同品類出海產品中位居首位，在海外市場佔據領先地位（見圖表18）。圖表17：AI陪伴的競爭格局圖表18：部分AI陪伴應用在APP端的MAU資料來源：AI產品榜回首AI陪伴賽道在2025年的發展：頭部產品星野、貓箱的MAU呈現出下滑態勢，甚至美團的Wow、階躍星辰的冒泡鴨、小冰科技的X EVA等多款應用停止營運，可以說AI陪伴應用尤其是角色扮演類應用陷入發展困境。其核心癥結在於：當下的產品多停留在淺層情感互動，難以滿足使用者更深層次的情感需求。隨著使用者的獵奇性嘗鮮需求退潮，使用者留存下降成為普遍現象。儘管如此，AI陪伴賽道仍吸引了不少新玩家入場——EVE、星眠與無限谷等多款AI陪伴產品相繼開啟內測，試圖在尚未固化的市場格局中尋找破局機會。無論是從AI陪伴應用的使用者量（頭部應用在APP端的月MAU在500萬左右）還是持續湧入的新玩家來看，當下AI陪伴賽道的競爭格局並未固化。市場參與者正沿多條路徑探索：除了角色扮演方向以外；也在積極嘗試遊戲與AI的融合創新；或者從日常生活場景切入，讓AI融入使用者的生活日常。然而，最佳產品形態究竟是什麼並沒有被驗證，主流玩家普遍處於探索階段。三、結論通過以上對 AI 產業的研究，本文形成以下核心判斷：在基礎模型層面：當前，基礎模型競爭格局正逐漸收斂。留在牌桌上的主要包括：阿里巴巴、字節跳動、百度、騰訊、華為等科技巨頭，深度求索、智譜、月之暗面、階躍星辰、MiniMax等頭部AI初創企業，以及科大訊飛。然而，考慮到現有大模型與AGI之間仍存在顯著技術鴻溝，疊加主要玩家在未來的發展規劃與組織架構上的調整，這一競爭態勢預計還將持續演化，短期內難以形成穩態格局。鑑於科技巨頭相比中小模型廠商在資金、算力、資料、人才等核心要素上具備碾壓性優勢，以阿里巴巴、字節跳動為代表的科技巨頭有望在基礎模型的長期博弈中佔據主導地位。在AI應用層面：AI應用市場主要涵蓋網際網路大廠、垂直領域企業以及AI初創企業三類玩家，各方基於自身的資源稟賦和公司戰略競相佈局AI應用賽道。在面向國內使用者的市場中，網際網路大廠在Web端和APP端已佔據主導地位。在PC與智慧型手機仍是AI核心入口的背景下，預計網際網路大廠在國內AI應用市場的主導地位短期內仍將持續。此外，本文就AI智能助手與AI陪伴賽道進行了詳細的競爭格局分析。作為最先實現落地的AI應用，這兩條賽道的競爭格局尚未定型。不僅限於上述領域，AI搜尋、圖像生成、視訊生成、AI教育、健康管理等應用層細分賽道同樣處於動態博弈之中，尚未形成穩態格局。 （AI洞察研究）