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春晚未啟,AI先戰!四巨頭春節佈局引爆15億紅包大戰
科技巨頭們不再滿足於簡單撒錢,而是通過差異化的AI戰略,在春節這個國民級流量舞台上展開一場關乎未來的入口爭奪戰。除夕未至,但網際網路的春節行銷戰役已經打響。與往年不同的是,今年站在舞台中央的不再是傳統的支付或電商應用,而是各類AI助手。字節跳動的豆包憑藉春晚獨家合作佔據制高點,騰訊元寶豪擲10億現金紅包試圖重現微信紅包的輝煌,百度文心則以5億紅包+北京衛視春晚組合拳迎戰,阿里千問則通過B站春晚+江蘇衛視春晚多點佈局。這場總額超過15億元的紅包大戰背後,是中國科技巨頭對AI超級入口的激烈卡位。01 四巨頭的春節AI佈局春節成為多家AI應用廠商的“行銷檔”。從1月下旬開始,各大廠商的AI推廣活動便已陸續上線。字節跳動率先搶佔春晚這一最高舞台,旗下火山引擎成為2026年央視春晚獨家AI雲合作夥伴,豆包作為核心AI互動載體深度嵌入晚會互動。騰訊在1月25日宣佈,將於2月1日在元寶App上線春節10億現金紅包活動,使用者每天可領現金紅包,並有機率抽中限量100張的萬元“小馬卡”。百度同樣在1月25日宣佈加入戰局,自1月26日至3月12日,使用者在百度App使用文心助手可瓜分5億元現金紅包,最高獎勵達1萬元。百度還以“首席AI合作夥伴”身份亮相北京衛視春晚。阿里巴巴則採取多平台滲透策略,千問不僅贊助B站跨年晚會和江蘇衛視春晚,還聯合淘寶閃購發放大額紅包拉新。阿里將淘寶、支付寶、高德等業務接入千問,讓使用者通過“一句話辦事”完成各種操作。02 差異化戰略路徑四巨頭雖目標一致——搶佔AI入口,但戰術路徑卻涇渭分明,構成對使用者注意力的立體合圍。騰訊採用最直接的“社交裂變”路線。馬化騰在內部員工大會上明確表示:“友商投放在電視台的一些巨額的行銷費用,我們直接轉成紅包,希望能夠重現11年前微信紅包春晚的時刻。”元寶的10億紅包活動設計充分利用騰訊的社交生態優勢,分享紅包支援轉發給微信、QQ好友和社群,通過社交關係鏈促進傳播。百度選擇“場景滲透”策略。百度推出了近百種春節主題AI玩法,覆蓋春節期間幾乎所有傳統場景。從AI春聯創作、AI寫真到AI測運勢,百度試圖讓AI助手滲透到使用者春節生活的每一個細節中。字節跳動走的是“技術底座”路線。通過火山引擎成為春晚獨家AI雲合作夥伴,字節跳動旨在向政企客戶和全行業展示其AI雲服務能力。阿里巴巴則聚焦“生態協同”,將阿里系生態“折疊”進一個千問。阿里將淘寶、支付寶、飛豬、高德等業務接入千問,實現“一句話點外賣、訂機票”的無縫體驗。03 新模型發佈倒計時在這場行銷大戰的背後,一場更深刻的技術競賽正在悄然進行。據透露,字節跳動擬於春節前後推出三款全新人工智慧模型,涵蓋大語言模型、圖像生成模型和視訊生成模型。具體而言,字節跳動正在籌備其新一代旗艦大語言模型豆包2.0、圖像生成模型籽夢5.0以及視訊生成模型籽舞2.0。阿里巴巴也計畫在同期推出新一代旗艦大模型通義千問3.5,該模型針對複雜推理任務進行了專項最佳化,具備強勁的數學運算與程式碼編寫能力。選擇在春節前後發佈新模型並非偶然。去年春節期間,深度求索借助長假期間民眾擁有大量線上時間的契機,迅速走紅全球。字節跳動與阿里巴巴都計畫抓住這一窗口期,爭奪中國消費級AI應用的頭部地位。04 AI入口爭奪的白熱化這場春節AI行銷戰的激烈程度,反映了行業對AI入口爭奪的緊迫感。中國網際網路絡資訊中心去年10月發佈的報告顯示,國內生成式AI使用者規模去年6月已達5.15億人,使用者規模半年翻番,普及率達36.5%。AI已完成初步普及,下一步是爭奪更高頻的使用場景和更中心化的入口地位。QuestMobile發佈的《2025下半年AI應用互動革新與生態落地報告》顯示,全市場AI原生App周活躍使用者排名前五依次為豆包、DeepSeek、元寶、螞蟻阿福、阿里千問。隨著競爭趨於白熱化,春節成為各大廠商實現使用者規模跨越式增長的必爭場景。素喜智研高級研究員蘇筱芮指出,“AI超級入口”的本質並非簡單的資訊中介,而是使用者獲取服務的中心化通道,通過整合多種功能和服務,成為使用者進入資源或生態系統的“中心通道”。掌握超級流量入口,才能讓AI真正成為使用者日常生活的“默認選擇”,從而掌握生態主導權。05 從流量爭奪到心智佔領與往年相比,2026年春節紅包行銷戰呈現出明顯的策略升級——從流量爭奪轉向心智佔領。博通諮詢首席分析師王蓬博指出,騰訊與支付寶均不再單純依賴補貼拉新,而是借助春節高參與度節點,分別以AI互動和文化IP為載體,建構使用者長期使用習慣與平台生態黏性。騰訊在紅包之外,大力推廣其AI社交新玩法“元寶派”。1月26日,元寶內測社交玩法,內測使用者可建立“派”並邀請微信、QQ好友加入。在“派”群中,使用者可以@元寶解答問題、發圖片叫元寶P圖。支付寶則延續集福這一已有11年歷史的傳統,今年推出19套主題福卡,涵蓋王者榮耀、原神等熱門遊戲IP,小馬寶莉等卡通潮玩,以及多部影視IP,兼顧不同圈層使用者喜好。聯儲證券研究院副院長沈夏宜指出,今年的紅包玩法更強調實用性和生活場景繫結。圍繞春運場景的車票立減、免單等活動,本質上是把行銷嵌入到居民春節期間的真實剛需中,而不是創造一個獨立的行銷場景。06 留存能力決定成敗春節行銷只是開始,真正的考驗在於節後的使用者留存。艾媒諮詢CEO張毅認為,騰訊10億元屬於“追趕型投入”,而百度5億元更偏向“防禦型投資”,其合理性取決於企業所處的競爭階段和資金儲備。評估這輪紅包成效,不能只看短期DAU增長,還需觀察中期留存、使用者口碑以及長期生態壁壘的建構能力。蘇筱芮指出,紅包活動具備向金融場景延伸的天然通道,但平台必須清晰劃定邊界,不能利用使用者“搶紅包”的急切心理,在使用者不充分知情的情況下繫結或銷售金融產品。春節紅包更像是AI應用進入大眾視野的一次集體亮相,而非決定勝負的關鍵一戰。一位AI行業投資人直言,對這些網際網路巨頭而言,10億元、5億元等級的紅包投入,本身並不是核心問題。“這些錢不考慮回報都行,這是一場誰都不能落下的競爭”。這場始於春晚、耗資15億的行銷盛宴,真正的賽點不在除夕夜,而在春節後的第一個工作日。當紅包的喧囂褪去,生活回歸常態,那個AI應用還能被使用者主動打開,用來處理工作郵件、規劃出行路線、幫助孩子輔導功課,那個應用才真正贏得了這場戰役。科技行業正從移動網際網路時代向智能時代躍遷,2026年春節的AI行銷大戰用最喧囂的方式,完成了對全民最後一次大規模的AI啟蒙。 (吐故納新溫故知新)
巨頭“押注”數十億美元!中國藥,迎“DeepSeek時刻”
在生物醫藥領域,部分國產創新藥在療效上展現出了能媲美國際藥企明星藥品的表現。近年來,有越來越多的國際製藥企業斥巨資和中國藥企展開合作。今年年初,中國的人工智慧模型DeepSeek以極低的開發成本和強大的性能獲得了世界的矚目,而其實在生物技術領域,中國也正在迎來類似的“DeepSeek時刻”,中國藥企正在從過去的仿製藥時代進入到創新藥時代,並且吸引了眾多的國際合作。合作的主要形式是授權合作:外方獲得在中國以外市場對中方藥品或相關技術的開發、生產及商業化權利。宏觀上來看,美國生物醫藥資料公司DealForma在今年5月份發佈的報告顯示:中國生物醫藥企業在全球大型授權交易,也就是首付款達到5000萬美元或以上的交易中,按數量看佔比已達42%,這一比例與去年的27%和前年的20%相比顯著增加。一些亮眼案例,就例如今年5月輝瑞支付了12.5億美元的首付款,獲得了三生製藥一款創新藥在海外市場的授權。此外,今年上半年,美國製藥公司艾伯維、默沙東和再生元等,和中國藥企總計簽署了價值數十億美元的授權合作協議。值得一提的是藥企阿斯利康,在過去兩年間已和十多家中國創新藥企達成了授權合作。其CEO接受CNBC採訪時也表達了對中國創新實力的看好。業內人士指出,中國生物技術行業如今的突破,是過去多年中國政府和企業持續投入的結果。是這些積累,推動了中國藥企研發出了越來越高品質的創新藥。新加坡畢盛資產管理創始人 王國輝:中國政府深知必須鼓勵生物醫藥公司加大創新投入,實際上這項工作多年來一直在推進。因此我認為在未來幾年,我們將在中國生物醫藥領域看到許多成果和進展。傑富瑞分析指出,從國際藥企的角度來看,當前他們正面臨藥價下行的壓力,以及重磅藥物專利即將到期的挑戰。也正因如此,一筆又一筆的國際合作應運而生。 (央視財經)
Meta,重磅發佈!
開源大模型元老,發佈重磅更新。台北時間4月6日凌晨,美國科技巨頭Meta推出了開源人工智慧模型Llama 4。據介紹,該模型目前目前有Scout和Maverick兩個版本,是Meta迄今為止最先進的模型,也是同類產品中多模態性最強的模型。在DeepSeek引發模型開源浪潮以前,Meta一直是開源模型的領先玩家及重要的行業奠基者。在ChatGPT橫空出世7個多月後,Meta就率先宣佈開源Llama 2,並且可免費商用。這也成為大模型發展的分水嶺,是開源模型社區的歷史性時刻。Llama第四代模型的發佈,不僅是Meta應對DeepSeek等新興開源勢力的一次“回擊”,同時也推動了開源模型技術的進一步發展和生態的進一步完善。大規模、多模態、長文字的Llama 4發佈台北時間4月6日凌晨,Meta發佈Llama 4系列首批模型,包括兩款高效模型Llama 4 Scout、Llama 4 Maverick。此外,Meta還預覽了其迄今最強大最智能的模型——Llama 4 Behemoth,是“新模型中的教師”。Llama 4模型是Llama系列模型中首批採用混合專家(MoE)架構的模型。這一模型也是DeepSeek系列模型採用的架構,與傳統的稠密模型相比,在MoE架構中,單獨的token只會啟動全部參數中的一小部分,訓練和推理的計算效率更高。首先,Llama 4的第一大特點是參數規模大,最先進的Llama 4 Behemoth總參數高達2兆(作為對照,DeepSeek-R1總參數規模為6710億)。其中,Llama 4 Scout面向文件摘要與大型程式碼庫推理任務,專為高效資訊提取與複雜邏輯推理打造,共有16位“專家”、1090億參數、170億啟動參數量;Llama 4 Maverick則專注於多模態能力,支援視覺和語音輸入,具備頂級的多語言支援與程式設計能力,共有128位“專家”、4000億參數、170億啟動參數量;Llama 4 Behemoth(預覽版)則是Meta未來最強大的AI模型之一,具備令人矚目的超大規模參數架構,具有2880億啟動參數量,總參數高達2兆。其次,Llama 4的另外一大特點是多模態能力突出。作為原生多模態模型,Llama 4採用了早期融合(Early Fusion)技術,可以用海量的無標籤文字、圖片和視訊資料一起來預訓練模型,實現文字和視覺token無縫整合到統一的模型框架裡。據Meta介紹,Llama用各種圖像和視訊幀靜止圖像訓練兩個模型,以賦予它們廣泛的視覺理解能力,包括時間活動和相關圖像。這支援多圖像輸入與文字提示的無縫互動,用於視覺推理和理解任務。模型在預訓練中最多使用48張圖像,後訓練中測試了最多8張圖像,結果良好。最後,Llama在長文字能力上也取得了突破,具有超大的上下文窗口長度。Llama 4 Scout 模型支援高達1000萬token的上下文窗口,刷新了開源模型的紀錄,而市場上其他領先模型如GPT-4o也未能達到此規模。超大上下文窗口使Llama 4在處理長文件、複雜對話和多輪推理任務時表現出色。大模型競爭趨於白熱化作為開源模型社區的“領頭羊”和佼佼者,Llama(Large Language Model Meta AI)系列模型由Meta在2022年推出。2023年,為應對ChatGPT等領先閉源模型的挑戰,Meta率先宣佈開源Llama 2,並且可免費商用。這一開源之舉啟動了開發者社區的創新潛力,此後基於Llama 2建構的應用項目數量大大增加,覆蓋各種領域,形成了一個充滿活力的生態系統。2024年4月,Llama 3正式發佈,在技術層面實現了諸多突破,最重要的是不僅在單語言任務上表現卓越,還實現了多模態處理能力,能夠同時理解並生成文字、圖像、音訊等多種類型的資料,從而開啟了多模態的新紀元。雖然Meta是開源模型的重要奠基者,但是開源領域的競爭正變得日益激烈和焦灼,尤其是DeepSeek的崛起,對Meta在開源模型社區的領先地位構成了巨大的衝擊。今年1月末,在DeepSeek剛剛在海外火爆出圈時,就有Meta員工在匿名社區TeamBlind上爆料稱,僅用550萬美元訓練的DeepSeek-V3在基準測試中已經讓Llama模型相形見絀,Meta的工程師們正在爭分奪秒地分析DeepSeek,試圖複製其中的一切可能技術。該爆料帖還說,Meta管理層正面臨嚴峻的財務壓力,其生成式AI部門數十位高管,“每個人的年薪都超過了DeepSeek-V3的全部訓練費用。如何向公司高層解釋這種投入產出比,已成為他們的噩夢”。除了DeepSeek以外,阿里巴巴通義千問系列開源大模型也屢屢斬獲佳績。4月2日,全球最大的AI開源社區Hugging Face更新了大模型榜單,阿里通義千問近期開放原始碼的端到端全模態大模型Qwen2.5-Omni登上總榜榜首。據瞭解,阿里至今已向全球開源200多款模型,千問衍生模型數量已突破10萬,超越美國Llama系列,成為全球最大的開源模型族群。在Llama 4發佈之際,OpenAI首席執行官山姆·奧特曼也對外透露了公司的模型發佈計畫。他表示,OpenAI可能在幾周後發佈最新的推理模型o3和最新的基座模型o4-mini,然後在幾個月後推出GPT-5。DeepSeek-R2模型何時發佈也備受市場關注。4月4日,DeepSeek與清華大學研究團隊聯合發佈題為《獎勵模型的推理時Scaling方法及其在大規模語言模型中的應用》的重磅論文,提出自我原則點評調優(SPCT)與元獎勵模型(Meta Reward Model)兩項核心技術,為提升大語言模型的推理能力提供了全新方法論。雖然官方並未明確R2的發佈時間,但這一成果被視為DeepSeek下一代推理模型R2的重要技術鋪墊。技術的不斷突破及各家大模型的密集推出,表明大模型競爭趨於白熱化,彼此間你追我趕將是未來一段時間的常態。業內人士分析稱,模型能力的持續提升,推動大模型競爭進入推理強化和應用拓展的下半場賽程。個人智能體潛力初步顯現,行業應用漸次走深,開源開放日益成為大模型的核心競爭力組成。大算力、多模態、強推理、廣開源、准資料、智能體、深應用等,成為大模型發展的重要趨勢。 (證券時報)
一家神奇的晶片公司,要取代輝達
Extropic 不是一家普通的初創公司,但現在也並非正常時期。該公司正在開發一種全新的電腦晶片,利用電子電路中自然發生的熱力學波動(這通常是工程師的難題),利用它們進行高效的機率計算。隨著人工智慧巨頭尋求更強大的電腦能力來建構執行人工推理的人工智慧模型,以及我們都擔心人工智慧驚人的能源需求,這種晶片很可能會受到一些追捧。Extropic 現已與《連線》雜誌分享了更多有關其機率硬體的細節,以及表明其有望在許多資料中心建構出一種替代傳統矽片的產品的結果。該公司的目標是提供一種比當今硬體效率高出三到四個數量級的晶片,這一壯舉將大大減少未來的排放量。在此前的文章中,我們寫了有關 Extropic 奇特背景的故事。我的文章探討了促成該公司成立的非凡技術、政治和文化潮流。但 Extropic 的技術值得我們仔細研究。Extropic 向我提供的一份技術文件包括來自示波器(一種隨時間測量電子電壓的儀器)的訊號,該訊號顯示了機率位元或 p 位元的運行情況。傳統電腦位元固定為 1 或 0。p 位元處於任一狀態的機率是一定的,示波器圖像顯示 p 位元在 1 和 0 之間翻轉。關鍵在於,Extropic 可以控制位元在任何時間點處於任一狀態的機率。通過設計多個這樣的 p 位元之間的互動,可以執行更複雜的機率計算。“示波器上的這個訊號乍一看似乎很簡單,但它展示了我們平台的一個關鍵建構模組,代表著世界上第一個可擴展、可大規模生產且節能的機率計算平台的誕生,”Extropic 首席執行官 Guillaume Verdon 說道,他也是廣受歡迎、極具煽動性且有時引起爭議的網路人物 Based Beff Jezos 的幕後推手。Extropic 的創新之一是控制傳統矽中的熱力學效應,以便在沒有極端冷卻的情況下進行計算。熱力學計算的努力傳統上依賴於超導電子電路,但 Verdon 和他的聯合創始人 Trevor McCourt 正在使用普通矽中的電荷波動。Extropic 表示,其硬體非常適合運行蒙特卡羅模擬,這是一種涉及採樣機率的計算,廣泛應用於金融、生物和人工智慧等領域。這些計算對於建構推理模型(如Google的 OpenAI o3 和 Gemini 2.0 Flash Thinking)非常重要。“事實上,計算量最大的工作負載是蒙特卡羅模擬,”Verdon 說。“我們不僅對人工智慧感興趣,而且對高性能計算中隨機系統模擬的應用也感興趣。”Extropic 的創始人承認,與 Nvidia 和其他晶片製造商競爭的想法從表面上看似乎是絕對瘋狂的。Nvidia 的晶片仍然是訓練人工智慧的最佳選擇,而切換到完全陌生的架構將既昂貴又耗時。但我們正處於一個獨特的時刻,人工智慧公司需要大量的計算能力,以至於他們正在核電站旁邊建造資料中心,民族國家準備在人工智慧上投入巨額資金,而這項技術對環境的影響只會越來越嚴重。考慮到這一切,也許不去嘗試重新發明電腦的工作方式才是更瘋狂的做法。你認為 Extropic 有機會挑戰 Nvidia 的晶片主導地位嗎?是時候徹底重新考慮計算了嗎? (半導體行業觀察 )