月之暗面估值超100億美金的新一輪融資，已經收到了多家機構的意向，包括歐洲背景的海外基金。封面來源｜Ai生成春節，熱錢湧動在中國大模型賽道上。一端，是狂撒幾十億元發紅包、請奶茶，替當家AI應用拉流量的大廠們；另一端，則是股價飛漲、融資迅猛的大模型六小虎們。在搞錢的戰場上，開年最大的一筆融資，來自月之暗面。此前彭博社等媒體報導稱，近期月之暗面即將完成的超7億美元融資，由阿里、騰訊、五源資本、九安醫療等老股東領投，並且已經超募。與此同時，月之暗面已經以100億-120億美金的估值，無縫開啟了新一輪融資。“智能湧現”獨家獲悉，月之暗面的超7億美元融資中，股東陣容除了聯合領投的老股東們，還包括老股東高榕創投，以及新增的凱輝基金——這也是凱輝，首次朝大模型公司開槍；據我們瞭解，以超100億美金估值開啟的新一輪融資，已經收到了多家機構的意向，包括歐洲背景的海外基金。有關上述資訊，截至發稿前，月之暗面暫無回應。用“搶”形容月之暗面這輪融資的局面，一點也不過分。一名知情人士告訴我們，從2025年下半年，月之暗面開啟融資之初，不少機構的LP，就“催著投資”。這幾輪融資，還吸引到了不少首次對大模型出手的基金。比如，我們得知，在月之暗面上一輪超7億美金的融資中，凱輝基金成為了新增股東——直到2025年5月，凱輝基金管理合夥人段蘭春，還在36氪的訪談中提到，凱輝暫時沒有參與通用大模型或底層Infra的投資，原因是凱輝的投資策略是“重落地、重生態”。這或許是除了2023年初，行業對大模型最大的一次FOMO（錯失恐慌症）。溯其緣由，是自港股IPO以來，智譜和MiniMax這兩家大模型初創公司飛速上漲的市值，再次給予一級市場投資大模型的熱情。自2026年初相繼IPO後，智譜和MiniMax的股價就水漲船高。尤其2月12日，兩家公司上架新一代模型後，市值又達到了新的峰值——截至2月17日，智譜的盤中最高市值已經超過2200億港元，MiniMax則超過2600億港元，兩者相較上市初期，均翻了四五倍。二級市場可觀的回報，也讓一級市場的捕手們，將目光投向尚未上市的月之暗面，試圖囤積居奇。港股IPO，也將中國大模型的影響力擴大至海外。可見的是，此前鮮少接觸中國企業的歐洲資本，也在新一輪融資中，罕見地向月之暗面伸出了橄欖枝。一名知情人告訴“智能湧現”，月之暗面上一輪7億美金的融資，新投資者“速度快才能搶到份額”。以超100億美金估值開啟的新一輪融資，某種意義上也是沒搶到上一輪份額的機構，“推著開啟的”。與此同時，“智譜和MiniMax的市值，給了大模型公司在二級市場的一個估值錨點。”另有知情人士表示。之前，月之暗面和階躍星辰的估值都相對偏低。即便如今估值已超過100億美金，但相較智譜（估值約280億美金）和MiniMax（估值約330億美金），兩家未上市的模型初創公司，還有數倍的差距。二級市場逐漸驗證了模型公司的價值，這一現象也改變了月之暗面和階躍星辰的融資策略：自2025年下半年以來，開啟滾動融資，迅速抬高估值。就月之暗面而言，2025年12月底，公司宣佈完成5億美金的融資後，就開啟了價值7億美金的新一輪；之後無縫開啟的，則是如今以超100億美金估值快速推進的融資——短短兩個月，月之暗面估值翻了超過2.2倍。如今，大模型六小虎，紛紛在一二級市場，加快了籌措資金的步伐。他們最強勁的對手——大廠戰隊的字節、阿里、騰訊，已經先他們一步，邁入了撒錢換使用者的階段。春節期間，贊助上春晚，豪擲幾十億元發紅包、請奶茶，顯然，大廠們已經更早搶灘“AI國民應用”。對於留在場上的4家大模型創業公司而言，穩住模型技術第一梯隊的位置，是當下最重要的命題。階躍星辰董事長印奇在最近的訪談中提到，基模研發，一年需要30億-50億元的資金投入，才能留在牌桌上。高漲的估值，仍願意買單的一二級市場，對創業公司而言，是個樂觀的訊號。 (36氪)

去年春節有Deepseek。今年春節有Seedance。最近一段時間，Seedance火得一塌糊塗，先是在全網掀起現象級刷屏，然後是登陸央視春晚驚豔全球，用前所未有的AI視覺，徹底點燃了中國原創大模型的高光時刻。全球科技圈驚呼，中國有了世界第一的大模型。與此同時，媒體發現，Seedance背後一條龐大的AI視訊創作超級產業鏈，而這條鏈的源頭，全部指向一個城市：深圳。AI製圖01.多款國民級AI應用，都是深圳造——————————提到seedance的研發者，大家第一反應是北京的科技巨頭——字節跳動。但很多人不知道，我們手機裡那些搭載seedance的多款國民級AI創作工具 ——剪映、即夢、小雲雀，還有醒圖、Faceu激萌、輕顏相機等現象級AI應用的主體營運公司，全都指向同一家公司：深圳市臉萌科技有限公司。這家深圳公司不是字節跳動簡單的“子公司”，而是字節佈局影像與AI創作的核心大本營。從當年風靡全網的臉萌頭像，到被字節收購，再到撐起全球數億使用者的創作工具矩陣，這家深圳公司，早已成為字節生態裡舉足輕重的爆款發源地。很多人第一次知道臉萌，是多年前那個一鍵生成卡通頭像的APP，三個月狂攬5000萬下載。2018年，字節跳動以約3億美元全資收購深圳臉萌，不是為了產品，而是為了團隊，為了一支懂使用者、懂影像、懂工程的深圳團隊。AI製圖收購之後，字節沒有打散這支隊伍，而是把整條影像工具 + AI 創作業務線，全部交給深圳臉萌操盤。於是，一個屬於深圳的“AI創作工具帝國”悄然崛起：剪映（CapCut），成為全球第一的視訊剪輯工具，讓人人都能輕鬆剪出大片；醒圖，霸佔手機修圖榜首，成為年輕人的必備修圖神器；即夢，搭載字節自研 Seedance 大模型，一句話生成電影級視訊，重新定義 AI 創作；小雲雀，讓AI口播、短影片生成零門檻，普通人也能高效產出內容；還有 Faceu 激萌、輕顏相機，持續引領美顏與拍攝潮流。這些產品的研發、設計、工程化、產品化、營運，主體全是深圳臉萌。憑藉多款國民級AI工具，深圳被網友譽為“中國影像美學第一城”、“中國AI美顏第一城”。簡單來說，這一次是北京Seed團隊負責模型底層技術，深圳團隊把技術變成人人能用、一用就愛上的爆款產品 —— 這就是 “北京技術底座 + 深圳產品落地” 的黃金組合。AI製圖02.北京負責研發，深圳負責產品落地——————————有人會問，研發在北京，產品落地為什麼是深圳？熟悉深圳產業發展史的朋友多知道，深圳這座城市，天生就擅長把硬核科技變成大眾產品、平民產品。例如，把實驗室裡的通訊技術，變成人人用得起的手機；把昂貴的工業無人機，變成普及千家萬戶的消費工具；把高精尖的新能源技術，變成普通人開得上的智能電動車；在中國，這些“科技惠民”的事情，很多都是深圳最先做到的。在此意義上，深圳臉萌完美繼承了這種基因：不搞玄乎的概念，只做真正解決痛點的工具；不追求高冷的技術秀，只讓每一個普通人都能享受創作的快樂。從美顏相機到視訊剪輯，再到AI生視訊，深圳公司一步步把 “創作門檻” 打下來，讓創意不再稀缺。在AI浪潮席捲全球的今天，深圳正全力打造人工智慧產業高地，而深圳臉萌，就是深圳創新的一個鮮活縮影。它不是總部的 “分支”，不是外地的 “分部”，而是紮根深圳、生長於深圳、爆款出自深圳的本土科技力量。它用一款又一款國民級 APP 證明：深圳不只是硬體科技之都，同時擁有AI應用、內容創作的超級潛力。03.深圳能否成為中國AI應用之都？——————————有人說，科技惠民還得看深圳。我們每天點開剪映、打開醒圖、用即夢生成視訊時，其實都在感受深圳創新帶來的日常驚喜。深圳正在成為國產大模型應用的超級入口。AI製圖真正的科技，真正的創新，不僅僅是實驗室裡的專利與論文，而是飛入尋常百姓家的日常生活。當下全球的AI競爭，早已不止於研發之爭，更在於應用之爭。在這股席捲全球的AI浪潮之下，中國憑藉豐富場景、海量資料與敏捷市場的優勢，正在成為全球AI應用的最大試驗場。而在中國，讓AI真正走向大眾、走向平民的關鍵一步，正在由深圳破局。深圳能否憑藉其完整的產業鏈、活躍的創新生態與敢闖敢試的城市精神，在AI研發與產業落地，尤其是在應用層面，率先建成中國AI應用之都？ (城市戰爭)

01 前沿導讀根據《聯合早報》新聞指出，美國晶片設備製造商應用材料在2021年至2022年期間，總共進行了56次違規的非法對華出口，涉及總價值為1.26億美元的製造設備。2026年2月份，美國商務部已與應用材料公司達成和解，應用材料公司以向美國政府支付2.52億美元的罰款，換取美國司法部停止調查。02 違規出口根據《美國商務部工業與安全局》詳情指出，美國商務部在2020年將中國本土晶圓廠列入實體清單，禁止美國企業向其出口製造設備。而應用材料在這種情況下依然選擇為其提供離子注入機，並且為了規避限制，應用材料先將設備運輸到韓國子公司進行組裝，隨後通過韓國子公司運送到中國企業手中，在此期間沒有向美國商務部提交出口許可。此應用資料向美國商務部提交的罰款金額，是其交易金額的兩倍，也是美國法律體系下被允許範圍內的最高額度。根據《日經中文網》指出，2024年全球半導體製造設備的總市場規模達到了1,171億美元，而中國大陸地區達到了495億美元，佔總規模比例的42%，是全球最大的單一市場。排名第二的就是韓國地區，其銷售金額為204億美元，比中國大陸地區低了兩倍左右。受美國出口管制的影響，中國大陸地區對於半導體設備領域的需求量持續增加，但是美國的出口管制極大阻礙了美國本土企業在華開展業務。無法與中國市場建立聯繫，就無法透過中國市場賺取利潤，拱手將中國大陸市場讓給其他競爭對手，這是所有美國企業最核心的困難。美國應用材料公司CEO加里·迪克森在財報大會上表示，中國業務存在極大的不穩定性，2025年中旬的銷售額比上一年同期減少5%，這是應用材料公司7年來第一次在中國區業務上出現銷售停滯並且經濟削減的情況。而應用材料現階段向美國政府提交的出口許可仍處於積壓狀態，提交上去之後就沒有了回复，這對於企業未來的發展有著嚴重負面影響。03 中國國產替代由於美國持續收縮的出口管制，中國本土設備企業迎來了市場化新階段。北方華創、中微半導體等供應商所提供的中國國產設備開始大規模投入生產線運行，在部分環節實現了中國國產替代品。在上百道半導體製造的工序當中，中國企業所推出的製造設備已經在難度較低的設備方面取得了規模化的市場佔有率，但是在先進設備上還存在明顯劣勢。從整個產業規劃來看，中國本土企業已經實現了從上游到下游全產業鏈的協同發展模式。較低端的製造設備已經完全實現了自主可控，現在正大力解決先進設備的問題。中國國產7nm先進晶片採用的是先前從ASML手中採購的浸潤式光刻機，外加上自對準多重圖案化技術實現了量產。自對準多重圖案化技術的核心概念就是光刻機一次曝光之後，透過兩次沉積和蝕刻製程的交替，縮短電晶體的半間距，提升堆疊密度和性能。這種技術的困難並不在於光刻機的分辨率，而是在於沉積和蝕刻設備的精度以及製造工廠的技術水平，這兩點因素直接決定了晶片的良品率。國際層面的先進邏輯晶片製造，幾乎都是依賴ASML的生態產業鏈，也就是ASML的光刻機搭配日本企業的材料和美國企業的製造設備。也正是因為這套較成熟的生態鏈，所以中國企業才會從美國企業手中採購大量的製造設備，美國企業也因此賺足了利潤。美國政府自然不願意看到美國企業繼續在晶片產業上幫助中國，於是便開始對應用材料等公司實施技術調查，最終對其進行了兩倍交易額的罰款。美國對中國晶片產業的封鎖從來沒有放鬆過，也正是因為持續加碼的封鎖，才讓中國企業有了開發自主技術的迫切感，從而加速中國自主設備的商業化進度。 (逍遙漠)

01前沿導讀據《觀察者網》新聞指出，在ASML公司發佈的2025年財報中顯示，ASML全年銷售額達到了327億歐元，創下歷史新高峰。從2024年至2025年，中國大陸地區已經連續多個季度成為ASML裝置出貨量最多的地區。除ASML之外，美國應用材料、泛林科技等裝置製造商的最大單一客戶也是中國大陸地區。從各家的財報資料上看，全球半導體產業無法與中國市場脫鉤，依然與中國市場保持緊密的合作關係。與此同時，發展中國晶片所需要堅守的理念，不應該是裹挾著民族情懷的對抗邏輯，而是應該在競爭當中保持開放協作的能力，形成一種相互依賴的狀態。02分工合作儘管美國一直在晶片產業上對中國實施出口管制，但是晶片產業已經進入到了高度全球化的階段，根本無法在最底層上剝離中國供應鏈。ai產業衍生的自動駕駛技術，是當下中美兩國的競爭焦點。一輛支援L3等級自動駕駛的汽車，其核心區域的控制晶片需要用到7nm、5nm等先進製程的產品，但是支撐起整輛車運行的產品並不是所謂的尖端算力晶片，而是大量用成熟製程製造的晶片產品。包括雷射雷達在內的汽車感測器、電源管理晶片、電機驅動器件、通訊系統等環節都是依賴於28nm及以上的成熟晶片所控制。如果沒有成熟晶片來驅動車輛進行啟動、轉向、停止等基礎功能，那麼單靠一兩顆算力晶片是根本無法完成自動駕駛技術的。類似的例子還有機器人產業，機器人產業與自動駕駛存在高度相似的地方，兩者都需要在成熟晶片的基礎上發揮先進晶片的作用。先進算力晶片就如同人類的大腦，大腦負責輸出最終指令，而最終指令的執行就需要身體上的各個器官做出相應的動作。成熟晶片就如同器官、神經末梢、血管，負責在先進晶片下達最終指令之後，讓汽車、機器人等載體做出相應的動作。先進晶片決定了你思考的速度，成熟晶片決定了你對外界的感知。目前美國只是在核心的算力大腦上面居於上風，而實際執行指令所需要的成熟晶片，則是中國企業的優勢所在。由於中國大陸地區完善的運輸體系與工業基礎，大量海外企業來中國大陸建廠發展。韓國三星、SK海力士分別在中國的無錫和西安建設有儲存晶片的製造工廠，美國英特爾、德州儀器則是在成都建設有封裝基地和一體化製造工廠。大量海外企業在大陸地區創辦合資工廠的同時，也推動了裝置供應商與中國大陸地區的聯絡。根據年度財報顯示，美國泛林集團有大約34%的營收來自於中國大陸地區；科磊公司有33%的營收來自於中國大陸地區；應用材料常年保持著30%以上的營收來自於中國大陸地區。而荷蘭ASML的最大單一客戶，最早是台灣，現在也變成了中國大陸。甚至在某些季度財報當中，中國大陸地區佔據了ASML總銷售的40%以上。不管是海外的晶片企業，還是裝置供應商，都已經與中國大陸地區建立了密不可分的聯絡。這個聯絡的精密性，已經無法被美國的出口管制所切斷。03相互依賴各國之間的技術合作，本質上是相互依賴的一種體現。改革開放40多年，中國企業需要外來技術支援本土發展，外來企業需要中國的地域優勢擴大產能。如今的晶片產業鏈高度依賴全球化體系，美國、日本等國家的企業掌握著晶片產業高附加值的環節，例如EDA工具的IP授權、晶片架構的IP授權、裝置材料的供應等。中國則是掌握著最下游的封裝、製造等環節。這種跨區域協作的關係，是產業長期演進形成的客觀常態。美國外交政策研究所主任克里斯·米勒在其個人作品《chip war》中表示，美國政客之所以對中國企業虎視眈眈，其核心思想是認為中國企業用美國的技術、用美國的IP授權、用美國的供應鏈體系來武裝他們自己的晶片技術，然後還公開將這種產品放在國際市場上銷售，影響美國本土企業的市場發展，所以美國要對中國企業實施制裁。在實施出口管制的過程中，美國政府還允許部分美國企業將特定的技術產品銷售給中國企業，以這種方法從中賺取利潤，緩解企業的經濟壓力。這種制裁措施直接影響了雙方企業的正常合作，也干預了全球晶片產業之間的依賴平衡。用行業話術形容這種情況就是“將相互依賴武器化”，其造成的最終結果就是迫使中國企業追求自主產業鏈，實現去美化的生產製造技術。 (逍遙漠)

全球最大規模半導體裝置製造商之一應用材料(AMAT.US)在周四美股收盤後公佈最新季度業績與未來展望報告，資料顯示，覆蓋幾乎全套高端半導體裝置的應用材料公司給出了超預期季度業績以及無比強勁的未來業績指引區間，凸顯出在全球範圍AI算力基礎設施建設浪潮如火如荼以及“儲存晶片超級周期”宏觀背景之下，半導體裝置廠商們也迎來超級增長周期，它們將是AI晶片(涵蓋AI GPU/AI ASIC)與DRAM/NAND儲存晶片產能急劇擴張趨勢的最大規模受益者。應用材料股價在美股盤後交易中一度暴漲超14%，主要因該公司給出了出人意料的極度強勁營收預測區間，表明人工智慧與儲存類半導體需求正在大幅推動台積電等晶片製造領軍者們加速推進半導體高端製造裝置採購。市場最為聚焦的業績展望方面，這家美國最大規模的半導體製造裝置與先進封裝裝置供應商預計，其2026財年第二季度營收約為76.5億美元，上下浮動範圍約5億美元，相比之下，華爾街分析師們對於應用材料該財季(截至今年4月)的平均營收預期為70.3億美元——要知道，隨著3nm及以下先進製程AI晶片擴產與CoWoS/3D先進封裝產能、DRAM/NAND儲存晶片產能擴張大舉加速，應用材料這一營收預期自今年以來被分析師們不斷上調。應用材料管理層最新給出的Non-GAAP準則下第二財季每股收益展望區間則為2.44美元至2.84美元(不含部分項目)，這一展望遠遠高於2.29美元的分析師平均預期。應用材料首席執行長加里·迪克森(Gary Dickerson)在一份聲明中表示，“關於AI計算領域的全球行業整體投資處理程序的加速”正在推動公司的業績邁向強勁增長軌跡。截至1月25日的2026財年第一季度業績方面，儘管第一季度營收同比小幅下滑2%至70.1億美元，但降幅遠小於該公司此前預期，並且顯著強於華爾街分析師們平均預期的約68.6億美元。Non-GAAP 準則下的第一季度每股收益為2.38美元，高於2.21美元的華爾街平均預期，與上年同期基本持平;第一季度該公司毛利率來到49%，上年同期約48%，第一季度的Non-GAAP自由現金流高達10.4億美元，意味著實現大幅增長91%。業績報告最大亮點——儲存晶片擴張帶來的強勁裝置需求應用材料正在從新一輪美國政府對華半導體裝置出口限制引發的增速放緩中大舉反彈，面臨美國晶片制裁的中國長期以來是該公司半導體製造裝置類產品的最大市場，但近年來應用材料諸多高端型號的半導體製造裝置無法出口至中國。與DRAM/NAND儲存晶片產能擴張相關的半導體裝置擴張需求是應用材料這份最新季度業績與未來展望報告一個最特別的增長亮點，凸顯出三星電子與美光科技、SK海力士等大客戶們正在加速擴大產能，以應對該市場的急劇短缺。周四發佈強勁業績展望之後，該股在美股盤後一度上漲至375美元的高位。今年以來該股已大幅上漲28%，周四收於 328.39 美元。迪克森在業績電話會議上提到，市場對於高頻寬儲存(即HBM)——一種用於AI計算系統的高性能儲存裝置的無比強勁需求，是關鍵驅動因素。“我們預計今年按自然年測算，半導體裝置業務將大幅增長20%以上，”他表示。HBM是一種高頻寬、低能耗的儲存技術，專門用於高性能計算和圖形處理領域。HBM通過3D堆疊儲存技術，將堆疊的多個DRAM晶片全面連接在一起，通過微細的Through-Silicon Vias(TSVs)進行資料傳輸，從而實現高速高頻寬的資料傳輸，與輝達GB200/GB300這類 AI GPU以及GoogleTPU AI晶片配合搭載使用。HBM儲存系統的本質是把DRAM 從“單顆晶片的密度/成本最佳化”升級為“面向GPU頻寬/能效的系統級互連最佳化”：更高堆疊層數、更高I/O密度、更激進的互連間距，意味著 DRAM 製造中的關鍵工序(深孔刻蝕、介質/阻擋層沉積、金屬互連與平坦化、缺陷/形貌控制)被顯著強化。與此同時，HBM 作為 AI 計算系統的關鍵供給，也在推升全行業擴產與良率爬坡的迫切性。SK海力士、三星以及美光這三大堪稱壟斷的儲存晶片原廠紛紛將多數產能集中於HBM儲存系統——這類儲存產品需要的先進製程產能以及製造、封測複雜度相比於DDR系列以及HDD/SSD系列儲存晶片而言複雜得多，因此三大儲存晶片領軍者不斷將產能遷移至HBM，在很大程度上導致一些面向工業、電動汽車以及消費電子端的普通儲存產品供不應求。美國儲存巨頭美光科技CEO在2026財年第一季度財報電話會上表示，該公司2026年度的所有HBM產能已全部售罄，並預計HBM總潛在市場(TAM)將在2028年將達到1000億美元(對比之下2025年約為350億美元)。Bloomberg Intelligence的一份研究報告顯示，應用材料用於製造DRAM類儲存晶片的刻蝕與沉積工具，“將因輝達等AI晶片客戶們的無比強勁需求而擴大”。業績報告還顯示，該公司剛剛解決了一項備受關注的監管問題。本周早些時候，應用材料宣佈計畫支付2.525億美元，以和解美國商務部關於不當向中國出口的調查，結束了一段持續多年的調查事件。毋庸置疑的是，美國政府更嚴格的出口監管也對該公司基本面造成了巨大負面衝擊。10月，應用材料表示，美國政府對中國限制措施的擴大將使其在2026財年損失約6億美元營收。總部位於加州聖克拉拉(Santa Clara)的這家半導體裝置巨頭還宣佈計畫裁減其全球員工總數的 4%。儘管應用材料股價去年股價大幅上漲58%，但仍落後於其他美國半導體裝置製造商的爆發式股價表現。比如Lam Research Corp.股價在這一時期幾乎翻番，科磊(KLA Corp.)股價上漲 93%。周四在應用材料公佈強勁的業績展望後，這些股票價格在盤後交易中也獲得提振。AI算力與儲存晶片需求野蠻擴張! 半導體裝置迎接超級周期最近多家華爾街金融巨頭髮布研報稱，半導體裝置類股乃AI算力與儲存需求爆表之下的最大贏家之一。隨著微軟、Google以及Meta等科技巨頭們主導的全球超大規模AI資料中心建設處理程序愈發火熱，全方位驅動晶片製造巨頭們3nm及以下先進製程AI晶片擴產與CoWoS/3D先進封裝產能、DRAM/NAND儲存晶片產能擴張大舉加速，半導體裝置類股的長期牛市邏輯可謂越來越堅挺。Google在11月下旬重磅推出Gemini3 AI應用生態之後，這一最前沿AI應用軟體隨即風靡全球，推動GoogleAI算力需求瞬間激增。Gemini3 系列產品一經發佈即帶來無比龐大的AI token處理量，迫使Google大幅調低Gemini 3 Pro與Nano Banana Pro的免費訪問量，對Pro訂閱使用者也實施暫時限制，加上近期有著“OpenAI勁敵”稱號的Anthropic重磅推出的一系列AI工具/代理式AI智能體協作平台瞬間爆火，再疊加韓國近期貿易出口資料顯示SK海力士與三星電子HBM儲存系統以及企業級SSD需求持續強勁，進一步驗證了華爾街所高呼的“AI熱潮仍然處於算力基礎設施供不應求的早期建設階段”。史無前例的AI基建浪潮與儲存超級周期，可謂把半導體推入了一個更“材料密集、過程控制密集、封裝工藝前移”的新階段：邏輯側三維結構與新材料疊加、儲存側HBM堆疊與互連升級、封裝側CoWoS/混合鍵合把系統性能轉化為製造難度——這三股力量共同提高了沉積/刻蝕/CMP/先進封裝/核心量測等關鍵環節的價值密度，並且把半導體裝置需求從“周期波動”更明顯地改寫為“結構性大擴張周期”。尤其值得注意的是，先進封裝正從“焊凸點時代”向“混合鍵合(Hybrid Bonding)時代”加速遷移：混合鍵合通過銅-銅直接互連進一步縮短互連長度、提升I/O密度、降低能耗，正好擊中 AI 訓練/推理對頻寬-延遲-功耗的極致約束。應用材料不僅在官網系統闡釋混合鍵合相對 TSV 的性能/功耗優勢，還推出面向規模化的混合鍵合平台，並通過入股 BESI(混合鍵合裝置龍頭之一)來強化“工藝-裝備協同”的產業卡位當前全球AI算力基礎設施與資料中心企業級儲存晶片需求可謂持續呈現出指數級增長趨勢，供給端遠遠跟不上需求強度，這一點從“全球晶片之王”台積電(TSM.US)近期公佈的無比強勁業績資料中就能明顯看出。台積電第四季度毛利率首破60%，淨利潤大超預期，預計2026年全年營收增速接近30%，並將2026年資本開支指引大幅上調至520-560億美元，兩項核心指引可謂遠超市場預期，此外，台積電管理層還將與AI密切相關聯的晶片代工業務的營收復合年增長率預期從原先的“40%中段”大幅提升至“50%中高段”。這家全球最大規模晶片製造巨頭無比強勁的業績與未來指引帶動近期晶片股行情升溫，尤其是儲存晶片與半導體裝置漲勢最為強勁，畢竟台積電資本開支擴張基本用於購置覆蓋光刻、刻蝕、薄膜沉積與先進封裝、測試等晶片製造環節的各種高端半導體裝置。在晶片廠，應用材料(AMAT.US)的身影可謂無處不在。不同於阿斯麥始終專注於光刻領域，總部位於美國的應用材料提供的高端裝置在製造晶片的幾乎每一個步驟中發揮重要作用，其產品涵蓋原子層沉積(ALD)、化學氣相沉積(CVD)、物理氣相沉積(PVD)、快速熱處理(RTP)、化學機械拋光(CMP)、晶圓刻蝕、離子注入等重要造芯環節。應用材料在晶圓Hybrid Bonding、矽通孔(Through Silicon Via)這兩大chiplet先進封裝環節擁有高精度製造裝置和定製化解決方案，對於台積電2.5D/3D 等級先進封裝步驟至關重要。應用材料在其最新的技術解讀中指出HBM製造流程相對傳統DRAM額外增加約19個材料工程步驟，並聲稱其最先進的半導體裝置覆蓋其中約75%的步驟，同時也重磅發佈面向先進封裝/儲存晶片堆疊的鍵合系統，因此HBM與先進封裝製造裝置可謂是該公司中長期的強勁增長向量，GAA(環繞柵極)/背面供電(BPD)等新晶片製造節點裝置則將是驅動該公司下一輪強勁增長的核心驅動力。 (invest wallstreet)

“以這個春節為分界點，AI將真正走嚮應用元年。”年味又從手機螢幕裡溢出來了，與之同步的還有AI炮火的硝煙。春節前最後一周，打工人的一天是這樣的：早上到工位，先用千問APP點一杯阿里請客的奶茶，再去元寶APP抽今天騰訊發的紅包，順手把紅包連結分享到微信群。摸魚的時候用豆包生成一段拜年小影片，順便和摸魚搭子吐槽：連結又被遮蔽了，APP又崩了。這股賽博年味之火熱，以至於微信都嫌棄病毒式傳播的紅包污染了內容生態，把自家元寶和對家千問的紅包口令全部遮蔽了。到目前為止，騰訊宣佈發紅包10億，千問30億，百度5億；未公佈獎池總金額的豆包和螞蟻阿福，也不動聲色地開始了宣推。四捨五入，大家今年都要參與不下50億的大項目。巨頭們還憋著別的大招。紅包戰中格外低調的字節，在節前最後一周推出了視訊生成新模型Seedance2.0，幾天之內驚豔全球。Seedance2.0生成的視訊阿里仍在緊鑼密鼓地推進從外賣奶茶到酒店訂票的各種業務和千問的合併，騰訊則把AI社交工具“元寶派”的開放加速提上日程。字節跳動用火山引擎和豆包深度繫結了央視春晚互動，千問就一口氣冠名了4家地方台春晚。這些動作指向一個目的：給自家AI產品拉新，在春節這個巨大的池子裡搶流量。而這麼一來，今年春節的情形也已經可以預見了——中國人的生活、社交、娛樂，大機率要被AI包圍。熱鬧之中容易被忽略的一件事是，鋪天蓋地的紅包和反覆崩壞又被修復的系統背後，是巨頭們豪擲的預算和告急的算力，薅羊毛玩得不亦樂乎的打工人背後是另一群打工人。過不好年的AI人“三年沒過好年了。”某大廠一位AI業務高管對我們感嘆。一位騰訊AI團隊的員工告訴我們，元寶產品團隊過去半年基本沒休息過，春節期間也得堅守崗位。另一位阿里員工則說，為了把外賣、酒旅、電商這些業務和千問打通，公司內部成立了多個跨部門的AI項目，性質是“一號位等級”“高度保密”。項目核心成員春節期間必須在崗，各部門工程師也需要抽調去加班，今年春節安排加班的規模數量遠超去年。有位程式設計師在Github開發者社區上發了帖子，“可不可以不要在春節前或春節期間出DeepSeek V4，打工牛馬們想過個好年。”不少人跟著附議。圖源：網路AI從業者傅易跟我們總結，今年大廠裡最沒得休息的是兩撥人。一撥是C端AI產品團隊，也就是風暴中心的元寶、千問、豆包等，為了打好流量仗，必須時刻待命，隨機應變。另一撥是後端的維運工程師。算力緊缺導致系統崩壞，是春節期間確定性最高的突發狀況之一，意味著越是閤家團圓的熱鬧時刻，這些後端人員越要緊張地值守，密切關注GPU的負載。但緊張的又何止大廠。中小AI企業同樣在尋求從流量池中分到一杯羹。一家AI創企的創始人告訴我們，公司在節前一個月就已經進入了備戰狀態。春節是個巨大的機會池。去年春節，DeepSeek火爆到因為算力緊張陷入癱瘓，一批中小規模雲服務平台緊急調度算力，各自接住了一波寶貴的流量；各行各業的公司、機構批次宣佈緊急部署DeepSeek，反應靈敏的AI服務企業們賺得盆滿缽滿。去年春節，DeepSeek橫空出世另一邊，上游的GPU公司同樣緊張。他們忙於調度算力，以及為可能到來的算力荒做應急預案。據我們瞭解，三巨頭為了迎接春節期間的巨大流量，已經提前鎖定了市場上幾乎所有算力。於是不少中小企業乃至頭部大廠，把目光轉向了中國國產算力，以及如何利用技術方案最佳化效率。中國國產GPU廠商不敢鬆懈。如果早有準備且運氣足夠好，新模型或新應用走紅後，它們能以最快的速度，為客戶提供最易於部署、最節省算力、使用體驗最好的算力基礎設施和技術方案，從中贏得訂單和口碑、流量和資本，甚至是一夜成名的機會。當然，對應的付出就是，他們也很難過個安生年了。AI應用爆發前夜對中國人而言，網際網路巨頭商戰、加班，早已不新鮮，三瓜倆棗的春節紅包也不足為談。但多年後再次回頭看，很多人可能仍會發現，自己的習慣和生活，又一次被時代微妙地改寫了。縱觀中國網際網路史，從入口網站到移動支付，再到電商、短影片，重大的技術普及幾乎都從娛樂化起步。尤其在春節這樣的“非生產性時間窗口”，AI應用的可玩性、可傳播性，會短暫地取代生產力，成為最重要的競賽維度。所以即便硝煙中不乏“海外巨頭在卷技術，中國巨頭在卷紅包”的質疑，這場春節之戰仍然必定會是中國國產AI一次頗有價值的嘗試——中國企業第一次把大模型的能力和各種成熟的C端場景大規模結合起來，利用一個全民等級的流量窗口，做一次規模巨大的商業化實驗。網友參加AI APP“請客”活動最終，不論是字節的“短影片+AI”、騰訊的“社交+AI”，還是阿里的“本地生活+AI”，任何一個實驗成功，都會成為一個歷史性的案例。以此為轉折點，AI在“把硬體重做一遍”玩到過剩之後，開始真正變革軟體市場。隨之而來的，就是以這個春節為分界點，AI將真正走嚮應用元年。技術底座和市場空間都已足夠有想像力。一方面，2025年大模型的迭代頻率已經進化到以月為單位，再往後，可能絕大部多數C端使用者很難再感受出模型能力的差別。另一方面，最近發佈的第57次《中國網際網路絡發展狀況統計報告》顯示，截至2025年底，中國生成式人工智慧使用者規模已經達到6.02億人，普及率達到了42.8%。在此基礎上，幾大巨頭在春節檔上不斷加碼的火力，標誌性意義不言自明：今年春節將會成為AI流量入口之爭的第一戰。更何況這次，還不只是藍綠對決，而是多方混戰；紅包和行銷預算的體量，也從幾千萬拉到了幾十億。場面只會更熱鬧。各自的探索一個新生事物從已經平靜多年的網際網路行業裡冒出來，迅速生長為龐然大物，機會與風險相伴而生，讓很多人手足無措。元寶和千問紅包刷屏後，分享連結先後遭到微信的遮蔽。一位騰訊人士告訴我們，這背後既有微信團隊自身的產品潔癖，也有其作為數字基礎設施的監管考量。阿里的動作更果斷。春節活動上線前兩天，馬雲現身杭州阿里總部千問春節項目組，媒體爆料圖片上，他身旁放著“千問C端事業群”的立牌。圖源：網路這個事業群成立於去年年底，打通了整個阿里產品生態，各個業務單元提煉出自身的工具能力，由千問統一呼叫。事業群成立一個多月後，千問宣佈，全面接入淘寶、支付寶、淘寶閃購、飛豬、高德等集團生態業務。整合內部的分歧很重要，探索產品的未來也是這個節點最關鍵的命題。傅易覺得，相較去過去兩年DeepSeek、Sora這些戲劇性地跑出來的爆款，今年反而是確定性較高的一年。頭部模型能力已不分伯仲，算力資源也高度集中，今年即便有爆款，大機率也是幾家大廠的計畫內產物，再出現一匹無名黑馬的機率很低。但這也意味著，非頭部的AI企業今年會面臨更大的不確定性。前述AI創企高管坦言，今年，中小公司會更被動。在流量戰中與大廠同台競爭幾乎無勝算可言，但鑑於過去三年的經驗，機會仍有可能出現，只是大家都不確定它會以何種形式出現，又該以何種姿態去承接。所以，金字塔尖之外的大部分從業者當下的狀態是，“不知道該如何準備，但也不敢不準備。”“到最後無非都是拼運氣。”他如此總結。無論如何，AI應用的黃金時代，即將從這個兵荒馬亂的春節，正式開始了。但對抗並非唯一的主基調，在這個無人區，任何一個人的努力和探索，都將成為其他人前進的踏腳石。很多企業昨天還是對手，今天就轉向合作，圍坐暢談、互通有無；資訊快速地流動，五道口的咖啡館裡坐滿了人，AI是最高頻出現的詞彙，海內外的從業者們在播客、直播間等各種平台不斷連線交流；企業之間人才不斷流動，但始終是那一批人，讓關於某家公司有何新動作的情報幾乎透明。這裡的從業者有種特徵，步履匆匆、早出晚歸，健談且樂於分享，雙眼閃亮，不知疲倦。支撐他們的，是期待與渴望。“主動願意加班的人還是挺多的，大家都想抓住這次機會。”傅易說。傅易今年28歲。和他年齡相仿的網際網路從業者們，見證了上一代移動網際網路開荒者們的職業高光：成為高管、成功創業、財富自由。他們以此為目標捲進大廠，卻又遇上技術紅利逐漸殆盡，只能在已經穩定的系統裡以“打螺絲”自嘲。他們大多心有不甘，期待著那個屬於這一代網際網路人的風口到來。這是很多AI人內心深處的動力。他們強烈地預感到，它來了。 (吳曉波頻道)

近日，備受矚目的托福iBT2026年升級後的國內首場考試開考。被網友稱為“托福考試20年來最大變革”的“新托福”，在內容、題型、測評技術及評分體繫上均進行了調整。“新托福”考試體驗如何，如何考出理想的成績？21世紀經濟報導記者採訪了多位受邀參加首場內測考試的考生。在更深層面，托福改革順應了當今世界的兩大變化趨勢：語言考試考察考生能力側重點的變化，以及AI對考試評價帶來的變化。雅思、多鄰國等語言考試都在順應這些變化，語言考試市場的競爭程度日漸激烈。托福改革自公佈以來，考生中既有對新測評的期待，也有對改革影響的討論。下一步效果如何、如何完善，值得長期觀察。“新托福”考場 主辦方供圖強調生活化和應用場景“新托福”仍然分為閱讀、聽力、寫作、口語四個部分，但考試內容增加了更具時代性和普適性的話題，更精準還原學術場景中的英語應用。“舊托福”的閱讀部分以長篇學術文章為主，側重複雜文字的深度解讀，“新托福”新增單詞補全題型，要求考生補充段落中缺失的字母和單詞，還新增日常生活類閱讀，比如解讀菜單、校園海報等，同時保留了學術文章閱讀，只不過數量減半、篇幅更短。對應用場景的強調也體現在寫作部分，“新托福”新增電子郵件寫作。“學生出國之後的第一件事，可能就是與教授進行郵件溝通，這個題目我覺得是和現實更加緊密的結合。”考生Sharon告訴21世紀經濟報導記者。“舊托福”的長篇學術文章涉及很多天文、物理等學科知識，生活類、應用型文章佔比提高後，會不會相應降低難度？“它其實沒有我們想像中那麼簡單，因為會出現一些對難詞以及習語的考察等。” Sharon說。另一位考生陳同學也對新題型郵件寫作印象深刻：“寫作部分比較友好、實用。郵件非常貼近海外學習和生活的實際。但是要在7分鐘內完成一個結構完整、內容詳實、語氣精準的郵件還是很考驗語言水平的，所以平時還是要多加練習。”“新托福”在測評技術方面採取了自適應技術，閱讀和聽力都分為Stage1和Stage2，Stage1的題目是固定的，但考生答完Stage1後，系統會根據即時測評出的考生水平，推送個性化的Stage2的考題。考生在前面發揮得好，後續題目則越具挑戰性；反之則趨於基礎性。自適應技術讓考題變得個性化，機械背題就不再有那麼好的效果了。而且，“新托福”閱讀、聽力的分數與答對的數量、題目的難度雙掛鉤，從而起到獎勵更高能力考生的效果。橙啦原力英語創始人艾力認為，自適應技術有利於改善考生體驗。“以網路遊戲來舉例，如果讓一個青銅選手一上來就打王者選手難度的關卡，他會非常的痛苦，甚至連自身已有的青銅級水平都發揮不出來。”“現在有了自適應考試，那怕考生的英語水平還沒有那麼高，但通過符合自己水平的測試得到的分數，也會讓自己很有成就感。另外，考生可以通過自適應考試和不斷學習，逐步提高自己的水平和分數。”艾力說。考試體驗很好，是首考考生普遍的反映。“這次考試整體下來大概一個半小時，不需要坐兩個小時，體驗還是比較好的，考完不累。題目內容增加了一些非常親民的生活化內容，更貼近真實語言應用。但是在考試的過程中還是要保持專注，才能把每一道題做好。”首考考生王同學表示。托福已經連續縮短考試時間，2023年之前，考生答題和考前準備時間加在一起總時長約‌3小時30分鐘至4小時，以至於很多人把考托福稱作是一場耐力賽。2023年托福時長縮短為兩小時左右，此次改革進一步縮短。“舊托福”的超長考試時間、長篇學術閱讀、超長演講聽力，儼然是提前給准留學生們創造了一個海外求學的苦讀場景。“新托福”明顯轉變了策略，日常語言和學術應用場景並重，更強調對語言的快速理解和反應，表達的清晰和穩定等。兩種偏好難說優劣，但顯然時代在向後者發展。對考生來說，需要警惕的是體驗變好不代表難度降低。艾力告訴21世紀經濟報導記者，“英文當中有兩個關於簡單的詞，一個叫simple，一個叫easy。‘新托福’變得simple，但並不easy。所謂simple，就是不那麼複雜，它不會有太多繞來繞去的東西，能直接測出你最真實的水平，但它並不容易，考生需要非常聚焦。”應對語言考試市場競爭“新托福”被網友稱為“托福考試20年來最大變革”，但變革如此劇烈，以至於它是在期待與爭議並存中迎來首考的。2025年5月，美國教育考試服務中心（ETS）宣佈托福將改革後，網傳劍橋、牛津等大學不認可“新托福”成績。目前，牛津大學官網資訊顯示，在完成對“新托福”的稽核之前暫不接受“新托福”成績；劍橋大學官網資訊顯示，接受考生用“新托福”成績申請入學，但需要額外參加劍橋語言測試。近日，托福官方對媒體表示，“兩所英國院校表示需要更多時間對托福考試升級的相關研究進行評估。我們尊重院校的稽核流程，並提供所有必要資訊支援他們的稽核決策流程。”此前英國格拉斯哥大學表示不接受“新托福”成績，完成稽核流程後重新公佈了對托福成績的要求。此外，倫敦大學學院、紐約大學、康奈爾大學、波士頓大學、南加州大學等名校在完成評估後已陸續發佈了“新托福”成績的成績要求。它們承認了“新托福”的1—6分等級成績。“舊托福”採取滿分120分的分數成績，“新托福”保留分數成績的同時，增加了等級成績。1—6分等級成績直接與《歐洲語言共同參考框架》（CEFR）對標，這是托福改革的重大舉措之一，顯著提升了分數解讀的直觀性與全球統一性。值得注意的是，雅思同樣採取等級成績，只不過為1—9分。隨著語言考試市場的競爭加劇和留學市場趨勢的變化，“新托福”的推出承擔著吸引更多使用者的重任。“提升參加考試的人數，建立在以使用者為中心，提升考生體驗的基礎之上。也可以說，考生的體驗提升了，參加托福考試的人數自然會提升。” ETS大中華區總裁徐哲告訴21世紀經濟報導記者。 (21世紀經濟報導)

“AI 的盡頭，是人間煙火。”距離春節還有十天，AI大戰提前進入了白熱化。而這次把戰場迅速燒熱的，是阿里的 AI 入口“千問”。2月6日，千問上線“春節30億大免單”活動，機制簡單粗暴——請全國人民喝奶茶。活動期間，使用者最高可領取21張、總價值525元的無門檻免單卡。這絕非又一場“外賣大戰”，而是一場 AI 辦事能力的“大考”。當成千上萬的使用者湧進 AI 產品，讓最先進的人工智慧與最落地的煙火氣相遇。Agent 時代下，每個人的生活決策已經可以交由 AI 完成。矽谷巨頭們正競相建構面向企業系統的“數字員工”，試圖讓 AI 接管辦公流中的繁瑣環節；而在中國，Agent 的落點則更早地切入了充滿煙火氣的現實世界，開始替人點一杯奶茶、訂一張車票。這並非技術能力的代差，而是基於土壤不同的路徑選擇。而千問，似乎要在幫人辦事這條道路上，走得更深更遠。01重新定義AI時代“搶紅包”2026年春節前夕，AI戰場的硝煙味比往年更甚。字節的“豆包”依託春晚的獨家贊助，試圖用AI生成內容延續短影片時代的流量法則；騰訊的“元寶”則背靠微信生態，試圖在社交連接中尋找AI的落點；百度依然固守搜尋與資訊分發陣地。這三者的共同點在於，它們爭奪的依然是使用者的“注意力時長”。 其本質延續了移動網際網路時代的經典公式：用更優質的內容或更順滑的互動，去爭奪使用者有限的時間與多巴胺，讓使用者願意在App裡多停留一分鐘。相比之下，千問選擇了一條更為艱難、也更為徹底的路徑。與其繼續在紅海中爭奪“使用者停留多久”，千問更在意的是：使用者是否願意把真實生活中的決策與執行，交給AI。因此，千問並未沿用傳統的現金紅包，而是選擇以“免單”切入春節場景。免單無法獨立存在，它必須嵌入真實的消費決策與完整的服務鏈路之中——使用者需要提出明確需求，由系統完成下單，並最終確認履約結果。這也意味著，免單不僅是一種促銷，更是一種被完整驗證的“服務交付”。之所以選中奶茶、外賣、出行等高頻場景，它們共同的特點是決策成本低、使用頻次高、反饋明確。這類日常需求更容易促成使用者完成“第一單”，而在 AI 產品的擴散周期中，“第一次成功交付”的價值，遠勝於反覆的功能演示和能力科普。事實上，AI 進入 Agent 階段後，真正稀缺的不再是模型能力本身，而是模型能力與 B端商業體系的整合能力。從本次活動來看，當使用者發出“點一杯奶茶”的指令時，後台的運行邏輯並非簡單的關鍵詞匹配，而是一次複雜的鏈式呼叫。首先是模型需要解析自然語言等參數，其次是將這些參數被轉化為 B 端系統可識別的 API請求，最後，模型需要遵循平台的計費規則（如配送費計算、優惠券抵扣），生成一個符合財務標準的結構化訂單，並推送到商家的接單系統。在這個過程中，AI 需要跨越單純的語義理解，要與複雜的交易系統、支付體系、履約網路及風控形成穩定協同。因此，千問發起的“AI免單”不只是一次C端流量活動，本質上更是一場大模型能力與B端商業化體系的深度實驗。對於這一策略，坊間不乏質疑之聲：一種典型論調認為：相較於海外廠商集中資源提升模型推理上限、強化多模態、推進基礎設施與系統擴展，國內部分廠商卻選擇在春節期間“發紅包、請喝奶茶”，似乎有點大題小作。但這種判斷，往往忽略了應用層本身：發紅包、請喝奶茶，並非簡單的應用噱頭，而是對模型理解能力、系統穩定性與工程協同的一次集中檢驗。忽視這一點，容易低估了國內廠商的技術投入，這實際上是在強迫千問去“理解”生意的運轉規則。這種“模型+商業”的無縫銜接，遠比單純技術迭代更為複雜。它要求平台必須具備深厚的B 端資源積累和系統介面標準，才能讓大模型真正下沉到商業毛細血管中。更重要的是，這類實踐並非工程團隊能夠自發完成，而是高度依賴內部組織協調能力。模型和真實資源之間的呼叫，背後考驗的是企業對 AI 商業化路徑的整體判斷。因此，千問的30億紅包免單並不是簡單的市場行為，它要求模型理解真實意圖、系統完成下單、支付順暢銜接、履約穩定可控，並在極短時間內承受千萬級使用者的並行呼叫，任何一個環節失效，都會被真實使用者立即放大。在這一過程中，任何一個Token的延遲、一個介面的報錯，都會被真實使用者放大。這種處理複雜極端並行的系統能力，恰恰是許多海外模型與應用公司都渴望擁有的。尤其是在 Agent 時代，對千問而言，它檢驗的並非補貼效率，而是 AI 是否已經具備在真實世界中“替人辦事”的能力——而從首日1000萬 筆 AI 訂單來看，答案正在變得清晰。02從 App 到 Agent：一次互動邏輯的重構一個行業共識是，大模型已進入“後參數時代”，各家基座模型的各項指標逐漸拉平，決定勝負的，不再是“誰的模型參數更多”，而是“誰能讓AI真正完成任務”。過去，網際網路遵循的，是一種“人適應軟體”的路徑——使用者需要穿梭於不同的 App，去適應既定菜單、按鈕和互動流程，才能獲取背後的服務；而現在，MaaS（模型即服務）正在重寫這一規則，在C端互動中，模型本身直接取代了App，成為了服務的交付介面。AI 牌桌上雖然巨頭林立，但若以 MaaS 的標準嚴苛審視，會發現大多數玩家手中都缺失了一塊關鍵拼圖。OpenAI 困於“場景懸浮”： 儘管GPT技術領先，但因缺乏原生應用場景，其模型始終處於“懸浮狀態”。無法嵌入消費、出行等高頻生活場景，導致其只能靠訂閱費和API變現。近期，德意志銀行資料顯示，其歐洲收入已現增長瓶頸，且面臨開源模型與巨頭的雙重夾擊。Google則困於“履約空白”： 坐擁海量資料與TPU算力，Gemini技術表現強勁，但受限於“資訊分發”的基因，Google缺乏電商、本地生活等線下履約體系。面對“即時配送”、“服務執行”等複雜任務，Google陷入了“能精準理解需求，卻無法直接滿足需求”的商業斷層。相比之下，阿里所具備的，並非單點優勢，而是一整套為 Agent 而生的基礎條件。過去四個季度，阿里在“AI+雲”領域的資本開支高達 1200 億元。這筆巨額投入支撐起了中國第一、全球領先的雲端運算網路，為上層應用提供了源源不斷的算力輸血。在算力之上，阿里打造了全球領先的“通義”大模型家族。2025 年發佈的通義千問 Qwen3 系列，作為業界首個具備“混合推理”能力的模型，創新性地融合了“快思考”與“慢思考”雙模式。它既能以極低能耗秒回日常問答，又能針對複雜邏輯進行深度多步推理，真正實現了“大腦”的又快又強。為了讓大腦有效指揮肢體，阿里百煉與 Qwen-Agent 框架建構了生態連接的“萬能介面”。這套工具層加速了 AI 在千行百業的落地，解決了模型與具體業務系統對接的“最後一公里”難題。而最核心的護城河，在於頂層的場景與履約體系。電商、即時零售、外賣、地圖和支付——這些阿里長期積累的實體能力，雖然最初並非為AI而生，但在AI作為新入口出現後，它們第一次有機會被整合進同一個呼叫框架中。既有頂尖的大腦（千問）理解意圖，又有龐大的軀幹（淘寶/天貓）承載交易，更有靈活的手腳（菜鳥/餓了麼）完成履約，最後還有強健的心臟（支付寶）完成商業閉環。當然，AI介入履約服務的這條路也最為艱難，它需要AI理解使用者意圖，還要與複雜的業務系統協同運作。任何環節失誤，都會被使用者感知並放大。風險本身就是壁壘，這種對“全鏈路協同”的極高要求，反而構成了阿里真正的護城河。從行業視角看，這條路徑也解釋了為什麼“AI + 實體”被認為是少數公司才能嘗試的方向。相比純模型公司，擁有現實世界介面的企業，才真正跨過了“工具”與“Agent”的分界線。03Agent 時代下的中美 AI 兩條路毫無疑問，關於 Agent 的敘事已經成為中美科技巨頭押注的下一站。無論是 OpenAI、Anthropic，還是 Google，幾乎所有頭部廠商都在嘗試讓 AI 從“對話者”走向“執行方”。差別不在於是否走向 Agent，而在於——Agent 被首先用來做什麼。前段時間，Anthropic 推出的 Claude Cowork，正是這一趨勢的典型體現。它將 AI 深度嵌入協作與辦公流程，試圖在知識工作場景中，重塑人與軟體的關係。這一動向，也直接衝擊了以 Salesforce、Adobe、SAP 為代表的傳統 SaaS 公司，相關企業股價隨之出現明顯波動。這背後，是一條極具代表性的“美國路徑”：Agent 優先進入的是辦公、開發、管理等生產力場景，核心目標是提升知識工作的效率，讓 AI 成為“數字同事”或“超級 Copilot”。而在國內，Agent 最先被驗證的，並非寫程式碼、做表格，而是點餐、購物、出行、訂票等日常事務。這並非能力差異，而是基礎條件與應用土壤的不同所共同塑造的結果。一方面，我們擁有全球最龐大的網際網路使用者規模，以及成熟的移動支付體系；另一方面，線上線下高度融合的消費與服務場景，為 AI 提供了天然的“試驗場”。在麥肯錫的調研中，已有至多 49% 的企業稱，AI 為企業實現了降本。其中，中國大陸企業在 AI 採用率上提升迅速，已達 75%，與北美地區差距縮小到 7%。在這樣的環境中，Agent被直接放進生活，接受最直觀、也最嚴苛的檢驗——能否把事辦成。從這個角度看，千問的策略，代表了一種務實的中國式路徑：優先尋找高頻場景，將 AI 能力接入日常生活，通過解決真實的使用者需求，來推動 Agent 技術的成熟與迭代。不妨大膽猜測，千問 30 億補貼買到的，並不只是訂單量，而是這代使用者對“下一個網際網路入口”的提前適應。Agent 時代的門，可能已經在這個春節，被推開了一條縫。 (雷峰網)