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【潮汐商業(yè)評論/文】
2026年4月24日,全球AI行業(yè)出現(xiàn)罕見的“一天三發(fā)”。
凌晨,OpenAI正式發(fā)布GPT-5.5,宣稱這是“迄今為止最智能、最直觀易用的模型”,OpenAI距離 “超級應(yīng)用”更近了。
上午,被國人期待許久的DeepSeek V4系列亮相,1.6T總參數(shù)、49B激活規(guī)模、1M上下文窗口,以及后來宣布的開源,讓很多人感嘆“價格屠夫回來了”。下午,美團新一代基礎(chǔ)大模型LongCat-2.0-Preview開放測試,同樣支持1M上下文窗口、單次推理中可吞吐百萬字輸入,值得關(guān)注的是,它的參數(shù)規(guī)模也與V4相當(dāng)。
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同一天,大模型“萬億俱樂部”迎來了兩個中國玩家。
如果算上“谷歌計劃向Anthropic投資最高400億美元”的消息,這一天值得被反復(fù)提及。
一方是進(jìn)一步強化技術(shù)優(yōu)勢和話語權(quán)的美國巨頭,另一方是主要代表開源模式的中國科技公司。我們不能以簡單的參數(shù)競賽視角來審視雙方,但不容忽視的是,無論DeepSeekV4還是LongCat-2.0-Preview,都在全面深度地適配國產(chǎn)算力生態(tài)。
據(jù)悉,DeepSeek-V4已完成對華為昇騰、寒武紀(jì)等主流國產(chǎn)AI芯片的全棧深度適配;而LongCat-2.0-Preview的訓(xùn)練與推理,全程依托國產(chǎn)算力集群獨立完成,是目前唯一一個國產(chǎn)卡訓(xùn)練的萬億大模型。
有行業(yè)媒體形容,他們“正在用不到OpenAI零頭的資源訓(xùn)練出同等水平的模型”。
客觀來看,國產(chǎn)芯片在單卡絕對性能和集群互聯(lián)算力上與英偉達(dá)仍有差距。但兩個中國大模型同時開始立足于國產(chǎn)算力生態(tài),無疑具有里程碑意義——如果說OpenAI代表的是“算法閉源+英偉達(dá)算力”,那么DeepSeek與美團LongCat的此次版本更新,則意味著中國AI產(chǎn)業(yè)在“開源+國產(chǎn)算力”的路上,邁出有分量的一步。
“一旦主流開源大模型在中國國產(chǎn)算力生態(tài)上實現(xiàn)了規(guī)模化落地,美國芯片在AI領(lǐng)域的護(hù)城河,就會被徹底打開一個缺口。”不久前,英偉達(dá)CEO黃仁勛在訪談中表達(dá)的擔(dān)憂,正在變?yōu)楝F(xiàn)實。
01 “萬億俱樂部”同時迎來兩個中國大模型,意味著什么?
國產(chǎn)大模型在“算力自主”的層面上“會師”,讓長期由少數(shù)幾家廠商主導(dǎo)的AI算力格局,出現(xiàn)值得關(guān)注的變量。
在過去幾年里,中國AI企業(yè)面對的挑戰(zhàn),早已不僅是“算力受限”的單一問題,而是“硬件+軟件”的雙重制約。在硬件端,英偉達(dá)事實上長期扮演“算力壟斷者”的角色。
數(shù)據(jù)顯示,其芯片占據(jù)全球AI訓(xùn)練市場約90%、AI服務(wù)器市場約97%的份額。供不應(yīng)求之下,高端AI算力芯片常年保持30%至70%的溢價。黃仁勛在2025年11月財報電話會上曾透露,其未交付訂單總額高達(dá)5000億美元,高端架構(gòu)已排到2027年。與此同時,美國持續(xù)限制對華先進(jìn)芯片出口,國內(nèi)企業(yè)只能采購性能受限的特供產(chǎn)品,無論是通用大模型研發(fā)還是產(chǎn)業(yè)級AI落地,都面臨切實的算力制約。
在軟件端,閉源趨勢也在加深。OpenAI、谷歌、Anthropic等將核心算法、訓(xùn)練數(shù)據(jù)與權(quán)重完全閉源,對中國區(qū)限制服務(wù)訪問,禁止本地部署與二次分發(fā)。2026年,OpenAI更聯(lián)合Anthropic、谷歌組建聯(lián)盟,限制國內(nèi)大模型進(jìn)行技術(shù)蒸餾。
在外部多重制約的現(xiàn)實面前,構(gòu)建自主可控的AI生態(tài),對國內(nèi)企業(yè)不再是選擇題,而是必答題。
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DeepSeek V4與美團LongCat-2.0-Preview的同日登場,釋放了一個清晰的信號:國產(chǎn)芯片與國產(chǎn)AI生態(tài),正在部分尖端場景,實現(xiàn)從“可用”到“好用”的關(guān)鍵跨越。
更為關(guān)鍵的是,國產(chǎn)大模型與國產(chǎn)算力之間,正在形成“互相成就”的正向循環(huán)。萬億級大模型的極限錘煉,讓國產(chǎn)算力的底座更加堅實。據(jù)了解,LongCat-2.0-Preview全程基于國產(chǎn)芯片完成訓(xùn)練與推理,動用了5至6萬張國產(chǎn)算力卡,刷新了目前國產(chǎn)算力規(guī)模最大的大模型訓(xùn)練任務(wù)紀(jì)錄。
反過來,國產(chǎn)芯片生態(tài)的進(jìn)步,也讓模型本身極具性價比,正在快速縮小與國外閉源產(chǎn)品的差距。
實際使用效果上,盡管關(guān)注度不及DeepSeekV4,但LongCat-2.0-Preview的實力不容小覷。其參數(shù)規(guī)模同樣突破萬億,實際效率躋身頂尖水平。例如,讓其在1分鐘內(nèi)生成一個涵蓋中國歷史演變起源與朝代更替的復(fù)雜交互式HTML網(wǎng)頁,不僅能做到內(nèi)容流暢、邏輯嚴(yán)密,其生成的視覺與代碼效果甚至不輸主流閉源模型。
“如果這條路走通了,意味著全球開發(fā)者和企業(yè)有了更多選擇。”有行業(yè)資深人士指出,以前萬億參數(shù)模型的訓(xùn)練門檻極高,曾被視作唯有掌握頂級英偉達(dá)GPU的企業(yè)才能觸及的高地。大模型“萬億俱樂部”新增兩名中國成員,讓國產(chǎn)算力迎來了一個重要的分水嶺。
02 靠攏國產(chǎn)算力,何以成為共識?
國產(chǎn)算力的突破,關(guān)鍵在于模型廠商、科技巨頭與芯片廠商的多方協(xié)同。這一歷程,經(jīng)歷了從被動應(yīng)對到主動布局、從單點突破到形成生態(tài)共識的深刻轉(zhuǎn)變。
2022年之前,國產(chǎn)AI加速卡市場份額不足5%,核心技術(shù)受制于人是回避不了的現(xiàn)實。算力供給高度依賴進(jìn)口,不僅采購成本高昂,更面臨供應(yīng)鏈隨時可能中斷的風(fēng)險。由于CUDA生態(tài)壁壘難以打破,國產(chǎn)算力長期處于產(chǎn)業(yè)邊緣,不得不沿著海外既定技術(shù)路線追趕。
然而,地緣環(huán)境的變化,以及《算力基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展行動計劃》等頂層政策相繼出臺,“支持國產(chǎn)算力”已從一句口號加速落地為行業(yè)共識。
IDC最新報告顯示,2025年中國AI加速卡市場中,國產(chǎn)芯片合計出貨量已達(dá)165萬張,市場份額突破四成。市場預(yù)測,2026年以昇騰為首的國產(chǎn)AI芯片市占率有望首次跨越跨越50%大關(guān)。
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目前國內(nèi)企業(yè)支持國產(chǎn)算力已演化出三種極具代表性的主流模式:
一種是大廠“自建智算集群”模式。阿里、騰訊、字節(jié)等互聯(lián)網(wǎng)巨頭依托云業(yè)務(wù),大規(guī)模建設(shè)國產(chǎn)智算中心,將昇騰、寒武紀(jì)等芯片規(guī)模化部署,為自有模型與第三方開發(fā)者提供普惠算力,從供給側(cè)降低行業(yè)準(zhǔn)入門檻。
一種是“早期投資+生態(tài)”的布局模式。以美團為例,王興曾透露,美團AI領(lǐng)域進(jìn)行了持續(xù)且高強度的投入,“除有云計算業(yè)務(wù)的企業(yè)外,美團在AI上的投入規(guī)模,大概率是國內(nèi)企業(yè)里最大的,且已堅持布局三年多。”目前,美團圍繞通用GPU、芯片設(shè)計、半導(dǎo)體材料、邊緣AI構(gòu)建了龐大的算力矩陣,投資了摩爾線程、沐曦股份、紫光展銳等14家以上的半導(dǎo)體和智能硬件企業(yè)。
還有一種,也是值得關(guān)注的“軟硬協(xié)同”模式。 模型廠商對接、應(yīng)用國產(chǎn)算力的過程中,持續(xù)互動,進(jìn)行反哺。比如訓(xùn)練過程中,為提升國產(chǎn)芯片顯存容量、帶寬、軟件生態(tài)、集群穩(wěn)定性等方面的性能,美團AI團隊重寫優(yōu)化核心算子、自研全確定性算子,結(jié)合國產(chǎn)硬件的特性,做了更具“親和力”的訓(xùn)練框架與模型結(jié)構(gòu),最大化釋放國產(chǎn)芯片的計算潛能。
核心在于“模型定義算力、算力支撐模型”。大模型企業(yè)在國產(chǎn)算力訓(xùn)練中趟過的“坑”、沉淀的海量工程經(jīng)驗,直接反哺了國產(chǎn)芯片的迭代優(yōu)化,加速推動生態(tài)走向成熟。
如今,智譜GLM-5、文心一言、通義千問、豆包等主流模型均已全面適配或正在適配國產(chǎn)算力。
03 國產(chǎn)AI生態(tài),依然是一場嚴(yán)峻的持久戰(zhàn)
不過,在DeepSeek、LongCat和kimi們進(jìn)行突破之際,中國AI行業(yè)仍需保持清醒,與英偉達(dá)和OpenAI相比,無論是國產(chǎn)算力還是大模型廠商,客觀差距依然存在,遠(yuǎn)未到開香檳的時刻。
一個細(xì)節(jié)是,DeepSeek也并未完全放棄英偉達(dá)生態(tài),而是選擇了英偉達(dá)與昇騰“雙棧并行”的策略。畢竟,算法層面的極致優(yōu)化,目前還無法完全抹平芯片互聯(lián)帶寬、基礎(chǔ)軟件生態(tài)(如CUDA的先發(fā)優(yōu)勢)等物理和生態(tài)層面的差距。
有行業(yè)人士給出了一個精準(zhǔn)的評價:“DeepSeek對顯存、激活參數(shù)的極致壓榨,把MoE架構(gòu)玩出花,死磕每個Token的計算效率,這不是為了炫技,而是為了給受限的硬件打補丁。”
從追趕到局部并跑,中國AI產(chǎn)業(yè)注定還有一場漫長的持久戰(zhàn),但國產(chǎn)AI生態(tài)的底氣,正在增加。
一方面是,中國AI行業(yè)已經(jīng)探索出了一條走開源模式、走算法創(chuàng)新、走場景生態(tài)的差異化路線。作為全球最大的工業(yè)國,中國擁有全球最龐大多樣的物理世界場景與需求,這是OpenAI等美國公司難以復(fù)制的獨特優(yōu)勢。
以美團為例,其擁有遍布全國2800多個市縣的即時配送網(wǎng)絡(luò),在無人機、無人車配送上積累了海量數(shù)據(jù)。這些業(yè)務(wù)覆蓋了中國最復(fù)雜的任務(wù)需求和物理環(huán)境,為大模型的應(yīng)用與進(jìn)化提供了天然試驗田,無人配送、食品安全等實際業(yè)務(wù),也為多種計算架構(gòu)和性能的芯片提供了真實的“需求牽引”。 另一方面,在龐大的需求下,國產(chǎn)大模型和算力正呈現(xiàn)出的“指數(shù)級”迭代速度。
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在DeepSeek V4、美團LongCat-2.0-Preview之外,智譜GLM-5、MiniMax M2、文心一言4.0、通義千問3.5等頭部模型持續(xù)快速迭代。在算力端,華為昇騰、中科曙光等新一代硬件密集落地,“訓(xùn)練—推理—部署”全鏈路向國產(chǎn)算力底座的遷移,已經(jīng)進(jìn)入到實質(zhì)性階段。
兩條路徑交匯,國內(nèi)模型與算力的綜合勢能正在加速積累。4月13日,斯坦福大學(xué)HAI發(fā)布的《2026年人工智能指數(shù)報告》指出,中美AI模型性能的差距正在大幅收窄。但另一方面,美國在基礎(chǔ)模型創(chuàng)新、資本投入和算力基礎(chǔ)設(shè)施上依然保持領(lǐng)先,擁有5427個數(shù)據(jù)中心。
技術(shù)的突破從來不是一蹴而就。從CUDA到國產(chǎn)框架,從英偉達(dá)到國產(chǎn)算力,從閉源壟斷到開源普惠,中國AI正在用一種“飛行中換引擎”的極致操作,重構(gòu)底層能力。
LongCat-2.0-Preview與DeepSeek V4的同日登場,是中國AI生態(tài)走向新起點的姿態(tài),也是中國AI生態(tài)迎來百花齊放、自主可控的新紀(jì)元的號角。
越來越多的中國玩家進(jìn)入大模型的“萬億俱樂部”,將是中國AI生態(tài)邁入新階段的信號,也是國產(chǎn)AI走向規(guī)模化、自主化的重要注腳。
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