2026，AI不知不覺走到了這里

本文根據【進擊的沈帥波】播客整理，感興趣的朋友可以在小宇宙搜索“進擊的沈帥波”收聽播客完整版。

“讓AI從“聊得好”真正變成“干得好”，這也是2026年AI發展的核心主線?！?/p>

”2026年是AlphaGo戰勝李世石十周年，當年我們只是看樂子，如今才真正理解AI革命的意義?！?/p>

中美視頻模型：

中國領跑，美國認輸

沈帥波：今天我們再次請到莊老師，距離上一次錄制時間不長，但AI行業變化堪稱“地上一日，AI千年”。我們上周寫的節目大綱，現在已經顯得過時，只能根據最新動態調整。先介紹一下莊老師——AI創投老兵、「屠龍之術」主理人莊明浩，今天我們從投資視角，聊聊近期AI的變化、2026年二季度趨勢、商業走勢與競爭格局，也承接莊老師之前的文章《不知不覺我們已經走到了這里》。

上一期我在按摩館和理療師一起聽了兩小時，理療師聽完都焦慮了，還問AI會不會沖擊按摩行業。今天我們就從近期熱門話題切入，春節后SeeDance爆火，阿里推出快樂小馬，美國Sora又關閉服務，為什么中美會出現這么大的差異？

莊明浩：視頻模型領域，中美確實呈現出完全不同的發展狀態。春節期間字節跳動發布SeeDance2.0，讓中國廠商首次站在全球視頻模型領域的最前沿。

在SeeDance2.0發布前，可靈也推出了3.0版本。過去一兩個月，國內多家視覺模型初創公司完成大額融資，即便字節、可靈、MiniMax海螺等頭部廠商已經占據優勢，PixVerse等公司仍能拿到10-20億人民幣的融資，部分尚未推出成熟產品的模型公司，估值已達10億美金。

可以說，視頻模型賽道不是中國一兩家廠商領先，而是一批企業都處于全球第一梯隊。而美國市場中，真正還能和中國廠商競爭的只有Google，OpenAI已經放棄視頻方向，Anthropic從未涉足該領域，原本的美國視頻模型初創公司，比如Runway、Pika等，都逐漸退出戰場。

核心原因在于競爭門檻被拉到極高，視頻模型的訓練、推理、部署、使用成本遠高于文本模型，投入巨大。而且中美頭部廠商短期內都不考慮盈利，Google、字節跳動、快手都在持續重倉投入，這種戰略決心和資金儲備，直接把中小玩家擠出市場。

OpenAI關閉Sora，除了競爭激烈，還因為其戰略過于分散，同時布局瀏覽器、社區、視頻、新聞推送、廣告電商等多個方向，主業模型戰場又被Anthropic超越，在算力投入優先級權衡下，只能放棄視頻賽道。

所以2026年視頻領域的競爭，核心會是中國廠商之間的內卷，美國僅有Google值得期待。

沈帥波：今年以來，“龍蝦”、“skills”、“token”這些詞突然火起來。前一年大家只知道DeepSeek，對AI的分類、層級完全模糊，AI普及全靠DeepSeek，很多人還把它當成加強版百度。今年大家開始深入探討細分領域，也引發了職場焦慮，甚至出現“蒸餾員工”的說法，復刻他人的表達風格和工作能力。

我最近很震驚的是，各大平臺會自動推送科技精選，還能生成播客，只要不是對特定主播有執念，這些自動生成的內容完全夠用，我甚至懷疑我們繼續錄節目還有沒有意義。你怎么看今年AI熱點的變化，以及當前中國AI是高估還是低估、虛火還是實火？

AI發展主線：

不僅能聊天還要會執行

莊明浩：底層來看，AI發展一直沿著我們定義的L1到L5脈絡推進，沒有偏離主線：

1. L1是簡單對話機器人，只能基礎聊天；

2.L2是推理能力，以DeepSeekR1為代表，具備邏輯思維鏈，能給出推理過程；

3.L3是Agent（智能體），去年就有討論，今年因為OpenClaw事件，讓大眾更直觀感知到Agent的價值。

4.AI已經從單純的聊天對話，轉向任務執行，需要理解上下文、任務目標、交付標準，還要調用數據庫、權限、文件甚至操作電腦，這不再是單純的模型問題，而是需要完整的“腳手架”支撐。

5.打個比方，第一代模型是普通發動機，推理模型是F1引擎，但光有引擎不夠，還需要整車架構——座椅、儀表盤、方向盤、車輪、傳動軸等，才能成為可用的工具?，F在行業熱議的，就是如何打造這臺“車”，而token就是驅動車輛的燃料。

近期“龍蝦”概念的普及，讓民眾清晰感知到從“發動機”到“整車”需要的配套能力，這些能力有的現成可用，有的需要重新研發，這個過程會持續到2026年底。當前OpenClaw的熱度下降，Harness（駕馭）成為新熱點，核心就是聚焦“整車”的搭建，讓AI從“聊得好”真正變成“干得好”，這也是2026年AI發展的核心主線。

AI公司估值：

對標邏輯、情緒泡沫與解禁風險

沈帥波：去年年底MiniMax、智譜AI上市，智譜AI上市首日下跌，隨后突然暴漲，MiniMax市值甚至超過百度，但其營收只有百度的零頭。百度本身也有大模型，卻沒有迎來同樣的估值暴漲，現在AI公司估值出現多重標準，從不同角度看既可以說貴，也可以說便宜，你怎么看待當前的估值體系？

莊明浩：我去年就提出過“1%-2%對標法則”：中美科技領域的核心敘事一致，包括大模型、商業航天、機身、GPU等，美國領域頭部公司的估值，中國頭部對標企業大概是其1%-2%，這個估值不考慮營收、虧損、商業模式，純粹是行業地位對標。

比如英偉達市值4.5萬億美金，1%就是450億美金，對應國產GPU企業寒武紀等估值，剛好在這個區間；OpenAI估值8400億美金，1%就是84億美金，約600億港幣，正是智譜AI、MiniMax上市前的估值水平，2%則對應1000多億港幣。

而現在智譜AI、MiniMax的估值已經達到美國頭部公司的5%-6%，對應3000-4000億港幣，超出部分來自市場情緒和標的稀缺性。市場認為二者是新一代純模型公司，而百度、快手、商湯等屬于綜合企業，不算純粹的AI模型標的，因此獲得估值溢價。

從理性角度看，中美頭部互聯網公司估值差距約10倍，中國企業估值達到美國的10%屬于合理區間，10%以上則是情緒加成。

春節后OpenClaw（龍蝦）帶來的直接影響，是頭部AI公司收入暴漲。智譜AI、MiniMax2025年營收僅幾億人民幣，2026年Q1收入呈現雙位數倍數增長，Kimi更是在發布2.5版本后，20天收入超過2025年全年，全年收入有望達到去年的幾十倍。

這種業績爆發疊加情緒烘托，讓未上市企業估值大幅提升，Kimi融資估值從60億美金一夜跳升至100億美金，而已上市的智譜AI、MiniMax因解禁期限制無法增發，股價上漲無法轉化為現金流，只能享受“虛假上漲”，未上市企業則能拿到真金白銀的融資。

但這套估值邏輯存在明顯風險，從最初的1%-2%對標開始，就忽略了營收、虧損等核心財務指標，疊加情緒buff后泡沫化明顯。歷史上商湯科技上市后暴漲，首批投資人解禁當天股價暴跌50%，智譜AI、MiniMax分別在2026年年中、年底迎來投資人解禁，屆時股價可能面臨巨大壓力。

對純AI公司寬容

對傳統互聯網巨頭嚴苛

沈帥波：市場對智譜AI、MiniMax這類純AI公司極度寬容，但對阿里、騰訊卻異常嚴苛，頻繁傳出二者AI掉隊的聲音。在我看來，阿里、騰訊的AI產品并不差，還擁有完整生態優勢，和微軟的生態協同邏輯一致，為什么會遭遇這種偏見？

莊明浩：市場對傳統互聯網巨頭的嚴苛，核心在于AI業務對其營收貢獻極低，占比不足1%，無法將其定義為“新時代AI公司”。

而美股市場同樣如此，微軟一季度股價下跌33%，創1999年以來最差單季表現，Mag7科技股集體暴跌；標普500信息技術公司PE估值從40倍回落至20倍，與傳統企業持平，英偉達PE僅17倍，低于沃爾瑪、Costco等零售企業。

微軟本身沒有戰略失誤，擁有云服務、Office、游戲等完整生態，Copilot和AI軟件布局完善，但市場情緒轉向時，任何戰術層的改良都無法扭轉股價趨勢。

國內市場中，字節跳動因未上市，無需披露季度財報，能夠無壓力持續重倉AI，成為市場最看好的企業。阿里、騰訊、美團、百度、拼多多等上市企業，各有自身經營壓力，AI投入需要權衡主業競爭：

1.阿里的電商、外賣業務仍處于激烈競爭中，持續燒錢導致資金儲備無法全力投入AI；

2.騰訊去年借助DeepSeek穩住AI布局，今年引入姚順雨調整架構、發力混元模型，但模型迭代需要時間，OpenClaw的出現讓騰訊發揮產品和生態優勢，推出多款Agent產品，暫時穩住局面，但市場對其模型能力的擔憂并未消除；

3.騰訊家底雄厚，無需像初創企業一樣激進投入，這與蘋果、亞馬遜的策略一致，這類企業在科技股暴跌時反而更抗跌，蘋果近期財報更是創下歷史新高。

本質上，市場偏愛“純新故事”，對傳統巨頭的AI轉型天然持有偏見，這種雙標是全球科技市場的共同特征。

沈帥波：國內恒生科技指數表現低迷，字節跳動被持續看好，阿里、騰訊即便有正向動作，也會被負面聲音覆蓋，春節紅包大戰中，阿里、騰訊的補貼玩法也被詬病“老舊”，國內科技市場到底處于什么狀態？

莊明浩：各家企業的處境截然不同。字節跳動未上市的優勢，讓它可以無視短期財報壓力，堅定投入AI核心賽道；而阿里、騰訊等上市企業，需要平衡主業競爭與AI投入，AI戰爭在美國已被認證需要持續投入至2030年才能看到階段性結果，國內企業的資金和戰略耐心都面臨考驗。

騰訊的核心優勢是產品能力與生態協同，OpenClaw給了騰訊二次機會，內部賽馬機制快速推出多款Agent產品，依托微信、QQ生態實現落地。但騰訊的策略向來穩健，不像初創企業一樣激進，這與市場期待的“全力沖刺”不符，因此始終被市場質疑。

蘋果的案例也印證了這一點，即便被吐槽產品創新不足，依然憑借供應鏈穩定性和性價比，在中國市場拿下銷售額第一，超過第二名至第十名總和。傳統巨頭的“穩健”，在泡沫期被視為短板，在調整期則會成為核心優勢。

2026Q2趨勢：

模型內卷加劇，聚焦“整車”搭建

沈帥波：展望2026年二季度，有哪些現在未被關注，但季度結束后會成為主流的趨勢？

莊明浩：當前AI發展的主浪非常清晰——從“發動機”（模型）升級為“整車”（完整系統），同時模型本身的能力仍在持續突破，甚至強大到因安全問題不敢發布。美國頭部模型廠商已做好新版本卻遲遲不發布，擔心能力超出可控范圍，這也反向要求“整車”架構更穩定、安全、可控。

二季度頭部廠商的核心工作，就是搭建Harness（系統框架），這件事沒有標準答案，所有企業都在探索，目標是實現AI自主循環、糾偏、構建復雜生態，但實現路徑、驗收標準、優先級都各不相同。

中國的廠商會緊跟美國頭部企業的方向，各家聚焦不同細分賽道：

1.Kimi、智譜AI重點攻堅Agent與編程能力；

2.MiniMax聚焦多模態生態融合；

3.階躍星辰等側重與硬件結合，布局具身智能、手機、車載等物理場景。

模型迭代速度會進一步加快，從過去半年一個周期，縮短至三個月、兩個月甚至一個月一波，純模型領域的內卷會達到極致。

OpenAI V.S Anthropic：

編程重構生產力

沈帥波：OpenAI與Anthropic競爭激烈，Anthropic已影響OpenAI的估值，這家從OpenAI拆分出來的公司，為何能快速拿下大量訂單？是否帶走了核心技術或理念？

莊明浩：Anthropic的爆發核心是模型能力突破臨界點，實現“涌現效應”，過去三個月推出70多項產品功能，迭代速度遠超傳統組織架構的承載極限，每天都有新功能落地，覆蓋ToB、辦公、編程等全場景。

其核心戰略是“coding+一切”，用編程方式解決所有線上問題，而AI編程的市場規模遠超市場預期。即便不會寫代碼的普通用戶，也能通過CodingAgent下達指令、獲取結果，無需關心底層實現邏輯，編程能力成為AI的通用解決方案。

Anthropic已經跨越了市場的“懷疑期”進入“爭搶期”，即便模型定價最高，依然供不應求。它的ToB模式直接沖擊傳統軟件SaaS行業，CIO開始大幅削減軟件采購預算，轉而使用AI模型，這也是近期軟件股暴跌的核心原因。

Anthropic的功能更新甚至會直接影響行業ETF，其發布安全相關功能后，網絡安全ETF單日暴跌7%，市場恐慌情緒蔓延。

而OpenAI主打ToC路線，依賴用戶付費、留存、時長轉化，個人付費的天花板遠低于ToB市場，當二者收入曲線反轉后，OpenAI不得不調整戰略，收縮非核心業務。

兩家頭部廠商的激烈廝殺，是科技行業多年未見的白熱化競爭。

中美AI成本差異：

低成本追趕與商業化破局

沈帥波：中國AI成本僅為美國的1/7，甚至1/10，用更低成本做出80分的產品，未來是否會像其他行業一樣，實現從追趕到超越？

莊明浩：我們正處于這個追趕過程中，按照1%對標法則，中國頭部模型公司的研發、算力投入，也僅為美國頭部企業的1%，卻能實現80-85分的模型效果，這得益于人才成本、算力成本、運營成本的綜合優勢。

但當前模型競爭仍在加速，能力提升沒有放緩跡象，未來幾年中國仍處于追趕階段，尚未到穩定反超的節點。不過成本優勢帶來了積極變化，中國用戶的付費意愿正在提升，從過去不接受AI付費，到現在愿意為算力、token、會員買單，市場從負向轉向正向。

視頻模型賽道會率先實現反超，字節SeeDance2.0上線一兩個月內連續三次提價，依然供不應求，這在消費品領域幾乎不可能出現，直接扭轉了中國AI產品的商業化弱勢。

沈帥波：AI也在改變軟件付費習慣，比如WPS加入AI功能后，用戶愿意付費；QQ文檔依托騰訊生態，替代有道云等產品，AI讓生態協同成為付費核心理由，這是不是未來的趨勢？

莊明浩：生態對接確實成為AI落地的關鍵，騰訊、Google都在押注生態整合，用戶的工具使用會逐漸收斂，企業辦公選擇飛書、釘釘等平臺后，生態就被固定，個人習慣、分享場景、賬戶體系都會綁定單一生態。

AI不再是單點功能，而是貫穿云服務、token、算力、應用層的通用能力，生態壁壘會成為企業的核心競爭力，ChatGPT、Anthropic都在打造All in one賬戶體系，整合所有功能，就是為了綁定用戶。

AI硬件困境：

周期錯配，體驗滯后，難替代手機

沈帥波：AI硬件現在雷聲大、雨點小，很多熱門產品掛在閑魚都賣不掉，AI玩具、智能眼鏡看似先進，實際體驗和預制程序差別不大，對物理世界的理解、記憶能力都很薄弱，問題出在哪里？

莊明浩：核心矛盾是軟件迭代速度與硬件研發周期的錯配。AI軟件按月更新，而硬件從設計、開模、量產到上市，至少以年為單位。2026年4月在售的AI硬件，大多是2025年下半年量產、2024年立項，彼時DeepSeekR1尚未發布，底層智能水平本就落后于當前技術。

即便硬件支持OTA升級，但基礎芯片、傳感器、架構已經定型，無法跟上軟件的迭代速度。我們現在討論Agent、蒸餾員工，而手中的硬件還是1-2年前的技術水平，體驗自然拉胯。

同時AI硬件退貨率極高，甚至超過女裝，疊加供應鏈成本上漲、渠道費用高企，硬件企業生存壓力巨大。以AR眼鏡為例，國內頭部廠商經營9年，總銷量僅幾十萬臺，尚未跨越市場鴻溝，現金流長期緊張，只能依賴上市融資維持運營。

沈帥波：所有AI硬件都號稱替代手機，最終卻都成為手機的附屬品，手機作為核心入口的地位是否無法撼動？

莊明浩：短期內看不到手機被替代的可能，AI眼鏡、智能玩具等硬件，本質都是增強手機的能力，手機成為AI硬件的hub（控制中心）。即便是理想汽車推出的眼鏡，也僅能打動車主群體，普通用戶購買理由不足。

Meta的VR設備銷量達到百萬級，而中國市場仍停留在萬級，只有蘋果推出的新一代輕量化眼鏡，或許能帶來新的突破，但整體來看，AI硬件仍處于早期階段，遠未到大眾普及的節點。

沈帥波：聯想近期營收創歷史新高，大眾普遍認為聯想缺乏創新，卻在剛需業務疊加AI賦能后實現爆發，這是不是說明我們過度追捧新故事，忽略了傳統企業的硬實力？

莊明浩：AI對傳統業務的賦能已經在多個領域顯現，但資本市場偏愛新故事，更愿意為想象空間買單，而忽略傳統企業的穩健增長。聯想依托PC、服務器等剛需業務，疊加AI技術升級，實現業績突破，這類企業的價值，在市場泡沫消退后會重新被認可。

深層反思：

物理極限與市場空間的巨大鴻溝

沈帥波：你近期重點關注哪些行業信號？

莊明浩：我每1.5個月就會更新一次行業分析框架，核心圍繞技術、產品產業、資本三大維度，當前有幾個關鍵信號值得警惕：

1. 標普500科技股PE估值回落至傳統企業水平，過去三年的AI泡沫似乎被抹平，但行業實際變化翻天覆地；

2.英偉達股價橫盤8-9個月，即便財報業績炸裂，股價仍無波動，未來必然選擇大幅上漲或下跌；

3.AI發展已觸碰人類物理極限，臺積電封裝工藝逼近2納米，存儲芯片產能排至2027-2028年，美國數據中心因土地審批延期過半，光通信替代銅線成為剛需，硬件瓶頸已現。

但另一邊，AI普及度極低，全球超80%的人從未使用過AI產品，市場空間號稱是當前的10倍、100倍，物理極限與市場空間的矛盾，成為行業最大的不確定性。

我偶爾會反思，我們是否像當年的Web3.0從業者一樣，過度渲染AI的價值，最終發現它只是一個細分領域，而非改變全人類的技術革命。但從實際落地來看，AI的價值遠大于Web3.0，只是需要理性看待其發展節奏。

全球AI參差：

不同文化、不同人群的認知割裂

沈帥波：全球AI發展呈現明顯的“參差”狀態，歐洲人注重環保與規則，美國人強調改變世界，中國人快速跟進，不同市場的接受度天差地別。

而且在中國，AI幾乎等同于豆包，豆包在海外旅游、博物館導覽等場景中，直接替代了傳統導覽器，這是中國AI的獨特優勢。

莊明浩：中美AI發展路徑完全不同，中國更擅長ToC場景落地，聚焦普通用戶的娛樂、生活需求，比如抖音的AI視頻生成功能，覆蓋中老年用戶；而美國側重ToB生產力，聚焦白領工作替代。

豆包針對海外景點、博物館的LBS優化，精準解決了用戶的實際需求，也是中國AI貼近大眾的體現。

沈帥波：AI的普及度比想象中更低，全球頂級企業的中國區高管，甚至不知道AnthropicClaude、Gemini、階躍星辰，這類人群早已通過助理實現了Agent的功能，對AI工具沒有需求，這是不是行業的盲區？

莊明浩：這就是AI浪潮的“參差感”，身處行業中心的人感受到海嘯般的沖擊，而距離核心一公里的人，毫無感知。AI的影響是分層的，不同崗位、不同圈層的人，對AI的需求和認知完全不同。

從AlphaGo到AI電競，技術革命的輪回

莊明浩：2026年是AlphaGo戰勝李世石十周年，當年我們只是看樂子，如今才真正理解AI革命的意義——“初識不知曲中意，再聽已是曲中人”。

十年后，韓國再次推動AI對決，馬斯克的Grock模型將與英雄聯盟六冠王Faker及T1戰隊對戰，要求AI像人類一樣看屏幕、操作鼠標鍵盤，而非后臺指令操作，這是復刻當年AlphaGo的傳奇，再次挑戰人類對復雜場景的認知邊界。

十年前，沒人相信AI能戰勝圍棋選手；十年后，沒人確定AI能否在電競領域戰勝人類，這就是技術革命的魅力。

沈帥波：十年前如果買入英偉達股票，會獲得百倍收益，當年黃仁勛一直強調英偉達不是顯卡公司，卻被市場無視，人類永遠只相信自己看到的世界，超越認知的都被視為“智商稅”，這也是AI投資的核心啟示。