2026开年配资股票网，中国AI势头迅猛。
Seedance2.0等大模型表现惊艳，阿里、字节等企业竞逐C端超级入口，国产芯片与国产模型的配合渐入佳境。作为“十五五”开局之年，2026年极可能是中国AI大发展的一年。两会期间，国家发展改革委主任郑栅洁表示，到“十五五”末，中国人工智能相关产业规模将增长到10万亿元。
中国企业擅长在目标相对明确的情况下，通过产业生态赋予的工程化能力跑步前进。“在AI时代，最终决定胜负的并不是单纯的烧钱和烧资源，而是智能能力进步的速度，而速度来自研发效率。”MiniMax创始人兼CEO闫俊杰近日在业绩沟通会上表示。
芯片配合渐入佳境
产业界密切关注DeepSeek与国产芯片的适配情况。
对于芯片企业，所谓适配就是让大模型在自家芯片上运行起来，而且达到预期性能。近期，市场消息称DeepSeek新模型深度适配了国产芯片。消息的真实性有待DeepSeek-V4发布的时候揭晓。不过，过去一年时间，中国本土芯片和本土模型配合度的积极进展有目共睹。
中美贸易摩擦以及美国对高性能芯片的禁运，使得中国人工智能产业链企业上下同欲，实现国产技术突破和产业生态繁荣成为最底层的共同愿景。
何况，全球芯片企业苦英伟达久矣。
英伟达以其算力性能和CUDA生态，与大模型发展紧密绑定，全球绝大多数大模型是在英伟达产品上完成训练的，大多数的推理任务也是在英伟达芯片上运行的。最初，中国芯片企业只能从有限场景切入，逐步在板结的市场格局里砸出缝隙，在市场上逐渐有了立足之地。
“过去一年，我们真正把万卡规模以上的集群，而且是数千亿参数规模的模型训练实现了端到端落地，不是停留在纸面上的(成绩)，而是经过真正的客户验证的。这是我们最大的一个突破。”摩尔线程CTO张钰勃不久前对第一财经记者表示。
夸娥集群摩尔线程建立的第一个基于国产GPU的万卡训练集群。摩尔线程的单芯片效率和算力，目前在国内也位居前列，它在两年前推出的S5000，单芯片AI算力最高可以达到1000TFLOPS。
去年12月，摩尔线程在其首届MUSA开发者大会上，发布了未来架构和产品的路线图。
“我们产品特点是迭代很快，每年雷打不动的会有一代新架构，以及超过一款芯片产品面市，可以很快响应市场的变化。”张钰勃表示，2026年，摩尔线程基于下一代花港架构的两颗芯片就会面世。“我们会在整体的产品竞争力上不断提升，而且不是那种百分之几十的提升，是数量级上的能力提升。”
近期，沐曦股份CTO兼首席软件架构师杨建接受第一财经采访时表示，沐曦股份过去一年最核心的进展是突破了自己的心理极限和技术天花板。2025年之后，沐曦MXMACA软件栈的性能泛化性则得到了很大提高。根据沐曦股份招股书显示，沐曦自研的MXMACA软件栈已支持超6000个国际主流生态应用与超1000个模型的原生适配。2025年2月，沐曦股份宣布MXMACA软件栈开源，目前用户规模已超过25万人。杨建认为，在一些特定作业场景，比如搜推广、自动驾驶、AI4S以及图生视频等领域，国产芯片逐渐可以和国外厂商掰手腕。
“现在人工智能对于算力的需求太渴望了，所以我们的迭代速度其实在加快。”杨建表示。沐曦股份芯片迭代已经提速，从而抓住这一轮人工智能浪潮带来的机会，现在基本做到每两年至少推出两款芯片。今年1月份，沐曦股份发布了专门用于科学计算的曦索X系列芯片，首款旗舰产品X206已进入量产，同系列产品曦索X301、曦索X302也将于今年第二季度面世。近三个月，沐曦股份均第一时间宣布对千问大模型、智谱AI、阶跃星辰等是十余个国内顶尖模型的Day 0适配。“我觉得国产大模型和国产算力的配合已经渐入佳境了。”
模型加速迭代
马年春节前后，是国产大模型发布的密集期。
字节跳动推出了视频生成模型Seedance2.0，智谱发布大模型GLM-5，MiniMax则推出了MiniMax-M2.5。
竞争推动中国大模型企业加快迭代速度。M2.5是MiniMax在108天里更新的三款模型之一，其他两款分别是M2和M2.1。
在编程、工具调用和办公等生产力场景，M2.5已经接近全球顶尖模型水平。这款模型也体现了中国在该领域的优势，即以低得多的成本为全球用户提供相似的智能。
据闫俊杰表示，M2.5以每秒100 token的输出速度连续工作一小时只需1美元，这意味着1万美元可以让4个智能体连续工作一年。
每次模型升级都给MiniMax带来用户数和调用量的高速增长。M2.5让复杂智能体的运行在经济成本上变的更具可行性。M2系列文本模型在2026年2月的平均单日token消耗量已增长至2025年12月的6倍。
字节推出的Seedance2.0同样效果惊人。它支持文本、图片、视频、音频四种模态的混合输入，输出的一致性大幅提高，角色面部、服装、字体等细节在多镜头间高度一致，避免了视频中人物转场就换脸的尴尬。从使用者们上传的视频效果来看，语音音色更加自然逼真，对白和旁白的表现也大幅提升。
音视频大模型的进步，极大降低高质量视频的制作门槛，现在就显示出改变影视娱乐行业的巨大潜力。一些美国的影视从业者说，这可能搞砸好莱坞。
马年开局，这些中国模型的进展令人印象深刻。何况，万众瞩目的DeepSeek新一代模型还没有登场。去年年初，DeepSeek-R1 模型的面世，令全球重估中国AI的潜力，改变了全球资本对中国科技的估值。中国模型在使用成本上，比美国模型低很多。
“技术底层架构的创新让中国的大模型极具性价比。”阶跃星辰方面对第一财经表示，推理架构的极致优化，国内企业在模型稀疏化、键值缓存管理、以及量化技术上做了技术优化，大幅降低了单位 Token 的显存占用和算力消耗。国内市场对于应用落地的需求极为迫切，只有把模型成本降到某个“临界点”之下，B端企业和C端开发者才能真正跑通商业模式。“这也是一种由市场需求倒逼出的技术创新红利”。
中国大模型的势头有望延续下去。从模型迭代、产品创新到客户服务，反馈和迭代循环正在加速。
“我们在研发的各个环节都极度重视迭代速度，比如如何优化算法、实验设计、实验迭代次数、分析决策机制，充分利用我们创业公司的敏捷的组织形式，自上而下和自下而上相结合；同时复用不同模态之间的经验和基础设施，让研发效率领先。我们认为人才密度+AI原生的研发组织，可以使得迭代效率持续领先。”闫俊杰表示。
即便是最好的模型，依然会犯错或无法正确完成任务。不少科技公司已经在内部部署智能体，协助员工完成编程、销售、财务等环节的工作。这些内部部署的智能体，一旦出现问题，科技公司就会立刻得到反馈并改进。预期与现实的差距，为中国企业下一代模型和智能体的研发标注好了优先级。
“这些差距恰恰揭示了最高的经济价值。这使我们能够更清晰地定义我们的目标。我们部署的智能体越多，模型迭代的方向就越清晰。”闫俊杰说。
应用大战：春节未竟的赛事
春节红包大战，是C端持久战的预演。
字节跳动旗下的火山引擎获得了央视春晚独家AI云合作资格，豆包则在春节期间上线了生成新春祝福、新春主题头像等多种AI互动玩法。豆包方面披露，除夕当天豆包AI互动总数达19亿次。
《AI产品榜》披露，在2026年2月，豆包的月活跃用户数量暴涨至3.15亿。
阿里千问同样在春节期间收获颇丰。千问C端事业群总裁吴嘉春节期间表示，由于用户参与超出预期，春节千问活动实际投入已远超30亿。而且，千问的日活跃用户数量一度逼近豆包。
腾讯的混元大模型能力，在中国也属于第二梯队水平。它的元宝应用虽然也参与了春节红包大战，并且日活跃用户数量一度冲高。但在节后，那些因为春节礼物而涌入的用户，又如潮水般退去了。腾讯元宝在留存用户方面遭遇挑战。
《AI产品榜》统计，目前豆包、千问、夸克、DeepSeek、腾讯元宝在活跃用户数量方面排在中国AI的C端应用前五，其他新玩家想跻身前列已经很不容易了。
这头部五大应用的竞争，也只是刚刚开始。这几家企业都有丰厚的家底，都知道流量入口的重要性，且都曾经历过互联网时代的各类战役。阿里、字节、腾讯，对超级入口的争夺，不可能毕其功于一役。
一家大模型企业的副总裁对第一财经表示，这场流量入口之争，会和外卖大战一样成为持续的战争，一个春节并不能决定胜负。
智能体在2026年的进化，与C端入口争夺战一样备受关注。
编程是智能体在生产力场景中最早被验证的能力之一。
现在的编程智能主要是在明确的任务上实现软件的设计、开发、测试。闫俊杰认为，未来编程在两个方向有巨大提升空间：其一，更复杂、更创新性的任务；其二，多个智能体像人类一样被有效组织和协作。
MiniMax把公司当成一个AI原生组织的试验场。MiniMax内部已经广泛部署了自研的智能体，后者可以在编程、财务、客服等各个环节辅助员工更高效的完成任务。
“在接下来一年，我们认为办公领域，将复刻去年编程领域的进步速度。编程模型让越来越多人可以写代码，但更多工作场景是由非代码软件完成的，数据分析、Excel表格、汇报PPT等等，这些办公场景是比编程更大的市场。”闫俊杰表示。
“2026年，智能体渗透率会出现大的飞跃。应用层面，会出现各种拥有专业技能的智能体和智能体群，入驻各类终端和企业服务器，成为个人助手和企业的数字员工。”阶跃星辰方面表示。
2026年，是“十五五”开局之年。今年的政府工作报告提出“打造智能经济新形态”。国家发展改革委主任郑栅洁则表示，到“十五五”末，中国人工智能相关产业规模将增长到10万亿元。
智能经济新形态，说明政策不再是单一技术的应用，而是把人工智能与实体经济、数字基建、产业生态深度融合在一起。五一视界CEO李熠表示，物理AI作为下一波浪潮，核心正是AI与物理世界实体经济的融合，其面向的是未来的万亿级市场。如果说大模型让AI读懂语言，物理AI则是让AI读懂世界，进而改变世界，让城市更安全，工厂更智能。
中国人工智能企业的成就，关乎中国经济未来，同样影响中国在全球竞争格局中的地位。速度，是AI时代的核心竞争力之一。
“最终决定胜负的并不是单纯的烧钱和烧资源，而是智能能力进步的速度，而速度来自研发效率。”闫俊杰表示。
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彭海斌
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