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春节狂飙,中国AI快进到“半人马时代”

时间: 2026-02-24 20:18作者: 子一十四

今年的AI春节档,好比一场娱乐圈盛会,流量和资本双双引爆。

先是除夕夜的春晚互动,把C端的AI红包大战流量推到了最高峰。

登上央视春晚的豆包当日AI互动达到19亿次,生成头像与送祝福成为了一个国民级AI时刻。

而在春节期间,多款AI应用在下载榜单刷出新高,红包、免单、聊天互动等玩法,开启了一场全民普及AI工具的“抢滩登陆”。千问、元宝等产品成为了和豆包争抢国民级AI应用的竞争对手。

伴随着用户侧的你追我赶,一轮密集且高度同步的模型发布也纷至沓来。

春节前后两周内,GLM-5、Doubao2.0、Qwen3.5、MiniMax M2.5等模型相继上线,其中“Agentic AI”成为这一轮升级的主要趋势。

相比传统LLM,新一代头部模型普遍未选择在参数规模上持续做大,反而在多步任务执行、多模态识别/跨应用操作、编码能力与推理成本压缩上都取得了长足进步。

随着Agentic AI 时代即将来临,比拼参数规模的时代似乎已经过去,AI应用也在告别问答助手时代,转而争抢“执行引擎”的新蓝海。

这一轮春节模型大战,很快就引发了资本市场的同步反应。节后港股开市,智谱与MiniMax股价连续大幅上涨,大量资金疯狂涌入AI大模型板块。

公开市场数据显示,MiniMax和智谱在多个交易日创出历史新高。两家上市不到100天的AI龙头股,市值纷纷突破3000亿港元,超过携程、快手等老牌互联网企业。

摩根大通在本月初发布的报告显示,中国AI市场正在迅速整合,“具备实力且资金充足的模型开发商数量已从超200家缩减至不足10家”。

换言之,有资格在大模型领域“内卷”的,已经只剩下个位数的头部玩家;而随着新一代模型发布,这些企业已经显露出在商业化层面突破的信号。

而在用户侧,一些更具体的行业趋势已经显现。智谱官方此前宣布,对其GLM Coding Plan套餐价格进行结构性调整,整体涨幅自约30%起。公司称这是基于使用需求增长、算力投入增加而做出的调整。

阿里千问在春节窗口投放大规模“请客”活动,很快转化为巨额使用量,9小时内订单突破千万级,一度让各大外卖平台“爆单”。

这些“供不应求”的场面,显示出一些AI能力已经跑通体验阶段,正式进入普通用户的需求场景中。

Anthropic首席执行官阿莫迪近期将当前的AI软件工程形态称为“半人马阶段”,源自希腊神话中半人半马的生物:人类与AI组合,可能成为软件工程里最强的生产单元。

相比上一年春节的“DeepSeek时刻”带来的低成本训练震撼,今年的AI春节档,似乎已然扣动了大模型商业化的扳机。

01 

春节模型大战:大厂要流量,小龙要资本体量

除夕当天,阿里方面推出新一代通用大模型Qwen3.5。此前,曾有传言称阿里的千问(阿里云)在与字节的豆包(火山引擎)竞争央视春晚合作伙伴时落败。

所以,选择除夕当天发布新模型,颇有些跟老对手打擂台的意思。

如果抛开红包大战的热闹场面,只看春节前后两周的发布节奏,这个春节档也是一场纯粹的模型能力对决:除夕当天Qwen3.5上线;几天前Doubao2.0升级;GLM-5、Kimi2.5、MiniMax M2.5也在同一时间段密集发布。

但当我们拆解这些模型的技术路线与商业定位时,会发现这场“春节模型大战”其实暗含两套逻辑。

第一套逻辑属于大厂。

从能力结构看,Qwen3.5与Doubao2.0的思路高度接近:都以原生多模态为底座,不再局限于文本问答,而是强化视觉理解、长链推理与工具调用能力,重点强调Agent执行能力。相较传统LLM的“回答问题”,它们正转向“拆解任务并自动完成”的路径。

更关键的是发布节奏背后的产品逻辑。大厂玩家的模型升级,往往是配合着前端的产品打法。

公开信息显示,阿里此前为了拉动千问应用增长,推出30亿元“请客”活动,带动日活成倍增长。春节当晚,字节披露豆包完成19亿次AI互动,每分钟处理多达600亿tokens。

对大厂而言,模型升级服务的是既有生态——电商、广告、内容、社交仍然是收入主体。至少在春节这个流量窗口,新模型的重要作用,是巩固旗下App的入口地位。

更强的跨模态理解与多步任务执行能力,使千问与豆包在行程规划、购物决策、自动填表、内容生成链路等场景中具备更高完成度。

换言之,“互联网+AI”的双料巨头们,想要的是流量与场景的绑定升级。

而在同一时间段内,创业公司阵营的动作同样密集,尤其是刚刚在港股上市的AI“双子星”。

智谱发布GLM-5,延续其“强推理”路线,强化复杂逻辑、多步规划与代码能力,在数学推理、编程基准与长上下文理解上全面升级,同时增强工具调用与自主任务分解能力。

随后,智谱在新模型发布后光速涨价,将GLM Coding Plan价格上调“30%起”,给出的理由是调用量增长与算力投入增加。

MiniMax推出M2.5,主打高频Agent场景。官方数据显示,其推理速度最高达100tokens/s,连续运行1小时成本约1美元。OpenRouter页面显示,M2.5累计调用量达到2.83万亿tokens,一度位居榜单前列。

调用量井喷背后,是全球开发者对Agent生态的持续热情。随着OpenClaw等开源Agent框架在GitHub迅速走红,MiniMax M2.5宣布完成适配,主动拥抱主流Agent开发生态。

如果说Qwen3.5与Doubao2.0是平台级流量的较量,那么GLM-5与M2.5更像是想要直接触发商业化的模型产品。

对字节与阿里而言,模型是生态中的重要一环;但对智谱、MiniMax、Kimi而言,模型本身就是核心业务。它们没有广告、电商做缓冲,模型能力必须直接对标收入曲线。

因此春节窗口出现了这样一个画面:同样是模型升级,大厂收获的是流量暴增,创业公司收获的是估值曲线上扬。

节后的交易日,资本市场迅速给出回应。MiniMax和智谱一度双双携手突破3000亿港元市值,成为港股科技板块焦点。

另一边,月之暗面在上一轮约5亿美元融资后,又推动新一轮融资,目标估值上探约100–120亿美元区间。多位老股东持续加码的同时,Kimi也紧跟着两位上市对手的脚步。

持续的市值/估值攀升下,以智谱、MiniMax为代表的AI创业公司,似乎突然一下子有了跟大厂掰手腕的资本体量。

另一边,作为AI红包大战的发起者,腾讯在春节窗口主要把资源放在元宝等C端产品和红包活动上;而其基础大模型最近一次公开的大版本升级仍是此前发布的混元2.0。

与此同时,一个更微妙的变量是DeepSeek。

春节窗口内,DeepSeek并未发布外界期待的V4版本,但此前“V4即将发布”的传闻,已经不断抬高市场预期,无形中放大了这场模型大战的声量。哪怕没有真正入场,DeepSeek的存在感一点不少。

只是,传说中的DeepSeekV4,这一次终究要错过春节档了。

尽管DeepSeek缺席,但这个春节的中国AI圈已经足够精彩。不管是入口型AI还是服务型AI,都在这两周里赚足了流量和关注。

02 

为什么说2026可能是“AI商业化元年”

今年AI春节档最明显的变化,是模型能力方向的高度统一。

尽管各家产品形态不同,但这一轮模型升级几乎全部指向Agent形态与多模型能力。换言之,它们都瞄准了用户愿意为之付费的场景——自动执行任务、持续调用API的场景。

这一趋势,在OpenRouter的榜单上体现得尤为明显。

上周榜单中,调用tokens前五名公司里,有四家是中国AI创业公司:MiniMax、月之暗面、智谱,DeepSeek也凭借V3.2位居第五名。四家中国独立AI企业将Google Gemini 3挤在了中间。

其中,MiniMax M2.5凭借对OpenClaw的全面支持以及更经济的使用成本,来到了高达2.57万亿tokens调用量。

OpenRouter数据显示,今年2月第一周处理的AI tokens达到13万亿,而1月第一周为6.4万亿,短短数周接近翻倍。

这不是简单的增长,而是行业正在发生结构性转变。

风险投资机构Lightspeed合伙人Anand Iyer在此前接受采访时表示,近期模型调用激增,主要由Agent爆发式增长推动,尤其是开源Agent系统OpenClaw的迅速崛起。

OpenClaw允许模型以“代理”形式自主执行任务,包括写代码、调用工具、访问本地文件、操作日历与邮件系统。相比单轮对话,Agent模式会持续调用模型、生成长链输出,从而指数级推高token消耗。

OpenClaw让很多用户看到了通用Agent的雏形。在二手平台上,一些适合搭载OpenClaw的mini PC产品,比如Mac mini都迎来了一波价格飞涨。

从“对话式体验”转向“自动执行任务”,这是各大模型调用量指数级增长的核心原因。

另一方面,2025年下半年以来,“AI泡沫论”不断升温。市场担心巨额算力资本开支难以回本,训练成本高企、推理需求不足。

投入巨额资金参与AI基建的甲骨文公司,也在股价短期走高之后,迅速市值腰斩且股价持续低迷。

但2026年初的春节大战,至少在推理端给出了另一种可能性,让市场看到了积极信号。

如果推理需求持续增长,资本开支逻辑将更加自洽。训练成本不再只是前期沉没成本,而是可摊销的生产资料。智谱与MiniMax股价暴涨,本质上是市场预期推理收入能够覆盖训练投入。

另一个高频落点是Coding。

公开数据显示,今年1月,多家“Vibe Coding”平台流量环比增长17%,创下自2025年4月以来最大单月增幅。Anthropic推出Claude Cowork及新版Claude Sonnet 4.6,强调“Computer Use”能力;Kimi2.5和GLM5等模型也不断强化代码能力。

回到智谱涨价的新闻中,GLM Coding Plan价格上调30%,说明AI行业的供需关系,似乎出现了“攻守之势异形”的信号:企业端和开发者的真实需求不断涌入,付费意愿也有所提升。

另一边,多模态模型也出现了“生产管线”级别的提升。

春节期间,Seedance2.0生成的视频在社交媒体广泛传播,各种由Seedance2.0生成的AI小剧场在用户侧快速破圈。

“AIGC的童年时代,结束了。”游戏科学CEO、《黑神话:悟空》制作人冯骥体验Seedance2.0后,发出了这样的感慨。

不难发现,从通用Agent到Vibe Coding,再到多模态生成,这一轮模型升级不再只是参数上的做大做强,而是更接近可付费、可复购、可规模化的场景。

全民欢腾,股价攀升。2026年,AI真的迎来了一个收割时刻了吗?

03 

Agentic AI Era,领先一步还不是胜利

春节窗口验证了头部AI企业在C端“全面铺开”的动员能力——不管是面向普通用户的红包活动,还是面向开发者与专业用户的模型升级,都在短时间内把热度推到峰值。

但春节档的特殊性也决定了,这只是一次假期时间段的市场普及,而不是长期竞争力的验收节点。

最直接的因素是“钞能力”。过去一轮春节AI热潮,很大程度上建立在补贴、红包、强运营节奏之上。字节、阿里、腾讯等平台型公司有能力把模型升级与前端活动绑定;当红包大战告一段落后,豆包、千问、元宝的日活能否维持当前水平,仍有待持续观察。

换言之,AI带来的传播热度,并不意味着与产业落地能力划等号。

尤其是,一些新场景的落地,往往意味着对旧秩序的挑战。2025年底以来,Agent领域一直在向物理世界靠拢。在Agent赛道上,OpenClaw的崛起让人看到下一代通用Agent落地的前景。

但OpenClaw需要自行部署,存在技术门槛与安全风险。Computer Use背后,是缺少统一生态下的监管和安全措施。

GUI Agent的另一条路径同样面临生态博弈。以豆包手机助手为代表的产品,一度让手机厂商和AI企业,看到了打通移动端AI与物理世界界限的可能。

在与努比亚合作的豆包手机助手技术验证版上,已经出现了一次语音交互完成外卖、购物等操作。但要真正跑通Agent链路,必然会碰到既有App的权限、反爬、风控与商业利益边界。超级App背后的互联网企业们,不会轻易接受让系统级AI以“代操作”方式介入,这背后还需要更复杂的博弈与协同。

而在视频模型领域,以Seedance等模型为代表的视频生成能力,已经能看到进入更专业制作管线的可能性——它在短视频生产、广告素材、创意预演等环节都有具体的发展潜力。

但在Seedance2.0上线后,网上迅速流传出“复刻”《怪奇物语》《鱿鱼游戏》、漫威/星战角色乃至明星脸的短片,引发片方集体警惕,Netflix、MPA等先后向字节发出律师函/停止侵权要求,AI视频模型的侵权风险再一次被摆在台面上。

不过,在一些AI行业的内部视角中,AI推动人类生产力跃迁的步伐不会停止。

就像此前“人机结合”的棋手能够战胜独立运行的计算机一样,如今,一个工程师与AI智能体协同工作,可能成为科技行业中最强大的单位。

阿莫迪认为,这种人机混合阶段可能“非常短暂”——也许只持续几年时间。随后,AI系统或将独立超越最优秀的人类主导团队。

但另一方面,真正限制Agent生态发展的,似乎又不仅仅是模型能力本身。

知名咨询公司Gartner此前披露的研报中给出了这样的判断:到2027年,超过40%的Agent项目将宣告失败。

背后的潜在原因很简单:成本失控、商业价值不清晰,以及智能体在运行过程中出现违反政策或带来风险的行为,都会限制Agent生态的全面铺开。

尤其是缺少C端流量场景的模型公司,究竟能多大程度上转化为商业上的成功,还需要更多的能力边界探索,才能在用户群体中沉淀为长期、稳定的需求。

OpenClaw名声大噪后,一方面吸引了全球的独立开发者加入并体验Agent生态;但同时Meta等科技公司也已限制或禁止OpenClaw,担心赋予AI智能体企业系统访问权限,可能带来恶意软件攻击、数据泄露或操控风险。

换言之,春节档一众模型的“炫技”确实赚足了眼球,也展示了新一代模型在Agent层面的能力突破。

但以工作级需求标准而言,目前只有Coding场景实现了较好的适配,通用Agent目前的准入门槛依然较高。部署和安全管理AI Agent需要技术能力、算力资源,以及愿意拥抱试验性场景的企业文化,而许多企业尚不具备这些条件。

所以,2026年春节档也许只是新一轮“AI大战”的起点。这背后不仅仅是AI企业之间的竞争,也意味着行业层面的能力边界被真正推到用户侧,但真实的落地情况,需要在更长的时间窗口中观察市场反应。

头部平台企业正在筑牢AI时代的用户流量池,独立模型公司想要跑通商业闭环,不断突破模型能力边界似乎仍然是唯一的选择。

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