出品｜虎嗅黃青春頻道

作者｜商業(yè)消費(fèi)主筆黃青春

題圖｜視覺中國

一路高歌猛進(jìn)的字節(jié)跳動(dòng)，正式闖入操作系統(tǒng)，重新定義 AI 手機(jī)助手。

12 月 1 日，字節(jié)跳動(dòng)發(fā)布豆包手機(jī)助手預(yù)覽版——這款與手機(jī)廠商在操作系統(tǒng)層面合作的 AI 助手，可根據(jù)用戶指令在多款應(yīng)用間自動(dòng)跳轉(zhuǎn)，既能實(shí)現(xiàn)查票訂票、批量下載文件、多軟件物流進(jìn)度一鍵查詢等效率型功能，也能完成相冊(cè)修圖、外賣比價(jià)、商品下單等生活服務(wù)類操作。

其開創(chuàng)意義在于：真正從操作系統(tǒng)層面，讓 AI 從被動(dòng)問答升級(jí)為主動(dòng)完成真實(shí)場(chǎng)景的智能調(diào)度與跨應(yīng)用任務(wù)。

受此消息帶動(dòng)，合作廠商中興通訊 A 股漲停、港股大漲超 13%，直觀反映出市場(chǎng)對(duì) AI Agent 落地的強(qiáng)烈期待。

而從行業(yè)宏觀視角來看，過去 6 個(gè)月 AI 產(chǎn)業(yè)的迭代速度遠(yuǎn)超去年，正站在技術(shù)周期的關(guān)鍵拐點(diǎn)，模態(tài)融合成為核心趨勢(shì)——去年，以單模態(tài)為主，VLM 等視覺理解模型占比偏低，LLM（大語言模型）是絕對(duì)主流；今年，多模態(tài)調(diào)用量占比持續(xù)攀升，生圖、生視頻能力增長(zhǎng)迅猛——尤其下半年以來，模型的“Function Call”請(qǐng)求量爆發(fā)式增長(zhǎng)，標(biāo)志著 Agent 能力已成為市場(chǎng)核心需求。

這也解釋了火山引擎、騰訊云今年為何腳步輕盈、姿態(tài)昂揚(yáng)——國內(nèi)用戶基數(shù)大、高頻剛需場(chǎng)景豐富、賬戶體系關(guān)聯(lián)緊密的應(yīng)用，微信與抖音是 T0 梯隊(duì)兩大翹楚。

與此同時(shí)，AI 熱浪持續(xù)炙烤著大眾的神經(jīng)，如火如荼的“軍備競(jìng)賽”也將互聯(lián)網(wǎng)寡頭卷入了一場(chǎng)無限戰(zhàn)爭(zhēng)——在此背景下，權(quán)威榜單一度成為公眾感知大廠在 AI 領(lǐng)域行軍速度的“風(fēng)向標(biāo)”。

上周，Gartner 發(fā)布 2025 年度全球《AI 應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)魔力象限》，該報(bào)告基于“落地能力”（Ability to Excute）與“戰(zhàn)略完整性”（Completeness of Vision）兩大維度，對(duì)全球頭部 AI 應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)展開全面評(píng)估，榜單結(jié)果卻引發(fā)行業(yè)熱議——首次沖榜的火山引擎，“落地能力”超過阿里云、騰訊云躍居中國第一，多模態(tài)關(guān)鍵能力綜合得分躋身全球第四，著實(shí)令人刮目相看。

圖源：火山引擎官網(wǎng)

虎嗅注，榜單橫軸 Completeness of Vision 核心衡量平臺(tái)的戰(zhàn)略格局、技術(shù)路線、生態(tài)覆蓋與發(fā)展?jié)摿?；縱軸 Ability to Execute 重點(diǎn)反映平臺(tái)的商業(yè)化落地成效、客戶規(guī)模與營(yíng)收體量

需說明的是，火山引擎因在生態(tài)開放性、全球市場(chǎng)布局上存在短板，未進(jìn)入“領(lǐng)導(dǎo)者”象限；而在 Gartner《生成式 AI（GenAI）技術(shù)創(chuàng)新指南》中，阿里云成為亞太地區(qū)唯一入選“領(lǐng)導(dǎo)者”象限的云廠商。

通過與大模型創(chuàng)業(yè)者、第三方機(jī)構(gòu)及火山引擎研發(fā)人員的深度溝通，虎嗅發(fā)現(xiàn)：AI 技術(shù)的高速迭代正重構(gòu)行業(yè)認(rèn)知，許多推倒重建正悄然發(fā)生。本文將以 Gartner 榜單為切入點(diǎn)，復(fù)盤國內(nèi) AI 云競(jìng)爭(zhēng)格局變化與行業(yè)趨勢(shì)演進(jìn)。

火山何來攻擂的底氣？

一切爭(zhēng)議由 Gartner 榜單而起，卻也成為外界審視 AI 云服務(wù)發(fā)展的重要切口。

首先，Gartner 評(píng)選并非“野雞榜單”，而是行業(yè)公認(rèn)的權(quán)威標(biāo)桿。與國內(nèi)部分評(píng)測(cè)機(jī)構(gòu)不同，其評(píng)選面向全球 AI 從業(yè)者及學(xué)者發(fā)放匿名問卷、追蹤企業(yè)客戶真實(shí)應(yīng)用反饋、組建專業(yè)團(tuán)隊(duì)實(shí)測(cè)產(chǎn)品性能，最終通過多維度數(shù)據(jù)交叉驗(yàn)證得出結(jié)果——全程不受廠商干預(yù)，在全球 IT 領(lǐng)域報(bào)告中具備權(quán)威性。

其次，這是 Gartner 首次針對(duì)全球大模型 AI 應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)開展專項(xiàng)評(píng)估?；⑿崃私獾?，這一決策主要基于兩層考量：

• 一是 AI 應(yīng)用已在全球形成規(guī)模化市場(chǎng)，并開始分化——這一結(jié)論與產(chǎn)業(yè)發(fā)展走向高度契合：大模型風(fēng)起云涌，前兩年聚集于訓(xùn)練環(huán)節(jié)的云計(jì)算算力，在 2024-2025 年逐步向推理環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)移，大量競(jìng)爭(zhēng)力不足的大模型團(tuán)隊(duì)出局，AI 應(yīng)用時(shí)代呼嘯而來；

• 二是 AI 應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)提供標(biāo)準(zhǔn)化工具集，企業(yè)開發(fā)者無需深厚的機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)，即可快速搭建 AI 助手、Agent 及多模態(tài)應(yīng)用，降低了 AI 落地的技術(shù)門檻。

究其本質(zhì)，大模型時(shí)代的 AI 應(yīng)用開發(fā)是全新技術(shù)范式，核心競(jìng)爭(zhēng)力聚焦三點(diǎn)：模型智能度、響應(yīng)速度、成本控制——這三大因素直接決定 AI 應(yīng)用的用戶普及度與使用體驗(yàn)，也成為 AI 云廠商競(jìng)爭(zhēng)的“新賽點(diǎn)”。

在大模型興起之前的 IaaS（算力基礎(chǔ)設(shè)施）時(shí)代，阿里云一家獨(dú)大，騰訊云亦領(lǐng)先火山引擎一個(gè)身位。

阿里云憑借全棧自研能力與先發(fā)優(yōu)勢(shì)，是 IaaS 領(lǐng)域的“老大哥”，市場(chǎng)份額為第二名的兩倍以上；尤其，“飛天 + CIPU + 倚天”的技術(shù)組合，形成強(qiáng)大競(jìng)爭(zhēng)壁壘——服務(wù)超千家大型政企客戶，覆蓋 500 萬全球用戶。

騰訊云則聚焦游戲、音視頻，在中小企業(yè)市場(chǎng)多年深耕，云游戲接入覆蓋規(guī)模、游戲資源下載分發(fā)規(guī)模等細(xì)分賽道位列第一；隨后通過企業(yè)微信生態(tài)與“同源同構(gòu)”技術(shù)形成獨(dú)特客戶粘性，走出了差異化競(jìng)爭(zhēng)路線。

但隨著行業(yè)進(jìn)入 MaaS（模型即服務(wù)）時(shí)代，競(jìng)爭(zhēng)底層邏輯從資源售賣轉(zhuǎn)向模型能力，這為火山引擎創(chuàng)造了彎道超車的機(jī)會(huì)。尤其今年，國內(nèi)三大云廠商的模型進(jìn)展形成鮮明對(duì)比：

阿里推出 Qwen3-Next，同時(shí)開源 80B-A3B 系列模型；再加上通義萬相（視覺模型）、通義靈碼（編程模型），其全模態(tài)能力覆蓋文本、圖像、視頻、語音、代碼生成；截至 2025 年 10 月 31 日，Hugging Face 上基于 Qwen 家族開發(fā)的衍生模型數(shù)量已超 18 萬個(gè)，超過第二名的兩倍。

騰訊相繼推出混元 Large、混元 Turbos、混元 T1 及多個(gè)面向端側(cè)場(chǎng)景的小尺寸模型；文生圖模型 Hunyuan Image 3.0 在 10 月沖上 LMArena 榜單第一名；混元 3D 在國內(nèi)外口碑出圈，國內(nèi)服務(wù)超 150 家企業(yè)，在游戲、3D 打印等領(lǐng)域商業(yè)化進(jìn)展迅速。

火山引擎發(fā)布 Doubao-Seed-1.6，首次實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)思考、多模態(tài)理解與圖形界面操作的深度融合，成為國內(nèi)首個(gè)支持 256K 上下文的思考型模型；同期，豆包視頻生成模型 Seedance 1.0 pro 在 Artificial Analysis 的文生視頻與圖生視頻兩大核心能力評(píng)測(cè)中登頂全球第一。

三家模型發(fā)力側(cè)重點(diǎn)不盡相同，但火山引擎的模型優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在技術(shù)融合與場(chǎng)景落地上：其通過視覺理解與推理能力的深度融合，落地為豆包 APP 的拍題、解題功能——底層邏輯是模型基于視覺信息的原生思考，而非先通過圖像識(shí)別模型解析題目、再通過語言模型生成答案的拆分式方案。

暴露火山野心的動(dòng)作還在于：當(dāng)前多數(shù)開發(fā)者需綁定單一模型，但不同模型往往存在 “能力短板”（即模型偏科現(xiàn)象）。以教育場(chǎng)景為例，豆包大模型在數(shù)學(xué)、英語科目表現(xiàn)突出，但在人文領(lǐng)域仍有提升空間。為此，火山引擎于 10 月推出 Model Router 智能模型路由：將豆包大模型與第三方開源模型整合至同一平臺(tái)，用戶無需綁定單一模型，系統(tǒng)可在規(guī)則約束下自動(dòng)匹配效果最優(yōu)或成本最低的模型方案。

這意外打通了火山方舟的“任督二脈”，除自研豆包大模型外，其他開源模型的調(diào)用量也顯著增長(zhǎng)，占整體調(diào)用量的比例已攀升至低雙位數(shù)區(qū)間。

行業(yè)內(nèi)流傳的說法是，DeepSeek 大模型公有云調(diào)用服務(wù)這波紅利基本形成“火山引擎吃肉，其他人喝湯”的格局——據(jù)火山引擎披露，其大模型服務(wù)已覆蓋八成頭部咖啡茶飲品牌、九成主流汽車品牌、八成頭部券商、八成系統(tǒng)重要性銀行、七成 985 高校，以及 9 家全球出貨量前十的手機(jī)廠商。

除模型能力外，工程化能力也是火山引擎沖榜的關(guān)鍵支撐。

行業(yè)普遍認(rèn)為，MaaS 平臺(tái)的 Token 定價(jià)與工程化能力直接掛鉤：DeepSeek 創(chuàng)始人梁文鋒曾提及，其定價(jià)原則是“不貼錢、不賺暴利，僅在成本基礎(chǔ)上保留少量利潤(rùn)”；火山引擎于去年 5 月掀起價(jià)格戰(zhàn)時(shí)，外界曾質(zhì)疑低價(jià)策略對(duì)長(zhǎng)期毛利及盈利的潛在壓力，但火山引擎總裁譚待接受采訪時(shí)表示，“我們始終堅(jiān)持在保證毛利的前提下，推進(jìn)業(yè)務(wù)規(guī)?；！?/p>

當(dāng)前，豆包 APP 相較于同類產(chǎn)品，具備吐字速度快、首字延遲低的特點(diǎn)，甚至語音通話可實(shí)現(xiàn)即時(shí)接通——上述優(yōu)勢(shì)，很大程度上得益于團(tuán)隊(duì)對(duì) TPOT、TTFT 兩大核心指標(biāo)的持續(xù)優(yōu)化，而嚴(yán)苛的用戶需求適配，又進(jìn)一步磨練了火山方舟的工程能力。

虎嗅注：TPOT（Time Per Output Token）指 LLM 在首個(gè) token 輸出后，后續(xù)每個(gè) token 的平均生成時(shí)間，直接影響用戶對(duì)模型速度的感知，核心體現(xiàn)平均延遲；TTFT（Time To First Token）衡量用戶提交查詢后至首次看到模型輸出的響應(yīng)時(shí)間，重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)實(shí)時(shí)互動(dòng)場(chǎng)景下的低延遲特性，核心體現(xiàn)首字延遲。

火山一口吃成胖子了？

將視線拉回榜首的火山引擎，其爆發(fā)式表現(xiàn)究竟是短期 “虛胖”，還是技術(shù)沉淀后的必然爆發(fā)？

要回答上述問題，先要明白：MaaS 時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng)，不僅是技術(shù)戰(zhàn)，更是價(jià)格戰(zhàn)與市場(chǎng)戰(zhàn)，國內(nèi)三大云廠商的市場(chǎng)策略不盡相同。

火山引擎作為攻擂者，去年至今的“三板斧”清晰明確：2024 年 5 月發(fā)起價(jià)格戰(zhàn)，將行業(yè)每千 Tokens 大模型價(jià)格帶入“厘時(shí)代”，迅速擴(kuò)大平臺(tái)使用規(guī)模；2025 年 6 月首創(chuàng) “輸入長(zhǎng)度區(qū)間定價(jià)”，進(jìn)一步向開發(fā)者釋放技術(shù)紅利；2025 年 10 月推出 Model Router，讓開發(fā)者和企業(yè)能在每次模型調(diào)用中平衡效果與成本。

阿里云則堅(jiān)決推進(jìn)多輪降價(jià)：2024 年 2 月 29 日、3 月 31 日、4 月 8 日三連降后，同年 5 月 Qwen-Long 從 0.02 元 / 千 tokens 降至 0.0005 元，降幅 97%；年底，Qwen-VL 系列降幅達(dá) 81.3%-85%；2025 年 9 月，阿里集中發(fā)布七款 AI 模型，在性能、深度推理、多模態(tài)、Agent 及 Coding 能力等方面均實(shí)現(xiàn)新突破，旗艦?zāi)Ｐ?Qwen3-Max 性能躋身全球前三。

騰訊云態(tài)度更為決絕：為擄獲中小企業(yè)和開發(fā)者，混元 - lite 從 0.008 元 / 千 tokens 調(diào)整為完全免費(fèi)，API 長(zhǎng)度從 4K 升級(jí)至 256K；同時(shí)，混元 - pro 從 0.1 元 / 千 tokens 降至 0.03 元，降幅 70%，以保持高端市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

即便阿里云、騰訊云接招迅速，火山引擎仍嘗到了“敢為行業(yè)先”的甜頭 ——虎嗅了解到，截至 2025 年 9 月，豆包大模型日均處理 30 萬億 Tokens，相比 2024 年 5 月首次推出時(shí)增長(zhǎng)了 25300%。

據(jù) IDC《中國大模型公有云服務(wù)市場(chǎng)分析，2025H1》報(bào)告，2025 年上半年中國公有云大模型服務(wù)市場(chǎng)，火山引擎以 49.2% 的份額位居中國第一，意味著中國公有云上每?jī)蓚€(gè) Token 就有一個(gè)由火山引擎生產(chǎn)；結(jié)合此次 Gartner 報(bào)告其在 “挑戰(zhàn)者” 象限的表現(xiàn)，火山引擎在 MaaS 業(yè)務(wù)中已逐漸顯現(xiàn)領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。

不過，也有從業(yè)者提出質(zhì)疑：一是火山引擎如此陡峭的 API 數(shù)據(jù)，外界無法判斷其自用流量（字節(jié)跳動(dòng)內(nèi)部應(yīng)用）與公有云對(duì)外服務(wù)的比例，不排除是字節(jié)系內(nèi)循環(huán)在“扛著豆包大模型跑”；二是 Omdia 發(fā)布的《中國 AI 云市場(chǎng)，1H25》報(bào)告顯示，阿里 AI 云以 35.8% 份額位列國內(nèi)第一。

虎嗅研究發(fā)現(xiàn)，兩家報(bào)告的核心差異在于統(tǒng)計(jì)口徑：Omdia 涵蓋 IaaS、PaaS、MaaS 全鏈條，但剔除了自然語言處理等 AI 專項(xiàng)服務(wù)，以及火山引擎的私有化部署、定制化解決方案；而 IDC 則聚焦 MaaS 層面的 API 調(diào)用量，未納入傳統(tǒng)云服務(wù)。

換句話說，中國 AI 云第一的歸屬更像是一場(chǎng)“口徑游戲”——火山引擎強(qiáng)調(diào)以 API 調(diào)用量為主的業(yè)務(wù)份額中國第一，阿里云則在大模型帶動(dòng)的相關(guān) AI 技術(shù)服務(wù)與傳統(tǒng)云資源上穩(wěn)居中國第一。

有鑒于此，火山引擎 API 雖然“賣爆了”，但很難單靠 API 做大規(guī)模與利潤(rùn)。目前，整體云計(jì)算市場(chǎng)的收入構(gòu)成仍是資源導(dǎo)向、IaaS 為主，無論大模型訓(xùn)練，還是 Agent 開發(fā)、部署，最終都離不開底層資源——尤其隨著 Agent 加速落地，阿里云、騰訊云憑借過往豐富的 IaaS、PaaS 積累，能更好承接多樣化用戶需求，火山引擎試圖靠 API “扛著云跑”，仍有不少短板需要補(bǔ)齊。

這種差距也直觀體現(xiàn)在營(yíng)收規(guī)模上：虎嗅了解到，火山引擎 2025 年整體收入目標(biāo)有望突破 200 億元——雖勉強(qiáng)達(dá)到騰訊云的一半、阿里云的五分之一，卻能死死咬住占據(jù)先發(fā)優(yōu)勢(shì)的百度智能云（2024 年?duì)I收 218 億元），甚至有望在 2026 年實(shí)現(xiàn)超越。

有接近火山引擎人士指出，譚待在 2021 年一肩擔(dān)起云計(jì)算業(yè)務(wù)時(shí)曾喊出 1000 億的營(yíng)收目標(biāo)，彼時(shí)很多人心里是打問號(hào)的，但這兩年大模型帶來的業(yè)績(jī)?cè)鏊僭谒挟a(chǎn)品中最快，毛利也是最好的之一，2025 年實(shí)現(xiàn)同比翻番壓力并不大。

此外，虎嗅了解到，火山引擎的銷售考核中 MaaS 業(yè)務(wù)優(yōu)先級(jí)最高，且將作為收入貢獻(xiàn)主力；2026 年 MaaS 在總收入結(jié)構(gòu)中的占比將進(jìn)一步提升，未來三五年的營(yíng)收格局不會(huì)改變。

這一戰(zhàn)略決策基于兩層核心考量：

• 一是傳統(tǒng)云計(jì)算公司的核心收入來自虛擬機(jī)、存儲(chǔ)等資源售賣，而大模型的普及本質(zhì)上在減少這類需求；火山引擎無傳統(tǒng)業(yè)務(wù)包袱，可激進(jìn)調(diào)整架構(gòu)適配 MaaS 業(yè)務(wù) ——其目標(biāo)不僅是“賣云”，更在于擴(kuò)大生態(tài)影響力；

• 二是行業(yè)已從 IaaS、PaaS 階段，邁入以 MaaS 為核心的用云新時(shí)代——大模型的本質(zhì)是算力換智能，火山引擎的 MaaS 優(yōu)先策略，使其能夠集中資源打造核心產(chǎn)品，避免算力、資源和人才的分散。

這背后的深層意志，是字節(jié)跳動(dòng)近年來有意強(qiáng)化的外界定位：自己是一家科技公司，而非娛樂平臺(tái) ——火山引擎正肩負(fù)著字節(jié)跳動(dòng)向科技公司蛻變的核心使命。

火山是行業(yè)狂飆的縮影

“長(zhǎng)期來看，模型競(jìng)爭(zhēng)將愈發(fā)激烈，兩三個(gè)月就會(huì)有新的 SOTA（最優(yōu)性能）模型出現(xiàn)；預(yù)計(jì)到 2026 年，全球 MaaS 賽道大概率僅剩下五六家第一梯隊(duì)玩家?！?一位資深行業(yè)觀察人士向虎嗅分析，如此激烈的競(jìng)爭(zhēng)格局下，AI 云廠商若想不掉隊(duì)，需同時(shí)滿足“基模能力不落后”“工程化實(shí)力持續(xù)升級(jí)”兩大前提。

說白了，基模能力會(huì)倒逼企業(yè)不斷去堆卡，工程化升級(jí)要求成本更低、更易用，兩者疊加拼的依然是模型的“性價(jià)比”。

從當(dāng)前各類榜單與實(shí)測(cè)結(jié)果來看，中國市場(chǎng)的模型排名與實(shí)際性能表現(xiàn)基本匹配；而在全球市場(chǎng)，即便阿里云、騰訊云、火山引擎在 AI 應(yīng)用落地及工程優(yōu)化上“小步快跑”，但與谷歌、微軟、AWS 仍存在差距。

虎嗅與多位從業(yè)者溝通發(fā)現(xiàn)，主要體現(xiàn)在兩方面：

一是基礎(chǔ)研究的“地基”差異：谷歌、微軟、AWS “血槽” 深厚，尤其在核心算法與架構(gòu)自主創(chuàng)新上一直扮演領(lǐng)導(dǎo)者角色，高引用研究成果占比高，科研與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化能力強(qiáng)；因此，“三巨頭”至今仍在持續(xù)定義新的工具能力與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，如 anthropic 提出 MCP、Skills，谷歌提出 A2A，以及 Coding 與 CLI 結(jié)合、Vibe Coding 等創(chuàng)新方向。

二是 AGI 生態(tài)布局與算力構(gòu)建：國外如 OpenAI、Google 構(gòu)建了明確的長(zhǎng)期路線，聚焦通用智能底層邏輯探索；谷歌、微軟、AWS 更是形成了從芯片、框架到云服務(wù)的全棧閉環(huán)，通過硬件與軟件的垂直整合“滾雪球”——相比之下，國內(nèi)云巨頭在工程化效率與集群規(guī)模上仍有差距。

以谷歌為例，今年在 AI 領(lǐng)域（從語言模型到生圖、生視頻能力）呈現(xiàn)全方面領(lǐng)先態(tài)勢(shì)，反映在 Gartner 榜單上，其“落地能力”與大模型能力均位列全球第一。

谷歌的領(lǐng)先并非偶然，得益于其深厚的技術(shù)儲(chǔ)備與頂級(jí)人才梯隊(duì)，能夠快速實(shí)現(xiàn)從芯片（TPU）到軟件的垂直整合。值得玩味的是，谷歌 TPU 一開始并不好用，但架不住英偉達(dá)越賣越貴，倒逼谷歌加大自研投入——在 transformer 架構(gòu)推理需求暴漲背景下，谷歌算法架構(gòu)芯片的成本與性價(jià)比優(yōu)勢(shì)逐漸凸顯，甚至近期一度“打崩”英偉達(dá)股價(jià)，逼得黃仁勛不得不公開回應(yīng)。

當(dāng)然，國內(nèi)外 GPU 供應(yīng)格局的差異，也加速了 AI 開發(fā)平臺(tái)工程化能力的差距拉大——這與推理集群規(guī)模直接相關(guān)：集群規(guī)模越大，資源利用率與工程化效率越高——由此可見，云計(jì)算作為規(guī)模生意，在 GPU 主導(dǎo)的 AI 云時(shí)代，規(guī)模效應(yīng)會(huì)持續(xù)拉大 MaaS 業(yè)務(wù)的競(jìng)爭(zhēng)差距。

不過，一位大廠 AI 工程師樂觀認(rèn)為：“在 AIGC 領(lǐng)域，尤其生圖、生視頻方向，國內(nèi)追趕速度較快——這主要源于 scaling law（縮放定律）的放緩，單純堆高參數(shù)量帶來的效果提升已逐漸平滑，收益邊際遞減；但在語言模型領(lǐng)域，國內(nèi)外云廠商仍存在幾個(gè)月的迭代差距。”

尤其在大模型浪潮推動(dòng)之下，中國移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)已進(jìn)入用戶、流量趨于見頂?shù)某墒炱?，監(jiān)管將更側(cè)重產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的推進(jìn)與建設(shè)，這意味著 MaaS 正處于平臺(tái)重構(gòu)生態(tài)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。

若 AI 必將成為貫穿數(shù)萬家企業(yè)、萬億產(chǎn)值就業(yè)崗位的鏈接管道，阿里、騰訊、字節(jié)能否構(gòu)建起包括應(yīng)用、服務(wù)器、芯片、模型在內(nèi)的完整自研體系，很大程度上決定著其生態(tài)重構(gòu)的進(jìn)度，以及能否在模型時(shí)代牢牢攥緊流量入口。

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