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当前，我国AI产业大模型竞争重心从参数堆叠转向架构与工程创新，中外基座性能差距收窄，具体地：一是头部企业密集发布新一代通专大模型，旗舰模型性能交替领跑；二是加快底层架构工程化创新，全链路提升训推效率；三是积极探索原生多模态、原生Agent、世界模型等创新路径，解锁模型能力上限；四是厂商主动拥抱“Token经济学”，模型资本化进度全球领先；五是国产软硬件协同取得标志性进展，“国模+国芯”成果密集涌现。面向未来，外部竞争约束、内部产业升级双重背景下，国内大模型赛道机遇与挑战并存，将呈现三方面变化，一是全力攻坚追赶国际前沿超级模型；二是三大追赶路线显现追赶潜能；三是模型商业策略形成差异化布局。
上半年我国AI产业模型领域主要特征
2026年上半年，我国AI产业在模型层面加快迭代更新，模型竞争重心从参数堆叠转向架构与工程深层创新，中外基座性能差距收窄，商业价值兑现迈向更加成熟的新阶段。
（一）头部企业密集发布新一代通专大模型，旗舰模型性能交替领跑
截至2026年6月30日，我国AI大模型头部企业累计发布近30款重要模型/产品，覆盖文本、代码、图像、视频、音频全模态。通用基座赛道，4月DeepSeek V4-Pro、6月Qwen3.6-Plus先后登顶国内开源评测榜单。阿里巴巴Qwen3.5-Omni在215项音视频基准测试中取得SOTA（业界最优）1，字节跳动Seedance2.5视频模型时序一致性指标超越同期海外开源模型。行业垂直模型赛道，科大讯飞星火X2聚焦工业与语音，美团龙猫大模型面向本地生活物理场景，MiniMax M2.7适配智能座舱虚拟交互，覆盖制造、消费、汽车、金融等十余实体产业。开源生态持续繁荣，Kimi K2.6、智谱GLM-5.2等旗舰模型坚持开源，面壁智能MiniCPM、阶跃星辰Step 3.5 Flash等轻量化模型同样大放异彩，形成“旗舰基座+垂直轻量化”的分层供给体系。
（二）加快底层构架工程化创新，全链路提升训推效率
模型企业积极探索预填充-解码（PD）分离、键值缓存（KV Cache）优化、稀疏混合专家（MoE）架构、注意力机制优化等深度工程技术创新，使得多轮工具调用、百万级超长上下文等能力成为行业标配，高效应对智能体落地带来指数级训练、推理算力消耗。如小米MiMo采用Hybrid SWA+MoE+多模态的复合架构，系统性重构从KV Cache管理、分级缓存、前缀缓存到调度策略的完整推理栈，KV Cache存储压缩至同级方案的约1/7，在长序列场景下推理成本大幅下降2。月之暗面联合清华等机构发布的Mooncake架构，通过构建分布式KV Cache池，使Kimi大模型在真实负载下的吞吐量较基线方案提升了75%3。DeepSeek V4-Pro在百万上下文场景下，推理计算量仅为前代V3.2的27%4，输出价格低至6元/百万token，实现了超长上下文的普惠化。
（三）积极探索原生多模态、原生Agent、世界模型等创新路径，解锁模型能力上限
在原生多模态统一架构方面，智源多模态大模型成果登上《自然》正刊，首次证实仅靠自回归路线即可统一处理文本、图像、视频；阿里巴巴Qwen3.5-Omni原生支持文本、图片、音频、视频的实时交互。在原生智能体框架方面，DeepSeek、阶跃星辰Step 3.7-Flash在模型后训练阶段通过强化学习与合成数据嵌入工具调用、思维链逻辑，无须针对特定任务微调即可完成复杂多步骤任务，在工作流自动化和多模态分析场景下提升开发效率。在世界模型方面，智元机器人Genie Envisioner-Sim 2.0在世界模型感知与动作响应赛道拔得头筹，北京人形机器人创新中心Pelican-Unify 1.0在数据引擎和综合测评赛道登顶；阿里巴巴Qwen-RobotWorld以自然语言为接口，跨场景预测符合物理规律的未来状态，助力机器人推演轨迹与生成训练数据。架构创新呈现“原创化、一体化、通用化”特征，不再依赖海外架构二次改造，分层路线协同推进，全面拓展大模型感知、推理、具身交互的通用边界。
（四）厂商主动拥抱“Token经济学”，模型资本化进度全球领先
在商业化层面，主要模型厂商纷纷推出Token套餐，实现对模型调用量、时延和能力的差异化定价。一季度国内云厂商、模型服务商集体上调API调用价格，阿里云AI算力最高涨幅34%5，腾讯云结束第三方模型免费公测并上调自有混元模型定价，智谱 GLM系列API一季度涨价83%6，调用量不降反升。特别是旗舰百万上下文、多模态、Agent专用模型溢价显著，轻量化基础模型维持低价普惠，形成差异化价格体系。在资本化层面，头部企业实现万亿级市值突破。智谱AI完成港股上市，成为全球大模型第一股。开放平台Token业务年收入同比增长292.6%，API毛利率提升近5倍7；多家独立模型企业递交IPO材料，DeepSeek、月之暗面等明星实验室完成大额新一轮融资，资金集中投向推理工程、国产算力适配、Agent落地。
（五）国产软硬件协同取得标志性进展，“国模+国芯”成果密集涌现
优质算力供给不足、算力成本过高是我国模型企业面临的突出挑战。为此，上半年我国企业加速推动自有大模型与本土芯片适配进程。如DeepSeek V4重写200+核心算子，完成十万级测试用例验证，实现与华为昇腾950PR芯片的全面适配。智谱旗舰大模型GLM-5.2完成与华为昇腾、阿里巴巴平头哥、摩尔线程、寒武纪、昆仑芯、沐曦科技、海光、壁仞、天数智芯等国产算力平台的推理适配，在国产芯片集群上实现高吞吐、低延迟、大并发的稳定运行。百度文心大模型5.1与昆仑芯万卡集群实现全栈协同训练，集群有效训练率达到97%，万卡规模集群线性扩展度超过85%。美团发布新一代万亿参数大模型LongCat-2.0，作为业界首个在五万卡国产算力集群上完成全流程训练与推理，日吞吐超1T tokens。
下半年我国AI产业模型领域趋势展望
当前，全球AI产业进入明显的阶段调整期。突出表现为模型监管收紧，云厂商债务激增以及以美股为代表的全球AI科技板块市值重挫。我国AI模型产业处于追赶阶段，也受益于海外企业转向高性价比模型的替代效应支撑，产业韧性更强，但也将进入调整巩固的重要窗口期。下半年模型领域预计呈现以下主要趋势。
（一）全力攻坚追赶国际前沿超级模型
模型综合能力是AI全球竞争第一性原理，直接决定我国模型产业在全球的话语权与Token价值上限，因此追赶国际前沿模型成为首先要达到的里程碑目标。我国多个模型厂商已经表示不会止步于做“Fable之外第二好的模型”，近期Kimi K3模型在前端任务的评测中超越Fable已经展现巨大潜力。另一方面也要看到，国际最先进的闭源模型仍然呈现断档领先，且拥有充沛高端算力形成的硬壁垒。王坚院士在2026世界人工智能大会期间提示，模型能力越接近前沿，越面临不进则退的风险，反而要越要奋力追赶。
（二）三大追赶路线显现追赶潜能
一是押注扩展定律。相对于国际模型企业，我国模型企业的规模扩展空间更大。头部企业旗舰模型已进入3万亿参数门槛。随着国内超节点布局加快落地以及多模态数据集持续扩大，模型企业有望规划布局5万亿、10万亿参数模型。二是聚焦预训练。这是Anthropic实现赶超Open AI的重要路径，也给予国内模型企业重要启示，即预训练的上限尚未达到。有报道称，DeepSeek由此启动融资。三是押注递归自我进化（RSI）。Anthropic、OpenAI通过Coding形成了加快模型迭代的“自举飞轮”，推出了“Mythos”这样的超级模型。市场预计，在未来的12-18个月，递归自我进化将跨越奇点。国内DeepSeek等企业已将此列为构建下一代前沿模型的重要路径。
（三）模型商业策略形成差异化布局
面对行业调整，国内大模型厂商战略可能在分化中聚焦，形成四类清晰发展路径。一是以DeepSeek为典型代表的前沿独立实验室，将继续追逐解锁AGI。通用基座、持续学习、代码智能体底层技术突破，突破下一代基础大模型，向实现AGI/ASI迈进。二是以智谱AI为代表模型企业，将加强垂直一体化全链条布局。例如，自建国产算力中心保障算力供给、收购AI Infra团队补齐异构算力软件、自研GLM系列基座打通训推全流程，实现“模型+算力+底层软件”垂直闭环。三是中小型基础模型厂商，持续深耕垂直行业赛道。深耕制造、医疗、金融、汽车等细分领域，基于行业私有数据微调专用模型，提供场景化数据治理和harness服务，避开头部通用模型正面竞争。四是互联网大厂将全栈布局，按需调整开源策略动态调整。阿里巴巴、百度、腾讯、字节跳动持续推动“云芯模用”全栈布局，“自研+投资”双线下注，打通模型与生态应用接口，实现更多现实的商业收益。在这个过程中，也不排除开源策略出现分化，如部分旗舰高端基座逐步转为闭源付费模式，仅开放轻量化基础模型抢占开发者生态。
注释：
作者： 张基恒 就职于中国移动研究院战略与产业研究所，主要从事产业技术、科研管理领域研究工作。
李鑫阳 就职于中国移动研究院战略与产业研究所，主要从事产业技术、科研管理领域研究工作。
审核：刘强 | 战略与产业研究所
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发表于 2026-9-7 10:29:25