春節前夕，中國人工智能領域迎來新一輪技術競賽。多家科技企業集中發布大模型相關產品，從基礎架構升級到應用場景落地，行業焦點正從參數規模轉向實際業務價值。這場被業內視為“下半場”的競爭，標志著AI技術進入工程化與商業化的關鍵階段。
DeepSeek即將推出的V4模型成為行業風向標。據技術論文披露，該模型采用mHC網絡架構與Engram條件記憶模塊，通過優化信息流動機制與知識檢索方式，在訓練效率與推理成本上實現突破。試驗數據顯示，其訓練收斂速度提升近兩倍，知識庫容量與邏輯推理能力顯著增強。更引人注目的是，該團隊提出的視覺壓縮輸入方法，將文本處理所需的token數量減少一個數量級，上下文窗口擴展至百萬級別，為長文本處理開辟新路徑。
行業格局因頭部企業的技術突破發生微妙變化。春節前后，智譜、MiniMax、字節跳動等企業相繼推出新產品：GLM-5強化多模態交互能力，M2.5聚焦復雜推理場景，Seedance 2.0則試圖重構視頻生成的技術范式。這種集中發布現象并非偶然，業內人士指出，企業選擇在DeepSeek傳統發布窗口期亮相，既是對技術壓力的回應，也是爭奪行業話語權的戰略考量。
應用層面的創新成為競爭新維度。OpenClaw項目的爆紅印證了這一趨勢。這款源自開源社區的AI助手，突破傳統聊天機器人的交互邊界，具備直接操作系統、修改代碼、管理多平臺賬號等執行能力。其核心價值在于將AI從“建議提供者”轉變為“任務執行者”，在本地化部署與跨平臺調度方面展現工程化實力。游戲科學創始人馮驥對Seedance 2.0的評價，則揭示了視頻生成領域的變革方向——該模型通過雙分支擴散架構與多模態參考輸入，解決了角色一致性、物理邏輯自洽等工業級應用難題。
技術演進背后是商業邏輯的重構。沙利文中國合伙人崔楠觀察到，企業客戶愈發關注任務成功率、系統穩定性等工程指標，而非單純的技術參數。這種轉變迫使廠商構建完整的工程體系，包括工作流編排、數據接入、權限控制等配套能力。國聯民生證券研報指出，AI競爭正從模型層轉向執行層，能否將技術能力轉化為可復制的業務解決方案，將成為決定企業市場地位的關鍵因素。
成本與效率的平衡持續推動技術迭代。中原證券分析認為，DeepSeek的架構創新具有行業示范效應，其通過凸組合優化與存算分離設計，有望緩解國內AI算力緊張局面。這種技術路徑選擇反映出一個深層趨勢：當通用能力達到臨界點后，行業開始向垂直場景深化，通過優化特定環節提升整體效能。阿里選擇在春節前后發布Qwen 3.5，亦被視為對這種趨勢的回應。
