春節期間，中國人工智能領域迎來一波密集發布潮，被業界形象地稱為“百模大戰”。然而，若將此簡單視為模型能力的競爭升級，或許會偏離行業發展的真實脈絡。2026年的中國AI競爭格局正經歷結構性轉變，創業公司與互聯網大廠呈現出截然不同的發展路徑。

互聯網巨頭們集體轉向“谷歌模式”，構建全棧技術體系。百度、阿里、字節跳動等企業不再滿足于單一模型研發，而是將觸角延伸至云計算、芯片等基礎設施領域。百度李彥宏多次強調“AI優先”戰略，阿里推出“通云哥”概念整合AI、云計算與芯片技術，字節跳動則通過自研芯片補齊硬件短板。這種全鏈條布局與谷歌近二十年的發展軌跡高度相似，其核心邏輯在于通過掌控算力供給、調度與成本結構，建立可持續的競爭優勢。

多模態能力成為大廠競爭的關鍵突破口。字節跳動發布的視頻生成模型Seedance 2.0引發全球關注，馬斯克公開評價其發展速度超出預期，獵豹移動CEO傅盛更認為這標志著中國大模型首次實現全球領先。這種技術突破并非偶然，YouTube與抖音/TikTok積累的海量視頻數據為模型訓練提供了獨特優勢。這些數據包含時間序列與用戶反饋信息，使模型能在真實多模態環境中持續優化。華創證券分析指出，字節的模型路線類似于“剪映”的高級形態，通過降低內容生產成本反哺生態；阿里則聚焦電商場景，強化商品數字化能力，兩條路徑最終都指向廣告變現效率的提升。

算力成本競爭暗流涌動。行業數據顯示，AI營銷市場規模從2020年的209億元增至2024年的530億元，復合增長率達26.2%。多模態工具對廣告業務的加持效果顯著，meta的生成式AI視頻工具在2025年第四季度實現100億美元年化收入，增速是整體廣告業務的三倍。但內容生成邊際成本逐漸趨近算力成本，推理算力需求呈指數級增長。谷歌通過TPU芯片將成本降至英偉達GPU的五分之一，這種全棧協同能力正是大廠追求的核心目標。

創業公司則集體轉向“Anthropic路線”，聚焦垂直場景落地。DeepSeek的成功促使Kimi等企業停止流量爭奪，將資源投入高凈值領域。智譜、Minimax等企業被視為中國版Anthropic，其發展路徑呈現三大特征：一是重點突破編程模型，如Anthropic的opus系列與Claude Code智能體；二是構建生態護城河，通過Skill、MCP等技術形成差異化優勢；三是實現商業閉環，2025年Anthropic營收從20億美元增至30億美元僅用三個月，研發投入與營收比降至1.04:1，遠優于OpenAI的1.56:1。

這種路徑選擇差異源于現實約束。對于創業公司而言，Chatbot的商業模型存在天然缺陷：每次對話都產生推理成本，導致高補貼、低留存、慢變現。而Coding、API等場景能將模型能力直接轉化為客戶付費，推理成本可被工作流消化。智譜與Minimax的競爭印證了這種轉向的有效性，前者開源GLM-5后，后者迅速推出M2.5編程模型，兩家公司股價在模型發布當日分別上漲25%與20%，市值突破千億港元。

當前競爭已超越模型發布頻率，轉向路徑選擇與商業邏輯的較量。大廠通過全棧布局承載技術成本，創業公司則需盡快跑通商業閉環。這種分化使得中國AI競爭形成雙軌并行格局：一條是基礎設施層面的算力與生態競爭，另一條是垂直場景中的效率與價值競爭。兩條路徑的勝負尚未可知，但發展方向已逐漸清晰。