春節(jié)前夕，中國人工智能領(lǐng)域迎來新一輪技術(shù)競賽。繼DeepSeek-R1引發(fā)行業(yè)震動一年后，各大廠商紛紛選擇在傳統(tǒng)流量高峰期推出新品，形成罕見的集中發(fā)布態(tài)勢。從2月11日至12日，智譜、MiniMax、字節(jié)跳動等企業(yè)接連發(fā)布GLM-5、M2.5及Seedance 2.0等模型，阿里也宣布將Qwen 3.5的發(fā)布窗口定于春節(jié)前后。這場集體行動被業(yè)內(nèi)視為對DeepSeek技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)地位的回應(yīng)，更折射出中國AI產(chǎn)業(yè)進(jìn)入深度競爭階段的新特征。

技術(shù)競爭的焦點已從單純追求參數(shù)規(guī)模轉(zhuǎn)向工程化落地能力。IDC中國研究經(jīng)理孫振亞指出，企業(yè)客戶愈發(fā)關(guān)注模型在真實業(yè)務(wù)場景中的任務(wù)成功率、系統(tǒng)穩(wěn)定性及成本控制能力。沙利文中國合伙人崔楠強調(diào)，當(dāng)前主流模型在通用能力上已趨近可用閾值，真正決定商業(yè)價值的是圍繞模型構(gòu)建的工作流編排、數(shù)據(jù)接入等工程體系。這種轉(zhuǎn)變在DeepSeek-V4的技術(shù)路徑中體現(xiàn)得尤為明顯——其尚未正式發(fā)布，但通過連續(xù)三篇論文披露的mHC網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、Engram記憶模塊及視覺壓縮輸入技術(shù)，均指向效率提升與成本壓縮的雙重目標(biāo)。

行業(yè)變革的標(biāo)志性事件出現(xiàn)在工程化領(lǐng)域。2026年初，奧地利工程師彼得·斯坦伯格開發(fā)的OpenClaw項目引發(fā)全球關(guān)注。這款本地Agent系統(tǒng)突破傳統(tǒng)聊天機器人局限，可直接操控操作系統(tǒng)與應(yīng)用層：從代碼修改、瀏覽器自動化到即時通訊處理，甚至完成線上采購。國聯(lián)民生證券研報評價其"終結(jié)了AI作為被動問答工具的階段"，通過賦予Agent高系統(tǒng)權(quán)限與上下文支持，將企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型重心從流程驅(qū)動轉(zhuǎn)向智能驅(qū)動。游戲科學(xué)創(chuàng)始人馮驥對字節(jié)跳動Seedance 2.0的"地表最強"評價，則印證了視頻生成領(lǐng)域從能力展示向任務(wù)交付的跨越——該模型通過雙分支擴散變換器架構(gòu)，解決了多鏡頭一致性、物理邏輯自洽等工業(yè)級應(yīng)用難題。

技術(shù)演進(jìn)與商業(yè)落地的雙重壓力，正在重塑產(chǎn)業(yè)競爭格局。浙商證券分析顯示，DeepSeek-V4若集成Engram技術(shù)，有望在知識庫容量、邏輯推理能力及推理成本方面實現(xiàn)突破性進(jìn)展；中原證券則預(yù)測其架構(gòu)優(yōu)化可緩解國內(nèi)芯片短缺壓力。但崔楠提醒，模型能力本身已非決定性因素，規(guī)模化可復(fù)制的執(zhí)行能力正在成為新壁壘。孫振亞進(jìn)一步指出，AI廠商的核心競爭力在于能否將模型推理能力與企業(yè)業(yè)務(wù)知識、工具生態(tài)深度融合，形成真正閉環(huán)的價值交付系統(tǒng)。

這種轉(zhuǎn)變在春節(jié)檔的技術(shù)發(fā)布中已現(xiàn)端倪。當(dāng)智譜GLM-5強調(diào)多模態(tài)交互能力時，MiniMax M2.5選擇展示其在復(fù)雜推理任務(wù)中的穩(wěn)定性；字節(jié)跳動則通過Seedance 2.0的60秒2K視頻生成性能，重新定義工業(yè)級視頻制作標(biāo)準(zhǔn)。國聯(lián)民生證券觀察到，所有廠商都不約而同地強化了模型與真實業(yè)務(wù)場景的連接——從自動分鏡、運鏡控制到跨平臺任務(wù)調(diào)度，技術(shù)展示的維度已從參數(shù)競賽轉(zhuǎn)向執(zhí)行效率。這種競爭焦點的轉(zhuǎn)移，預(yù)示著中國AI產(chǎn)業(yè)正從技術(shù)爆發(fā)期進(jìn)入價值深耕階段。