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密集更新背后,大模型競爭已進(jìn)入“下半場”

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近期,海內(nèi)外大模型領(lǐng)域演進(jìn)驟然加速。OpenAI 發(fā)布 GPT-5.2,Google 提前推出 Gemini 3 Pro,Anthropic 展示具備“計(jì)算機(jī)使用”能力的 Claude Opus 4.5,Sora App 則向公眾開放視頻生成功能……

與此同時(shí),DeepSeek 連夜推送 V3.2 正式版及 V3.2-Speciale,輸入每百萬 token 僅需 0.28 美元,較其年初 R1 模型降低 79%,相比海外閉源模型便宜近九成,其定價(jià)策略引發(fā)行業(yè)震動。

這一系列密集發(fā)布不僅是技術(shù)能力的展示,更揭示了一條漸趨清晰的行業(yè)主線:大模型競爭已進(jìn)入“下半場”,焦點(diǎn)正在從“能否打造大模型”轉(zhuǎn)向“能否率先實(shí)現(xiàn)大模型落地應(yīng)用”。

技術(shù)拐點(diǎn):推理、智能體與多模態(tài)三大主線融合

過去一年,行業(yè)競爭已從參數(shù)規(guī)模與榜單成績,轉(zhuǎn)向三大關(guān)鍵技術(shù)方向。

一是推理深化,模型不再追求即時(shí)響應(yīng),而是注重思考深度。GPT-5.2 將回答分為“即時(shí)”與“思考”兩檔;Gemini 3 引入可調(diào)節(jié)的“推理層級”;DeepSeek 則通過稀疏注意力機(jī)制,將128K長文本推理成本降至原來的1/6。在數(shù)學(xué)、法律、編程等復(fù)雜任務(wù)上,模型表現(xiàn)首次超越博士級人類平均水平。

二是智能體增強(qiáng),即讓模型具備操作能力。Claude Opus 4.5 開放“Computer Use”功能,可模擬人類進(jìn)行點(diǎn)擊、拖拽及跨軟件操作;DeepSeek在1800個(gè)合成環(huán)境中訓(xùn)練模型“先思考后調(diào)用工具”,實(shí)現(xiàn)思維鏈與API調(diào)用的無縫銜接。以往需人工編寫腳本、搭建流程的繁瑣任務(wù),如今可由AI全程自動化完成。

三是多模態(tài)普及,賦予模型跨模態(tài)理解能力。Sora App開放后,用戶可通過自然語言生成1080P視頻;Gemini 3 支持圖文音實(shí)時(shí)混合編輯,實(shí)現(xiàn)從語音輸入到可編輯 PPT 的輸出。廣告、短視頻、游戲原畫等創(chuàng)作流程被簡化為“指令-成品”兩級,重塑了創(chuàng)意生產(chǎn)的成本結(jié)構(gòu)。

成本拐點(diǎn):價(jià)格下行撬動B端規(guī);瘧(yīng)用

DeepSeek的定價(jià)策略猶如投入湖面的石子,迅速引發(fā)連鎖反應(yīng)。阿里、百度、字節(jié)等同日宣布降價(jià),國內(nèi)主流商用模型 API 進(jìn)入“厘時(shí)代”。

其背后的技術(shù)支撐是自研稀疏注意力機(jī)制(DSA),將長序列計(jì)算復(fù)雜度從平方級降至準(zhǔn)線性級,在 128K 上下文中實(shí)現(xiàn)推理速度提升 2–3 倍,GPU 顯存節(jié)省 30–40%。同等任務(wù)下,V3.2 的成本僅為 V3.1 的 30%,長上下文推理成本更是降至原來的 10%。成本曲線的陡峭下降,率先激活了法律盡調(diào)、財(cái)報(bào)分析、智能客服、電商評論挖掘等對價(jià)格高度敏感的長文本處理場景。以往客戶“想用而不敢用”的困境得以緩解,B 端規(guī);涞氐年P(guān)鍵障礙被破除,大模型首次真正站在“生產(chǎn)力工具”的門口。

商業(yè)拐點(diǎn):從單一模型走向“云+生態(tài)”平臺

海外云巨頭早已將大模型嵌入產(chǎn)品矩陣,例如OpenAI 與微軟 Copilot 深度集成,Google 將 Gemini 融入 Workspace、Android 及搜索廣告,Anthropic 推出 Claude for Work 對標(biāo) Slack。

國內(nèi)節(jié)奏更快,DeepSeek 開源發(fā)布 24 小時(shí)內(nèi),阿里、騰訊、華為、天翼云等迅速上線 V3.2 鏡像,一周內(nèi)調(diào)用量突破 200 億 token。平臺型企業(yè)依托用戶入口、數(shù)據(jù)閉環(huán)及云基礎(chǔ)設(shè)施,將最新模型能力快速滲透至辦公、電商、出行、教育等高頻場景。

競爭邏輯由此轉(zhuǎn)變,行業(yè)焦點(diǎn)從“模型參數(shù)競賽”轉(zhuǎn)向“生態(tài)杠桿效應(yīng)”,迭代速度取代規(guī)模成為關(guān)鍵變量。能否在最短時(shí)間內(nèi)將“模型更新”轉(zhuǎn)化為“功能上線”,決定了企業(yè)能否將技術(shù)優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為訂閱收入與廣告增量;而缺乏云平臺、場景入口與數(shù)據(jù)資源的獨(dú)立模型公司,則面臨創(chuàng)新成果被生態(tài)巨頭快速吸納的挑戰(zhàn)。

資本拐點(diǎn):港股科技板塊迎來“戴維斯雙擊”機(jī)遇

當(dāng)前行業(yè)仍面臨多重挑戰(zhàn),但產(chǎn)業(yè)趨勢已不可逆轉(zhuǎn),推理成本每下降一個(gè)數(shù)量級,便催生一批新應(yīng)用場景;智能體每提升一階可靠性,即替代一層人工操作。

技術(shù)、成本與商業(yè)三重拐點(diǎn)共振,資本已率先反應(yīng)。經(jīng)歷兩年降本增效,港股互聯(lián)網(wǎng)公司收入增速雖放緩,利潤率卻已回升至歷史高位。行業(yè)龍頭現(xiàn)金流充裕,回購力度持續(xù)加大,AI 相關(guān)資本開支重新提速,預(yù)示著新一輪投入周期正在開啟。隨著大模型成本大幅下降、應(yīng)用場景加速落地,AI 能力正逐步融入云服務(wù)、廣告、電商、游戲等核心業(yè)務(wù),盈利能見度提升,估值修復(fù)空間逐步打開。

市場正在用資金投票,誰能率先將大模型轉(zhuǎn)化為如“水電煤”一般的基礎(chǔ)設(shè)施,誰便有望迎來盈利與估值同步提升的“戴維斯雙擊”。恒生科技ETF易方達(dá)(513010)等產(chǎn)品跟蹤的恒生科技指數(shù),覆蓋阿里、騰訊、美團(tuán)、小米、中芯國際等30家龍頭企業(yè),正在成為資金布局港股AI板塊的重要載體。

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