文 | 深流研究所，作者 | 絳楓

最近，AI 行業(yè)引人矚目的一幕，發(fā)生在資本市場。

二級市場交易中，Anthropic 的報價一度突破 1 萬億美元，隱含估值首次超過 OpenAI。一年前，兩者的融資估值還相差近 10 倍，OpenAI 仍是幾乎沒有爭議的行業(yè)王者。如今，王者之位已經(jīng)輪替。

這并不是某一家公司單獨(dú)的起落，而是整個 AI 行業(yè)競爭節(jié)奏變化的縮影。過去一年，從模型榜單到用戶口碑，再到資本定價，Google、OpenAI、Anthropic這些頭部AI公司，輪流站上過"最強(qiáng)"的位置。

被看衰的公司，可能在幾個月后重新回到第一梯隊(duì)；備受追捧的公司，也可能在登頂后很快迎來質(zhì)疑�！干盍餮芯克钩醪浇y(tǒng)計，從"被追捧"到"被審視"，2023年前后，完成這樣一個周期大約是12-18個月，現(xiàn)在已縮短到3-6個月。

領(lǐng)先開始變得難以維持，輪轉(zhuǎn)還在繼續(xù)加快。至于為什么會變成這樣，才是這場競爭真正值得關(guān)注的部分。

六次易主、三輪反轉(zhuǎn)，"最強(qiáng)"的保質(zhì)期越來越短了

2025 年至今，LMArena 排行榜上"最強(qiáng)模型"的位置已至少換了 6 次。從 Grok、Gemini、GPT到Claude，四家輪流登頂。

過去，一次領(lǐng)先還能維持幾個月。到了 2026 年初，這個周期已經(jīng)被壓縮到不足一個月。類似的快速切換，也發(fā)生在公司口碑、市場份額和資本信號上。

Google 的變化最先被感知到。2023 年 Bard 首發(fā)翻車，2024 年 AI Overviews 又給出荒誕回答，它一度被視為"大公司病"的代表。轉(zhuǎn)折發(fā)生在 2024 年底。Gemini 團(tuán)隊(duì)并入 DeepMind，由 Hassabis 統(tǒng)一管理，Google 的 AI 研發(fā)力量被重新整合。

此后，Google 的節(jié)奏開始恢復(fù)。2025 年 9 月，Gemini 登頂 App Store，首次在移動端壓過 ChatGPT；11 月 Gemini 3 發(fā)布后，"Google 逆襲"開始成為主流敘事。母公司Alphabet 年內(nèi)股價上漲近 70%，市值重新超過微軟。從組織重整到重回第一梯隊(duì)，Google 用了12 個月。

OpenAI 的變化更能說明問題。2025 年上半年，它還是不可動搖的王者：ChatGPT 周活達(dá)到 7 億，移動端份額 69%。去年 8 月，GPT-5 發(fā)布失利成為轉(zhuǎn)折點(diǎn)。直播出錯、模型宕機(jī)，社區(qū)掀起"還我 GPT-4o"運(yùn)動。此后，OpenAI 的移動端份額以月均 2.2 個百分點(diǎn)的速度下滑，到 2026 年初降至 45%。

今年以來，OpenAI 開始戰(zhàn)略收縮。Sora 視頻生成、硬件等副線被砍掉，資源重新集中到編程工具和企業(yè)市場。如今，它從一家什么都想做的超級實(shí)驗(yàn)室，變成一家必須證明商業(yè)回報的公司，被市場重新審視。

Anthropic則是這一輪變化中節(jié)奏最快的公司。2025 年下半年，Claude 在編程和企業(yè)工作流里快速建立口碑，成為開發(fā)者圈子里事實(shí)上的首選。

進(jìn)入 2026 年后，Anthropic 又進(jìn)入一段罕見的密集發(fā)布期。12 周內(nèi)，它完成了近 20 次重大產(chǎn)品更新。密集發(fā)版直接推高了業(yè)績：Anthropic 官方披露其年化收入突破 300 億美元，創(chuàng)下新高；四個月前，這個數(shù)字還不到 90 億美元。

融資曲線上，從 2024 年到 2026 年初，Anthropic 追趕 OpenAI 的速度在加快。

OpenAI 估值仍在創(chuàng)新高——最新一輪投后估值達(dá)到 8520 億美元，但二級市場已經(jīng)出現(xiàn)約 10% 的折價。今年 4 月，6 家機(jī)構(gòu)試圖通過 NextRound 出售合計約 6 億美元的股份，甚至出現(xiàn)了滯銷情況。

反觀 Anthropic，估值從 2025 年 3 月的 615 億美元飆升至 2026 年 2 月 G 輪的 3800 億美元。更關(guān)鍵的是二級市場：投資者排隊(duì)搶購，報價一度突破 1 萬億美元，較 G 輪溢價超過 160%，隱含估值已經(jīng)反超 OpenAI。

Anthropic 登上口碑王座不久，口碑就已開始回調(diào)。最近幾周，Anthropic 接連被曝出算力不足、在未通知用戶的情況下悄悄降低默認(rèn)推理深度等問題，用戶投訴集中爆發(fā)，F(xiàn)ortune 也用長篇報道揭開了內(nèi)部壓力。Claude 從"最值得信賴的 AI"到"透明度受質(zhì)疑"，只用了不到兩個月。

從 Google 的逆襲，到 OpenAI 的份額流失，再到 Anthropic 的快速上升和隨之而來的信任危機(jī)，看上去這些公司每一次轉(zhuǎn)向，都有自己的直接原因。真正值得問的是：為什么"領(lǐng)先"本身，越來越難維持？

模型在基礎(chǔ)設(shè)施化，技術(shù)不再是唯一護(hù)城河

模型迭代的邏輯已經(jīng)變了。

2023 年，AI 公司還在按"大版本制"發(fā)布模型。GPT-3.5 到 GPT-4 間隔 15 個月，Claude 2 到 Claude 3 間隔也接近一年。每次發(fā)布都是行業(yè)大事，一個版本足以定義一整年的競爭格局。

到了 2025 年，這個節(jié)奏被打破了。GPT-5 發(fā)布后的 7 個月里，OpenAI 連續(xù)推出 5.1、5.2、5.3、5.4 四個大版本及多個子版本，最短間隔不到一周。Anthropic 5 個月內(nèi)發(fā)了至少 5 個版本。

過去 16 個月，OpenAI、Anthropic 和 Google 合計完成了超過40次重大模型發(fā)布，平均每 3 周發(fā)布一次大版本模型。模型迭代從"攢大招"，變成"小步快跑"。

模型也不再是一款單品。2023 年的 GPT-4 仍是單一旗艦?zāi)Ｐ汀５搅?2025 年，GPT-5 系列已經(jīng)分化出 Instant、Thinking、Pro、Codex、Mini 五個版本，分別覆蓋輕量對話、深度推理、編程等不同場景和不同成本帶。

Anthropic 和 Google 也都走向了多檔位產(chǎn)品矩陣。模型越來越像操作系統(tǒng)，持續(xù)迭代、分層供應(yīng)、按需調(diào)用。

這背后是產(chǎn)業(yè)邏輯在發(fā)生改變。首先是預(yù)訓(xùn)練的邊際收益在下降�；ㄒ荒陱念^訓(xùn)練一個更大的模型，換來的性能提升，可能只剩幾個百分點(diǎn)，這已很難支撐"攢一個大版本再發(fā)布"的節(jié)奏。

相反，微調(diào)、推理優(yōu)化等后訓(xùn)練手段越來越成熟，同一個底座可以不斷迭代出新性能，不必重新訓(xùn)練也能做出代際升級。與此同時，推理成本 3 年下降約 1000 倍，開源與閉源的差距縮小到 1.7%。追趕者的起點(diǎn)更高了，領(lǐng)先者的窗口更短了。

更關(guān)鍵的是，頭部公司都在完善訓(xùn)練模型的基建。OpenAI 收購訓(xùn)練基礎(chǔ)設(shè)施公司 Neptune，又和 Cerebras 簽下 3 年、總額超過 200 億美元的芯片協(xié)議，開始降低對英偉達(dá)的單一依賴；Anthropic 依靠 Constitutional AI，讓 AI 參與訓(xùn)練 AI，大幅提升后訓(xùn)練效率；Google 從 TPU 第七代，到 JAX，再到推理服務(wù)，幾乎把整條鏈路都握在自己手里。

底層越扎實(shí)，上層迭代就越快。這使得過去需要一年做完的模型升級，現(xiàn)在更短的時間就能完成。

一旦模型基礎(chǔ)設(shè)施化，一次模型發(fā)布的領(lǐng)先或落后，就不再決定勝負(fù)。單一維度上的技術(shù)領(lǐng)先，也越來越難轉(zhuǎn)化為持久優(yōu)勢。

這也是為什么，過去被認(rèn)為"節(jié)奏慢了"的大公司，也有機(jī)會靠組織縱深、生態(tài)積累、持續(xù)發(fā)力完成反轉(zhuǎn)。

Meta 就是最新的例子。2025 年上半年，Llama 4 因刷榜爭議口碑跌到谷底。之后，Meta 投入 143 億美元收購 Scale AI、挖來創(chuàng)始人 Alexandr Wang，并把 AI 部門重組為"超級智能實(shí)驗(yàn)室"。僅用 9 個月，它就重建了技術(shù)棧。2026 年 4 月發(fā)布的 Muse Spark，也一改此前的開源路線，轉(zhuǎn)向把閉源模型嵌入 Meta 自有產(chǎn)品生態(tài)。

類似的邏輯也在國內(nèi)上演。騰訊混元過去一年經(jīng)歷了人員調(diào)整和方向摸索后，將研發(fā)力量收攏，重建了從預(yù)訓(xùn)練到強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)設(shè)施。Hy3 preview 是重建后跑出的第一個模型，目前已上線元寶、CodeBuddy、workbuddy、 ima、騰訊新聞、和平精英等十余個騰訊產(chǎn)品。

一個值得注意的細(xì)節(jié)，Hy3 preview 的預(yù)訓(xùn)練、后訓(xùn)練等環(huán)節(jié)是并行推進(jìn)的，這也加快了Hy3 preview模型的訓(xùn)練進(jìn)程。更為重要的是，整個基建和底座搭建完成，混元后續(xù)更多模型也將這套基建上啟動訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)更快迭代。

從性能表現(xiàn)看，Hy3 preview是一個總參數(shù) 295B、激活 21B 的 MoE 模型，在復(fù)雜推理、指令遵循、上下文學(xué)習(xí)、代碼、智能體等能力及推理性能上實(shí)現(xiàn)大幅提升。混元團(tuán)隊(duì)給這款模型的定位也很清晰——能力體系化、評測真實(shí)性、性價比。

Hy3 preview模型在騰訊內(nèi)部編程、深度研究等業(yè)務(wù)評測表現(xiàn)穩(wěn)定，推理效率較上一代提升約 40%，首token延遲降低54%，端到端時長降低47%，成本較上一代模型大幅下降。這意味著，跟用戶體驗(yàn)和落地可行性相關(guān)的核心指標(biāo)均被大幅優(yōu)化。

同一時間，GPT-5.5和DeepSeek-V4相繼發(fā)布。DeepSeek-V4 主打"交付質(zhì)量接近 Claude Opus 4.6 非思考模式"的性價比，而非跑分登頂；GPT-5.5 雖仍是 OpenAI 的旗艦，強(qiáng)調(diào)的也不是智能上限，而是"為真實(shí)工作而設(shè)計"。

三款模型，共性清晰：不再比拼參數(shù)和榜單，而是圍繞 Agent、編程交付、長上下文和單位任務(wù)成本做深化，評測標(biāo)準(zhǔn)也從公開基準(zhǔn)轉(zhuǎn)向真實(shí)場景。這正是"模型基礎(chǔ)設(shè)施化”的直接體現(xiàn)。

競爭維度在擴(kuò)展，優(yōu)勢不再集中在一家公司

模型之外，產(chǎn)品戰(zhàn)場同樣戰(zhàn)況激烈。過去一年多，僅 OpenAI、Anthropic 和 Google 三家，就完成了超過 40 次非模型級的重大產(chǎn)品發(fā)布。

三家的打法并不一樣。OpenAI 鋪得最廣，Agent、編程、辦公集成和消費(fèi)端同時推進(jìn)；Anthropic 最聚焦，僅今年 2 月到 3 月的 52 天里，這家公司就密集推出了 74 款大小產(chǎn)品更新，大部分圍繞編程和企業(yè)工作流縱深突破；Google 沒有從零做新入口，而是把 AI 能力持續(xù)嵌入搜索、辦公和內(nèi)容產(chǎn)品。

盡管方向不同，但這些密集布局背后有一個共同的驅(qū)動力：當(dāng)模型能力越來越接近，誰更快把模型接進(jìn)真實(shí)場景，誰就更容易成為用戶的默認(rèn)選擇。

Agent 范式的出現(xiàn)，又把這個趨勢往前推了一步。AI 不再只是回答問題，而是開始調(diào)用工具、執(zhí)行多步驟任務(wù)，直接完成一整條工作流。這意味著，只有好模型已經(jīng)不夠了，還得匹配穩(wěn)定的執(zhí)行環(huán)境、成熟的工具鏈、可靠的安全機(jī)制，以及把這些東西真正串起來的工程能力。

OpenAI 為此搭建了 Apps SDK 和 AgentKit，試圖讓開發(fā)者更快構(gòu)建可調(diào)用外部工具的 AI 應(yīng)用；Anthropic 推出 MCP 協(xié)議和 Computer Use，前者統(tǒng)一了 AI 與外部數(shù)據(jù)源的連接方式，后者讓 Claude 可以直接操作電腦完成任務(wù)。

在國內(nèi)，OpenClaw 今年 3 月爆火后，大廠的 Agent 布局也迅速提速。

騰訊一周內(nèi)上線了 WorkBuddy、QClaw、CodeBuddy 等多款 Agent 產(chǎn)品，并圍繞 Lighthouse 云端部署、ADP 智能體開發(fā)平臺、安全沙箱等能力搭起了一整套 Agent 基礎(chǔ)設(shè)施，是動作最敏捷的大廠之一。字節(jié)跳動上線了云端方案 ArkClaw，此前已推出 Agent 開發(fā)平臺扣子和 AI 編程工具 TRAE；阿里也推出了開源桌面 Agent 工具 QwenPaw。

這場競爭的門檻，已經(jīng)不只在模型本身，而在模型之外的工程化交付能力。騰訊集團(tuán)高級執(zhí)行副總裁湯道生近期也提到，"AI 落地不只是一道算法題，更是一道工程題"。主流模型之間的能力差距在收斂，真正拉開差距的，是誰能把 AI 放進(jìn)具體場景里，并把鏈路做深、做穩(wěn)、做順。

這也意味著，競爭形態(tài)已經(jīng)變了。過去，大家追求的是全面領(lǐng)先；現(xiàn)在，越來越多公司追求的是局部優(yōu)勢。Anthropic 是最典型的例子。它并不試圖在所有維度上壓過 OpenAI，而是把編程和企業(yè)工作流做到開發(fā)者首選，最終用場景深度換來了市場份額反超。

場景理解、工具鏈和用戶粘性，這些東西比模型跑分更難復(fù)制，也更難追平。誰在自己的主場打得更深，誰的位置就更穩(wěn)。"階段性占優(yōu)"正在取代"長期統(tǒng)治"，成為這個行業(yè)更真實(shí)的常態(tài)。

軍備競賽繼續(xù)加速，AI 比拼從"誰最強(qiáng)"走向"誰最持久"

2026 年，僅 Amazon、Google、Meta 和 Microsoft 四家的 AI 資本支出，就預(yù)計達(dá)到 5870 億至 6700 億美元，接近 2025 年的兩倍。真正值得注意的，不只是規(guī)模，而是錢花在了哪里。

過去三年，AI 競賽的瓶頸幾乎每年都在變。2023 年，核心問題是誰先訓(xùn)練出最強(qiáng)模型；2024 年，瓶頸變成 GPU 供應(yīng)，H100 一卡難求；2025 年，推理算力成為新卡點(diǎn)，推理在 AI 算力支出中的占比從 33% 翻倍至 66%。

到了 2026 年，瓶頸繼續(xù)往下沉，落到電力和物理基建。全球數(shù)據(jù)中心年耗電量預(yù)計突破 1000 TWh，接近日本全國一年的用電量；有機(jī)構(gòu)預(yù)測，未來三年美國數(shù)據(jù)中心的電力缺口高達(dá) 47 GW。

現(xiàn)在，每投入 1 美元做 AI，背后大約還要配套 2.3 美元的基礎(chǔ)設(shè)施支出。今天的 AI 軍備競賽，大部分錢已經(jīng)不是花在模型上。

這改變了AI行業(yè)的競爭邏輯。決定一家公司能否繼續(xù)擴(kuò)張、誰會被迫減速的，越來越不只是模型能力，而是電力、數(shù)據(jù)中心和交付能力。

擁有自建基礎(chǔ)設(shè)施的平臺公司，因此獲得了結(jié)構(gòu)性優(yōu)勢。相反，純模型公司一旦用戶增長超出基建承載力，就可能被物理瓶頸卡住。

Anthropic 今年的算力危機(jī)就是最直接的例子：模型贏了，收入創(chuàng)了歷史新高，但基礎(chǔ)設(shè)施沒跟上，最終被迫下調(diào)輸出質(zhì)量。領(lǐng)先本身，反而可能成為負(fù)擔(dān)。

巨額投入也在同步抬高市場預(yù)期。盡管四大巨頭計劃支出超過 6500 億美元，近一半美國數(shù)據(jù)中心項(xiàng)目仍可能因?yàn)殡娏υO(shè)備短缺而延期或取消。到現(xiàn)在為止，還沒有哪家 AI 公司真正證明了持續(xù)、規(guī)�；恼� ROI。

錢投得越多，市場的容錯率可能就越低；預(yù)期越高，一次產(chǎn)品事故或一次交付失速帶來的口碑損傷就越大。

過去，市場習(xí)慣用一個簡單框架理解 AI 公司：誰的模型最強(qiáng)，誰就會贏。如今，真正決定市場評價的，不再只是模型跑分，而是一組更復(fù)雜的變量：推理能力有沒有躍遷，Agent 能力是否可感知，商業(yè)模式能否可持續(xù)，生態(tài)壁壘是否足夠高。

一家公司在一段時間里發(fā)布節(jié)奏失焦、體驗(yàn)不及預(yù)期、對外敘事脫離用戶和開發(fā)者體感，就可能從"默認(rèn)贏家"變成"被重新審視的對象"。

反過來，一家公司如果能在關(guān)鍵窗口里同時做到模型能力明顯提升、工具鏈和工作流補(bǔ)齊、再拿出幾個強(qiáng)信號產(chǎn)品接住體驗(yàn)，也有機(jī)會完成一輪口碑反轉(zhuǎn)，獲得階段性優(yōu)勢。

技術(shù)趨同，讓"最強(qiáng)"失去決定性意義；競爭外溢，讓"統(tǒng)治"失去穩(wěn)定基礎(chǔ)；資本加速，則讓市場預(yù)期變得更高。

三層變化疊在一起，AI 行業(yè)進(jìn)入了一個結(jié)構(gòu)性的快速輪轉(zhuǎn)期。領(lǐng)先的保質(zhì)期在縮短，行業(yè)也正在從"誰最強(qiáng)"的時代，走向"誰最持久"的時代。