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過去幾個月，尤其是 2025 年一季度，國內(nèi)大廠在 AI 大模型領(lǐng)域的聲量明顯低調(diào)了不少。直觀的感受就是，發(fā)布會明顯少了許多。對比去年同期，大廠幾乎是輪番上陣、接連發(fā)布新成果，而今年則低調(diào)了不少，聲音變得謹(jǐn)慎，動作也更克制。
這種轉(zhuǎn)變，多少跟 DeepSeek-R1 在春節(jié)期間的發(fā)布有關(guān)，這個模型以開源、低價、高性能的組合，打破了「大模型=高投入、高門檻」的行業(yè)共識，也撬動了模型產(chǎn)業(yè)的權(quán)力結(jié)構(gòu)。
它不僅刷新了開發(fā)者對開源模型的認(rèn)知，也動搖了此前被大廠視為護(hù)城河的「重資產(chǎn)」范式。一時間，硅谷科技股應(yīng)聲回調(diào)，千億美元研發(fā)投入的必要性也被重新審視。
而在國內(nèi)，這場「技術(shù)地震」先震動的，其實正是那些原本被認(rèn)為應(yīng)該在 AI 戰(zhàn)役中沖在前的大廠們。一邊是像 DeepSeek、Manus 這樣的新玩家用「小而強(qiáng)」「快而靈」的策略不斷迭代突破，另一邊卻是大廠在產(chǎn)品落地、組織架構(gòu)、技術(shù)方向上的多次調(diào)整與遲疑。
新玩家沖擊的，不只是模型性能或訓(xùn)練成本，更是許多建立在歷史經(jīng)驗基礎(chǔ)上的路徑依賴——比如「只有閉環(huán)才有護(hù)城河」「只有高預(yù)算才能出好模型」「只有通用大一統(tǒng)才是正確方向」。
越來越多的事實正在指向同一個結(jié)論：在 AI 快速演進(jìn)的浪潮中，任何僵化的范式認(rèn)知，都可能成為創(chuàng)新的絆腳石。
今天的大廠，正在面臨一次理念上的轉(zhuǎn)向：不再追求「我的模型服務(wù)我的應(yīng)用」的閉環(huán)邏輯，而是回到「用合適的模型，構(gòu)建好的產(chǎn)品」這一產(chǎn)品主義原點。
一系列深層次的戰(zhàn)略重構(gòu)，正在中國互聯(lián)網(wǎng)大廠里悄然發(fā)生。
01 Deepseek-R1 出現(xiàn)前，大廠鏖戰(zhàn)大模型賽道，各自押注不同
回頭看 2023 年，國產(chǎn)大模型賽道迅速升溫，幾乎所有有技術(shù)儲備或生態(tài)優(yōu)勢的公司都在投入資源，試圖在百模大戰(zhàn)中找到自己的突破口。
彼時，百度、字節(jié)、騰訊等大廠紛紛亮出自研模型，「自研閉環(huán)」幾乎成為主流打法（阿里則探索開源較早），強(qiáng)調(diào)的是「模型要自主可控，生態(tài)要自給自足」，從底層模型到應(yīng)用產(chǎn)品都要打通。
在這樣的背景下，百度主打「模型+搜索」路徑，字節(jié)力推豆包，阿里對通義千問團(tuán)隊進(jìn)行拆分以優(yōu)化資源配置，騰訊則相對謹(jǐn)慎地投入「混元」大模型，整體更強(qiáng)調(diào)「應(yīng)用場景驅(qū)動」，小廠中也出現(xiàn)了面壁、智譜、百川、月之暗面等一批專注通用大模型訓(xùn)練的「AI 六小龍」，試圖在技術(shù)路線或創(chuàng)新方向上突圍。
彼時大家的競爭邏輯還建立在幾個假設(shè)之上：1）自研能力越強(qiáng)越有護(hù)城河；2）參數(shù)量和能力相關(guān)，性能靠堆大模型贏；3）需要構(gòu)建一個「自我可控」的模型+應(yīng)用閉環(huán)。
但這些共識在 DeepSeek-R1 發(fā)布之后被徹底打破。2025 年 1 月 DeepSeek-R1 的亮相，被行業(yè)視為一個「臨界點」事件——一方面，它以極低的成本訓(xùn)練出了對標(biāo) GPT-4 的能力，公開技術(shù)細(xì)節(jié)并放出權(quán)重；另一方面，它代表著一種更徹底的「開源范式」：不是簡單開放一個模型，而是直接讓下游開發(fā)者「拿來即用」，訓(xùn)練思路、數(shù)據(jù)比例、推理效率都一目了然。
這直接打在了原來那種「閉環(huán)型自研」的路線要害上。很多大廠花大錢訓(xùn)練的模型，在 DeepSeek-R1 面前變得毫無優(yōu)勢——不是能力不行，而是「性價比不行」：你沒法再說「自研比別人更強(qiáng)」，因為別人把過程全開了，而且你追上也要幾個月；你也沒法說「閉環(huán)護(hù)城河更高」，因為別人三兩天就能基于 DeepSeek-R1 搭個 demo，甚至用它打磨出產(chǎn)品。
這種「開源即能力平權(quán)」的沖擊，不只打到了大廠，也打亂了 AI 小龍們的節(jié)奏。以面壁、百川為代表的「小模型派」，原本還希望在訓(xùn)練效率和推理速度上做文章，現(xiàn)在發(fā)現(xiàn) DeepSeek 直接掀了桌子，把效率和能力統(tǒng)統(tǒng)平衡好了，而且是白送的——這讓「閉源商業(yè)化」變得更加困難。
行業(yè)由此進(jìn)入了一段顯著的「戰(zhàn)略迷茫期」：
大廠開始重新評估自研的價值：是否還值得燒錢去追一個很可能被開源趕超的模型？是否應(yīng)該把精力轉(zhuǎn)向「拼裝模型能力+打造 AI 原生應(yīng)用」的組合打法？
AI 小龍們則面臨直接的生存壓力：原來講閉源、講技術(shù)棧的優(yōu)勢正在消失；大廠又開始加速從開源模型中「拿貨」，對它們的合作需求也在下滑；只能重新找定位，要么抱團(tuán)，要么找「差異化垂直場景」。
投資人也在重新審視項目價值：一個大模型初創(chuàng)公司如果沒有特別的創(chuàng)新機(jī)制或生態(tài)合作資源，其估值邏輯就會受到挑戰(zhàn)。
總之，DeepSeek 不是推出了一個強(qiáng)模型這么簡單，它更像是一次「范式洗牌」：用極致透明和開源方式打破舊有路徑依賴，把「自研大模型閉環(huán)」從主流選項變成了一個「代價極高」的冒險。這個時刻之后，誰能快速認(rèn)清現(xiàn)實，找到新生態(tài)位，誰才有可能留在下一輪的牌桌上。
02 震蕩之后，大廠摸索新方向
DeepSeek 帶來的沖擊在持續(xù)發(fā)酵時，整個行業(yè)一開始是懵的，迷茫、不確定、不知所措。大家都知道這是一次系統(tǒng)性沖擊，但具體要怎么應(yīng)對、往哪兒走，其實那時候沒有明確答案。
但從 2 月下旬開始，情況慢慢變了。大廠開始陸續(xù)有所動作，新的敘事也浮出水面。一句話總結(jié)就是：戰(zhàn)略重心從去年強(qiáng)調(diào)「應(yīng)用先行」「超級 App」的落地路線，重新回到了「AGI 優(yōu)先」的軌道上。
這輪轉(zhuǎn)向有幾個關(guān)鍵的變化。
第一個變化是目標(biāo)清晰了。過去講 AI 應(yīng)用的時候，很多公司都停留在「做一個超級 App」的層面，比如搞一個 AI 助手、一個 AI 搜索或者 AI 辦公工具。
但現(xiàn)在，在字節(jié)與阿里新的對外表達(dá)中，都明確把「沖刺 AGI」作為核心的目標(biāo)。
在 2 月的全員會上，字節(jié) CEO 梁汝波曾表示：「智能水平是重要的，要把提高智能本身當(dāng)成重要的目標(biāo)，而不是某個產(chǎn)品的 DAU。」
3 月，豆包大模型部門召開全員會，明確部門的重要目標(biāo)是探索智能上限；同時強(qiáng)調(diào)進(jìn)一步加強(qiáng)組織文化，提高技術(shù)開放程度，并考慮推進(jìn)開源。
「Seed Edge」是字節(jié)豆包大模型團(tuán)隊在年初組建的 AGI 長期研究團(tuán)隊，鼓勵探索更長周期的 AGI 研究課題，如推理能力、感知能力、軟硬一體化等。
這個項目強(qiáng)調(diào)「寬松的研究環(huán)境」和「長周期考核」，為入選課題提供獨立算力支持，體現(xiàn)了字節(jié)對 AGI 的長期布局。
Seed Edge 的目標(biāo)是探索 AGI 的新方法，鼓勵跨模態(tài)、跨團(tuán)隊合作，目前初步確定了五大研究方向，包括探索推理能力的邊界、探索感知能力的邊界、探索軟硬一體的下一代模型設(shè)計、探索下一代 AI 學(xué)習(xí)范式、探索下一個 scaling 方向。
可以看出，字節(jié)正在為通向 AGI 的下一階段做技術(shù)儲備。
2025 財年財報后的電話會上，阿里 CEO 吳泳銘首次明確提出 AGI 是阿里 AI 戰(zhàn)略的核心目標(biāo)，甚至用了「AI 將影響全球 50% GDP 結(jié)構(gòu)」這樣激進(jìn)的表述。
這也意味著，阿里正在從強(qiáng)調(diào)「云+模型」服務(wù)能力，逐步走向更高層次的通用智能探索。
第二個變化，是對「開源」和「模型選擇」的態(tài)度發(fā)生了實質(zhì)變化。過去講模型、做應(yīng)用時，往往強(qiáng)調(diào)「全鏈路自主可控」，什么都要自己來。但現(xiàn)在，尤其是騰訊和百度，看起來越來越強(qiáng)調(diào)實用主義導(dǎo)向：誰的模型能力強(qiáng)就接誰的模型，應(yīng)用產(chǎn)品的目標(biāo)是用戶滿意、場景落地，而不是一定要套用自家大模型。
這背后，其實是每家公司在重新厘清自己的生態(tài)位——它在AI時代扮演什么角色，它的核心競爭力到底在哪里。
阿里的反應(yīng)看起來「穩(wěn)」一些，或者可以說是延續(xù)之前的節(jié)奏。
因為阿里在大模型上的投入本身就走在了開源路線的前列。通義千問（Qwen）系列在海外和開源社區(qū)持續(xù)表現(xiàn)強(qiáng)勁，Qwen2.5-Max 一度號稱性能超越 DeepSeek-V3，而 4 月底剛開源的 Qwen3，不僅成本顯著降低，性能更是反超 DeepSeek-R1 和 OpenAI-o1，登上開源模型榜首。阿里的打法很明確：先用模型性能證明自己，再用開源吸引全球開發(fā)者，把生態(tài)「引進(jìn)來」。
不過，阿里的路徑也并非一帆風(fēng)順。過去一段時間，由于組織架構(gòu)頻繁調(diào)整，大模型和 AI 業(yè)務(wù)一度陷入「各自為戰(zhàn)」的割裂狀態(tài)。但隨著 2024 年阿里云重新整合、AI 團(tuán)隊在馬云回歸后重新聚攏，阿里開始回到「集中力量辦大事」的主模式。阿里云的回暖也證明了整合效果：在新一個季度重新恢復(fù)雙位數(shù)增長，再次穩(wěn)坐國內(nèi)市場頭把交椅。
可以說，相比強(qiáng)調(diào) C 端產(chǎn)品或 Agent 體驗的打法，阿里正在重新確認(rèn)自己在 AI 時代的角色——不是沖在前的應(yīng)用先鋒，而是一個全球級的模型平臺和技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施提供者。
百度的選擇，是比較務(wù)實的。一方面它有自己的文心模型體系，但另一方面它也明白，真正能打動用戶的，是像百度文庫、百度網(wǎng)盤這樣的具體應(yīng)用能不能變得更智能。所以在實際落地中，百度強(qiáng)調(diào)「誰好用就用誰」，哪怕不是自家的模型也沒關(guān)系，只要能讓文庫變得更好用，就可以接入。
這種態(tài)度其實是經(jīng)歷過一次反思的。之前極客公園就曾經(jīng)了解到，2024 年百度內(nèi)部其實是為了推動模型在各應(yīng)用場景落地，分散了大量精力，導(dǎo)致文心團(tuán)隊反而沒能集中精力把模型本身推上一個更高的臺階。新的調(diào)整，就是不再強(qiáng)求「模型服務(wù)所有應(yīng)用」，而是讓每個業(yè)務(wù)線根據(jù)場景靈活選擇，把用戶體驗拉起來才是第一位。
而關(guān)于開源閉源之爭，此前作為大模型閉源路線的堅定支持者，李彥宏此前曾多次公開表示，"閉源才能保證技術(shù)可控性、才有商業(yè)模式，開源其實是一種智商稅"。
李彥宏在 Create2025 百度 AI 開發(fā)者大會｜圖片來源：百度
直到今年 2 月，百度選擇了順應(yīng)開源的大趨勢，宣布將在未來幾個月中陸續(xù)推出文心大模型 4.5 系列，并于 6 月 30 日起正式開源。
騰訊的路徑更清晰，也更符合它一貫的產(chǎn)品哲學(xué)。無論是微信、QQ 還是游戲體系，騰訊核心的資源就是這些連接用戶的高頻產(chǎn)品。對它來說，自研大模型不是必須的，關(guān)鍵是能不能把 AI 能力快速嵌入到這些產(chǎn)品里，提升效率和體驗。
所以，當(dāng) DeepSeek-R1 新模型出現(xiàn)之后，騰訊是第一時間接入的公司之一，沒有太多顧慮。畢竟據(jù)晚點報道，騰訊董事局主席兼 CEO 馬化騰跟一些 AI 團(tuán)隊說過，「要好好與外部合作，不要想著什么都自己做」，以及「要清醒地認(rèn)識到實際情況，不要過高估計自己的能力。」
2 月 13 日，騰訊率先官宣接入「滿血版」DeepSeek-R1，并迅速在全平臺展開推廣攻勢。從微信、小紅書到 B 站、知乎，元寶產(chǎn)品的廣告鋪天蓋地，引發(fā)了用戶對騰訊 AI 助手的集中關(guān)注。與此同時，騰訊內(nèi)部也緊急協(xié)調(diào)，加速推動微信與 DeepSeek 的融合。
「元寶」入駐微信｜圖片來源：極客公園
相應(yīng)地，騰訊也在組織架構(gòu)上進(jìn)行了一系列調(diào)整。繼騰訊元寶從 TEG（技術(shù)工程事業(yè)群）并入 CSIG（騰訊云與產(chǎn)業(yè)事業(yè)群）之后，QQ 瀏覽器、搜狗輸入法、ima 等更多產(chǎn)品也陸續(xù)劃歸 CSIG，組成騰訊在大模型時代面向 C 端的新產(chǎn)品陣列。同時，這些產(chǎn)品原本隸屬的團(tuán)隊和組織也將從 PCG（平臺與內(nèi)容事業(yè)群）整體調(diào)整至 CSIG，以更集中地推進(jìn) AI 戰(zhàn)略下的產(chǎn)品布局與升級。
這一系列快速動作，其實體現(xiàn)了騰訊對「AI 是能力，不是目的」的判斷。更強(qiáng)的模型、更開放的生態(tài)，只要能賦能微信和游戲，那就應(yīng)該立刻用起來。這一波，它反而成了快適應(yīng)變局的一家公司——甚至可以說，這次 AI 開放生態(tài)的發(fā)展節(jié)奏，剛好踩中了騰訊擅長的能力嵌套邏輯。
字節(jié)跳動則是四家里復(fù)雜、或許也可以說是糾結(jié)的那個。它一方面擁有豆包大模型體系，另一方面又掌握了抖音、今日頭條、番茄小說等超大規(guī)模應(yīng)用場景。既想做 AGI 技術(shù)的引領(lǐng)者，又不愿放棄在應(yīng)用層面的優(yōu)勢閉環(huán)。
但這就帶來了兩頭要抓的壓力——模型要領(lǐng)先，產(chǎn)品也要突出，生態(tài)既要自洽又要開放。在 DeepSeek-R1 爆火之后，字節(jié)一方面開始重申「AGI 是核心目標(biāo)」，加強(qiáng)對豆包的投入，也在開源方面更多動作；另一方面在應(yīng)用層也出現(xiàn)了新的挑戰(zhàn)：到底是堅持「豆包+字節(jié)應(yīng)用」的閉環(huán)路線，還是打破內(nèi)外壁壘，接入更強(qiáng)的外部模型去賽馬？
據(jù)晚點報道，字節(jié)跳動初對是否將 DeepSeek 接入旗下產(chǎn)品持觀望態(tài)度，內(nèi)部普遍認(rèn)為「隨時可以接入，不急」。然而，時機(jī)稍縱即逝，春節(jié)過后，字節(jié)開始緊急調(diào)動團(tuán)隊加班開發(fā)，加速整合 DeepSeek。
目前看，字節(jié)的策略還在過渡期。一方面，它在對外表達(dá)中強(qiáng)調(diào)開源、強(qiáng)調(diào)開放生態(tài)價值；另一方面，在內(nèi)部系統(tǒng)上，豆包仍然是很多應(yīng)用場景的默認(rèn)選擇，只在少許應(yīng)用上開放對 DeepSeek 模型的接入。但未來會不會像騰訊一樣，開始在更廣泛的層面接入第三方模型，或者在某些應(yīng)用上放開「自家模型優(yōu)先」的原則，現(xiàn)在還沒有完全看清楚。
過去幾個月是 AI 大廠們重新定位自己的生態(tài)角色、重新判斷技術(shù)路徑的關(guān)鍵窗口期。經(jīng)歷了 DeepSeek-R1 帶來的「能力維度重構(gòu)」之后，各家公司幾乎都開始重新聚焦 AGI 這個長期目標(biāo)，同時也在技術(shù)和生態(tài)層面更加現(xiàn)實與開放。
不過，即便目標(biāo)一致，路徑選擇依然千差萬別。這背后，是每家公司對自身優(yōu)勢的認(rèn)知差異，也是它們對「AI 時代應(yīng)該怎么跑」的不同下注。
03 技術(shù)顛覆面前，沒有永遠(yuǎn)的「歷史贏家」
AI 行業(yè)不會因為某一個產(chǎn)品突然「殺出重圍」而終結(jié)對抗，它注定是一場持續(xù)上演的生態(tài)重構(gòu)游戲——生態(tài)位置、能力分工將反復(fù)洗牌，而每一次沖擊，都會逼迫玩家重新思考「我是誰、我該怎么做」。
在 DeepSeek-R1 的沖擊下，大廠開始重新審視自己與 AI 的關(guān)系。這場變化不會停止：在 AI 這個快速演進(jìn)的技術(shù)浪潮中，任何人其實都沒有資格背負(fù)歷史包袱。
歷史包袱，不只是落后的產(chǎn)線、繁重的組織、冗余的團(tuán)隊，更是一種路徑依賴式的認(rèn)知慣性。
過去幾年，整個 AI 行業(yè)積累了太多「默認(rèn)共識」：比如做大模型一定要砸上億美金、做 AI 應(yīng)用一定要追求閉環(huán)、只有 To B 業(yè)務(wù)才能形成收入閉環(huán)、AI 不是消費品只能是工具型軟件……這些「理性判斷」在過去的技術(shù)范式下看似正確，但在新路徑被打通之后，很多「理性」就變成了限制想象力的牢籠。
技術(shù)革命的殘酷性就在于，它并不會給巨頭太多「吃老本」的機(jī)會。AI 的快速迭代，正不斷吞噬那些依賴過往成功經(jīng)驗的慣性組織。于是我們看到：百度轉(zhuǎn)向開源，騰訊放下身段借勢引流，字節(jié)加速重構(gòu)算力體系……這些動作背后，藏著大廠對現(xiàn)實的一種「覺醒」：在 AI 的無限游戲中，唯一的生存法則，是保持戰(zhàn)略彈性——既要摒棄對歷史經(jīng)驗的盲目依賴，也要以開放姿態(tài)，擁抱技術(shù)普惠的新趨勢。
舊范式困住了誰？
回顧國內(nèi)過去兩三年內(nèi)大廠與頭部創(chuàng)業(yè)公司的發(fā)展路徑，幾乎都踩在一套「經(jīng)典劇本」上：
先圍繞一個目標(biāo)設(shè)定 OKR；
再從模型能力、數(shù)據(jù)體系、應(yīng)用矩陣做完整閉環(huán)；
終希望通過模型降本、產(chǎn)品增長、生態(tài)協(xié)同走通商業(yè)路徑。
這個邏輯沒錯，但問題是它太像過去互聯(lián)網(wǎng)時代的打法了——它默認(rèn)「資源越多，路徑越清晰」；但AI的突變恰恰是在路徑模糊中爆發(fā)的。
比如，之前很多團(tuán)隊一邊追求「閉環(huán)場景」，一邊困于「能力不足」；一邊想講「自主模型」的故事，一邊又拿不到基礎(chǔ)設(shè)施層的調(diào)優(yōu)能力。很多戰(zhàn)略決策是「既定假設(shè)+組織慣性」的結(jié)果——看起來合理，但沒人停下來問：如果這些假設(shè)本身就錯了呢？
反觀這輪跑出來的新玩家，無論是 DeepSeek、Manus，他們有個共同點：思維輕盈，沒有歷史負(fù)擔(dān)，也沒有路線執(zhí)念，這反而讓他們成了這輪范式躍遷的開拓者。
如果回過頭去看，DeepSeek 和 Manus 做的那些事，其實都沒有多么玄學(xué)，甚至可以說都站得住工程邏輯。但為什么幾乎沒有大廠走這條路？因為它們過于理性、過于系統(tǒng)化，也就過于保守。
比如大廠可能會問：做 MoE 到底能不能規(guī)模化？極限調(diào)優(yōu)是不是浪費時間？——這些問題本身沒錯，但當(dāng)還沒驗證過路徑，就先否定它，那可能永遠(yuǎn)不會發(fā)現(xiàn)新大陸。
這也是為什么，越來越多投資人、開發(fā)者、行業(yè)觀察者開始重新審視 AI 創(chuàng)業(yè)的價值判斷：不是誰能講出全的閉環(huán)，不是誰能招來多的模型科學(xué)家，而是——誰能打破「歷史正確性」，走出一條技術(shù)與產(chǎn)品都能快速驗證的新路線。
在 AI 這條超高速前進(jìn)的技術(shù)公路上，危險的不是落后一步，而是還相信舊的紅綠燈規(guī)則。真正的變化總是發(fā)生在「不合理」與「不被看好」之間。
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