AI即将迎来国产链的高光时刻
作者：微信文章国内两大AI双王
阿里巴巴：全栈重资产的 "技术为王" 路线
阿里选择了最 "重" 的道路，以同比暴增 80% 的资本开支和全栈布局，试图用重资产构筑类似谷歌的 "全栈" 壁垒。根据阿里巴巴 2025 年第三季度财报，公司资本开支达到 315-320 亿元，同比增长 80.1%，环比虽有下降但仍维持在 300 亿规模的高强度支出。首席财务官徐宏透露，过去四个季度，公司在 AI 和云基础设施上的资本开支已达到约 1200 亿元人民币。
从技术布局看，阿里形成了 "芯片 — 框架 — 模型 — 应用"全栈协同格局。自研 PPU 芯片采用 3D 堆叠架构，晶体管密度较英伟达 A800 提升 60%，能效比达到行业领先的 3.2TOPs/W；魔搭（ModelScope）社区聚集的 17 万衍生模型形成" 模型矩阵 "；全球最大的 AI 算力集群（总算力超 100EFLOPS）支持千问系列模型完成" 万亿参数 " 训练，其训练效率较 GPT-4 提升 2.8 倍。
字节跳动：流量反哺基建的 "用户为王" 模式
字节跳动走了一条截然不同的道路，靠 C 端流量优势突围。其日均 Token 使用量超 30 万亿，逼近谷歌的 43 万亿，远超百度等同行。这种庞大的用户需求直接转化为商业价值：豆包月活用户达 1.59 亿，首次超越 DeepSeek 成为月活与下载量的双料冠军；海外教育应用 Gauth 月流水同比增长 394%，月营收达 140 万美元，创历史新高。
更值得关注的是，流量优势还催生了基础设施需求。火山引擎以 49.2% 的市场份额位居中国大模型公有云市场第一，阿里云、百度智能云分别占比 27%、17%。中国公有云上每两个 Tokens 中有一个由火山引擎生产。这种 "流量 - 推理需求 - 云服务" 的正向循环，让字节在 MaaS 领域实现了对传统云巨头的突破。
美国基础文本和多模态模型每次更新都保持领先，而中国模型通常能在 3-6 个月内缩小差距，形成 "发布 - 追赶 - 再突破" 的循环。
2025 年 11 月，美国 AI 技术再次取得重大突破。谷歌于 11 月 18-19 日发布 Gemini 3 系列，在推理、多模态理解、编程等能力上实现重大突破，支持 1M 上下文和 64K 输出长度。OpenAI 也推出 GPT-5.1 版本，包含 Instant 和 Thinking 两个核心模型，新增 apply_patch 和 shell 工具，提升了编码和智能体任务能力。
面对美国的技术领先，中国厂商展现出了惊人的追赶能力。DeepSeek 的崛起最具代表性，其开源模型 "DeepSeek-R1" 在数学推理、代码生成等核心能力上与美国 OpenAI 的 "o1" 模型不相上下，但其推理成本仅为后者的 1/30。这种低成本、高性能的优势，让中国 AI 在应用层构建了独特的竞争力。
更重要的是，中国企业通过开源策略形成了独特的发展模式。中国开源大模型的策略是 "赋能开发者"，以 Qwen 为例，通过开源超过 300 款模型，并衍生出 17 万个社区模型，在开源机器学习平台实现 "屠榜"。80% 的国内 AI 初创公司在用大厂开源模型，这种生态效应极大地加速了技术迭代和应用创新。
AI 板块并不存在泡沫，反而国产ai估值将具备很强的财富优势。
在股市里我们经常都能听到这样的灵魂拷问：我明明都知道不能这样去做，可为什么就是管不住自己交易的手呢？一看到行情有波动，就会鬼使神差般去操作，结果却总是事与愿违。
阳明先生说：知是行之始，行是知之成。知和行是事物的一体两面，是无法分离开来的。没有知而不行，也没有行而不知的存在。知而未行，就是不知。
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