这个春节，互联网巨头们用数十亿真金白银砸出了一场声势浩大的红包雨，试图强行拉高 AI 应用的渗透率。但在聚光灯之外的隐形战场上，另一场决定中国 AI 行业真实位次的较量，交卷速度比预想中更快。

截至发稿前，市场的喧嚣已然归位：豆包重新稳住榜首，千问守住第二，而部分靠红包冲量的产品排名正随着假期结束大幅回落。业内人士直言，红包拉新的 7 日留存率可能不到 20% —— 巨额补贴买来了瞬时的流量波峰，却没能买到用户真正的停留。

这种“快进快出”的残酷现实，正是 2 月 AI 大模型行业史无前例发布潮的缩影。短短 15 天内，国内外共计发布 20 余款大模型产品，覆盖通用、代码、视觉及视频生成等五大核心赛道。这波竞速将大模型的技术竞争推向顶峰，资本市场也一度给出了足以向海外巨头看齐的定价。大年初五（2月21日），智谱与 MiniMax 在港股首个交易日双双暴涨，市值先后突破 3000 亿港元。

一级市场中，有消息称，月之暗面最新一轮融资估值在100亿到120亿美元之间，这意味着月之暗面的市场估值在四十多天里直接翻了一倍有余，从43亿美元飙升至百亿美元俱乐部。

不过，智谱与 MiniMax 两大巨头在市值短暂冲破 3000 亿大关后均步入回调，目前均在 2500 亿左右波动，合计市值蒸发近千亿港元。全球股市在此前“AI恐慌”后的反弹动能显露疲态，亚太市场早盘的科技股狂欢正面临考验。即便是英伟达强劲的季度业绩也未能彻底消除市场对人工智能投资前景的疑虑。

聚光灯之外，另一场决定中国 AI 行业真实位次的较量，才刚刚交卷。

01.决定胜负的“隐形战场”

在海外，OpenAI 将火力集中在垂直赛道，推出了代码专用大模型 GPT-5.3-Codex 及其细分版本；而谷歌 DeepMind 与 Anthropic 则坚守通用底座的迭代，先后发布 Gemini 2.0 Pro 与 Claude Opus 4.6。

视线拉回国内，这同样是一次毫无保留的肌肉秀。字节跳动更新了豆包 2.0；阿里发布了 Qwen 3.5；蚂蚁集团作为后起之秀，一口气开源了 Ming-flash-omni-2.0 等三款基座大模型，并专门成立“大模型技术创新部”为企业版铺路。此外，智谱、阶跃星辰、月之暗面、MiniMax 等创企，则构成了此轮技术上新的绝对主力。

国产模型的集体亮剑，直接引发了全球权威大模型评测榜单 LMArena 的大换血。这其中，最让行业意外的是字节跳动的 Seed 2.0。作为首次亮相的旗舰，其 Dola-Seed-2.0-preview 版本不仅拿下了国内综合排名榜首，更强势挤进全球前十，位列第 9。

在被视为模型逻辑“硬通货”的 Coding（编程）和 Hard Prompts（高难度指令）测试中，Seed 2.0 分别位居全球第 7 和第 8。这证明了在处理复杂逻辑和生产力场景下，字节已经具备了与 Google 和 OpenAI 正面硬刚的硬核实力。

两年前 Sora 爆火时，字节按下了发布半成品（MagicVideo-V2）的冲动，花了一整年时间清洗抖音与 TikTok 的海量非结构化数据，并通过引进前 Google 科学家吴永辉补齐了基座研发的拼图。

紧随其后的，是智谱 GLM-5、百度 Ernie-5.0-0110 以及阿里 Qwen3.5，分别位列 16、17、18 名。多模态在这一轮更新中已成为标配，大模型正在从单一的对话工具，跃升为整合了内容、视觉与 Agent（智能体）的“智能操作系统”。

大厂们可以选择用亏损和“钞能力”去抢夺 C 端的话语权，但对于没有无限流量池的创业公司而言，话语权和商业化的生死线，只能由模型本身的智力水平来决定。自 2026 年初相继在港股 IPO 后，智谱和 MiniMax 的股价随着技术迭代水涨船高。

特别是 2 月 12 日两家公司上架新一代模型后，市值双双创下历史新高。截至 2 月 17 日，智谱的盘中最高市值超过 2200 亿港元，MiniMax 突破 2600 亿港元，较上市初期翻了四至五倍。

这种狂热并非全无逻辑。以海外标杆 Anthropic 为例，其 ARR（年度经常性收入）从 2023 年的 1 亿美元暴涨至 2026 年 2 月的 140 亿美元，支撑起了 3800 亿美元的最新估值，对应 27 倍的动态市销率（PS）。国内的一线创企在技术上已经实现了对海外的紧密追赶，资本市场愿意给予几百倍的超高 PS，本质上是买单其未来三年十倍以上的营收增长预期。

二级市场的造富神话，迅速点燃了一级市场捕手们的 FOMO（错失恐惧症）情绪。他们将目光投向了尚未上市的月之暗面（Kimi）。春节刚过，月之暗面便无缝开启了新一轮融资，由阿里、腾讯、五源资本等老股东领投，融资额超 7 亿美元且已超募，公司估值被推高至 100 亿-120 亿美元。这个数字，甚至已经超过了智谱和 MiniMax 年初的 IPO 发行市值。

投资机构不是慈善家，他们愿意在二级市场已有标的的情况下，继续在一级市场重注 Kimi，是因为看到了爆发式的基本面反转。1 月 27 日，Kimi 发布并开源了迄今最全能的模型 K2.5。发布不到一个月，Kimi 近 20 天的累计收入直接超越了 2025 年全年的总收入。更关键的是，收入结构发生了质变——受全球付费用户和 API 调用量大涨驱动，Kimi 的海外收入已历史性地超过了国内收入。

在没有任何营销红包加持的情况下，Kimi 依靠纯粹的模型能力，在 OpenClaw 的模型调用榜中稳居第一。事实证明，只要模型足够聪明，商业化的齿轮就会自动咬合并疯狂运转。

当通用对话模型的及格线被拉平，巨头与创企们不约而同地将目光投向了下一个战略高地，也就是垂直专业领域，尤其是代码（Coding）与智能体（Agent）赛道。与吟诗作对的闲聊不同，写代码和执行复杂任务，要求模型必须具备慢思考的能力。而这也是检验大模型是否能从“玩具”变成“生产力工具”的唯一标准。

OpenRouter与a16z联合发布的《2025 AI使用报告》显示，覆盖超100万亿Token的匿名元数据。里面有一组数据极其关键——编程任务的Token占比从2025年初的11%飙到了50%以上，已成为平台最大的单一使用品类。

硅谷和中国的大厂也把“Coding”做成了产品级动作。在最新的评测中，智谱的 GLM-5 以 1452 的评分跻身全球前八，成为唯一杀入该单项前十的国产力量；月之暗面的 Kimi K2.5-thinking 虽然综合排名在第 19，但在数学（Math）维度高居全球第 8，在专家（Expert）维度排名第 10。通过引入强化学习和复杂的思考机制，国产模型在数理逻辑和极高难度的理科问题上，已经超越了许多排名靠前的传统通用模型。

架构的演进也在印证这一点。硅谷 Anthropic 发布的 Claude Code 被定义为工程型 Agent，而 Kimi 2.5 则前瞻性地推出了“Agent Swarm（智能体集群）”架构。通过调度多达 100 个 Agent 分身，Kimi 2.5 能够并行处理 1500 个步骤并完成极其复杂的任务。这标志着单一 Agent 的时代彻底成为历史，模型学会了“自我反思”与“任务拆解”。

与此同时，底层基座的门槛正在被巨头强行拉低。阿里千问 Qwen 3.5 的 API 价格已经杀到了每百万 Token 仅 0.8 元，且极有可能在开源社区并入原生的 VLM（视觉语言模型）架构；蚂蚁、阶跃星辰等公司也纷纷开源核心模型。

当底层大模型的调用成本无限趋近于零，一个庞大的中间层生态正在悄然成型。大量服务商开始依托开源基座，通过“上下文工程”，将大模型塞进垂直行业的缝隙，譬如为为金融机构定制风控，为医疗企业辅助诊断，或者是为制造业调度生产。

而能活到最后的，永远是那些掌握最强算力、沉淀最深数据，并能写出最优雅代码的人。

02.降本增效是唯一的避风港？

春节后的港股首个交易日，是一场属于中国 AI 创企的盛宴。智谱单日暴涨 42.72%，收盘报 725 港元，总市值直接冲破 3232 亿港元。同一天，MiniMax 亦大涨超 14%，报 970 港元/股。两家公司的市值携手跨越了 3000 亿港元的大关。

撑起这场狂欢的，是一份看似无可挑剔的商业化成绩单。以智谱为例，在发布 GLM-5 的同一天，它做出了一个违背互联网早期“免费换规模”常理的动作——全线涨价。核心产品套餐整体涨幅最低 30%，海外版订阅价格最高直接翻倍，甚至取消了新用户的首单优惠。

但令人意外的是，用户依然在为此买单。数据显示，智谱的付费用户数已达到 270 万，今年 1 月甚至因为用户调用量激增，不得不将套餐每日可销售量削减至原来的 20%，开启了罕见的“限售模式”。

MiniMax 同样在证明自己的造血能力。2 月 13 日发布的 MiniMax M2.5 文本模型，上线不到一周便迅速登顶 OpenRouter 的 Token 调用榜首。在 2 月 9 日至 15 日的统计周期内，仅 M2.5 一个模型就贡献了 1.44T 的 Token 调用量，规模超过了 Kimi K2.5、GLM-5 和 DeepSeek V3.2 的总和。

API 调用的爆发和 B 端定制服务的增长，让 AI 企业的营收模式从单一的“融资烧钱补贴”转向了“多元变现”。这是催生资本市场对 AI 重新估值的基本盘。

然而，狂欢往往与恐慌相伴相生。短暂突破 3000 亿港元后，智谱和 MiniMax 的股价迎来了毫无征兆的暴跌。至 2 月 23 日收盘，智谱重挫 22.76%，MiniMax 跌去 13.35%，二者市值在短短几天内合计蒸发近千亿港元。这种剧烈的震荡表明：即便模型能力在稳步提升，即便 B 端营收初见成效，但资本对于“过热的 AI 经济”和“难以收回的沉没成本”的恐慌，依然无法消除。

事实上，这种恐慌并非中国市场独有。在大洋彼岸的硅谷，一场名为“CapEx Panic”（资本支出恐慌）的情绪正在华尔街的交易台上迅速蔓延。

麦肯锡在最新发布的《2025 人工智能现状报告》中提到，虽然 88% 的组织已经至少在一个职能部门中使用了 AI，64% 的企业利用 AI 进行创新，且高绩效企业将超过 20% 的数字预算投入到人工智能领域，但最终，只有区区 6% 的企业看到了显著的息税前利润（EBIT）增长。

巨大的投入没有换来对等的利润，这让华尔街的耐心达到了临界点。作为全球 AI 算力总龙头的英伟达，成为了这场情绪博弈的最佳观测站。在最新的财报中，英伟达预计第一季度营收将在 764 亿美元至 796 亿美元之间，这已经超过了分析师 728 亿美元的平均预期。

但这份“超预期”的答卷，却换来了盘后的股价跳水，最终仅微涨 0.2%，并直接拖累纳斯达克 100 指数期货下跌。原因很简单，资本的胃口已经被无限撑大，一部分乐观的交易员此前期望的是接近 800 亿美元的指引。正如 Pepperstone Group 研究策略师指出，交易员对英伟达的预期已被“充分定价”，市场要求的不再是确认现状，而是“再度加速”。

当英伟达未能就未来的驱动因素提供更多细节，甚至暗示了对过热 AI 经济的担忧时，对估值高度敏感的华尔街立刻选择了用脚投票。基础设施投资的可持续性，被打上了一个巨大的问号。

毕竟，购买英伟达显卡的巨头们，正在承受着史无前例的现金流失血。在刚刚过去的财报季中，华尔街投行们算出了一笔账：谷歌、微软、亚马逊和 Meta 四家巨头，预计 2026 全年的资本支出（CapEx）总额将突破令人咋舌的 6500 亿美元。仅仅为了维持这场游戏不下牌桌，巨头们必须烧掉相当于好几个超级独角兽市值的真金白银去购买芯片、建设数据中心乃至配套电厂。

当资本失去耐心，证明 AI 能赚钱，也成为了硅谷巨头们财报会上最重要的防御战。在四季度财报中，谷歌不得不极其刻意地将 AI 驱动的收入增长前置。

面对 Google Cloud 高达 47.8% 的同比增长，CEO 皮查伊重点强调：AI 基础设施不仅驱动了云业务，也提升了公司整体业绩。

谷歌必须向股东证明，AI 赚的钱，已经足以覆盖掉那些昂贵的服务器折旧和惊人的电费账单，实现了商业逻辑上的“自我融资”。微软也在同步执行这一策略。在其财报声明中，清晰地标注了得益于 OpenAI 的投资收益与云端 AI 服务的拉动，公司净利润得以实现 60% 的同比暴增。

这种由硅谷发源的“财报叙事转换”，正在迅速传导回国内。

在经历了春节期间动辄数十亿的红包大战与算力狂飙后，可以预见的是，在即将到来的财报季中，国内也将不再仅仅向股东谈论“追求智能上限”的技术理想。转而将叙事重心转移到具体的商业指标上，他们需要重点宣传 AI 究竟降低了多少获客成本（CAC），如何通过精准分发提升了广告的转化率与 eCPM，以及那些被调用的开源模型如何拉动了阿里云、腾讯云们的 ARPU 值。

无论是一级市场的爆炒，还是除夕夜的狂欢，商业的本质从未改变。只有实打实的“降本增效”数据，才能向股东们证明：这几百亿的红包和几千亿的算力投入，是一次真正通过技术通缩效应（Deflationary Effect）重构商业模型的伟大战役。

发再多的红包，拉再高的日活，如果不能最终转化为财报上的 Revenue（营收）和 Profit（利润），在这场残酷的周期中，终将被毫不留情地淘汰。

03.写在最后

自2023年以来，微软、Meta、亚马逊和谷歌为构建“智能网格”投入的资本支出增长了4倍以上。科技巨头们实际上正在经历一次身份的蜕变：从轻资产的软件公司，转变为重资产的公用事业公司。

它们越来越像当年的爱迪生通用电气公司。它们通过铺设海底光缆、建设核电站（或投资小型模块化反应堆）、堆叠数百万颗 ASIC 和 GPU，构建了一张覆盖全球的“智能电网”。

而在这场智能博弈中，最确定的赢家或仍是台积电、英伟达、博通以及SK海力士这些供应链上游商家。这些企业持续享受着“算力大基建”的红利，也为市场解释了为何阿里与字节抢滩进入芯片领域。

2026年的春节，我们在抢红包、巨头在烧算力、初创在跑垂直。传统的砸钱拉新到留存转化的链条在AI产品上是断裂的。中间缺了一环：场景教育。你得先告诉用户，你可以用它写周报、帮孩子检查作业、做短视频脚本，他才会真的打开产品去试。否则红包花完了，产品还是躺在手机里吃灰。

《新立场》认为，长期来看，持有人工智能建设资产，基本面比宏观流动性冲击更重要。因为无论这场“模型大战”谁胜谁负，人类社会通往智能化未来的底层设施，已经在这场春节的喧嚣中，完成了最关键的一次合龙。

*题图及文中配图来源于网络。