本文來(lái)自微信公眾號(hào)：星海情報(bào)局，作者：星海老局，原文標(biāo)題：《從DeepSeek到Seedance 2.0，國(guó)產(chǎn)大模型殺瘋了》，頭圖來(lái)自：視覺(jué)中國(guó)

AI的進(jìn)化從不遵循緩慢爬坡的軌跡，而是以突然躍遷的方式實(shí)現(xiàn)突破。

春節(jié)前的三天時(shí)間里，中國(guó)大模型行業(yè)就迎來(lái)了這樣一次關(guān)鍵躍遷。從視頻生成到代碼工程，從多模態(tài)創(chuàng)作到長(zhǎng)文本推理，多個(gè)熱門(mén)賽道幾乎同時(shí)取得進(jìn)展，相關(guān)成果的發(fā)布既無(wú)預(yù)熱也無(wú)長(zhǎng)時(shí)間鋪墊，迅速引發(fā)行業(yè)關(guān)注。

Seedance 2.0橫空出世，DeepSeek與MiniMax在編程及Agent能力上完成迭代升級(jí)，智譜GLM-5以工程級(jí)能力開(kāi)源亮相……這一系列密集發(fā)布不僅在行業(yè)內(nèi)激起討論，也讓全球市場(chǎng)重新審視國(guó)產(chǎn)大模型的進(jìn)化速度。

這場(chǎng)壓縮在72小時(shí)內(nèi)的集中爆發(fā)并非巧合，2026年或許正是國(guó)產(chǎn)AI從追趕走向突圍的分水嶺。

三天六廠，中國(guó)大模型集體展現(xiàn)新進(jìn)展

2月9日，即夢(mèng)發(fā)布Seedance 2.0。

起初，這看似只是一次常規(guī)的視頻模型升級(jí)，但很快討論風(fēng)向發(fā)生轉(zhuǎn)變。

用過(guò)AI視頻工具的人，想必都對(duì)其不可控性帶來(lái)的挫敗感深有體會(huì)。

過(guò)去生成的AI視頻，常出現(xiàn)人物形象前后不一、動(dòng)作突然變形、分鏡割裂等問(wèn)題，仿佛是幾段素材拼接而成。創(chuàng)作者為達(dá)到理想效果，往往需要反復(fù)修補(bǔ)細(xì)節(jié)，在不斷試錯(cuò)中碰運(yùn)氣。

Seedance 2.0試圖解決的正是這種不可控性。

此次字節(jié)采用統(tǒng)一的多模態(tài)生成架構(gòu)，強(qiáng)化了復(fù)雜運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景下的物理一致性。與1.5版本相比，Seedance 2.0在復(fù)雜交互和運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景中的生成質(zhì)量可用率有了進(jìn)一步明顯提升。

Seedance 2.0 文字生成視頻能力評(píng)測(cè) 來(lái)源：IT之家

Seedance 2.0 圖片生成視頻能力評(píng)測(cè) 來(lái)源：IT之家

Seedance 2.0 圖片生成視頻能力評(píng)測(cè)來(lái)源：IT之家

例如，若想生成自己與奧特曼打斗的視頻，只需上傳個(gè)人視頻與聲音生成AI分身，再配合參考圖和文字描述，模型就能自動(dòng)完成分鏡與剪輯，輸出兼具4K畫(huà)質(zhì)和電影感分鏡的成片。

這意味著AI視頻生成工具首次具備工業(yè)級(jí)影視制作能力，不少人由此真切感受到“人人都是創(chuàng)作者”的時(shí)代即將來(lái)臨。

相關(guān)討論迅速傳到大洋彼岸。馬斯克在X上轉(zhuǎn)發(fā)Seedance相關(guān)內(nèi)容，感嘆“進(jìn)展太快了”；好萊塢導(dǎo)演Charles Curran也公開(kāi)探討其對(duì)影視制作流程的影響。從影視行業(yè)到科技行業(yè)，Seedance的名字被頻繁提及。

但這只是開(kāi)始，在隨后的72小時(shí)里，國(guó)產(chǎn)模型圈進(jìn)入密集更新?tīng)顟B(tài)。

2月10日，阿里發(fā)布Qwen-Image-2.0，重點(diǎn)解決圖片編輯中的文字排版難題。用戶可讓模型將整篇《蘭亭集序》準(zhǔn)確排入畫(huà)面，生成古風(fēng)書(shū)法海報(bào)，無(wú)需擔(dān)心錯(cuò)字或亂碼問(wèn)題。

同一天，騰訊混元發(fā)布HY-1.8B-2Bit模型。這是一款面向終端設(shè)備的輕量級(jí)大模型，在大幅壓縮體積的同時(shí)保留核心能力，能更高效地在手機(jī)等消費(fèi)級(jí)設(shè)備上運(yùn)行，意味著大模型開(kāi)始真正走向端側(cè)，不再完全依賴(lài)云端算力。

2月11日，MiniMax與DeepSeek幾乎同時(shí)更新。前者切換至M2.5版本，優(yōu)化工具調(diào)用與任務(wù)執(zhí)行能力；后者將上下文長(zhǎng)度擴(kuò)展至百萬(wàn)Token級(jí)別。

2月12日，智譜宣布開(kāi)源GLM-5。這個(gè)此前在OpenRouter匿名上線、已被開(kāi)發(fā)者用于真實(shí)項(xiàng)目的模型，終于公開(kāi)身份。

根據(jù)Artificial Analysis榜單，GLM-5位居全球第四、開(kāi)源第一，且已完成與多家國(guó)產(chǎn)芯片平臺(tái)的深度適配。

串聯(lián)這幾天的事件，一個(gè)趨勢(shì)愈發(fā)清晰：這72小時(shí)改變了國(guó)產(chǎn)大模型的競(jìng)爭(zhēng)方向。

告別參數(shù)競(jìng)賽，國(guó)產(chǎn)AI轉(zhuǎn)向務(wù)實(shí)路徑

回溯2023、2024年，國(guó)產(chǎn)大模型的主旋律可概括為“對(duì)標(biāo)GPT-4”。

那段時(shí)間，幾乎每款新模型發(fā)布，宣傳中都會(huì)出現(xiàn)“接近GPT-4”或“局部超越GPT-4”的表述。

2024年初，智譜發(fā)布GLM-4時(shí)強(qiáng)調(diào)模型性能直追GPT-4；百川智能推出Baichuan 3時(shí)，也在報(bào)道中提及模型在部分中文評(píng)測(cè)中實(shí)現(xiàn)對(duì)GPT-4的反超。

當(dāng)時(shí)的大模型行業(yè)里，榜單、分?jǐn)?shù)和參數(shù)是唯一的硬通貨。

技術(shù)進(jìn)步有目共睹，但隨著模型能力提升，一個(gè)現(xiàn)實(shí)問(wèn)題逐漸凸顯：資金從何而來(lái)？

模型更強(qiáng)不代表商業(yè)化之路更順暢，訓(xùn)練和推理所需的算力成本持續(xù)上升，而應(yīng)用端的付費(fèi)意愿并未隨參數(shù)規(guī)模擴(kuò)大同步增長(zhǎng)。

市場(chǎng)逐漸冷靜，開(kāi)始思考如何將大模型能力轉(zhuǎn)化為真正的生產(chǎn)力。

這種壓力并非國(guó)內(nèi)獨(dú)有，在大洋彼岸，OpenAI也面臨盈利挑戰(zhàn)。

OpenAI，可能創(chuàng)造了歷史上最快的燒錢(qián)速度 來(lái)源：新智元

據(jù)路透社報(bào)道，盡管ChatGPT用戶規(guī)模龐大，但長(zhǎng)期付費(fèi)比例有限，OpenAI不得不探索廣告和多元化收入結(jié)構(gòu)，以覆蓋不斷攀升的研發(fā)和算力投入。

硅谷投資人Mary Meeker指出，大模型公司的核心挑戰(zhàn)已從單純的技術(shù)突破轉(zhuǎn)向盈利結(jié)構(gòu)的可持續(xù)性。在高成本與價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)的雙重壓力下，利潤(rùn)空間不斷被壓縮。

大模型技術(shù)領(lǐng)先不等于商業(yè)成功。

了解這一背景后，再看前幾天72小時(shí)的密集發(fā)布，就能更清晰地發(fā)現(xiàn)變化所在。

此次廠商們不再執(zhí)著于“全面超越”的宏大敘事，而是聚焦于用大模型解決具體問(wèn)題。

Seedance深耕內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域，打磨影視制作能力；通義千問(wèn)Qwen-Image攻堅(jiān)排版與設(shè)計(jì)場(chǎng)景；MiniMax、DeepSeek和智譜則將重心放在效率提升和工程執(zhí)行上。

國(guó)聯(lián)民生證券指出，隨著Agent（智能體）時(shí)代到來(lái)，行業(yè)價(jià)值重心正從流量規(guī)模轉(zhuǎn)向執(zhí)行能力與結(jié)果付費(fèi)機(jī)制。

只有當(dāng)大模型能理解并完成完整項(xiàng)目（而非僅生成零散代碼）、生成的視頻可直接進(jìn)入生產(chǎn)流程（無(wú)需大量后期修補(bǔ)）、能調(diào)用工具、輸出標(biāo)準(zhǔn)文檔并參與實(shí)際協(xié)作時(shí)，才算完成完整的商業(yè)閉環(huán)。

因此，在這輪密集更新中，參數(shù)規(guī)模退居幕后，落地能力成為新的競(jìng)爭(zhēng)重心。

國(guó)產(chǎn)大模型正沿著這條更務(wù)實(shí)的路徑，從技術(shù)追趕邁向價(jià)值兌現(xiàn)。

中國(guó)AI：構(gòu)建自主系統(tǒng)能力

大模型的密集爆發(fā)并非偶然，背后是國(guó)家級(jí)系統(tǒng)能力的支撐。

據(jù)新華社報(bào)道，截至2026年初，中國(guó)人工智能企業(yè)已超6000家，核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模突破1.2萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng)近30%；國(guó)產(chǎn)開(kāi)源大模型全球累計(jì)下載量超100億次。

這組數(shù)據(jù)表明，大模型已不再是幾家公司間的參數(shù)競(jìng)賽，而是嵌入完整產(chǎn)業(yè)鏈之中。上游是國(guó)產(chǎn)芯片和算力平臺(tái)，中游是模型與開(kāi)發(fā)框架，下游則連接電網(wǎng)、制造、金融、政務(wù)等真實(shí)場(chǎng)景。

國(guó)家系統(tǒng)能力的第一層支撐是算力環(huán)境的成熟。

近年來(lái)，國(guó)產(chǎn)大模型越來(lái)越強(qiáng)調(diào)與本土算力平臺(tái)的深度適配。

智譜發(fā)布GLM-5時(shí)明確表示，模型已適配華為昇騰、寒武紀(jì)、摩爾線程等國(guó)產(chǎn)算力平臺(tái)；DeepSeek也公開(kāi)提到，通過(guò)與國(guó)產(chǎn)硬件協(xié)同優(yōu)化推理效率，降低算力成本。

當(dāng)國(guó)產(chǎn)軟硬件開(kāi)始協(xié)同迭代，成本曲線和效率曲線都會(huì)發(fā)生變化，模型能力的釋放也因此更穩(wěn)定、更可控。

第二層支撐是應(yīng)用規(guī)模的真實(shí)落地。

在中國(guó)，大模型的應(yīng)用場(chǎng)景天然密集，它并非停留在技術(shù)層面，而是會(huì)迅速進(jìn)入基礎(chǔ)設(shè)施的應(yīng)用層面。

例如“光明電力大模型”已覆蓋國(guó)家電網(wǎng)總部及27家省級(jí)公司，在無(wú)人機(jī)巡檢場(chǎng)景中，年巡檢桿塔達(dá)500萬(wàn)基，人工登塔次數(shù)減少約40%。

企業(yè)端的變化同樣顯著，《億邦動(dòng)力》報(bào)道，一家半導(dǎo)體設(shè)備企業(yè)將海外CRM系統(tǒng)替換為國(guó)產(chǎn)AI CRM后，通過(guò)智能體實(shí)現(xiàn)客戶流失預(yù)警與資源自動(dòng)調(diào)度，運(yùn)維成本下降超50%。

第三層支撐是生態(tài)協(xié)同方式的差異。

與美國(guó)更強(qiáng)調(diào)單一閉環(huán)生態(tài)不同，中國(guó)路徑偏向開(kāi)源與本土化適配，這種策略讓模型、芯片、平臺(tái)與行業(yè)應(yīng)用之間形成更緊密的連接。

據(jù)MIT與Hugging Face聯(lián)合報(bào)告，中國(guó)開(kāi)源大模型的全球下載占比超17%，高于美國(guó)的15.8%。與此同時(shí)，“超算互聯(lián)網(wǎng)”等基礎(chǔ)設(shè)施正在打通算力與模型資源的調(diào)度通道。

國(guó)產(chǎn)大模型升級(jí)不再只是代碼版本更新，而是算力、平臺(tái)、行業(yè)應(yīng)用的同步推進(jìn)。

第四層支撐是戰(zhàn)略方向的確定性。

我國(guó)“十五五”規(guī)劃建議明確提出，要加強(qiáng)人工智能與產(chǎn)業(yè)、民生、監(jiān)管的深度融合，將AI作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要基礎(chǔ)設(shè)施來(lái)建設(shè)。這種頂層設(shè)計(jì)為產(chǎn)業(yè)提供了明確的長(zhǎng)期發(fā)展坐標(biāo)。

當(dāng)算力環(huán)境逐步穩(wěn)定、應(yīng)用場(chǎng)景高度密集、產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同推進(jìn)、政策方向清晰這些條件同時(shí)具備時(shí)，模型的集中爆發(fā)就不再是偶發(fā)事件，而是必然結(jié)果。

在這場(chǎng)從技術(shù)到產(chǎn)品、從比肩到突破的突圍戰(zhàn)中，中國(guó)AI正擺脫“追趕者”心態(tài)，逐漸擁有“領(lǐng)先者”的底氣。

結(jié)語(yǔ)

彼得·德魯克在《創(chuàng)新與企業(yè)家精神》中指出，創(chuàng)新的意義不在于技術(shù)本身有多先進(jìn)，而在于能否為資源創(chuàng)造新的價(jià)值。

這句話放在今天的AI競(jìng)賽中再合適不過(guò)。

當(dāng)大模型告別參數(shù)比拼，像電力一樣成為人人觸手可及的基礎(chǔ)設(shè)施，能夠解決實(shí)際問(wèn)題時(shí)，它才真正擁有改變世界的力量。

或許，這才是這一輪集體突圍帶給我們的真正啟示。

參考資料

1.Seedance官網(wǎng)

2. 2024-2025年中國(guó)AI大模型市場(chǎng)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)研究報(bào)告，艾媒咨詢

3. 2025年中國(guó)大模型行業(yè)發(fā)展研究報(bào)告，36氪研究院

4. 中國(guó)大模型落地應(yīng)用研究報(bào)告2025，InfoQ 研究中心&中歐 AI 與管理創(chuàng)新研究中心

5.密集“上新” 國(guó)產(chǎn)大模型商業(yè)化競(jìng)速升級(jí)，經(jīng)濟(jì)參考報(bào)

6. 中國(guó)大模型正躋身全球第一梯隊(duì)，新華網(wǎng)