就在今天早盘（20号），智谱（港股）大涨20%，上市到现在三周，从116到635，从这方面来看，或许可以看出外资对大模型的关注度或正在提升。

其实，2026年的春节，或许是AI发展史册的重要时刻。

当多数人还在用“假期”定义这个时段时，科技巨头们却将其变成了大模型技术落地的“全民应用”。

查看了一下数据，从1月底到2月中旬，短短三周内，国内头部厂商密集发布新一代模型与应用：

1月27日，月之暗面推出支持百智能体协作的Kimi K2.5。

2月7日，字节跳动上线多模态视频生成模型Seedance 2.0。

2月11日，智谱AI发布GLM-5，登顶开源模型榜首。

2月16日，阿里千问Qwen3.5-Plus开源，性能对标国际顶尖水平……

与此同时，海外如OpenAI、Anthropic也同步加速迭代，全球AI竞争进入高频对撞阶段。

这场看似“反季节”的集中发布，并非偶然。

长假所蕴含的丰富生活场景，家庭聚会、出行规划、内容创作、社交互动——恰恰为大模型提供了最真实、最复杂的任务环境。

技术是否真正可用？产品能否融入日常？用户是否愿意持续使用？答案或许不再藏在实验室数据里，而是在现实的使用场景中。

产业发展逻辑或正在改变

过去几年，大模型竞赛的核心是参数规模、榜单排名和融资速度。

但2026年释放出一个信号，行业已从技术展示阶段，开始转入价值验证周期，也就是简单的能不能解决真实世界的复杂问题？

这一转变催生了两条的价值路径：

消费端闭环：

将AI深度融入高频生活场景，实现“意图—决策—履约”全链路自动化。

比如通过千问APP将AI嵌入购物、出行、生活服务等高频场景，实现“一句话办事”的闭环体验。

用户不再为“聊天”停留，而是因“办事效率”留存。

生产端提效：

通过多模态生成工具降低创意门槛，让内容生产从专业技能变为大众能力，进而赋能百万级中小企业降本增效。

比如依托Seedance、剪映、即梦等工具链，大幅降低视频、图文等内容创作门槛。其模型日均调用量突破60万亿Tokens，服务百万级企业与创作者。

这两大路径殊途同归，不再比谁更“聪明”，而是看谁更能“干活”。

这种转变，或许正是行业发展逻辑重构的关键起点。

跟踪三大结构性机会

随着大模型进入“用实效说话”的阶段，市场对AI板块的评估标准或许也在进化。站在产业拐点，或许

1、AI原生应用生态

单纯的大模型公司估值已趋于理性，真正具备壁垒的是能将模型能力转化为用户粘性与商业闭环的应用层企业。

例如深度集成AI的电商、本地生活平台（提升转化与履约效率），面向C端的内容创作工具（视频、设计、音乐等），企业级智能体（Agent）解决方案，尤其在客服、营销、运维等场景。

简单来说，就是大模型是“水电煤”，应用是生成的“工厂”。

2、多模态与智能体基础设施

Kimi的“Agent Swarm”、Seedance的音视频同步生成、GLM-5的复杂推理能力，或许指向一个趋势，多模态理解+多智能体协作的能力。

这背后需要强大的训练框架、推理优化、记忆机制与调度系统。

这方面需要，支持长上下文、跨模态对齐的底层架构，智能体编排与通信中间件，高效推理芯片与边缘部署方案。

3、算力协同

复杂任务（如长视频生成、多智能体协作）对实时性与带宽提出更高要求。行业正从“纯云端推理”转向“云训边推、端侧轻量化”的混合模式。

主流厂商普遍采用“混合架构”——以国产芯片为主力，辅以优化调度系统，实现90%以上训练任务的自主可控。这不仅保障了模型迭代的连续性，也大幅降低了单位Token的训练成本。

简单来说，应用持续突破之外，算力基础支撑。

三、写在最后

这场“全民场景实测”证明，技术的价值不在于参数多大，而在于能否解决真实世界的复杂问题。

对我们而言，与其追逐下一个“千亿参数”的 headlines，不如关注那些在厨房、办公室、直播间里默默跑通闭环的产品。

从自主可控的算力底座，到敏捷迭代的模型能力，再到深度嵌入生产与生活的应用生态。这条链越扎实，或许我们要去跟踪，如何让大模型真正服务于人？

特别声明：以上内容绝不构成任何投资建议、引导或承诺，仅供学术研讨。

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