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錦緞觀察:中國本土模型之間無代差,目前落后海外半年至一年

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本文系基于公開資料撰寫,僅作為信息交流之用,不構成任何投資建議

1.中國本土模型之間無代差,目前落后海外半年至一年

?國內格局:字節(Seed)小幅領先,阿里千問緊隨其后,DeepSeek、Kimi、智譜、MiniMax 屬第一梯隊(差距半代內);騰訊混元模型明顯落后,需自上而下追趕。

?海外格局:Gemini 多模態&綜合能力最強,Claude Code和Agent 能力領先,GPT深度推理優勢突出;海外頭部與國內頭部存在半年至一年代差,且路線分化明確。

?關鍵突破方向:AI編程能力成為Agent大爆炸的技術基石,預訓練參數量向 “萬億級” 升級、長上下文 / 記憶能力、多模態理解、世界模型。

2.阿里千問“拉新易、留存難”

千問已被定位為阿里一級事業部旗下C端AI助手,深度整合集團生態資源,核心通過語音 / 文字交互實現跨 App 任務閉環(淘寶下單、外賣閃購等),未來計劃納入支付寶辦事功能。其用戶規模增長迅猛,DAU 從 700 萬飆升至春節期間的5000萬,但用戶習慣未固化,30日留存僅 20%。

目前千問雖靠生態整合實現增速碾壓部分競品,但2026年技術突破難度不小,上下文窗口、記憶存儲等核心能力仍有局限,用戶體驗尚未成熟,“拉新易、留存難” 問題顯著,需持續優化技術與用戶粘性。

3.英偉達GPU與谷歌TPU之爭。

?GPU 短期不可替代:CUDA 生態與開發者習慣形成強壁壘,中小模型與研發場景仍將以 GPU 為主;比如出貨量最大的谷歌TPU ,目前也只在超大型模型部署場景有成本優勢(AI 計算年支出超10 億美元時),未來需結合生態完善才能轉化為市場份額。

?長期二者共存態勢:小型模型主導場景更利好 GPU 的靈活性,超大型模型持續增長則為 TPU 提供增長空間。Nvidia 可通過降價、強化生態鞏固優勢,而 Google需通過擴招編譯器團隊、優化通用工具鏈、降低遷移門檻突破增長瓶頸。

4.中國AI數據中心的鋰電化進程及儲能配置將同步提速。

當前國內數據中心機房儲能仍以鉛酸電池為主,鋰電儲能受成本及安全性擔憂限制,但政策強約束正推動配儲需求爆發。

AIDC儲能配置已成為必備要求。2025年國家樞紐節點新建智算中心綠電占比需超80%,儲能評價權重也大幅提升。市場規模方面,2024年國內AIDC儲能新增8GWh,預計2030年達100GWh,復合增長率50%。

5.微軟與OpenAI合作變局:“多云部署”是產業趨勢

一方面Azure 產能不足,無法滿足 OpenAI 指數級需求,另一方面也是 OpenAI 戰略獨立的主動選擇。OpenAI 已與 Oracle、CoreWeave 等合作,未來可能拓展至 AWS/Google,Azure 不再是其唯一計算供應商;Microsoft 同步開放生態,引入 DeepSeek、Anthropic、Llama 等多模型合作伙伴。

另外一個趨勢是模型與云解綁,除Gemini等獨家模型外,多數模型將實現 “多云部署”,用戶鎖定性減弱。

6.全景相機競爭格局未定。

國內影石與大疆形成了勢均力敵的競爭格局,不過隨著大疆在技術迭代和市場推廣上的持續發力,目前已顯現出反超影石的潛在可能;

全球市場,影石以 75% 的份額遙遙領先,大疆僅拿下 17%,影石渠道優勢明顯,其海外市場的 ROI 呈現明顯分層,獨立站憑借直接觸達用戶、自主把控運營的優勢,ROI 表現最為突出,亞馬遜平臺依托龐大的流量基礎緊隨其后,線下代理模式一般。

7.韓系家電品牌三星、LG在國內及全球市場均面臨來自中國企業顯著的競爭壓力。

? 中國市場,以舊換新補貼政策中韓廠受益有限,如三星電子空調在華銷售額已降至 10 億元以下,LG 電子整體在華年銷售額低于 20 億美金,核心痛點在于本土化授權不足,且韓方核心人員輪換的制度導致策略執行缺乏連續性。

?在全球黑電市場,韓系品牌份額也快速下滑,三星從 33% 降至 27%,LG 被海信、TCL 超越跌至第四,中國品牌持續崛起;預計 2027 年 TCL、海信與三星的市場份額可能均處于 20%-25% 區間,差距不超過 5%,三星難以保住全球第一地位。

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