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算力與資金困擾下,大模型行業分化:新勢力求生,千問以生態破局

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近日,馬斯克與OpenAI之間的官司持續發酵,不僅將這家行業標桿推上風口浪尖,更讓大洋彼岸關于“AI應走盈利路線還是堅守公益屬性”的爭論愈演愈烈。馬斯克與OpenAI的“盈利VS公益”之爭,更像是實驗室里的理想主義辯論,脫離了大模型行業的現實生存壓力。

在國內市場,大模型行業早已分出兩條截然不同的賽道,呈現出鮮明的分化格局:新勢力被算力、資金、商業化三座大山牢牢壓迫,只能依靠持續融資續命,盈利依然是遙遠的目標;大廠則放棄了單一變現的邏輯,將大模型深度嵌入自有生態,以流量入口、場景協同的方式實現價值落地,用生態收益覆蓋AI成本。

特別是2026年5月11日,阿里千問與淘寶全面打通,在千問App與AI對話,可以實現淘寶上的商品挑選、對比及下單購買。千問基于阿里的生態體系,正在為大模型行業打出生態樣本,走出了一條差異化的破局之路。

一、算力與資金:懸在大模型頭頂的達摩克利斯之劍

2026年初,MiniMax、智譜AI相繼成功上市,憑借技術優勢收獲資本市場的高估值,成為國內大模型新勢力中的“明星企業”。

與之形成鮮明對比的是,曾經與它們并肩前行的Kimi,卻深陷算力危機的泥潭難以自拔,高峰時段“算力不足”的提示成為Kimi用戶的常態,頻繁的卡頓、無法正常調用等問題,不僅影響用戶體驗,更直接制約了其業務的持續擴張,這背后是大模型爆發式增長與算力供給短缺之間的尖銳矛盾。



Kimi的困境極具行業代表性。2026年1月底,Kimi K2.5模型與Kimi Claw智能體同步推出,憑借更強的上下文理解能力和高效的智能交互體驗火爆出圈,直接帶動其業務實現爆發式增長。但這份繁榮的背后,是Token消耗的指數級飆升,算力缺口成為制約其發展的巨大瓶頸。

智能體浪潮的興起,進一步放大了行業的算力缺口。以OpenClaw為代表的智能體框架,徹底改變了大模型的應用形態,將其從簡單的問答工具升級為全天候待命的數字員工,單智能體的Token消耗是普通聊天場景的幾十倍至上百倍。Kimi的“算力不足”,并非個例,而是中國大模型周調用量突破4.69萬億Token、位居全球領跑地位背后,所有獨立新勢力共同面臨的生存困境。

對比之下,頭部玩家的算力優勢成為破局關鍵。DeepSeek憑借控股股東幻方量化的自研算力集群,組建了極扁平團隊,實現了“國模+國芯”的深度協同,成本優勢碾壓同行,得以在激烈的競爭中站穩腳跟。

算力的背后,是無底洞般的資金消耗。大模型的訓練、推理、運維每一個環節都需要巨額資金投入,對于缺乏生態支撐的獨立廠商而言,只能依靠持續融資來維持生存。

天眼查數據顯示,2026年5月6日,Kimi母公司北京月之暗面完成20億美元D輪融資,投后估值突破200億美元;已經成功上市的MiniMax、智譜AI,并且在IPO中分別募集資金55.4億港元和43.48億港元,也依然依賴資本市場的輸血,才能維持高額的研發與算力投入。



沒有充足的資金鎖定算力,沒有穩定的算力支撐模型迭代,大模型新勢力連入場資格都難以保住,算力與資金的雙重枷鎖,成為懸在所有行業玩家頭頂的達摩克利斯之劍。

二、ToC/ToB 均陷困局:大模型短時間內很難賺回投入成本

美國億萬富翁、《創智贏家》投資人馬克·庫班曾斷言:“未來只有兩類公司——真正善用AI的,和會被淘汰的”,這句話精準點出了AI時代的行業趨勢,但他同時直言,OpenAI永遠賺不回投入的1萬億美元,一語道破了大模型行業普遍面臨的商業化死局

作為全球AI大模型的標桿,OpenAI的困境極具參考意義,也折射出整個行業的生存現狀。

OpenAI最初以公益為初心,致力于推動AI技術的普惠性發展,但持續攀升的研發與算力成本,最終迫使它轉向商業化。2026年3月,OpenAI完成1220億美元融資,估值飆升至8520億美元,月收入突破20億美元,商業變現能力持續提升,但盈利依然遙遙無期——2026年預計虧損仍高達140億美元,內部預測最早要到2030年才能實現盈利。



回顧2025年,OpenAI營收達到131億美元,凈虧損卻高達80億美元,毛利率從40%下滑至33%,形成了“用戶越多、虧損越多”的尷尬局面,即便擁有強大的技術優勢和龐大的用戶基礎,也難以擺脫成本的桎梏。

國內大模型新勢力的財報,更直觀地展現了行業的虧損現實。智譜AI2025年總收入僅7.24億元,凈虧損卻達到47.18億元,經調整后凈虧損仍有31.82億元;MiniMax2025年營收為7903.8萬美元,年內虧損卻高達18.72億美元,經調整凈虧損2.51億美元,即便其超70%的收入來自海外市場,試圖通過出海尋找新的盈利突破口,也依然難以扭轉虧損局面。

此前,字節豆包即將開啟收費模式的消息引發行業熱議,不人甚至將其視為C端變現的信號,但騰訊高管在財報會議上的表態,卻給這份期待潑了一盆冷水——僅靠C端訂閱,短期內無法支撐大規模的商業模式。這也意味著,獨立新勢力寄望于通過C端訂閱實現盈利的路徑,可行性極低。

獨立大模型的商業化,正陷入ToC與ToB兩端的雙重擠壓。在ToC端,豆包、千問等大廠產品依托自身生態優勢,以免費模式引流,快速搶占用戶市場,而Kimi等獨立App則需要投入高額成本獲取用戶;在ToB端,API市場陷入惡性價格戰,DeepSeek憑借極致的性價比搶占市場份額。投入與回報的完全失衡,形成了“投入越大、虧損越多”的惡性循環,獨立大模型的盈利之路,依然遙遙無期。

三、流量入口新解法:千問為行業打出生態樣本

AI服務有著剛性的算力與研發成本,無法長期維持免費模式,但獨立變現又難以為繼,這一矛盾讓整個大模型行業陷入兩難境地。

就在行業普遍迷茫之際,2026年5月11日,阿里千問與淘寶全面打通,給出了一份全新的解決方案:放棄獨立變現的單一思路,將大模型嵌入巨頭生態,作為流量入口,通過生態閉環覆蓋AI成本、創造增量價值,這一模式不僅打破了行業困境,更成為大廠生態破局的典型樣本。

此次千問與淘寶的全面打通,實現了全鏈路AI購物閉環:用戶在千問App內通過自然對話,即可完成淘寶商品的篩選、對比、下單、支付、物流跟蹤全流程操作,無需跳轉至淘寶App,極大提升了購物便捷度;同時,淘寶App內也內置了“千問AI購物助手”,為用戶提供AI試穿、優惠核算、低價幫搶、同款檢索等多元化服務,全方位優化購物體驗。而千問在購物功能上的核心優勢,更體現在其強大的場景適配與精準服務能力上。

千問依托淘寶40億商品庫與20年積累的消費數據,結合自身強大的自然語言理解能力,能夠精準捕捉用戶的購物需求。此外,千問還具備“以圖搜衣”“視頻截幀識款”等功能,解決了用戶“看到喜歡卻找不到同款”的痛點,同時內嵌購物場景下的消費風險提示功能,當檢測到用戶可能被營銷話術誤導或陷入非必要囤貨時,會溫和提示風險,助力用戶做出更清醒的購物決策。



對大廠而言,大模型的核心價值不應該是直接收費,而是通過嵌入生態,實現多重價值賦能。一是盤活生態流量,通過AI能力提升用戶使用時長與轉化效率,將生態內的流量價值最大化;二是降低獲客成本,依托自有超級App的流量優勢為大模型導流;三是實現商業閉環,將AI能力嵌入自有電商、本地生活、辦公等多元場景,用場景收益覆蓋AI研發與算力成本,形成“生態反哺AI,AI賦能生態”的良性循環。

千問的實踐充分證明,獨立App形態的大模型競爭力正在逐漸弱化,嵌入巨頭生態、成為超級入口的一部分,才是更可持續的發展路徑。阿里通過千問串聯起淘寶、本地生活、出行等各類服務,重新定義流量分發規則,也為其他大廠提供了可借鑒的生態破局樣本。

對于新勢力而言,當下的核心目標不是盈利,而是活下去,在巨頭的擠壓下尋找細分賽道的生存空間;對于互聯網大廠而言,AI從來不是一門簡單的生意,而是守住未來流量入口、鞏固生態優勢的戰略必爭之地。未來,隨著生態融合的不斷深化,大模型的價值將進一步釋放,而“生態賦能AI,AI激活生態”也將成為行業發展的主流趨勢。

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