中国AI竞争逻辑生变：大厂卡位入口小厂深耕技术落地

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2026年春节期间，中国AI圈新一轮“百模大战”打响，密集产品发布的背后，行业竞争逻辑正悄然重构。曾几何时，OpenAI是国内AI厂商的绝对坐标，模型能力对标ChatGPT成为入场核心标准；如今这场竞赛已脱离单纯的技术军备竞赛轨道，大厂重兵布局高频场景入口，中小厂商则在技术落地的细分领域深扎，OpenAI的单一坐标系正在被集体抛弃。

今年春节前后，国内AI公司的密集动作堪称“炸场”：从办公AI助手到工业AI算法，从多模态生成工具到嵌入式AI模型，数十款新品集中发布，再度点燃行业讨论热度。但与去年同期以“参数竞赛”“能力对标ChatGPT”为核心的军备竞赛不同，这一轮发布的核心逻辑已发生根本转向——国内AI圈正在集体跳出OpenAI的参照系，探索本土化的竞争路径。

回顾2025年，ChatGPT几乎是国内AI厂商的“行业圣经”。无论是融资宣讲还是产品发布，“GPT-4级能力”“中文性能超越ChatGPT”都是最核心的宣传点。彼时行业共识是，只要模型参数足够大、通用能力足够强，就能在赛道中占据一席之地。这种思路下，国内AI公司纷纷砸钱投入大模型研发，试图在通用能力上追上OpenAI的脚步，形成了一场以技术参数为核心的军备竞赛。但进入2026年，行业内的认知开始逆转。

某头部AI公司技术负责人在接受采访时直言：“通用模型的技术差距已经缩小到肉眼难以区分的程度，再比拼参数规模没有意义，用户需要的是能解决实际问题的AI，而不是实验室里的高精度模型。”事实上，经过一年多的技术追赶，国内头部大模型在中文理解、多模态生成等核心能力上已与GPT系列不相上下，而OpenAI的通用模型在适配国内复杂场景时的短板也逐渐显现——比如对中文方言的识别率低、对本土行业规则的理解不足等，这让国内厂商意识到，单纯对标海外标杆无法解决本土用户的真实需求。

在此背景下，大厂的竞争重心迅速转向“场景入口”的争夺。以互联网巨头为例，它们不再单独推出AI聊天机器人，而是将AI能力深度嵌入已有的成熟产品矩阵：办公软件里的AI自动生成报表、电商平台的AI智能选品与客服、出行应用里的AI路线规划与自动驾驶辅助……通过把AI变成用户日常使用场景的“标配”，大厂试图构建起“AI+生态”的壁垒，把用户牢牢锁定在自己的生态系统中。这种策略的核心，是通过高频场景的覆盖，将AI从“可选工具”变成“必需功能”，从而掌握流量入口的主动权。

而中小AI厂商则走上了另一条差异化竞争路径——“拼coding”，也就是在技术落地的细分领域深耕。由于缺乏大厂的流量和生态资源，小厂无法在入口竞争中获胜，因此转而在特定场景的技术优化上下功夫。比如专注工业AI的小厂针对制造业质检需求，优化了计算机视觉模型，检测精度比通用模型提升15%，同时把推理速度提高了40%；还有些公司专注于嵌入式AI技术，开发出能在低功耗设备上运行的轻量模型，适配智能家居、智能穿戴等场景。这些细分领域的技术突破，让小厂得以在大厂的生态缝隙中找到生存空间，甚至成为大厂生态的技术供应商。

这种竞争逻辑的转变，标志着中国AI行业正在从“技术追赶”阶段进入“落地深耕”阶段。此前的军备竞赛虽然推动了国内大模型技术的快速发展，但也导致大量资源浪费在重复研发上；而现在的竞争格局，更能让AI技术真正服务于实体经济，催生更多有实际价值的应用场景。未来，中国AI行业可能会形成“大厂做生态入口，小厂做技术补位”的分层格局，本土场景的深度适配也将成为中国AI区别于海外同行的核心竞争力。