案例2：AI繪畫工具“6pen”依托開源模型優(yōu)化中文創(chuàng)作體驗，用戶量破百萬。

技術(shù)差異化路徑

部分創(chuàng)業(yè)公司通過技術(shù)微創(chuàng)新突圍。例如：

架構(gòu)創(chuàng)新：深度求索（DeepSeek）用MoE（混合專家）架構(gòu)降低算力成本，模型性能接近GPT-4；

數(shù)據(jù)優(yōu)勢：智譜AI憑借高質(zhì)量中文語料庫，在古文理解、法律文本生成等場景表現(xiàn)突出。

3. 爭議與挑戰(zhàn)

大廠創(chuàng)新動力存疑：批評者指出，大廠可能因短期盈利壓力而偏向保守。例如，百度文心大模型早期迭代速度一度落后于ChatGPT，直到競爭壓力倒逼加速。

全球化競爭短板

中國AI企業(yè)面臨算力制裁（如英偉達芯片限售）、數(shù)據(jù)合規(guī)（跨境流動限制）等挑戰(zhàn)。OpenAI的全球影響力依賴開放生態(tài)（如GPT Store），而中國大模型出海仍受限于內(nèi)容審查和本地化適配。

技術(shù)代差風險

GPT-5等新一代模型可能進一步拉大中美技術(shù)差距。中國若過度依賴應用層創(chuàng)新，或?qū)е禄A(chǔ)研究“空心化”。

4. 未來趨勢判斷

產(chǎn)業(yè)分工細化

可能形成“大廠做基礎(chǔ)模型+創(chuàng)業(yè)公司做垂直應用”的格局，類似安卓生態(tài)（谷歌主導系統(tǒng)，第三方開發(fā)APP）。

超級應用的機會：李彥宏預言“AI時代將出現(xiàn)十倍于微信的超級應用”，例如：

場景1：AI個人助理（如百度“Comate”代碼助手已覆蓋20萬開發(fā)者）；

場景2：行業(yè)智能體（如法律咨詢AI替代傳統(tǒng)律所基礎(chǔ)服務）。

政策與市場的平衡

若政府通過“揭榜掛帥”等機制定向支持關(guān)鍵技術(shù)（如芯片、算法），同時放開數(shù)據(jù)要素流通，或為創(chuàng)業(yè)公司創(chuàng)造新機會。

結(jié)論：

李彥宏的觀點反映了中國AI產(chǎn)業(yè)從“野蠻生長”轉(zhuǎn)向“理性競爭”的現(xiàn)實，其核心邏輯在于資源效率最大化。但這一論斷未必是終局。

對大廠：需證明自身能持續(xù)引領(lǐng)技術(shù)創(chuàng)新，而非僅靠規(guī)模壓制；

對創(chuàng)業(yè)者：在基礎(chǔ)模型之外，仍有架構(gòu)創(chuàng)新、數(shù)據(jù)壁壘、全球化適配等突破點；

對行業(yè)：健康的生態(tài)需要“參天大樹”（大廠）與“灌木叢”（創(chuàng)業(yè)公司）共存，避免單一化風險。

中國能否誕生OpenAI，最終取決于能否在技術(shù)理想主義與商業(yè)現(xiàn)實之間找到平衡。

DeepSeek創(chuàng)始人梁文鋒認為自己不過是站在開源社區(qū)巨人們的肩膀上，給國產(chǎn)大模型這棟大廈多擰了幾顆螺絲。

DeepSeek開源模型顛覆開源模型無法戰(zhàn)勝閉源模型的認知，不僅對OPENAI等外資大模型形成巨大沖擊，而且對國內(nèi)的一眾大廠同樣形成巨大壓力。

低成本高性能的開源通用模型對AI行業(yè)的影響深遠，前端對算力的需求越低，對于后端應用廣度和深度的推進就越快，現(xiàn)象級應用和細分垂直領(lǐng)域的應用將以更快的速度賦能各行各業(yè)。

而對于投資的影響，AI上游算力將迅速從藍海進入到紅海競爭，而對于下游的應用擴展將開啟星辰大海般的空間。