看似热火朝天的中国AI产业，大厂们真的找到了明确的赢利点吗？大厂们真的找到了核心竞争力吗？在从模型到应用再到算力的全面竞赛里，激烈的内耗明显，未来的不确定性同样明显。
模型的同质化竞争
当下，于中国市场之中，并未有一个于各个方面均绝对占据领先位置的大模型出现。各个家的产品，在不一样的应用场景之下，相互之间各有短处与长处，竞争的形势极为胶着。腾讯的高管觉得，旗下的“混元”模型将会很快展现出“具备意义的改进”，这意味着竞争的焦点正从单纯的技术参数朝着实际业务效果方面转变。
腾讯自身业务很可能紧密围绕着这种改进而展开。比如说其开源的Hunyuan 3D模型，直接将目标对准游戏开发场景，能够借助消费级显卡生成可直接导入游戏引擎的3D素材。这体现出大模型的发展正从通用能力的比拼，深入到解决具体行业痛点的阶段。
应用的生态整合战
搭建一个可贯通自身生态的具有极大竞争力的人工智能应用，是像腾讯这类大型公司的关键设想。理想情形下的人工智能助手能够领会用户的想法，在社交架构、内容范畴以及商业体系当中毫无阻碍地开展任务，甚至达成支付行为。这远远不只是简单的聊天机器人。
今年起始以来，微信已然依据“元宝”那模型引入了多项人工智能功能。然而具备庞大用户基础仅仅只是开端起始点，怎样才能够让人工智能切实真正深入融入并且重新塑造用户体验呢，这可是个难题呀。相比较而言，字节跳动正在加快速度把“豆包”模型整合进入抖音以及TikTok之中，它在海外市场所具备的潜力是不容许小看轻视的呢。
开源战略的路径分野
对于模型开源策略这一方面，不同的公司选取了不一样的道路 ，阿里巴巴的“通义千问”系列已经将超过300款模型予以开源 ，且覆盖了全模态以及全尺寸 ，其目的在于满足开发者多种多样的需求 ，而这种广泛的布局用意在于构建生态环境 。
而腾讯所开展的开源活动呈现出更为集中的态势，像是其Hunyuan 3D是直接为游戏主要业务提供服务的。与此同时，有传言称阿里已暗中开启了“千问”App项目，将其与GPT相对比，意图打造个人AI助手的入口。开源跟闭源、通用和垂直，不同的战略背后存在的是各自对于未来的不一样的押注。
算力储备的明面与暗流
已深化为芯片与基础设施竞赛的是AI竞争，模型的总产出能力依赖底层算力的规模与性能，模型的单次使用成本依赖底层算力的规模与性能，腾讯在财报中试图向外界传递GPU储备“紧平衡”但够用的信号 。
然而，真正的棘手之处在于长期能够持续存在的特性。在英伟达CUDA生态存在可能受到限制的情况下，中国的算力生态必须踏上自主研发前进的道路。这不仅仅是针对芯片硬件进行攻克难关，更是对整个软件栈以及开发者生态进行重新构建，其中难度远远超过单一模型的研究开发。
国产芯片的生态困局
中国存在着数目繁多的AI芯片厂商，然而其力量呈现出分散状态，欠缺规模效应，在软件生态方面更是脆弱不堪。百度发布了昆仑芯M100以及M300，并且配套推出了超节点计算系统，展现出了从芯片直至集群的垂直整合思路。
这般软硬融合一体化的自我研发路线，兴许竞争力是最为强大的，但同时也是最耗费资源的。对于数量极多的厂商来讲而言，于缺乏统一生态标准的当前状况之下，存活已然是首要的问题。怎样从“各自为战”过渡至协同配合，这是国产算力突破困境的关键所在。
未来胜负手在软件栈
腾讯等大厂往后的竞争力，资本开支大小固然有着一定重要性，但更加关键的在于能不能押中准确无误的技术路线以及软件生态。是抉择去拥抱某一种主流开源体系呢，还是竭尽全力去构建自有技术栈呢？这是需要精准的战略眼光的。
未来数年发展轨迹与之紧密相关是决策，选对了，或许能将应用与算力的关键脉络打通，选错了，那么有可能陷入投入极大但收获很少的艰难处境，这场属于系统层面的竞争，才刚刚开始。
于模型、应用、算力这三场重要战斗里，您觉得哪一个部分会变成对中国AI企业往后五年局势起着决定作用的最为关键的不足之处呢？欢迎在评论区域分享您的锐利看法。