過去幾個月，尤其是 2025 年一季度，國內大廠在 AI 大模型領域的聲量明顯低調了不少。最直觀的感受就是，發布會明顯少了許多。對比去年同期，大廠幾乎是輪番上陣、接連發布新成果，而今年則低調了不少，聲音變得謹慎，動作也更克制。
這種轉變，多少跟 DeepSeek-R1 在春節期間的發布有關，這個模型以開源、低價、高性能的組合，打破了「大模型=高投入、高門檻」的行業共識，也撬動了模型產業的權力結構。
它不僅刷新了開發者對開源模型的認知，也動搖了此前被大廠視為護城河的「重資產」范式。一時間，硅谷科技股應聲回調，千億美元研發投入的必要性也被重新審視。
而在國內，這場「技術地震」最先震動的，其實正是那些原本被認為應該在 AI 戰役中沖在最前的大廠們。一邊是像 DeepSeek、Manus 這樣的新玩家用「小而強」「快而靈」的策略不斷迭代突破，另一邊卻是大廠在產品落地、組織架構、技術方向上的多次調整與遲疑。
新玩家沖擊的，不只是模型性能或訓練成本，更是許多建立在歷史經驗基礎上的路徑依賴——比如「只有閉環才有護城河」「只有高預算才能出好模型」「只有通用大一統才是正確方向」。
越來越多的事實正在指向同一個結論：在 AI 快速演進的浪潮中，任何僵化的范式認知，都可能成為創新的絆腳石。
今天的大廠，正在面臨一次理念上的轉向：不再追求「我的模型服務我的應用」的閉環邏輯，而是回到「用最合適的模型，構建最好的產品」這一產品主義原點。
一系列深層次的戰略重構，正在中國互聯網大廠里悄然發生。
Deepseek-R1 出現前，大廠鏖戰大模型賽道，各自押注不同
回頭看 2023 年，國產大模型賽道迅速升溫，幾乎所有有技術儲備或生態優勢的公司都在投入資源，試圖在百模大戰中找到自己的突破口。
彼時，百度、字節、騰訊等大廠紛紛亮出自研模型，「自研閉環」幾乎成為主流打法（阿里則探索開源較早），強調的是「模型要自主可控，生態要自給自足」，從底層模型到應用產品都要打通。
在這樣的背景下，百度主打「模型+搜索」路徑，字節力推豆包，阿里對通義千問團隊進行拆分以優化資源配置，騰訊則相對謹慎地投入「混元」大模型，整體更強調「應用場景驅動」，小廠中也出現了面壁、智譜、百川、月之暗面等一批專注通用大模型訓練的「AI 六小龍」，試圖在技術路線或創新方向上突圍。
彼時大家的競爭邏輯還建立在幾個假設之上：1）自研能力越強越有護城河；2）參數量和能力相關，性能靠堆大模型贏；3）需要構建一個「自我可控」的模型+應用閉環。
但這些共識在 DeepSeek-R1 發布之后被徹底打破。2025 年 1 月 DeepSeek-R1 的亮相，被行業視為一個「臨界點」事件——一方面，它以極低的成本訓練出了對標 GPT-4 的能力，公開技術細節并放出權重；另一方面，它代表著一種更徹底的「開源范式」：不是簡單開放一個模型，而是直接讓下游開發者「拿來即用」，訓練思路、數據比例、推理效率都一目了然。
這直接打在了原來那種「閉環型自研」的路線要害上。很多大廠花大錢訓練的模型，在 DeepSeek-R1 面前變得毫無優勢——不是能力不行，而是「性價比不行」：你沒法再說「自研比別人更強」，因為別人把過程全開了，而且你追上也要幾個月；你也沒法說「閉環護城河更高」，因為別人三兩天就能基于 DeepSeek-R1 搭個 demo，甚至用它打磨出產品。
這種「開源即能力平權」的沖擊，不只打到了大廠，也打亂了 AI 小龍們的節奏。以面壁、百川為代表的「小模型派」，原本還希望在訓練效率和推理速度上做文章，現在發現 DeepSeek 直接掀了桌子，把效率和能力統統平衡好了，而且是白送的——這讓「閉源商業化」變得更加困難。
行業由此進入了一段顯著的「戰略迷茫期」：
大廠開始重新評估自研的價值：是否還值得燒錢去追一個很可能被開源趕超的模型？是否應該把精力轉向「拼裝模型能力+打造 AI 原生應用」的組合打法？
AI 小龍們則面臨最直接的生存壓力：原來講閉源、講技術棧的優勢正在消失；大廠又開始加速從開源模型中「拿貨」，對它們的合作需求也在下滑；只能重新找定位，要么抱團，要么找「差異化垂直場景」。
投資人也在重新審視項目價值：一個大模型初創公司如果沒有特別的創新機制或生態合作資源，其估值邏輯就會受到挑戰。
總之，DeepSeek 不是推出了一個強模型這么簡單，它更像是一次「范式洗牌」：用極致透明和開源方式打破舊有路徑依賴，把「自研大模型閉環」從主流選項變成了一個「代價極高」的冒險。這個時刻之后，誰能快速認清現實，找到新生態位，誰才有可能留在下一輪的牌桌上。
震蕩之后，大廠摸索新方向
DeepSeek 帶來的沖擊在持續發酵時，整個行業一開始是懵的，迷茫、不確定、不知所措。大家都知道這是一次系統性沖擊，但具體要怎么應對、往哪兒走，其實那時候沒有明確答案。
但從 2 月下旬開始，情況慢慢變了。大廠開始陸續有所動作，新的敘事也浮出水面。一句話總結就是：戰略重心從去年強調「應用先行」「超級 App」的落地路線，重新回到了「AGI 優先」的軌道上。
這輪轉向有幾個關鍵的變化。
第一個變化是目標清晰了。過去講 AI 應用的時候，很多公司都停留在「做一個超級 App」的層面，比如搞一個 AI 助手、一個 AI 搜索或者 AI 辦公工具。
但現在，在字節與阿里最新的對外表達中，都明確把「沖刺 AGI」作為最核心的目標。
在 2 月的全員會上，字節 CEO 梁汝波曾表示：「智能水平是最重要的，要把提高智能本身當成最重要的目標，而不是某個產品的 DAU。」
3 月，豆包大模型部門召開全員會，明確部門的最重要目標是探索智能上限；同時強調進一步加強組織文化，提高技術開放程度，并考慮推進開源。
「Seed Edge」是字節豆包大模型團隊在年初組建的 AGI 長期研究團隊，鼓勵探索更長周期的 AGI 研究課題，如推理能力、感知能力、軟硬一體化等。
這個項目強調「寬松的研究環境」和「長周期考核」，為入選課題提供獨立算力支持，體現了字節對 AGI 的長期布局。
Seed Edge 的目標是探索 AGI 的新方法，鼓勵跨模態、跨團隊合作，目前初步確定了五大研究方向，包括探索推理能力的邊界、探索感知能力的邊界、探索軟硬一體的下一代模型設計、探索下一代 AI 學習范式、探索下一個 scaling 方向。
可以看出，字節正在為通向 AGI 的下一階段做技術儲備。
2025 財年財報后的電話會上，阿里 CEO 吳泳銘首次明確提出 AGI 是阿里 AI 戰略的核心目標，甚至用了「AI 將影響全球 50% GDP 結構」這樣激進的表述。
這也意味著，阿里正在從強調「云+模型」服務能力，逐步走向更高層次的通用智能探索。
第二個變化，是對「開源」和「模型選擇」的態度發生了實質變化。過去講模型、做應用時，往往強調「全鏈路自主可控」，什么都要自己來。但現在，尤其是騰訊和百度，看起來越來越強調實用主義導向：誰的模型能力強就接誰的模型，應用產品的目標是用戶滿意、場景落地，而不是一定要套用自家大模型。
這背后，其實是每家公司在重新厘清自己的生態位——它在AI時代扮演什么角色，它的核心競爭力到底在哪里。
阿里的反應看起來「穩」一些，或者可以說是延續之前的節奏。
因為阿里在大模型上的投入本身就走在了開源路線的前列。通義千問（Qwen）系列在海外和開源社區持續表現強勁，Qwen2.5-Max 一度號稱性能超越 DeepSeek-V3，而 4 月底剛開源的 Qwen3，不僅成本顯著降低，性能更是反超 DeepSeek-R1 和 OpenAI-o1，登上開源模型榜首。阿里的打法很明確：先用模型性能證明自己，再用開源吸引全球開發者，把生態「引進來」。
不過，阿里的路徑也并非一帆風順。過去一段時間，由于組織架構頻繁調整，大模型和 AI 業務一度陷入「各自為戰」的割裂狀態。但隨著 2024 年阿里云重新整合、AI 團隊在馬云回歸后重新聚攏，阿里開始回到「集中力量辦大事」的主模式。阿里云的回暖也證明了整合效果：在最新一個季度重新恢復雙位數增長，再次穩坐國內市場頭把交椅。
可以說，相比強調 C 端產品或 Agent 體驗的打法，阿里正在重新確認自己在 AI 時代的角色——不是沖在最前的應用先鋒，而是一個全球級的模型平臺和技術基礎設施提供者。
百度的選擇，是比較務實的。一方面它有自己的文心模型體系，但另一方面它也明白，真正能打動用戶的，是像百度文庫、百度網盤這樣的具體應用能不能變得更智能。所以在實際落地中，百度強調「誰好用就用誰」，哪怕不是自家的模型也沒關系，只要能讓文庫變得更好用，就可以接入。
這種態度其實是經歷過一次反思的。之前極客公園就曾經了解到，2024 年百度內部其實是為了推動模型在各應用場景落地，分散了大量精力，導致文心團隊反而沒能集中精力把模型本身推上一個更高的臺階。新的調整，就是不再強求「模型服務所有應用」，而是讓每個業務線根據場景靈活選擇，把用戶體驗拉起來才是第一位。
而關于開源閉源之爭，此前作為大模型閉源路線的堅定支持者，李彥宏此前曾多次公開表示，"閉源才能保證技術可控性、才有商業模式，開源其實是一種智商稅"。
直到今年 2 月，百度選擇了順應開源的大趨勢，宣布將在未來幾個月中陸續推出文心大模型 4.5 系列，并于 6 月 30 日起正式開源。
騰訊的路徑更清晰，也更符合它一貫的產品哲學。無論是微信、QQ 還是游戲體系，騰訊最核心的資源就是這些連接用戶的高頻產品。對它來說，自研大模型不是必須的，關鍵是能不能把 AI 能力快速嵌入到這些產品里，提升效率和體驗。
所以，當 DeepSeek-R1 新模型出現之后，騰訊是第一時間接入的公司之一，沒有太多顧慮。畢竟據晚點報道，騰訊董事局主席兼 CEO 馬化騰跟一些 AI 團隊說過，「要好好與外部合作，不要想著什么都自己做」，以及「要清醒地認識到實際情況，不要過高估計自己的能力。」
2 月 13 日，騰訊率先官宣接入「滿血版」DeepSeek-R1，并迅速在全平臺展開推廣攻勢。從微信、小紅書到 B 站、知乎，元寶產品的廣告鋪天蓋地，引發了用戶對騰訊 AI 助手的集中關注。與此同時，騰訊內部也緊急協調，加速推動微信與 DeepSeek 的融合。
相應地，騰訊也在組織架構上進行了一系列調整。繼騰訊元寶從 TEG（技術工程事業群）并入 CSIG（騰訊云與產業事業群）之后，QQ 瀏覽器、搜狗輸入法、ima 等更多產品也陸續劃歸 CSIG，組成騰訊在大模型時代面向 C 端的新產品陣列。同時，這些產品原本隸屬的團隊和組織也將從 PCG（平臺與內容事業群）整體調整至 CSIG，以更集中地推進 AI 戰略下的產品布局與升級。
這一系列快速動作，其實體現了騰訊對「AI 是能力，不是目的」的判斷。更強的模型、更開放的生態，只要能賦能微信和游戲，那就應該立刻用起來。這一波，它反而成了最快適應變局的一家公司——甚至可以說，這次 AI 開放生態的發展節奏，剛好踩中了騰訊最擅長的能力嵌套邏輯。
字節跳動則是四家里最復雜、或許也可以說是最糾結的那個。它一方面擁有豆包大模型體系，另一方面又掌握了抖音、今日頭條、番茄小說等超大規模應用場景。既想做 AGI 技術的引領者，又不愿放棄在應用層面的優勢閉環。
但這就帶來了兩頭要抓的壓力——模型要領先，產品也要突出，生態既要自洽又要開放。在 DeepSeek-R1 爆火之后，字節一方面開始重申「AGI 是核心目標」，加強對豆包的投入，也在開源方面更多動作；另一方面在應用層也出現了新的挑戰：到底是堅持「豆包+字節應用」的閉環路線，還是打破內外壁壘，接入更強的外部模型去賽馬？
據晚點報道，字節跳動最初對是否將 DeepSeek 接入旗下產品持觀望態度，內部普遍認為「隨時可以接入，不急」。然而，時機稍縱即逝，春節過后，字節開始緊急調動團隊加班開發，加速整合 DeepSeek。
目前看，字節的策略還在過渡期。一方面，它在對外表達中強調開源、強調開放生態價值；另一方面，在內部系統上，豆包仍然是很多應用場景的默認選擇，只在少許應用上開放對 DeepSeek 模型的接入。但未來會不會像騰訊一樣，開始在更廣泛的層面接入第三方模型，或者在某些應用上放開「自家模型優先」的原則，現在還沒有完全看清楚。
過去幾個月是 AI 大廠們重新定位自己的生態角色、重新判斷技術路徑的關鍵窗口期。經歷了 DeepSeek-R1 帶來的「能力維度重構」之后，各家公司幾乎都開始重新聚焦 AGI 這個長期目標，同時也在技術和生態層面更加現實與開放。
不過，即便目標一致，路徑選擇依然千差萬別。這背后，是每家公司對自身優勢的認知差異，也是它們對「AI 時代應該怎么跑」的不同下注。
技術顛覆面前，沒有永遠的「歷史贏家」
AI 行業不會因為某一個產品突然「殺出重圍」而終結對抗，它注定是一場持續上演的生態重構游戲——生態位置、能力分工將反復洗牌，而每一次沖擊，都會逼迫玩家重新思考「我是誰、我該怎么做」。
在 DeepSeek-R1 的沖擊下，大廠開始重新審視自己與 AI 的關系。這場變化不會停止：在 AI 這個快速演進的技術浪潮中，任何人其實都沒有資格背負歷史包袱。
歷史包袱，不只是落后的產線、繁重的組織、冗余的團隊，更是一種路徑依賴式的認知慣性。
過去幾年，整個 AI 行業積累了太多「默認共識」：比如做大模型一定要砸上億美金、做 AI 應用一定要追求閉環、只有 To B 業務才能形成收入閉環、AI 不是消費品只能是工具型軟件……這些「理性判斷」在過去的技術范式下看似正確，但在新路徑被打通之后，很多「理性」就變成了限制想象力的牢籠。
技術革命的殘酷性就在于，它并不會給巨頭太多「吃老本」的機會。AI 的快速迭代，正不斷吞噬那些依賴過往成功經驗的慣性組織。于是我們看到：百度轉向開源，騰訊放下身段借勢引流，字節加速重構算力體系……這些動作背后，藏著大廠對現實的一種「覺醒」：在 AI 的無限游戲中，唯一的生存法則，是保持戰略彈性——既要摒棄對歷史經驗的盲目依賴，也要以開放姿態，擁抱技術普惠的新趨勢。
舊范式困住了誰？
回顧國內過去兩三年內大廠與頭部創業公司的發展路徑，幾乎都踩在一套「經典劇本」上：
先圍繞一個目標設定 OKR；
再從模型能力、數據體系、應用矩陣做完整閉環；
最終希望通過模型降本、產品增長、生態協同走通商業路徑。
這個邏輯沒錯，但問題是它太像過去互聯網時代的打法了——它默認「資源越多，路徑越清晰」；但AI的突變恰恰是在路徑模糊中爆發的。
比如，之前很多團隊一邊追求「閉環場景」，一邊困于「能力不足」；一邊想講「自主模型」的故事，一邊又拿不到基礎設施層的調優能力。很多戰略決策是「既定假設+組織慣性」的結果——看起來合理，但沒人停下來問：如果這些假設本身就錯了呢？
反觀這輪跑出來的新玩家，無論是 DeepSeek、Manus，他們有個共同點：思維輕盈，沒有歷史負擔，也沒有路線執念，這反而讓他們成了這輪范式躍遷的開拓者。
如果回過頭去看，DeepSeek 和 Manus 做的那些事，其實都沒有多么玄學，甚至可以說都站得住工程邏輯。但為什么幾乎沒有大廠走這條路？因為它們過于理性、過于系統化，也就過于保守。
比如大廠可能會問：做 MoE 到底能不能規模化？極限調優是不是浪費時間？——這些問題本身沒錯，但當還沒驗證過路徑，就先否定它，那可能永遠不會發現新大陸。
這也是為什么，越來越多投資人、開發者、行業觀察者開始重新審視 AI 創業的價值判斷：不是誰能講出最全的閉環，不是誰能招來最多的模型科學家，而是——誰能打破「歷史正確性」，走出一條技術與產品都能快速驗證的新路線。
在 AI 這條超高速前進的技術公路上，最危險的不是落后一步，而是還相信舊的紅綠燈規則。真正的變化總是發生在「不合理」與「不被看好」之間。
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