春节前夕，中国人工智能领域迎来新一轮技术竞赛。多家科技企业集中发布大模型相关产品，从基础架构升级到应用场景落地，行业焦点正从参数规模转向实际业务价值。这场被业内视为“下半场”的竞争，标志着AI技术进入工程化与商业化的关键阶段。
DeepSeek即将推出的V4模型成为行业风向标。据技术论文披露，该模型采用mHC网络架构与Engram条件记忆模块，通过优化信息流动机制与知识检索方式，在训练效率与推理成本上实现突破。试验数据显示，其训练收敛速度提升近两倍，知识库容量与逻辑推理能力显著增强。更引人注目的是，该团队提出的视觉压缩输入方法，将文本处理所需的token数量减少一个数量级，上下文窗口扩展至百万级别，为长文本处理开辟新路径。
行业格局因头部企业的技术突破发生微妙变化。春节前后，智谱、MiniMax、字节跳动等企业相继推出新产品：GLM-5强化多模态交互能力，M2.5聚焦复杂推理场景，Seedance 2.0则试图重构视频生成的技术范式。这种集中发布现象并非偶然，业内人士指出，企业选择在DeepSeek传统发布窗口期亮相，既是对技术压力的回应，也是争夺行业话语权的战略考量。
应用层面的创新成为竞争新维度。OpenClaw项目的爆红印证了这一趋势。这款源自开源社区的AI助手，突破传统聊天机器人的交互边界，具备直接操作系统、修改代码、管理多平台账号等执行能力。其核心价值在于将AI从“建议提供者”转变为“任务执行者”，在本地化部署与跨平台调度方面展现工程化实力。游戏科学创始人冯骥对Seedance 2.0的评价，则揭示了视频生成领域的变革方向——该模型通过双分支扩散架构与多模态参考输入，解决了角色一致性、物理逻辑自洽等工业级应用难题。
技术演进背后是商业逻辑的重构。沙利文中国合伙人崔楠观察到，企业客户愈发关注任务成功率、系统稳定性等工程指标，而非单纯的技术参数。这种转变迫使厂商构建完整的工程体系，包括工作流编排、数据接入、权限控制等配套能力。国联民生证券研报指出，AI竞争正从模型层转向执行层，能否将技术能力转化为可复制的业务解决方案，将成为决定企业市场地位的关键因素。
成本与效率的平衡持续推动技术迭代。中原证券分析认为，DeepSeek的架构创新具有行业示范效应，其通过凸组合优化与存算分离设计，有望缓解国内AI算力紧张局面。这种技术路径选择反映出一个深层趋势：当通用能力达到临界点后，行业开始向垂直场景深化，通过优化特定环节提升整体效能。阿里选择在春节前后发布Qwen 3.5，亦被视为对这种趋势的回应。
