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（来源：极客公园）
国产大模型春节集体转向‘实干派’，全球 AI 变革看北京 。
作者|李苏
编辑|郑玄
2026 年开年的科技圈，一场静默的排位赛正在悄然改写 AI 大模型世界的规则 。
1 月 27 日 ，月之暗面开源 Kimi K2.5 ，以‘Agent Swarm’技术实现 100 个子智能体并行协作，将复杂任务执行效率提升数倍；2 月 7 日 ，字节视频生成模型 Seedance 2.0 正式上线 ，凭借多模态参考系统与原生音视频同步能力引发全球创作者追捧；2 月 11 日深夜，智谱 AI 发布新一代旗舰模型 GLM-5 ，在全球权威榜单 Artificial Analysis 中位居全球第四、开源模型第一。此外 ，阿里 Qwen3-Max-Thinking 、DeepSeek-OCR2 、生数、银河通用、智源等模型也在同一时段密集亮相 。
海外厂商同样动作频繁 。2 月 5 日，OpenAI 发布 GPT-5.3-Codex 编程模型 ，并推出企业级 AI Agent 平台；同日 ，Anthropic 发布 Claude Opus 4.6，不到半月后又推出定价更低的 Claude Sonnet 4.6 主攻智能体场景。
诸神之战 ，不一而足。
几乎所有公司都选择在一个特殊的时间窗口登场——春节前后 。传统认知中 ，春节是用户注意力分散 、媒体曝光度下降的时段，并非科技产品发布的黄金窗口 。但 2026 年的这波集中发布，恰恰利用了春节的场景丰富性：充裕的假期时间 、家庭聚会、出行规划 、内容创作 、社交娱乐。在全民行为高度集中的这一档口 ，正是检验大模型能否从实际应用层面解决复杂任务的最佳测试时机 。
现在看来 ，这个时间节点绝非巧合，其背后的产业升级意义意味深长——这是国产大模型的一次集体转型 。在过去两年 ，国产大模型更像是实验室里的‘做题家’ ，核心解决的是用户提问到模型作答的及时交付，比拼的是 benchmark 分数与响应速度；而这一波 AI 大战 ，已经能够清晰地看到 ，国产大模型正在向能真正处理复杂任务的‘实干派’转变。模型不再满足于给出答案，而是要独立完成从理解需求、拆解任务 、调用工具到交付成果的全流程 。
而我们发现 ，在这轮‘实干能力’的竞赛中 ，一个值得注意的现象是，领跑者的地理坐标高度重合——它们大多聚集在北京海淀区 。理解这种‘海淀基因’ ，才能厘清国产大模型转型的深层原因。
01
更加务实的智能军团
虽然这一轮国产大模型的集中发布尚未结束 ，不过一个显著的趋势已经展现——更务实的评测维度正在取代传统指标 。
过去对 AGI 的乌托邦式憧憬，正被算力成本与落地成效的硬约束快速拉回地面 。无论是旧金山湾区还是中国一二线城市，资本与产业都已不再为单纯的规模扩张叙事支付溢价——大模型正在从单纯的技术探索 ，加速进入技术与需求双向赛跑的商业化深水区。
通俗一点来说 ，大模型不再只追求标准答案，更在考察在开放环境中的任务完成度 ，以及如何直接应用到普通人的生活中 。
此刻扎堆发布的大模型 ，纷纷顺势而为 。
智谱发布的 GLM-5 在这一轮的表现中颇为抢眼，其在 HumanEval 代码通过率达到 96.2% ，不但超越前代 GLM-4.7 的 88.5% ，更是超越了强劲的 Claude Opus 4.5（95.8%）。但比分数更重要的是，GLM-5 原生支持跨文件代码重构 ，并能处理复杂系统工程代码仓。
这意味着 ，智谱大模型已完成从‘初级程序员’到‘总架构师’的进化，重新定义了编程领域的生产力 。
而在过去专注‘聊天’和提供情绪价值的字节 ，也同样呈现务实转向 。
以前做 AI 视频 ，用户得跟机器猜谜——写一堆提示词描述‘夕阳下的古风少女’，结果出来可能是古装也可能是和服。而在 2 月初发布的字节 Seedance 2.0，则让指向更清晰明确——用哪个色调 、某个角色的脸、哪一段视频里的动作 ，甚至放段音乐让它跟着节奏剪 。
这种多模态参考机制将创作主动权交还用户 ，降低了反复调试的试错成本，使电商广告 、短视频制作等商业场景的产出更为稳定 。也与海外模型形成对照：当 OpenAI 的 Sora 和谷歌 Veo 2 仍主要依赖文本提示词时 ，Seedance 2.0 将创作更贴近商业场景对确定性的需求。今年春晚舞台视觉《贺花神》的四季花神场景 ，正是该能力的落地展示——以四时花卉为主题，十二位演员对应十二种花神 ，每一个出场都伴随着专属场景 。这背后正是字节大模型的图像与视频生成能力起到的作用 ，为节目定制‘一月一人一景，一花一态一观’的视觉效果 。
春晚贺花神效果图
打破边界的 ，还有大模型的另一种存在载体——具身智能。1 月 8 日 ，银河通用发布重载机器人 Galbot S1，实现零遥操全自主作业 ，双臂负载达 50 公斤 。与特斯拉 Optimus 等海外人形机器人侧重工厂场景不同 ，Galbot S1 的手脑协同设计更聚焦室内泛化能力——春晚上银河通用与沈腾 、马丽的互动展示，正让我们看到了机器人手脑一体的无限可能，未来无数室内场景的泛化能力正源于具身智能大脑模型的布局 。
银河通用春晚节目图
AI 从数字世界来到物理世界 ，大模型公司正在用一条相对扎实的路 ，在填补过往实用性不足的坑——听懂人话、把事情干成。
这和人们通常所理解的商业溢价的区别是，AI 普惠化不是市场竞争手段 ，而是技术发展的目的 。
2025 年 ，国产大模型对行业标杆的理解发生了根本转变 。技术评测的领先仅证明能力上限，而商业价值的衡量标准已转向规模化的可及性与经济性——单位算力所能支撑的实际产出效率 ，成为更具分量的评判维度。
市场端的反馈更为直接。经过两年多的技术演示期 ，无论是企业还是终端市场，都在提出更为具体的需求：模型能否自动处理报销流程 ，能否协调多个软件完成市场调研 ，能否在无人监督的情况下执行周期较长的项目 。大模型的实际执行能力已成为企业采购决策的核心考量，推动研发方向从追求技术突破转向保障交付质量 。
春节场景为产品实用验证提供了特殊环境。家庭聚会涉及菜谱生成 、采购规划 、智能设备控制等协调需求；长途出行需要整合交通预订、酒店比价、行程优化等多平台信息；内容创作则要求模型理解节日文化 、平台调性及传播规律 。
这些任务无法通过单次问答完成 ，需要模型具备任务分解 、工具调用、异常处理及结果整合能力 。2026 年春节的集中发布 ，实质是厂商将产品置于真实场景的压力测试，假期积累的用户反馈将为后续产品迭代提供数据支撑。
02
海淀基因
当技术理想主义与商业现实主义融合时，‘觉醒’往往发生在一片让创新既能扎根又能拔节生长的土壤上 。
放眼全球 ，人工智能的竞赛早已超越单一企业的角力 ，演变为区域创新生态的系统较量 。
硅谷凭借斯坦福-伯克利的人才输送 、风投体系的成熟配套 、以及‘快速试错’的文化基因，长期占据全球 AI 产业的高地。但 2026 年春节档的集体爆发 ，清晰地显示出中国创新版图正在形成自己的‘强节点’——北京海淀便是其中最具代表性的样本 。
在这片 430 平方公里的地界上 ，创新的密度可以被具象化地测量出来，在这里 ，15 分钟车程几乎就能构成一个创新单元——智谱 AI、百川智能 、面壁智能……他们齐聚在清华科技园里 。往东一公里 ，生数科技在中关村东路 8 号东升大厦探索多模态生成，与智源研究院的成府路 150 号（清华南门）隔街相望。
往南一点 ，月之暗面在知春路 76 号京东科技大厦迭代长文本模型 ，与字节跳动的大钟寺工区直线距离不到 3 公里——后者旗下的 Seedance 团队正依托这片人才密度，在多模态视频生成领域快速推进 。
更具纵深感的是人才的流动与重组 。爱诗科技创始人来自字节视觉团队 ，办公室设在苏州街 ，与原工区直线距离 2 公里；而银河通用 、星动纪元、灵心巧手三家具身智能公司，则集中在海淀区的核心地段，彼此车程都在 15 分钟内 ，却各自探索重载机器人 、人形机器人 、灵巧手等不同路线。
这种集聚并非偶然 ，而是产业生态的必然结果。北京海淀，作为全国人工智能产业的核心集聚区 ，其角色值得客观审视——它并非简单的‘政策普惠’或‘资本密集’ ，而更像是基础研究到真实落地的完整链条 。
具体而言，海淀区已经构建了一个基本自主可控的全产业链技术体系 ，底层有清华、北大等高校的前沿研究输出人才和方法论；中间层由芯片 、云计算等基础设施企业提供算力支撑；应用层则有大量场景型企业提供测试环境和需求反馈 。这种密度使得技术迭代周期显著缩短。
生态的成熟度 ，直接塑造了国产大模型的差异化路径 。与硅谷巨头追求‘通用智能’的宏大叙事不同，海淀系企业更强调‘垂直穿透’：在这里 ，百度布局全栈 、寒武纪布局芯片、智谱清研专注 B 端、快手可灵偏向文娱落地 、字节偏向 C 端 、月之暗面偏向长文本思考 。各寻其位 ，各尽其能。
事实上，政策环境的演进同样关键 。2023 年 ，北京市率先出台地方性大模型产业支持政策 ，海淀区同步提出建设 2300 亿元规模的核心产业集群，配套人才落户、资金扶持 、场景开放等综合措施 。如今这一数据已经超过 3500 亿。同时，海淀推出中关村科学城科技成长基金 ，经过三期发展规模已达 200 亿元 ，明确将投资重心前移，聚焦早期项目 、小型企业、长期价值及硬科技领域 。这种‘耐心资本’的供给 ，显著改善了创新型企业的心理预期与风险偏好 。
但海淀的真正价值 ，或许不在于政策红利的独享，而在于其作为‘创新方法论’的输出地。从 2010 年代中关村的创业大街 ，到移动互联网时期的‘巨头摇篮’ ，再到如今的大模型集聚区，海淀始终扮演着技术商业化‘加速器’的角色 。早期的互联网创业培育了风险资本的敏锐度 、工程师文化的务实性 ，以及对‘快速迭代 、小步快跑’方法论的路径依赖 。这些基因延续至今 ，使得中国企业在面对大模型这一颠覆性技术时，表现出更强的工程化能力和商业化嗅觉。
AI 原点社区
将视野拉宽 ，这种‘强节点’的崛起并非孤例。上海的张江、深圳的南山 、杭州的余杭 ，同样在 AI 产业链的不同环节都形成特色优势——这些都是值得区域学习的样本 。但海淀的独特性在于其‘全栈覆盖’——几乎每一环都有代表性企业布局 。这种完整性，使其成为全球 AI 版图中少数能与硅谷形成系统性对话的区域之一。
传统认知中，技术创新高度集中于少数全球城市；但大模型时代的竞争 ，越来越依赖‘数据-场景-算力’的本地化闭环 。中国庞大的数字化应用场景 、完整的制造业体系、以及政策驱动的算力基础设施 ，为区域创新生态提供了独特的养分 。海淀的集聚效应，正是这种国家能力在微观层面的投射。
当全球大模型产业进入‘实干能力’的比拼阶段 ，区域生态的质量将直接决定企业的竞争力上限 。
03
更好的时代
所有技术革命的最终走向 ，一定承载着产业实践的阶段性注脚 。
这场集中爆发的转型给产业和区域都提供了新的机会。
春节档的 AI 大战，标志着国产大模型进入产业价值验证的关键周期 。短期内 ，市场将迎来一次实干能力的集中检验 。期间积累的真实用户数据与实际交付体验 ，将帮助企业精准识别产品短板，加速迭代优化。例如 ，多智能体协作的稳定性 、长视频生成的时序一致性 、复杂代码重构的可靠性等问题 ，只有在海量真实交互中才能充分暴露和修正 。
但大模型军团现在的表现，已经影响深远——目前 ，OpenAI、Google 等巨头纷纷调转船头 ，开始密集推出针对企业级市场的高性价比推理模型 。
很长时间以来，全球人工智能的聚光灯多投在硅谷。而 2026 年这个乍暖还寒的春天，分水岭已经有了能捕捉的痕迹——算力封锁没有击垮国产大模型 ，反而带来了一抹得天独厚的韧性。
AI 制图
这注定是一条长期主义的道路 ，但不妨碍国产模型技术迭代节奏持续加快，产品更新周期从以年为单位缩短至以月甚至以周计算 。这种敏捷响应能力的形成 ，客观上为中国人工智能产业提供了弯道超车的窗口期 。
而从管理者的角度来看 ，当大模型从‘对话工具’进化为‘数字员工’，‘人’的身份也将发生变化 ，其社会影响将呈指数级放大——对于所有区域性政府而言 ，都需要在新阶段里寻找定位——这要求政策层面在持续降低创新成本的同时，建立适配新技术形态的治理框架。
而经验老道的管理者 ，显然能更快提供合格的样本 。
至少 ，站在 2026 年的端头，国产大模型发展的重要节点 。人们已经可以确定 ，全球新一轮大模型产业变革的方向与节奏 ，正日益取决于中国创新体系的突破能力与本土生态的支撑强度。
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