大模型是平臺還是商品？| WAIC 觀察隨筆

在中國，已經不可能傾盡所有資源打造一個最強的基礎模型并使其成為平臺。

去年上海世界人工智能大會（WAIC）上，人們對通用人工智能（AGI）近乎宗教般的狂熱，如今聊天里最常出現的成了 「落地」、「收入」 與 「客戶」。大模型也不再吸引人，展館二樓打拳擊、調酒的機器人，吸引了更多人。

這不是壞事。一種景觀化的展示，往往最能吸引普通人的矚目，也說明人工智能正越來越往普通人生活靠近。考慮到展會首先面向的是潛在客戶，也說明現在更吸引人掏錢的，是能落地的應用而不是遠在天邊的藍圖。

大模型公司也在順應這個變化。

WAIC 開幕前一天，階躍星辰發布了 Step-3 模型。比起模型本身，發布會還有幾個更有意思的信號。

它公開設定了 「年營收沖刺 10 億」 的商業標尺，牽頭和芯片公司成立 「模芯生態創新聯盟」，專門為國產芯片適配優化模型，也更多強調多模態能力能成為吸引客戶的獨特優勢。

會后閑聊時候，階躍星辰聯合創始人朱亦博對我說，自己依然相信 AGI，「創辦這家公司的原因就是為了實現 AGI」，但毫無疑問，在對外講故事的時候，階躍星辰放棄了宏大而理想主義的陳述，而是講一個務實的面向市場的故事。

也在前兩天，美國白宮發布了《人工智能行動計劃》，這背后是一種對于 AI 更加宏大的暢想或者恐懼，法案背后的一個假設是，人類正在臨近奇點，一旦誕生真正的 AGI，那么整個世界就會重塑。

這一看起來有些虛幻的假設，讓美國各個科技公司在 AGI 上開始幾乎沒有上限的投入。他們把 AGI 看做能夠解決人類最重大挑戰的變革力量，正如馬斯克在新近的 Grok 發布會上說，他的新模型能夠帶來前所未有的科學突破，而 Meta 會花一億美元去挖一個核心員工。

究竟大模型是商品還是平臺，這種認知差異，導致了中美 AI 路線的不同。

美國，特別是以 OpenAI 和 Anthropic 為代表的硅谷勢力，正在下一個巨大的賭注：基礎模型（Foundational Model）本身就是下一個偉大的技術平臺。

在這個世界觀里，AGI 或接近 AGI 的模型，將扮演類似 Windows 或 iOS 的角色。它是一個具有強大網絡效應和技術壁壘的中心節點，所有下游應用都必須圍繞它來構建。通過 API 調用，模型平臺方可以從生態中的幾乎所有經濟活動中抽租。

這是一種典型的垂直整合策略，其信念是，模型的訓練成本和數據飛輪足以構建一道深不可測的護城河，從而阻止其被商品化。特朗普政府的去監管和促出口政策，本質上是在為這個 「美國平臺」 的全球擴張清除障礙。

中國路徑則完全基于另一個前提：基礎模型將不可避免地走向商品化。

在這個世界觀里，模型本身更像是服務于商業目標的原材料或組件，類似個人電腦時代的 x86 芯片或者服務器。它的價值會因競爭和開源而迅速降低，利潤會流向價值鏈的其他地方。

中國的企業之所以選擇開源，不是因為情懷，而是因為他們判斷在模型層無法建立持久的護城河。既然無法在模型本身上賺錢，那么最理性的選擇就是將其成本降至零，利用它去賦能自己真正能夠賺錢的地方——應用。

大模型公司成為「供應商」

這種分流的背后，不僅因為國家意志，也是面臨的市場結構不同。

美國的 AI 發展，是在一個相對無約束（Unconstrained）的環境下，采取的 「單點突破」（Single-Point Breakthrough）策略。

這里的 「無約束」 是相對的，主要體現在三個方面：

算力：能夠直接、自由地獲取全球最頂尖的計算硬件，如英偉達的最新 GPU。

資本：僅 2025 年上半年，美國風投就在 AI 領域投入了 1000 億美元，而中國所有行業的風投資金僅為 110 億美元。這使得企業可以進行長周期的、高風險的 「AGI 命運」 式豪賭。

分發：數字市場更為分散，一個典型的美國用戶每月會打開近 30 個應用，這為新的 AI 原生應用直接聚合用戶、成為下一個平臺級入口提供了可能性。

這樣的環境下，頭部公司的最佳策略是在技術堆棧的單一層面上實現極致化。它們將海量資源注入到基礎模型這一層，目標是創造出一個在性能上具有壓倒性優勢的模型。它們相信，這個足夠強大的模型本身，將成為一個新的、不可或缺的通用平臺。

這是一種軟件定義一切的、自上而下的平臺化戰略。 終極形態將如同一個新的操作系統。它通過 API 賦能萬物，同時將生態中的其他環節——無論是運行它的硬件，還是基于它開發的應用——都變成可被替代的、被商品化的 「組件」，從而攫取價值鏈中的絕大部分利潤。

中國的 AI 發展，則是在明確的強約束環境下，被迫走上 「堆棧整合」的道路。

這里的約束同樣來自三個方面：

算力約束：自 2022 年 10 月起，美國對華的出口管制使得中國企業無法獲得最先進的 GPU，只能依賴替代品或國產芯片。這一困境在 「模芯聯盟」 的圓桌討論上被反復提及。

資本約束：風險投資環境更為嚴峻，迫使初創公司必須快速展示商業化成果。AI 大模型的重要公司，都需要先發布強大的開源模型以證明自身實力，才能獲得來自大廠或者其他資本的投資。

分發約束：一個典型的中國用戶每月打開的應用不足 10 個，且幾乎都被微信或支付寶這樣的超級應用所聚合。這使得新的 AI 公司從一開始就處于供應商的地位，而非平臺競爭者。階躍星辰將超過 50% 的商業化重心放在汽車和手機終端上，正是對這一現實的理性回應。

在這些鐐銬之下，試圖復刻美國 「單點突破」 的策略——即傾盡所有資源打造一個最強的基礎模型，并使其成為平臺——已無可能。

中國企業被迫將視線從技術堆棧的 「單點」，轉向了各層之間的 「結合部」，通過跨層整合來創造新的價值。

階躍星辰便不再將模型和芯片視為獨立的兩個環節，而是進行模型與芯片的聯合設計。其副總裁朱亦博一語道破了這一戰略轉向：「過去的產業搞反了，先弄了模型，芯片再嘗試 fit 模型……我們現在應該用更正確的一個方向，模型來適應當代的芯片。」

去年中國的大模型狂熱，包括投流搶占市場的激烈競爭，背后心態都還是認為，大模型能夠成為新的超級平臺，等到今年，大家已經承認自己是一個供應商，而一個好的供應商，需要最快而無摩擦地被集成，那么開源就不僅是一個技術選擇，也是商業選擇。

階躍星辰選擇了 「toBtoC」 的模式，并通過開源 Step-3 等核心模型，極大地降低了其他公司的接入門檻。這種策略的本質，是以模型的 「開放性」 促進生態的 「繁榮度」，通過成為眾多應用的底層基礎，將自身嵌入到更廣闊的商業場景中。

階躍星辰宣布已與 「超過一半的國產手機廠商合作」，并與吉利汽車共同實現了 「行業首個端到端語音大模型上車」。這些合作的戰略意義，遠不止于單個的商業合同，而在于繞過擁擠的應用商店，直接成為用戶日常體驗的一部分，獲得了新的分發入口。

人工智能不止一條終點線

選擇了不同的路徑，也意味著選擇了不同的風險。

美國的路徑，在豪賭「奇點到來」，它將所有資源押注于 「率先實現 AGI 平臺」 這一極低概率、但極高回報的事件上。其風險高度集中，成敗系于最終的研發突破。

中國的路徑，則是在編織共生關系。它不追求單一的終極答案，而是試圖通過編織一張模型、芯片、應用、資本與國家政策相互依存的復雜網絡，來應對不確定性。

它的風險是系統性的，分散在這張網絡中的每一個節點和每一根連接線上。 比如「模芯生態創新聯盟」 本質上是一個由利益訴求各不相同的多家企業構成的松散聯盟。在共同的外部壓力下，他們可以暫時聯合，但在實際運作中，如何平衡競爭與合作、如何建立統一標準，都將是巨大的挑戰。

這也不是一場中美兩國的競速賽，而是可以并存的兩種價值選擇，最終，全球的 AI 圖景，或許將由這兩種不同的價值主張共同塑造：美國用一個強大的「通用 API」來定義云端的智能世界，而中國則用無數高效的「集成設備」來滲透和重構物理世界。

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