冬天里的一把火

阿里、騰訊、字節齊上陣，燒出了對明年AI行業的期待。

過去幾天，國內互聯網大廠的 AI 動作，明顯密集了起來。

阿里、騰訊、字節，幾乎在同一周內，從應用、模型到基礎架構同時出手，往AI的故事里添了一把火。

中國 AI，正在從第一幕，走向第二幕。

過去一年，AI 的第一幕其實已經被反復演繹過。

那是一段“能力展示期”，參數、榜單、Demo，輪番登場，看誰更像人，看誰更聰明。彼時的 AI，更像一個不斷被拉到臺前表演的優等生，驚艷，但不耐用。問題也在這里逐漸顯現：當所有模型都能聊天，會說話本身，開始迅速貶值。

今天，做一個能對話的 AI，并不比做一份漂亮的 PPT 更難。形式很豐富，真正解決問題的卻不多。用戶的新鮮感在消退，行業對“炫技”的耐心，也在同步下降。

于是，第二幕的門檻，變得異常清晰。

第一幕的 AI，解決的是“你想干什么”。第二幕的 AI，必須開始回答另一個問題——我能不能替你把事情干完。

這意味著，AI 不再只是生成內容，而要真正進入現實系統：調用服務、調度資源、完成閉環。從助手，走向系統；從理解意圖，走向執行結果。

1、

阿里的目標把 AI 從“能聊”，推到“能辦事”。

15 日，螞蟻推出 AI 健康應用「螞蟻阿福」，直接沖到 App Store 免費榜第三。

16 日，萬相 2.6 發布，喊出一句很狠的話：“讓專業影棚搬到每個人面前。”

18 日，千問接入高德地圖，完成從“意圖理解”到“服務執行”的跨越。

這三件事合在一起，才是重點。它們共同指向一件事：

阿里終于開始讓 AI，真正進入“交易與服務鏈路”。 不是陪你聊天，而是替你干活。

這是典型的阿里基因。

阿里的核心資產從來不是“技術領先”，而是商業基礎設施。支付、地圖、物流、商家、履約——這些東西，別人想學都學不來。

所以你會發現，阿里的 AI 不追求“最像人”，而追求——最像一個能干活的員工。

千問接入高德，是一個極其重要的信號。它意味著 AI 開始能調用真實世界的服務系統，而不只是生成文字。

2、

騰訊，終于動了“基礎設施”這一刀。

17 日，騰訊官宣：升級大模型研發架構，新成立 AI Infra 部、數據計算平臺部，同時，姚順雨出任首席 AI 科學家。

這一步，比任何一個產品發布都重要。因為騰訊終于承認了一件事：

AI 不是一個項目，而是一套基礎設施。

過去幾年，騰訊在 AI 上一直很克制。

不是沒能力，而是基因決定了——它對“打擾用戶”極度謹慎，對“系統級改造”極度保守。沒有密集的產品發布，也沒有夸張的技術敘事，這些變化，幾乎都發生在水面之下。

姚順雨的任命，也很騰訊。他不是那種到處站臺的明星科學家，而是能長期搭系統的人。姚順雨在那篇廣為流傳的《The Second Half》一文中，強調在AI的下半場，要像產品經理一樣重新思考AI 究竟該為誰解決什么問題。這與騰訊的產品思維不謀而合。

騰訊這波 AI，不是要搶熱搜，而是要保證：

未來十年，微信、游戲、內容、廣告，都有 AI 的底層支撐。

3、

字節，則是繼續把“效率”卷到極致。

18 日，火山引擎大會密集表演：豆包大模型升級到 1.8，視頻生成模型 Seedance 升級到 1.5 Pro，推出面向 agent 的 AI 云原生架構……

信息量很大，數據很多，但核心只有一句話：

字節要讓 AI 成為“規模化生產力”。

在字節的世界里，AI 從一開始就不是“助手”，而是“工人”。

它只關心一件事：能不能跑得更快、成本更低、規模更大。視頻生成、Agent 架構、云原生，本質都是在干一件事：將 AI 深度嵌入內容生產、廣告投放、創作者生態，甚至于企業經營之中——把 AI 變成可復制的生產力。

AI是可以流水線化、可以 24 小時運轉、可以不斷壓縮成本的效率機器。

當 AI 被徹底工業化，效率優勢就會被無限放大，這恰恰是字節最熟悉的領域。

4、

為什么偏偏是在這個冬天，這把火被點燃？

因為舊的增長故事，已經結束，流量紅利消退，增量空間收緊，幾乎所有大廠都在面對同一個現實：不換敘事，就只能內耗。

AI 不再是錦上添花，而是為數不多還能承載長期想象力的方向。

阿里，用 AI 重建商業鏈路；

騰訊，用 AI 加固系統地基；

字節，用 AI 放大效率優勢。

路徑不同，但方向一致。

這把火，未必立刻帶來春天。

但它至少說明了一件事——第一幕，決定誰能上桌；第二幕，才決定誰能留下。

在這把火的助燃下，明年的AI行業，會因此大放異彩，屬于AI應用的時代，可能加速到來。

而真正的比賽，才剛剛開始。

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