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國產大模型春節集體轉向‘實干派’，全球 AI 變革看北京。

作者|李蘇

編輯|鄭玄

2026 年開年的科技圈，一場靜默的排位賽正在悄然改寫 AI 大模型世界的規則。

1 月 27 日，月之暗面開源 Kimi K2.5，以‘Agent Swarm’技術實現 100 個子智能體并行協作，將復雜任務執行效率提升數倍；2 月 7 日，字節視頻生成模型 Seedance 2.0 正式上線，憑借多模態參考系統與原生音視頻同步能力引發全球創作者追捧；2 月 11 日深夜，智譜 AI 發布新一代旗艦模型 GLM-5，在全球權威榜單 Artificial Analysis 中位居全球第四、開源模型第一。此外，阿里 Qwen3-Max-Thinking、DeepSeek-OCR2、生數、銀河通用、智源等模型也在同一時段密集亮相。

海外廠商同樣動作頻繁。2 月 5 日，OpenAI 發布 GPT-5.3-Codex 編程模型，并推出企業級 AI Agent 平臺；同日，Anthropic 發布 Claude Opus 4.6，不到半月后又推出定價更低的 Claude Sonnet 4.6 主攻智能體場景。

諸神之戰，不一而足。

幾乎所有公司都選擇在一個特殊的時間窗口登場——春節前后。傳統認知中，春節是用戶注意力分散、媒體曝光度下降的時段，并非科技產品發布的黃金窗口。但 2026 年的這波集中發布，恰恰利用了春節的場景豐富性：充裕的假期時間、家庭聚會、出行規劃、內容創作、社交娛樂。在全民行為高度集中的這一檔口，正是檢驗大模型能否從實際應用層面解決復雜任務的最佳測試時機。

現在看來，這個時間節點絕非巧合，其背后的產業升級意義意味深長——這是國產大模型的一次集體轉型。在過去兩年，國產大模型更像是實驗室里的‘做題家’，核心解決的是用戶提問到模型作答的及時交付，比拼的是 benchmark 分數與響應速度；而這一波 AI 大戰，已經能夠清晰地看到，國產大模型正在向能真正處理復雜任務的‘實干派’轉變。模型不再滿足于給出答案，而是要獨立完成從理解需求、拆解任務、調用工具到交付成果的全流程。

而我們發現，在這輪‘實干能力’的競賽中，一個值得注意的現象是，領跑者的地理坐標高度重合——它們大多聚集在北京海淀區。理解這種‘海淀基因’，才能厘清國產大模型轉型的深層原因。

01

更加務實的智能軍團

雖然這一輪國產大模型的集中發布尚未結束，不過一個顯著的趨勢已經展現——更務實的評測維度正在取代傳統指標。

過去對 AGI 的烏托邦式憧憬，正被算力成本與落地成效的硬約束快速拉回地面。無論是舊金山灣區還是中國一二線城市，資本與產業都已不再為單純的規模擴張敘事支付溢價——大模型正在從單純的技術探索，加速進入技術與需求雙向賽跑的商業化深水區。

通俗一點來說，大模型不再只追求標準答案，更在考察在開放環境中的任務完成度，以及如何直接應用到普通人的生活中。

此刻扎堆發布的大模型，紛紛順勢而為。

智譜發布的 GLM-5 在這一輪的表現中頗為搶眼，其在 HumanEval 代碼通過率達到 96.2%，不但超越前代 GLM-4.7 的 88.5%，更是超越了強勁的 Claude Opus 4.5（95.8%）。但比分數更重要的是，GLM-5 原生支持跨文件代碼重構，并能處理復雜系統工程代碼倉。

這意味著，智譜大模型已完成從‘初級程序員’到‘總架構師’的進化，重新定義了編程領域的生產力。

而在過去專注‘聊天’和提供情緒價值的字節，也同樣呈現務實轉向。

以前做 AI 視頻，用戶得跟機器猜謎——寫一堆提示詞描述‘夕陽下的古風少女’，結果出來可能是古裝也可能是和服。而在 2 月初發布的字節 Seedance 2.0，則讓指向更清晰明確——用哪個色調、某個角色的臉、哪一段視頻里的動作，甚至放段音樂讓它跟著節奏剪。

這種多模態參考機制將創作主動權交還用戶，降低了反復調試的試錯成本，使電商廣告、短視頻制作等商業場景的產出更為穩定。也與海外模型形成對照：當 OpenAI 的 Sora 和谷歌 Veo 2 仍主要依賴文本提示詞時，Seedance 2.0 將創作更貼近商業場景對確定性的需求。今年春晚舞臺視覺《賀花神》的四季花神場景，正是該能力的落地展示——以四時花卉為主題，十二位演員對應十二種花神，每一個出場都伴隨著專屬場景。這背后正是字節大模型的圖像與視頻生成能力起到的作用，為節目定制‘一月一人一景，一花一態一觀’的視覺效果。

春晚賀花神效果圖

打破邊界的，還有大模型的另一種存在載體——具身智能。1 月 8 日，銀河通用發布重載機器人(17.790, 0.19, 1.08%) Galbot S1，實現零遙操全自主作業，雙臂負載達 50 公斤。與特斯拉 Optimus 等海外人形機器人側重工廠場景不同，Galbot S1 的手腦協同設計更聚焦室內泛化能力——春晚上銀河通用與沈騰、馬麗的互動展示，正讓我們看到了機器人手腦一體的無限可能，未來無數室內場景的泛化能力正源于具身智能大腦模型的布局。

銀河通用春晚節目圖

AI 從數字世界來到物理世界，大模型公司正在用一條相對扎實的路，在填補過往實用性不足的坑——聽懂人話、把事情干成。

這和人們通常所理解的商業溢價的區別是，AI 普惠化不是市場競爭手段，而是技術發展的目的。

2025 年，國產大模型對行業標桿的理解發生了根本轉變。技術評測的領先僅證明能力上限，而商業價值的衡量標準已轉向規�；�的可及性與經濟性——單位算力所能支撐的實際產出效率，成為更具分量的評判維度。

市場端的反饋更為直接。經過兩年多的技術演示期，無論是企業還是終端市場，都在提出更為具體的需求：模型能否自動處理報銷流程，能否協調多個軟件完成市場調研，能否在無人監督的情況下執行周期較長的項目。大模型的實際執行能力已成為企業采購決策的核心考量，推動研發方向從追求技術突破轉向保障交付質量。

春節場景為產品實用驗證提供了特殊環境。家庭聚會涉及菜譜生成、采購規劃、智能設備控制等協調需求；長途出行需要整合交通預訂、酒店比價、行程優化等多平臺信息；內容創作則要求模型理解節日文化、平臺調性及傳播規律。

這些任務無法通過單次問答完成，需要模型具備任務分解、工具調用、異常處理及結果整合能力。2026 年春節的集中發布，實質是廠商將產品置于真實場景的壓力測試，假期積累的用戶反饋將為后續產品迭代提供數據支撐。

02

海淀基因

當技術理想主義與商業現實主義融合時，‘覺醒’往往發生在一片讓創新既能扎根又能拔節生長的土壤上。

放眼全球，人工智能的競賽早已超越單一企業的角力，演變為區域創新生態的系統較量。

硅谷憑借斯坦福-伯克利的人才輸送、風投體系的成熟配套、以及‘快速試錯’的文化基因，長期占據全球 AI 產業的高地。但 2026 年春節檔的集體爆發，清晰地顯示出中國創新版圖正在形成自己的‘強節點’——北京海淀便是其中最具代表性的樣本。

在這片 430 平方公里的地界上，創新的密度可以被具象化地測量出來，在這里，15 分鐘車程幾乎就能構成一個創新單元——智譜 AI、百川智能、面壁智能……他們齊聚在清華科技園里。往東一公里，生數科技在中關村(5.080, -0.08, -1.55%)東路 8 號東升大廈探索多模態生成，與智源研究院的成府路 150 號（清華南門）隔街相望。

往南一點，月之暗面在知春路 76 號京東科技大廈迭代長文本模型，與字節跳動的大鐘寺工區直線距離不到 3 公里——后者旗下的 Seedance 團隊正依托這片人才密度，在多模態視頻生成領域快速推進。

更具縱深感的是人才的流動與重組。愛詩科技創始人來自字節視覺團隊，辦公室設在蘇州街，與原工區直線距離 2 公里；而銀河通用、星動紀元、靈心巧手三家具身智能公司，則集中在海淀區的核心地段，彼此車程都在 15 分鐘內，卻各自探索重載機器人、人形機器人、靈巧手等不同路線。

這種集聚并非偶然，而是產業生態的必然結果。北京海淀，作為全國人工智能產業的核心集聚區，其角色值得客觀審視——它并非簡單的‘政策普惠’或‘資本密集’，而更像是基礎研究到真實落地的完整鏈條。

具體而言，海淀區已經構建了一個基本自主可控的全產業鏈技術體系，底層有清華、北大等高校的前沿研究輸出人才和方法論；中間層由芯片、云計算等基礎設施企業提供算力支撐；應用層則有大量場景型企業提供測試環境和需求反饋。這種密度使得技術迭代周期顯著縮短。

生態的成熟度，直接塑造了國產大模型的差異化路徑。與硅谷巨頭追求‘通用智能’的宏大敘事不同，海淀系企業更強調‘垂直穿透’：在這里，百度布局全棧、寒武紀(1120.680, 8.18, 0.74%)布局芯片、智譜清研專注 B 端、快手可靈偏向文娛落地、字節偏向 C 端、月之暗面偏向長文本思考。各尋其位，各盡其能。

事實上，政策環境的演進同樣關鍵。2023 年，北京市率先出臺地方性大模型產業支持政策，海淀區同步提出建設 2300 億元規模的核心產業集群，配套人才落戶、資金扶持、場景開放等綜合措施。如今這一數據已經超過 3500 億。同時，海淀推出中關村科學城科技成長基金，經過三期發展規模已達 200 億元，明確將投資重心前移，聚焦早期項目、小型企業、長期價值及硬科技領域。這種‘耐心資本’的供給，顯著改善了創新型企業的心理預期與風險偏好。

但海淀的真正價值，或許不在于政策紅利的獨享，而在于其作為‘創新方法論’的輸出地。從 2010 年代中關村的創業大街，到移動互聯網時期的‘巨頭搖籃’，再到如今的大模型集聚區，海淀始終扮演著技術商業化‘加速器’的角色。早期的互聯網創業培育了風險資本的敏銳度、工程師文化的務實性，以及對‘快速迭代、小步快跑’方法論的路徑依賴。這些基因延續至今，使得中國企業在面對大模型這一顛覆性技術時，表現出更強的工程化能力和商業化嗅覺。

AI 原點社區

將視野拉寬，這種‘強節點’的崛起并非孤例。上海的張江、深圳的南山、杭州的余杭，同樣在 AI 產業鏈的不同環節都形成特色優勢——這些都是值得區域學習的樣本。但海淀的獨特性在于其‘全棧覆蓋’——幾乎每一環都有代表性企業布局。這種完整性，使其成為全球 AI 版圖中少數能與硅谷形成系統性對話的區域之一。

傳統認知中，技術創新高度集中于少數全球城市；但大模型時代的競爭，越來越依賴‘數據-場景-算力’的本地化閉環。中國龐大的數字化應用場景、完整的制造業體系、以及政策驅動的算力基礎設施，為區域創新生態提供了獨特的養分。海淀的集聚效應，正是這種國家能力在微觀層面的投射。

當全球大模型產業進入‘實干能力’的比拼階段，區域生態的質量將直接決定企業的競爭力上限。

03

更好的時代

所有技術革命的最終走向，一定承載著產業實踐的階段性注腳。

這場集中爆發的轉型給產業和區域都提供了新的機會。

春節檔的 AI 大戰，標志著國產大模型進入產業價值驗證的關鍵周期。短期內，市場將迎來一次實干能力的集中檢驗。期間積累的真實用戶數據與實際交付體驗，將幫助企業精準識別產品短板，加速迭代優化。例如，多智能體協作的穩定性、長視頻生成的時序一致性、復雜代碼重構的可靠性等問題，只有在海量真實交互中才能充分暴露和修正。

但大模型軍團現在的表現，已經影響深遠——目前，OpenAI、Google 等巨頭紛紛調轉船頭，開始密集推出針對企業級市場的高性價比推理模型。

很長時間以來，全球人工智能的聚光燈多投在硅谷。而 2026 年這個乍暖還寒的春天，分水嶺已經有了能捕捉的痕跡——算力封鎖沒有擊垮國產大模型，反而帶來了一抹得天獨厚的韌性。

AI 制圖

這注定是一條長期主義的道路，但不妨礙國產模型技術迭代節奏持續加快，產品更新周期從以年為單位縮短至以月甚至以周計算。這種敏捷響應能力的形成，客觀上為中國人工智能產業提供了彎道超車的窗口期。

而從管理者的角度來看，當大模型從‘對話工具’進化為‘數字員工’，‘人’的身份也將發生變化，其社會影響將呈指數級放大——對于所有區域性政府而言，都需要在新階段里尋找定位——這要求政策層面在持續降低創新成本的同時，建立適配新技術形態的治理框架。

而經驗老道的管理者，顯然能更快提供合格的樣本。

至少，站在 2026 年的端頭，國產大模型發展的重要節點。人們已經可以確定，全球新一輪大模型產業變革的方向與節奏，正日益取決于中國創新體系的突破能力與本土生態的支撐強度。