来源：新京报

大厂纷纷下场，一场围绕AI入口与使用习惯的用户争夺战已经打响。

1月26日，腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾宣布，元宝即将推出名为“元宝派”的AI社交新玩法，用户可在元宝App中创建或加入“派”。在“派”中，AI既成为一名群成员，参与互动、活跃氛围，也作为承载“一起看电影”“一起听音乐”等场景的社交空间。而就在前一天，腾讯刚宣布将在2月1日启动春节活动，向元宝App用户发放总额10亿元的现金红包。

竞争几乎在同一时间全面铺开。百度宣布，自1月26日至3月12日，用户在百度App使用“文心助手”即可瓜分5亿元红包；阿里巴巴则将千问App全面接入集团生态，推动其从聊天工具向“能办事”的智能体（Agent）演进。

大厂“重兵压境”，也将倒逼大模型创业企业加速分化：是将更多资源投入市场，尝试在细分赛道抢先于大厂建立用户认知，还是继续投入底层模型的研发，以更长线的技术壁垒应对生态挤压？

“基础模型依然是最核心的竞争壁垒，很多应用层能力，其实都是底座模型能力的映射。”一位头部大模型创企人士告诉记者，近几个月，多家厂商同时布局编程类（vibecoding）产品，正是基础模型在代码等关键能力上取得突破后，能力向应用层外溢的直接结果。

但在资源约束下，部分企业不得不在商业落地与基础模型研发之间做出取舍。新京报贝壳财经记者梳理了中国网信办自2023年以来9轮生成式大模型备案信息，共涉及743个大模型及其背后的数百家企业。数据所呈现出的，不仅是大模型数量的“爆发式”增长，更是一场围绕能力与资源的重新分配。

对互联网大厂而言，这并不是一道单选题。通过对外投资和内部孵化，大厂利用平台与资源优势，正在加速抢占应用入口与生态位置，在2026年的“新赛程”中改写着产业版图。

对外投资+内部孵化

大厂不做选择，大厂全都要

过去一年来，互联网大厂在大模型赛道上的节奏明显加快，布局路径上的差异开始显现，竞争也从早期的模型能力探索，转向平台级的生态碰撞。

新京报贝壳财经记者基于大模型备案信息中涉及的数百家企业，结合媒体报道声量、对外投资及大厂投资情况，梳理出当前赛道核心“玩家”之间的关联图谱发现，腾讯与阿里集团分别投资了14家和13家相关企业，布局涵盖基础模型、应用平台与关键硬件设施，成为这一轮产业演进中对外投资布局最为广泛的两家互联网大厂。

部分大模型创企成为多家头部资本共同押注的“关键节点”。例如，月之暗面不仅获得阿里与腾讯的支持，还出现在美团、小红书的投资版图中；MiniMax吸引了阿里、腾讯、米哈游等多方资本的青睐；无问芯穹则同时引入了腾讯、百度、智谱、小米等投资。

相比于对外投资，字节跳动选择了一条更内生的路——继续发挥自己的“产品”基因优势，通过内部孵化，迅速完成视频、图片、虚拟角色、教育、医疗等几乎全赛道的AI产品布局。

根据QuestMobile数据，豆包App月活用户规模（MAU）率先突破2亿；即梦AI、豆包爱学、AI抖音、小荷AI医生等产品也相继跨过百万级月活门槛。据了解，字节采取的是“内部赛马”策略，在统一底层能力之上同时推进多条产品线，通过平台生态推流快速迭代，迅速完成商业闭环。

尽管目前豆包App月活用户规模遥遥领先，但在过去一年，阿里集团在用户端的布局明显提速，推动全平台AI用户量级朝字节系逼近。2025年下半年，阿里系AI App矩阵中先后增加了医疗相关的蚂蚁阿福（原AQ）和两款聊天App——灵光、千问。

QuestMobile数据显示，截至2025年11月，蚂蚁阿福App上线6个月，MAU就已突破1500万，远超同期字节系发布的小荷AI医生（127.8万）；千问App上线公测仅2个月MAU即突破1000万，几乎赶超已上线一年的豆包爱学，显示出阿里系在应用侧的推进速度之快。

腾讯在大模型赛道的进展则被评价为“相对克制”。但作为最早宣布接入DeepSeek的大厂之一，腾讯率先完成了AI能力在微信等端口的全生态接入。截至2025年11月，元宝移动端MAU达3748万。相比之下，百度虽然起步最早，却未能放大先发优势。百度在2023年3月率先推出基于文心一言的文小言，截至去年11月移动端MAU仅约517万。

值得注意的是，前述两家大厂均释放出将在今年进一步加大大模型投入的信号。其中，2025年底，百度、腾讯先后宣布新设大模型相关部门；2026年1月25日，两家大厂又双双宣布将拿出上亿现金，为AI用户发放春节红包。

巨头下场后

双“战线”拉开，大模型企业加速分化

随着互联网巨头全面下场，大模型企业的竞争压力陡然加大。

一方面，围绕应用落地与用户心智的争夺持续前移；另一方面，基础模型能力的持续投入仍然决定着企业的长期上限——两条战线被同时拉开，让原本就高投入的大模型研发，变得更加“吃紧”。

资源约束下，部分企业不得不在商业落地与基础模型研发之间做出取舍。例如，大模型“六小虎”中的零一万物、百川智能，此前已宣布将资源集中投入具体行业场景。

为回溯这一轮赛道分化的过程，新京报贝壳财经记者根据企业公开资料，将中国网信办备案的生成式大模型分为基础大模型和行业大模型两类。数据显示，自2023年8月生成式大模型首次备案启动，当年备案的61个模型中，基础大模型占比接近八成，行业大模型仅占两成。

但进入2024年后，这一结构迅速发生变化，行业大模型在备案中的占比快速提高。2025年下半年，行业大模型出现“爆发式”增长，备案数量达到331个，几乎相当于过去两年备案大模型数量的总和。截至目前，748个已备案的生成式大模型中，行业大模型占比88%，基础大模型占比12%。

这一结构性变化由两股力量共同推动。

一方面，投融资端明显收敛，新进入者数量快速下降，资本开始向少数企业集中。IT桔子数据显示，近年来大模型（AIGC）赛道的新成立企业数量明显减少，2025年仅新增18家，显著低于2023年的147家；同期，行业投资金额也从2024年的372亿元腰斩，降至168.18亿元，几近腰斩。资本对大模型企业的要求，已经从早期的技术叙事转向了更清晰的商业确定性。

另一方面，DeepSeek的开源加速改变了赛道的竞争格局。美国麻省理工学院与开源平台HuggingFace联合发布的报告显示，2025年中国研发的开源AI模型在全球下载总量中的占比约为17%，首次超过美国，位居全球第一。中国大模型开源生态的发展，客观上压缩了中小厂商从零训练基础模型的空间，也进一步推动了行业的分化。

但多位大模型厂商人士向新京报贝壳财经记者指出，模型能力差异并未因开源而消失。相反，随着高质量模型以开源或开放权重的形式进入市场，基础大模型研发正加速向少数头部厂商集中，并进入以能力差异化为核心的持续投入阶段。

“真正决定行业壁垒的，仍然是基础模型能力。”一位头部厂商人士表示，“产品在实际场景中到底好不好用，底层模型能力的差异会被放大。”

提升基础模型能力，早已不再是简单的“卷参数”，而是改善模型在实际场景中的应用能力，其中涉及数据选择、模型效率优化、计算成本控制乃至算法架构探索的系统性工程。“比如选择什么样的数据进行训练，本身就是一个高成本的试错过程。”一位大厂大模型部门人士告诉新京报贝壳财经记者，“有时加入新数据，模型性能只能提升0.1%，但删掉一些数据反而能提升10%，这些反复调整都需要消耗大量算力。”

想留在“牌桌”上继续参与核心竞争的企业，还得继续“烧钱”。“现在的大模型仍有很大的提升空间。”智谱CEO张鹏近日在接受采访时表示，“走向AGI的五步，我们目前大概走到第三步，即强化学习，要让模型逐步认识到自己不知道什么，并完成自我修正。”

探索AI认知能力边界的路径正在逐渐清晰，但仍有资格留在这条路上的参与者，也正在变得越来越少。