以下文章来源于华商韬略 ，作者华商韬略 华商韬略 . 聚焦标杆与热点、解构趋势与韬略 作者： 杨彼得 来源：华商韬略 随后，备受关注的DeepSeek推出新模型，字节豆包不仅对AI助手进行大幅升级，更以系统级服务的方式切入手机生态，直接触碰既有应用与平台 的"操作权边界"…… 年关将近，科技大厂在AI领域集体发力。 一场大厂AI的年末大战，正式打响 。 01 "白热化"冲刺 11月中旬，阿里巴巴和蚂蚁两大集团先后发布了各自的重大AI应用产品。 阿里巴巴正式上线了全新的千问APP，这是一款基于其大模型"通义千问"打造，普遍被视为直指ChatGPT的C端应用级产品。公开报道显示，为了这 个项目，阿里至少抽调了上百名工程师，在杭州总部划出两层办公区秘密开发。 千问A PP 的核心优势在于强大的多语言能力和生活服务整合潜力。上线仅三天，即推出覆盖119种语言的实时翻译功能，几乎涵盖全球98%以上人 口的常用语种，支持文字、图片、同传等四大场景。 蚂蚁发布的"灵光"A PP 则强调"让复杂变简单"的效率理念，它率先在移动端实现"自然语言30秒生成小应用"，并支持编辑、交互和分享，定位为 高效创作工具。 11月中旬，阿里 ...

文章核心观点 - AI产业正从技术奇点走向商业奇点，规模化落地正式开启，下一代大模型将实质利好复杂推理类场景 [1] - 海外市场在技术、付费、商业模式及市场空间上领先于国内，是巨大的需求风口，国内AI应用出海是最优解与必然选择 [1][3][4] AI应用产业发展阶段与趋势 - 产业发展分为三个阶段：AI项目交付（2023年起，以探索性非标项目为主）、AI赋能存量应用（2025年起，以免费试用或增加AI模块收费为主）、AI功能性应用（2026年起，预计将出现更多独立收费产品） [1][2] - 下一代大模型（如Gemini 3.0/GPT5）发布，将显著加速复杂推理类AI应用的落地，实现提质增效降本 [1] - 海外AI应用年度经常性收入（ARR）持续增长，2024年7月海外AI应用100的ARR规模达到近400亿美元 [2] 海外市场领先优势分析 - **技术进展**：全球大模型能力进化超预期，字节、谷歌等大模型日均token使用量大幅增长；预计2025年四大云服务提供商在AI服务器领域的投入规模为1624亿美元，同比增长94% [3] - **付费环境**：国内市场在软件付费习惯上受用户习惯、市场生态等因素影响，与海外差距较大 [3] - **商业模式**：2024年下半年以来，海外SaaS企业逐渐向2B端应用侧的Agent形态发展，有助于用户接受和提升高价值场景的盈利能力 [3] - **市场空间**： - C端：海外用户基础更大，美国AI应用整体访问量单月约25亿次，印度、巴西、英国等国家单月均超过3亿次，国内单月约11亿次 [3] - B端：海外企业数量众多，世界500强美国企业平均盈利是中国企业的2倍以上，具备更强付费能力 [3] 国内AI应用出海前景与优势 - **产品与工程化能力**：2025年中国STEM领域毕业生总数突破500万人，其中STEM博士毕业生预计达7.7万人，是美国的2倍多，具备庞大人才基数和扎实工程能力 [4] - **创新与迭代速度**：国内工程师团队展现出快速学习、敏捷开发和持续迭代的能力，参考万兴播爆和Seekee的产品落地案例 [4] - **成功案例验证**：金山办公（WPS）曾在移动互联网时代凭借战略转型和产品创新实现“弯道超车”，当前AI浪潮下，国内AI应用企业有望凭借成熟的产品、工程及本地化运营能力实现降维输出 [4] - **出海公司现状**：部分国内头部AI应用公司2024年海外业务收入占比最高达90%，收入增速最高有10多倍增长 [5] 投资关注方向 - 建议关注海外收入占比较高且增速较快的AI应用公司 [1] - 建议关注产品化程度高，正在积极准备出海的公司 [1] - 建议关注在基础设施领域布局出海的公司 [1]

模型发布核心信息 - 12月1日，公司发布两个正式版模型：面向日常使用的DeepSeek-V3.2和面向极致探索的DeepSeek-V3.2-Speciale [1] - DeepSeek-V3.2是9月底实验版V3.2-Exp的正式版，平衡推理能力与输出长度，适合问答场景并强化了Agent能力，官方网页端、App和API均已更新 [1][4] - Speciale版本是V3.2的长思考增强版，结合了DeepSeek-Math-V2的定理证明能力，目标是将开源模型推理能力推向极致，目前仅以临时API服务形式开放 [1] 模型性能表现 - 在公开推理测试中，V3.2已达到GPT-5水平，仅略低于Google Gemini 3 Pro，相比Kimi-K2-Thinking输出长度大幅降低，减少计算开销与用户等待时间 [6] - Speciale在多个推理基准测试中超越Gemini 3 Pro，包括美国数学邀请赛（96.0分）、哈佛MIT数学竞赛（99.2分）和IMO（84.5分） [7] - 在编程与理工科博士生测试中，Speciale仍略逊于Google顶级模型，如LiveCodeBench（88.7分）和GPQA Diamond（85.7分）低于Gemini 3 Pro的90.7分和91.9分 [7] 技术架构创新 - 公司设计了DSA（DeepSeek稀疏注意力）机制应对长文本计算量爆炸，该机制像图书管理员通过“闪电索引器”只检索关键信息，大幅降低计算复杂度 [8] - V3.2的核心亮点是“Thinking in Tool-Use”（思考型工具调用），这是AI Agent领域的“Interleaved Thinking”（交错思维链）技术的重要背书 [8][9] - 该技术将冗长、重度依赖工具的任务转化为稳定的“计划→行动→反思”循环，通过复用假设与部分结论减少多轮任务中的“状态漂移”与重复性错误 [9] 战略方向与行业定位 - 公司将“Agent能力”提升到与“推理能力”同等重要的战略位置，试图通过Agent能力将模型从“聊天机器人”进化为真正的“数字劳动力” [13] - 从经济维度看，企业真正愿意付费的是“降本增效的行动”而非“更优美的回答”，Agent使LLM从“对话式AI”进化为“动作式AI”以产生商业闭环 [13] - 公司思路已从工具转变为基础设施提供商，大模型正演变成调度工具的通用操作系统，模型是内核，Agent是用户态程序，插件则是工具 [14] 行业竞争格局 - 过去一年开源大模型生态集体爆发，阿里云Qwen系列、月之暗面Kimi、智谱GLM和MiniMax M系列均取得超越当时顶级闭源模型的成果 [1] - Google Gemini 3.0 Pro的发布重新定义了“全球最强”，其强劲性能让开源和闭源的差距瞬间又变成了一道新的天花板 [2] - 开源模型存在三个关键缺陷：对标准注意力机制的过度依赖、后训练阶段计算投入不足、Agent领域泛化能力和指令遵循能力存在明显差距 [15] 未来发展路径 - 公司计划通过增加预训练计算量填补知识空白，并优化模型推理链的“智能密度”提高效率，让模型学会“少说话、多办事” [16] - 研究员Zhibin Gou表示，训练后的瓶颈需通过优化方法和数据解决，而非仅等待更好的基础模型，持续扩大模型规模、数据量、上下文和强化学习 [17] - 公司用实打实的模型证明Scaling没死只是换了战场，当行业讨论Scaling Law是否撞墙时，公司想证明持续扩展的可能性 [19]

公司技术整合进展 - 公司自研运营系统Giikin在2024年陆续接入谷歌Gemini2.0及2.5大模型 [1] - 公司近期已接入谷歌Gemini最新版本3.0大模型 [1] - 该系统在文本生成、图片生成、音频和视频理解及标签画像等多种场景均可运用 [1] 系统运营规模 - Giikin系统API用量高峰时达到日均10万次以上 [1]

文章核心观点 - 科技公司需持续进化以应对快速变化的环境，谷歌通过战略聚焦和生态协同成功从搜索公司转型为AI公司，实现了“谷歌时刻” [1][2] - 阿里巴巴正沿着相似路径向AI转型，通过创始人回归、战略重构、聚焦大模型和打造超级AI入口，努力接近其“谷歌时刻” [5][6][7] - AI竞争正从“对话”向“执行”转变，未来壁垒在于将大模型嵌入真实世界的执行链条，拥有全栈自研能力和完整服务生态的公司更具优势 [11][12][13][14] 谷歌的转型与突破 - 2022年底ChatGPT发布后谷歌一度陷入被动，但一年后通过推出Gemini 3.0大模型实现赶超，股价翻番，市值逼近4万亿美元 [1] - 创始人谢尔盖·布林回归参与Gemini开发，整合Google Brain与DeepMind，暂停非核心项目，集中资源攻坚多模态能力 [7] - Gemini 3.0 Pro在20个基准测试中获19项领先，在Humanity's Last Exam测试中以41%准确率远超GPT-5 Pro的31.64% [8] - AI技术深度融入数字广告业务，能更精准理解用户意图，帮助生成相关广告内容，实现高效投放，巩固广告基石 [9] 阿里巴巴的AI战略布局 - 2023年公司面临营收增速降至上市以来最低的“增长悬崖”，创始团队核心人物蔡崇信和吴泳铭重回一线，马云更多参与战略讨论 [6][7] - 推行“用户为先、AI驱动”战略，将架构简化为四大业务板块，投入3800亿元于AI基建，聚焦电商与云+AI双核心战略 [7] - 通义千问3.0系列模型在数学和编程等多方面可与DeepSeek性能媲美，显著降低部署成本，Qwen系列模型全球下载量突破6亿次，衍生模型超17万个 [8] - 2025年Q2营收同比增长15%，云智能集团收入增长34%，AI产品连续多季度实现三位数增长 [9] AI应用趋势与生态竞争 - AI应用正从“对话”向“执行”转变，不再只是回答问题工具，而是能理解意图、制定计划、完成任务的智能助手 [11][12] - 谷歌Gemini植入生态使搜索从“检索工具”向“解答引擎”和“任务执行者”演变，重塑生活服务流和工作流 [12] - 阿里拥有覆盖电商、物流、本地生活、金融、地图的完整物理服务链，AI可作为超级神经中枢串联各业务，实现任务执行 [13][17] - 千问APP公测首周下载量突破1000万，冲上苹果App Store免费总榜前三；蚂蚁集团灵光APP上线4天内下载量突破100万 [5] 全栈自研与生态系统构建 - 谷歌形成“自研TPU芯片-Gemini大模型-搜索/YouTube/安卓等应用”完整闭环，下一代TPU v7峰值算力达4614TFlops [14] - 阿里依托平头哥半导体推出PPU芯片，关键指标超越英伟达A800，阿里云运营中国最大AI基础设施，实现软硬件垂直整合 [14] - 亚马逊、微软、谷歌和阿里组成全球AI云“四强”，占据80%云平台市场份额，阿里成为“中国唯一重量级选手” [14] - 阿里云在Qwen加持下深入制造业、金融、政务等领域，AI模型社区“魔搭”已汇聚超4万个模型，服务超1000万开发者 [15]