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文 | 深流研究所,作者 | 绛枫
最近,AI 行业引人瞩目的一幕,发生在资本市场。
二级市场交易中,Anthropic 的报价一度突破 1 万亿美元,隐含估值首次超过 OpenAI。一年前,两者的融资估值还相差近 10 倍,OpenAI 仍是几乎没有争议的行业王者。如今,王者之位已经轮替。
这并不是某一家公司单独的起落,而是整个 AI 行业竞争节奏变化的缩影。过去一年,从模型榜单到用户口碑,再到资本定价,Google、OpenAI、Anthropic 这些头部 AI 公司,轮流站上过" 最强 "的位置。
被看衰的公司,可能在几个月后重新回到第一梯队;备受追捧的公司,也可能在登顶后很快迎来质疑。「深流研究所」初步统计,从 " 被追捧 " 到 " 被审视 ",2023 年前后,完成这样一个周期大约是 12-18 个月,现在已缩短到 3-6 个月。
领先开始变得难以维持,轮转还在继续加快。至于为什么会变成这样,才是这场竞争真正值得关注的部分。
六次易主、三轮反转," 最强 " 的保质期越来越短了
2025 年至今,LMArena 排行榜上" 最强模型 "的位置已至少换了 6 次。从 Grok、Gemini、GPT 到 Claude,四家轮流登顶。
过去,一次领先还能维持几个月。到了 2026 年初,这个周期已经被压缩到不足一个月。类似的快速切换,也发生在公司口碑、市场份额和资本信号上。
Google 的变化最先被感知到。2023 年 Bard 首发翻车,2024 年 AI Overviews 又给出荒诞回答,它一度被视为" 大公司病 "的代表。转折发生在 2024 年底。Gemini 团队并入 DeepMind,由 Hassabis 统一管理,Google 的 AI 研发力量被重新整合。
此后,Google 的节奏开始恢复。2025 年 9 月,Gemini 登顶 App Store,首次在移动端压过 ChatGPT;11 月 Gemini 3 发布后,"Google 逆袭 "开始成为主流叙事。母公司 Alphabet 年内股价上涨近 70%,市值重新超过微软。从组织重整到重回第一梯队,Google 用了 12 个月。
OpenAI 的变化更能说明问题。2025 年上半年,它还是不可动摇的王者:ChatGPT 周活达到 7 亿,移动端份额 69%。去年 8 月,GPT-5 发布失利成为转折点。直播出错、模型宕机,社区掀起" 还我 GPT-4o"运动。此后,OpenAI 的移动端份额以月均 2.2 个百分点的速度下滑,到 2026 年初降至 45%。
今年以来,OpenAI 开始战略收缩。Sora 视频生成、硬件等副线被砍掉,资源重新集中到编程工具和企业市场。如今,它从一家什么都想做的超级实验室,变成一家必须证明商业回报的公司,被市场重新审视。
Anthropic 则是这一轮变化中节奏最快的公司。2025 年下半年,Claude 在编程和企业工作流里快速建立口碑,成为开发者圈子里事实上的首选。
进入 2026 年后,Anthropic 又进入一段罕见的密集发布期。12 周内,它完成了近 20 次重大产品更新。密集发版直接推高了业绩:Anthropic 官方披露其年化收入突破 300 亿美元,创下新高;四个月前,这个数字还不到 90 亿美元。
融资曲线上,从 2024 年到 2026 年初,Anthropic 追赶 OpenAI 的速度在加快。
OpenAI 估值仍在创新高——最新一轮投后估值达到 8520 亿美元,但二级市场已经出现约 10% 的折价。今年 4 月,6 家机构试图通过 NextRound 出售合计约 6 亿美元的股份,甚至出现了滞销情况。
反观 Anthropic,估值从 2025 年 3 月的 615 亿美元飙升至 2026 年 2 月 G 轮的 3800 亿美元。更关键的是二级市场:投资者排队抢购,报价一度突破 1 万亿美元,较 G 轮溢价超过 160%,隐含估值已经反超 OpenAI。
Anthropic 登上口碑王座不久,口碑就已开始回调。最近几周,Anthropic 接连被曝出算力不足、在未通知用户的情况下悄悄降低默认推理深度等问题,用户投诉集中爆发,Fortune 也用长篇报道揭开了内部压力。Claude 从" 最值得信赖的 AI"到" 透明度受质疑 ",只用了不到两个月。
从 Google 的逆袭,到 OpenAI 的份额流失,再到 Anthropic 的快速上升和随之而来的信任危机,看上去这些公司每一次转向,都有自己的直接原因。真正值得问的是:为什么" 领先 "本身,越来越难维持?
模型在基础设施化,技术不再是唯一护城河
模型迭代的逻辑已经变了。
2023 年,AI 公司还在按" 大版本制 "发布模型。GPT-3.5 到 GPT-4 间隔 15 个月,Claude 2 到 Claude 3 间隔也接近一年。每次发布都是行业大事,一个版本足以定义一整年的竞争格局。
到了 2025 年,这个节奏被打破了。GPT-5 发布后的 7 个月里,OpenAI 连续推出 5.1、5.2、5.3、5.4 四个大版本及多个子版本,最短间隔不到一周。Anthropic 5 个月内发了至少 5 个版本。
过去 16 个月,OpenAI、Anthropic 和 Google 合计完成了超过 40 次重大模型发布,平均每 3 周发布一次大版本模型。模型迭代从" 攒大招 ",变成" 小步快跑 "。
模型也不再是一款单品。2023 年的 GPT-4 仍是单一旗舰模型。到了 2025 年,GPT-5 系列已经分化出 Instant、Thinking、Pro、Codex、Mini 五个版本,分别覆盖轻量对话、深度推理、编程等不同场景和不同成本带。
Anthropic 和 Google 也都走向了多档位产品矩阵。模型越来越像操作系统,持续迭代、分层供应、按需调用。
这背后是产业逻辑在发生改变。首先是预训练的边际收益在下降。花一年从头训练一个更大的模型,换来的性能提升,可能只剩几个百分点,这已很难支撑 " 攒一个大版本再发布 " 的节奏。
相反,微调、推理优化等后训练手段越来越成熟,同一个底座可以不断迭代出新性能,不必重新训练也能做出代际升级。与此同时,推理成本 3 年下降约 1000 倍,开源与闭源的差距缩小到 1.7%。追赶者的起点更高了,领先者的窗口更短了。
更关键的是,头部公司都在完善训练模型的基建。OpenAI 收购训练基础设施公司 Neptune,又和 Cerebras 签下 3 年、总额超过 200 亿美元的芯片协议,开始降低对英伟达的单一依赖;Anthropic 依靠 Constitutional AI,让 AI 参与训练 AI,大幅提升后训练效率;Google 从 TPU 第七代,到 JAX,再到推理服务,几乎把整条链路都握在自己手里。
底层越扎实,上层迭代就越快。这使得过去需要一年做完的模型升级,现在更短的时间就能完成。
一旦模型基础设施化,一次模型发布的领先或落后,就不再决定胜负。单一维度上的技术领先,也越来越难转化为持久优势。
这也是为什么,过去被认为 " 节奏慢了 " 的大公司,也有机会靠组织纵深、生态积累、持续发力完成反转。
Meta 就是最新的例子。2025 年上半年,Llama 4 因刷榜争议口碑跌到谷底。之后,Meta 投入 143 亿美元收购 Scale AI、挖来创始人 Alexandr Wang,并把 AI 部门重组为" 超级智能实验室 "。仅用 9 个月,它就重建了技术栈。2026 年 4 月发布的 Muse Spark,也一改此前的开源路线,转向把闭源模型嵌入 Meta 自有产品生态。
类似的逻辑也在国内上演。腾讯混元过去一年经历了人员调整和方向摸索后,将研发力量收拢,重建了从预训练到强化学习的基础设施。Hy3 preview 是重建后跑出的第一个模型,目前已上线元宝、CodeBuddy、workbuddy、 ima、腾讯新闻、和平精英等十余个腾讯产品。
一个值得注意的细节,Hy3 preview 的预训练、后训练等环节是并行推进的,这也加快了 Hy3 preview 模型的训练进程。更为重要的是,整个基建和底座搭建完成,混元后续更多模型也将这套基建上启动训练,实现更快迭代。
从性能表现看,Hy3 preview 是一个总参数 295B、激活 21B 的 MoE 模型,在复杂推理、指令遵循、上下文学习、代码、智能体等能力及推理性能上实现大幅提升。混元团队给这款模型的定位也很清晰——能力体系化、评测真实性、性价比。
Hy3 preview 模型在腾讯内部编程、深度研究等业务评测表现稳定,推理效率较上一代提升约 40%,首 token 延迟降低 54%,端到端时长降低 47%,成本较上一代模型大幅下降。这意味着,跟用户体验和落地可行性相关的核心指标均被大幅优化。
同一时间,GPT-5.5 和 DeepSeek-V4 相继发布。DeepSeek-V4 主打 " 交付质量接近 Claude Opus 4.6 非思考模式 " 的性价比,而非跑分登顶;GPT-5.5 虽仍是 OpenAI 的旗舰,强调的也不是智能上限,而是 " 为真实工作而设计 "。
三款模型,共性清晰:不再比拼参数和榜单,而是围绕 Agent、编程交付、长上下文和单位任务成本做深化,评测标准也从公开基准转向真实场景。这正是 " 模型基础设施化 " 的直接体现。
竞争维度在扩展,优势不再集中在一家公司
模型之外,产品战场同样战况激烈。过去一年多,仅 OpenAI、Anthropic 和 Google 三家,就完成了超过 40 次非模型级的重大产品发布。
三家的打法并不一样。OpenAI 铺得最广,Agent、编程、办公集成和消费端同时推进;Anthropic 最聚焦,仅今年 2 月到 3 月的 52 天里,这家公司就密集推出了 74 款大小产品更新,大部分围绕编程和企业工作流纵深突破;Google 没有从零做新入口,而是把 AI 能力持续嵌入搜索、办公和内容产品。
尽管方向不同,但这些密集布局背后有一个共同的驱动力:当模型能力越来越接近,谁更快把模型接进真实场景,谁就更容易成为用户的默认选择。
Agent 范式的出现,又把这个趋势往前推了一步。AI 不再只是回答问题,而是开始调用工具、执行多步骤任务,直接完成一整条工作流。这意味着,只有好模型已经不够了,还得匹配稳定的执行环境、成熟的工具链、可靠的安全机制,以及把这些东西真正串起来的工程能力。
OpenAI 为此搭建了 Apps SDK 和 AgentKit,试图让开发者更快构建可调用外部工具的 AI 应用;Anthropic 推出 MCP 协议和 Computer Use,前者统一了 AI 与外部数据源的连接方式,后者让 Claude 可以直接操作电脑完成任务。
在国内,OpenClaw 今年 3 月爆火后,大厂的 Agen
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进入密蜜污染版与健康风险的关联研究如何识别密蜜污染版的真伪教程
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2.打开修改器
3.狂按ctrl+f1,当听到系统“滴”的一声。
4.点击进入密蜜污染版与健康风险的关联研究如何识别密蜜污染版的真伪,打开选关界面。
5.关闭修改器(不然容易闪退)
以上就是没有记录的使用方法,希望能帮助大家。
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