中国AI周报：DeepSeek V4-Flash 的智能体跃迁、Qwen 3.8 Max 的 2.4T 多模态巨兽，与中国首部具有约束力的 AI 智能体监管规则

2026 年 7 月 24 日至 8 月 1 日这一周，对中国 AI 来说是重磅云集的一周。DeepSeek 上线了官方 V4-Flash API，其智能体基准成绩超越了自家的更大兄弟模型。阿里巴巴预览了一款 2.4 万亿参数的多模态模型。月之暗面（Moonshot）开源了 Kimi K3——史上最大的开放权重模型——并在 48 小时后被迫暂停注册，因为需求直接压垮了他们的基础设施。MiniMax 发布了 H3 视频模型。中国首部具有约束力的 AI 智能体监管规定于 7 月 15 日生效。政府宣称拒绝使用国产芯片就是"叛国"。而中国模型如今占据全球排行榜前十名中的六个席位，以对比美国同行低 90%–99% 的价格取胜。

这不是趋同。这是全球 AI 格局的结构性重组，正在实时上演。

以下是我们带来的专业分析。

DeepSeek：V4-Flash、V4-Pro 延期与 IPO 之路

V4-Flash：击败大模型的小模型

7 月 31 日，DeepSeek 发布了官方 DeepSeek-V4-Flash-0731 API 公开测试版。其架构与 4 月预览版相同——总参数 284B、激活参数 13B 的混合专家（MoE）设计——但性能提升完全来自大量的后训练（post-training），而非参数规模扩张。

基准测试结果令人瞩目：

• Terminal-Bench 2.1：82.7%——较 4 月预览版的 61.8% 大幅提升，并超过 V4-Pro-Preview 的 72.1%。更小的模型在智能体任务上胜过更大的模型。这正是后训练缩放（post-training scaling）论点的现实印证：推理时技术与后训练技术可以替代单纯的参数数量。
• Artificial Analysis 智能指数：50——跃升 10 分，现领先 V4-Pro 6 分，与 GPT-5.6 Luna（51）和 GLM-5.2（51）仅差 1 分。
• 原生支持 Responses API 格式与 Codex 兼容——使从基于 OpenAI 的工作流迁移变得轻而易举。

定价延续了 DeepSeek 一贯的成本压缩路线：每百万输入 token 0.14 美元，每百万输出 token 0.28 美元。缓存命中价格降至 0.0028 美元/百万——折扣高达 98%。作为参照，Anthropic 的 Fable 5 每百万输出 token 收费 50 美元。DeepSeek 正以约为 Anthropic 定价 0.6% 的价格，提供接近前沿的性能。

MIT 开放权重即将上线 HuggingFace。旧版 deepseek-chat 与 deepseek-reasoner 接口已弃用，迁移截止日期为 2026 年 10 月 24 日。

战略信号十分清晰：DeepSeek 押注的是——定义 AI 价值下一前沿的将是后训练质量，而非规模。如果仅有 13B 激活参数的 V4-Flash 能在智能体基准上匹敌规模 3–4 倍于己的模型，那么参数竞赛可能正在让位于后训练竞赛——而在这一竞赛中，DeepSeek 在研究人才与训练方法上拥有结构性优势。

V4-Pro 正式版推迟至八月中旬

V4-Pro（总参数 1.6T，激活参数 49B）仍处于预览阶段，据报通用可用（GA）版本将于 8 月 10–20 日 推出，前提是 DeepSeek 内部编码工具"Harness"完成封闭测试。V4-Pro-Max 在 SWE-bench Verified 上取得 80.6%——属于自主编码的顶尖水平。延期表明 DeepSeek 正在确保 GA 版本满足企业编码工作流所需的生产级可靠性，而不仅仅是达成基准里程碑。

V4-Pro 定价：每百万 token 0.435/0.87 美元。仍比西方同类产品便宜得多，但明显高于 V4-Flash——这表明 DeepSeek 眼中的市场分为两层：Flash 面向高吞吐、对成本敏感的工作负载，Pro 面向高端企业与编码场景。

融资轮暂停与 IPO 之路

7 月 26 日，在创始人梁文锋 5 月闭门投资人会议的录音文字稿泄露给中国媒体后，DeepSeek 暂停了第二轮融资（目标：不低于 100 亿元人民币）。这份 3 小时 44 分钟的笔录据称讨论了技术滞后与对外部算力的依赖——在北京推行国产芯片指令的背景下，这些都是政治敏感话题。

第一轮融资于 6 月完成：来自腾讯、宁德时代（CATL）与国家人工智能产业投资基金共计 75 亿美元。据报 DeepSeek 正在筹备最快于 2027 年第二季度在 上交所科创板（STAR Market）IPO，目标估值最高 710 亿美元。

IPO 之路是结构性必然。中国的私人资本池比硅谷浅，前沿 AI 的烧钱速度无法靠私募融资轮无限期维持。但公开市场要求季度业绩与营收增长。DeepSeek 如何在"AGI 优先"的研究文化与市场纪律的碰撞之间找到出路，将成为 2026–2027 年最具标志性的公司治理故事之一。

DSpark：推理提速 85%

DeepSeek 发布了"DSpark"，一个推测解码（speculative decoding）框架，可将推理速度提升 最高 85%，缓解美国出口管制下的算力瓶颈与芯片压力。这不仅是性能优化，更是对算力约束的战略回应。买不到更多芯片，就让每颗芯片做更多事。推测解码让一个较小的草稿模型提出 token 候选，再由较大的模型验证，从而大幅降低每个生成 token 的算力成本。

高峰时段附加费：价格战走向精细化

DeepSeek 将针对 API 服务推出 高峰时段附加费——这与 5 月引爆中国 AI 价格战的 V4 API 永久七五折形成鲜明反转。附加费表明需求已超过产能，也表明 DeepSeek 对自身市场地位信心十足，敢于动态定价，而非一味激进。

内蒙古数据中心

DeepSeek 正在内蒙古建设一座大型 AI 数据中心，很可能用于训练未来的前沿模型。内蒙古电力便宜、气候凉爽——这与美国数据中心落户太平洋西北地区的逻辑如出一辙。选址也契合中国的"东数西算"国家战略——该战略将算力密集型工作负载引导至可再生能源丰富的西部省份。

文化侧记：没有 996

尽管中国以"996"工作文化著称，创始人梁文锋表示 DeepSeek 员工不加班、没有 KPI：“没有人管他们。“这不仅是管理哲学，更是人才获取策略。DeepSeek 正在与腾讯、阿里巴巴和西方实验室争夺研究人员。在竞争白热化的中国 AI 人才市场，提供不内卷的研究优先文化是一种差异化优势。

阿里巴巴 / Qwen：2.4 万亿参数与六周迭代节奏

Qwen 3.8 Max 预览

阿里巴巴于 7 月 19 日在上海世界人工智能大会（WAIC）上预览了 Qwen3.8-Max-Preview。凭借 2.4 万亿参数，它是首个跨越 1T 门槛的 Qwen 模型，也是首个原生多模态模型——在单一架构中同时处理文本、图像、视频与文档。

阿里巴巴声称，在所有接受测试的模型中，它"仅次于 Anthropic 的 Fable 5”。它在编码、全栈开发、数据分析与 Office 工作流方面均胜过 Qwen 3.7 Max。预览期内可通过 Token Plan、Qoder 与 QoderWork 以标准定价的 10% 使用，夜间折扣最高达 98%。

开放权重版本承诺"很快"发布——尚无具体日期，也尚无许可文本。预计 8 月底前发布。兼容 OpenAI 与 Anthropic 两套 API 协议。

阿里巴巴大致以 6–8 周为一个前沿模型更新周期：4 月 Qwen 3.6 Plus → 5 月 3.7 Max → 7 月 3.8 Max。这一节奏快于任何西方实验室，也反映出阿里巴巴巨大的基础设施优势——他们能以小型实验室无法匹敌的速度迭代模型架构与训练数据。

Qwen 3.7 Flash：白菜价的视觉能力

在 OpenRouter 上悄然上线：每百万 token 0.03/0.13 美元——是市面上最便宜的视觉模型之一。100 万 token 上下文窗口，专为多模态智能体、视觉编码、搜索以及计算机/UI 交互而打造。这是一步"基础设施"棋：让 Qwen 成为全球注重成本的开发者的默认多模态 API。

阿里巴巴禁用 Claude Code

阿里巴巴以"间谍软件担忧"为由，在全公司范围内禁止员工使用 Anthropic 的 Claude Code。中国政府则另行警告称，Claude Code 对中国用户构成"严重威胁”。这是对 Anthropic 指控中国公司蒸馏美国模型的报复——也表明 AI 冷战如今已波及开发者工具链，而不仅仅是模型可得性。

平头哥芯片：56 万颗且仍在增长

阿里巴巴的半导体子公司平头哥（T-Head）已在阿里云上部署超过 56 万颗天机（Tianjic）AI 芯片，用于 Qwen 的训练与推理。旗舰芯片 Zhenwu M890 已于 2026 年 5 月投产。阿里巴巴正在构建芯片、模型、云与开发者平台垂直一体化的 AI 基础设施——在西方，除 Google 外没有公司能做到。

月之暗面（Moonshot AI）/ Kimi：史上最大的开放权重模型

Kimi K3 发布

月之暗面（Moonshot AI）的 Kimi K3 于 7 月 17 日发布，到 7 月 27 日，完整开放权重已以修改版 MIT 许可放出。凭借 2.8 万亿参数，K3 是史上发布过的最大开放权重 AI 模型。它采用混合专家（MoE）架构，原生支持视觉理解，上下文窗口达 100 万 token。

智能指数得分：57——全球第三，仅次于 Claude Fable 5（60）与 GPT-5.6 Sol（59）。在编码与通用智能体基准上，它均胜过 Claude Opus 4.8 与 GPT-5.5。这不是"作为中国模型算得上能打"。这是全球层面的能打，句号。

由 Fireworks AI、Nebius Token Factory 与 Modal 作为 Day-0 合作伙伴提供托管。

需求压垮了基础设施

发布仅两天后，月之暗面便 暂停了所有新的消费者订阅——GPU 集群跟不上需求。随着产能扩充，新订阅名额将分批逐步重新开放。月之暗面计划将未来的会员拆分为不同的套餐，其中包含一个专门面向编码的套餐。

这是一个超越月之暗面本身、具有普遍意义的需求信号。它证明市场对前沿级开放模型的需求极其旺盛——而供给（算力）才是硬约束，而非需求。每一家中国 AI 实验室都面临同样的张力：模型就绪，用户就绪，但芯片跟不上。

经由阿里巴巴获得的英伟达集群

月之暗面通过其与阿里巴巴的算力合作获得了一座英伟达芯片集群——阿里巴巴是月之暗面最大的投资方之一，并期望被投企业使用阿里云。该英伟达集群占 Kimi 模型背后算力的相当大一部分。

更具爆炸性的是，据白宫技术顾问 Michael Kratsios 称，美国政府掌握的信息显示，月之暗面 蒸馏了 Anthropic 的 Claude Fable 5 来开发 Kimi K3。阿里巴巴否认向月之暗面供应 H200 芯片。如果蒸馏指控属实，则表明中国实验室正在用西方前沿模型作为教师模型来加速自身模型的训练——这在法律上处于灰色地带，但在技术上已是成熟做法。

腾讯 / 混元：低调的统治力

Hy3 正式发布

腾讯的 混元（Hunyuan）Hy3：总参数 295B，激活参数 21B，MoE 架构，支持快慢思考，256K 上下文。采用 Apache 2.0 许可，无任何地域限制——明显比 DeepSeek 的 MIT 或月之暗面的修改版 MIT 更为宽松。

其智能水平可与规模 2–5 倍于己的旗舰模型相媲美。在 WorkBuddy 上的任务解决率达 90%（预览版为 72%）。发布首周，Hy3 的 API 调用量较 Hy2 增长 68 倍，登顶 OpenRouter 全球大模型使用量排行榜。

API 定价：腾讯云 TokenHub 约 0.14 美元/百万输入、约 0.55 美元/百万输出。缓存命中 0.025 美元/百万。

腾讯的策略与 DeepSeek、阿里巴巴不同：Hy3 不拼参数数量，而是拼效率与生态集成。无地域限制的 Apache 2.0 许可使其成为中国商业化最开放的模型——这是为看重许可清晰度的全球企业采用而刻意落的一步棋。

统一于一位领导者之下

腾讯将混元的大语言模型与多模态两个部门合并为单一的 基础模型部（Foundation Model Department），由首席 AI 科学家 姚顺雨 统一领导，终结了 2025 年 4 月以来的双轨结构。姚顺雨现在统管语言模型、多模态系统、强化学习与智能体（Agent）研究。

这一整合表明腾讯正在为智能体时代做准备——在那个时代，文本、视觉与行动必须在单一模型架构中统一，而非分轨并行开发。智能体 AI 技术栈要求感知、推理与执行能力之间实现紧密集成。

具身智能与 WorkBuddy

在 2026 世界人工智能大会上，腾讯发布了其具身智能产品组合：Hy-Embodied-VLA-0.5、Hy-Embodied-VLM-1.0 与 Hy-Embodied-RxBrain-1.0。智能体开发平台 4.0（Agent Development Platform 4.0，ADP 4.0） 面向全球发布，集成了 LINE、Telegram 与 Google Workspace。独立版 WorkBuddy 应用在 iOS、Android 与鸿蒙（HarmonyOS）上推出。

腾讯还重新上线了 QQ 宠物——这款经典虚拟宠物服务——由 Hy3 驱动的 3D 模型支持自然交互与主动回应。怀旧与 AI 相遇。

HunyuanImage 3.0 地理围栏

腾讯托管的 HunyuanImage 3.0 演示现已要求中国手机号验证——Google/Outlook 登录方式已被移除。开放权重仍可在 HuggingFace 上自由下载。一种新模式正在浮现：开放权重面向全球开发者，而托管服务对中国用户设下地理围栏——这既是对监管压力的回应，也是对竞争态势的应对。

百度 / ERNIE：智能体时代与 DuMate

ERNIE 5.1 与"100 亿日活智能体"

在 7 月 27 日的"Create 2026"开发者大会上，百度发布了 ERNIE 5.1——相比 5.0，推理成本显著下降、延迟更低。在 Arena Search Arena 上 中国排名第一，全球第四（仅次于两个 Claude Opus 变体与 GPT-5.5）。百度声称预训练成本仅为同类模型的 6%——这是一个激进的效率主张，如果属实，说明百度找到了可观的训练优化。

百度提出了一项新指标：DAA（Daily Active Agents，每日活跃智能体）——目标是 100 亿个每日活跃智能体。这是定位之举。百度希望行业不以模型参数或基准分数来衡量 AI 的采用，而以代表用户执行任务的自主智能体数量来衡量。这是一项有利于百度"搜索+智能体"整合战略、而不利于独立聊天机器人竞争对手的指标。

百度发布了一款通用 AI 智能体，名为 “Baidu DuMate”。与 DeepSeek 和 Qwen 的开放权重策略不同，ERNIE 保持 闭源权重（仅提供托管服务，API 约 0.59 美元/百万输入）。这是一场押注：百度凭借分发优势——文心助手（Ernie Assistant）3.6 亿 MAU，依托百度搜索 7 亿 MAU——可以弥补开放权重所能带来的社区采用缺失。

战略重组

百度将多个文心入口整合为统一的"百度文心助手（Ernie Assistant）"。顶尖大模型专家 孙天翔 加入百度，出任基础模型研究部负责人。临时股东大会（EGM）定于 2026 年 8 月 26 日 召开，2026 年第二季度财报于 8 月 18 日 发布。据报百度正在考虑双重主要上市——此举或可为百度的 AI 雄心打开国际资本之门。

其他值得关注的玩家

MiniMax：H3 视频模型

MiniMax 于 7 月 31 日发布 H3：文本、图像、视频与音频输入 → 输出最长 15 秒、原生立体声的 2K 分辨率视频。可编辑现有内容，并可在视频之间迁移动作。权重"数日内"发布。据报 MiniMax 还在开发一款 2.7 万亿参数的语言模型——若成，它将成为仅次于 Kimi K3 的第二大模型。

美团：LongCat 2.0——国产芯片上的万亿参数

美团的 LongCat 2.0：1.6T 参数 MoE，100 万 token 上下文，约 48B 激活参数。这是 首个完全在国产芯片上完成预训练并提供服务的万亿参数模型——5 万张国产计算卡，零英伟达。SWE-bench Pro：59.5。定价：0.038 美元/百万 token，缓存命中免费。

这是一个不容低估的里程碑。那个"不可能"——不依赖英伟达训练前沿级模型——刚刚成为现实。如果美团能做到，其他中国实验室同样能做到。“英伟达在前沿 AI 训练中不可替代"的叙事正在被实时证伪。

美团还推出了 CatPaw——一个由 LongCat 2.0 驱动的 AI 智能体平台，从开源技术走向产业应用。LongCat 此前一直以"Owl Alpha"的匿名身份在 OpenRouter 上提供服务——这种在正式发布前于真实环境中测试模型的模式，正成为中国实验室的常见做法。

智谱 AI / Z.ai：GLM-5.2

GLM-5.2：744B 参数（40B 激活），100 万上下文窗口，编码优先的 MoE。MIT 开放权重。Marc Andreessen 称其为"第一个能够匹敌、且往往击败美国大实验室公开 AI 模型的中国 AI 模型”。若发布节奏保持不变，GLM 5.5 预计 8 月推出。

Anthropic 指控 GLM-5.2"从 Anthropic 与 OpenAI 的模型中蒸馏而来"。蒸馏指控是中美 AI 冲突的新战线——并且正成为一个重要的外交议题。

字节跳动：缩放定律与超导体

字节跳动发现了一条 新的缩放定律（scaling law），有望支撑 AI 热潮持续。达摩院发布了一个能够 发现超导体 的 AI 智能体。为遵守 7 月 15 日生效的拟人化 AI 交互新规，字节跳动与阿里巴巴正在中国境内停用 AI 智能体功能。

小米：入局虽晚，跻身前十

小米进入 AI 基础模型竞赛的时间晚于同行，却在 7 月中旬闯入全球排行榜前十——这既印证了前沿演进之快，也预示着小米的硬件分发优势可与 AI 能力形成复利。

监管与政府政策：首部具有约束力的 AI 智能体规则

中国首部具有约束力的 AI 智能体监管规定（2026 年 7 月 15 日生效）

两项互补的监管规定现已生效：

1. 《智能体落地实施指导意见》（工信部 5 月 8 日印发）——面向工作与生产场景 AI 智能体的国家框架，基于自主性与不可逆性建立了 三级授权体系：

• 一级（低影响）：仅需告知
• 二级（中等影响）：需书面记录审查
• 三级（高影响/不可逆/关键系统）：执行前必须获得明确的人工批准

2. 《拟人化人工智能交互服务暂行管理办法》（网信办、国家发改委、工信部等五部门联合印发）——对 AI 陪伴机器人进行规范：

• 禁止以"过度迎合"诱导用户产生情感依赖或成瘾
• 禁止向未成年人提供虚拟伴侣
• 要求具备情绪困扰识别与危机干预能力
• 连续使用满 2 小时后须进行使用时长提醒
• 用户必须能够立即终止服务（不得锁定）
• AI 生成内容必须明确标注

在敏感行业部署 AI 智能体的机构必须完成正式监管备案——不合规将立即触发处罚。

这是全球首部具有约束力的 AI 智能体监管规定。当欧盟《人工智能法案》聚焦 AI 风险分级、美国推行自愿承诺之际，中国已直接落地针对自主 AI 系统与陪伴型 AI 的可操作规则。面向智能体的三级授权模式尤其值得关注——它借鉴了传统软件工程的风险管理框架，却是首次以国家规模将其应用于 AI 自主性。

陪伴型 AI 规则已产生肉眼可见的影响：用户正在与虚拟伴侣道别，平台纷纷停用智能体功能以合规。《海峡时报》报道了用户与"像我的恋人一样"的 AI 伴侣告别的场景。这是真正有约束力的监管，也带来了真切的人类后果。

“拒绝使用国产芯片就是叛国”（7 月）

习近平的科技代表警告中国 AI 公司，拒绝使用国产芯片就是"叛国"。国务院副总理 丁薛祥 发起了一场以中国 20 世纪 60 年代核武器计划（“两弹一星”）为蓝本的协同行动，以实现芯片自给自足。

字节跳动、阿里巴巴、百度与腾讯均已公开承诺采用国产芯片。华为昇腾（Ascend）产品线预计到 2026 年底占据 中国 AI 芯片市场约 60% 的份额，营收超过 120 亿美元。英伟达在中国的市场份额已从 2021 年的 90% 跌至 2025 年的 60% 以下。英伟达 CFO 确认今年对华 H20 出货量为零。

“叛国"这一措辞非同寻常。它表明中国政府将芯片主权视为国家安全要务，而非产业政策偏好。“两弹一星"的框架是刻意为之——它唤起中国在西方极端禁运下成功实现核与航天计划的记忆，将芯片挑战界定为攸关存亡的国家工程。

中国开始量产国产 DUV 光刻机

上海埃斯纳电子科技集团（Shanghai Aishengna Electronic Technology Group，国有）开始量产 浸没式 DUV 光刻机——中国的 ASML 替代方案。2026 年约 5 台，2027 年约 20 台。年底前向中芯国际（SMIC）、华虹与长鑫存储（CXMT）交付。

性能与 ASML 的 NXT:1950i——一款 2008 年代机型——相当。ASML 仍领先数代，但如果西方出口进一步收紧，这将打破一项关键依赖。单次曝光可制造 28nm 制程，多重图形化工艺最低可至 7nm。虽不足以制造尖端 AI 芯片或 HBM，但足以满足中国绝大多数半导体需求。

习近平警告 AI 可能"脱离人类控制”

在 2026 世界人工智能论坛上，习近平呼吁建立"以共识为基础的全球治理框架"以及"法律法规、技术监测、预警和应急响应体系”。中国支持在联合国框架下开展讨论，设立治理 AI 的国际机构。

强制性 AI 应用安全标准

中国正在起草史上仅有的 第二项强制性国家 AI 标准——预计将具有强制约束力。这标志着中国 AI 治理方式从引导转向强制执行。

中美 AI 紧张局势：蒸馏之战

Anthropic 的蒸馏指控

一位 Anthropic 高管表示，美国在前沿 AI 上领先中国 6–9 个月，但同时指控 DeepSeek 与阿里巴巴使用"未经授权的蒸馏"来复制美国的进展。具体而言，Anthropic 指控 智谱 AI 的 GLM-5.2——“很可能是最先进的中国模型”——是从 Anthropic 与 OpenAI 的模型中蒸馏而来。白宫技术顾问 Michael Kratsios 则表示，月之暗面为开发 Kimi K3 蒸馏了 Anthropic 的 Claude Fable 5。

蒸馏——用前沿模型的输出来训练一个更小的模型——在法律上处于灰色地带。它不是传统意义上的窃取，但确实在未获授权的情况下利用了教师模型的能力。这一指控表明，美国实验室视中国竞争对手为快速跟进者而非独立创新者，认为他们拿西方模型当训练捷径。这种说法是实情还是竞争叙事，存在重大争议。

中国反击：禁用 Claude Code

中国警告称，Anthropic 的 Claude Code 对中国用户构成"严重威胁"。阿里巴巴在全公司范围内禁止员工使用。AI 冷战已从芯片与模型蔓延至开发者工具。

中国模型称霸全球排行榜

7 月中旬，独立排行榜前十名中有 6 个 是中国模型——前五名全部被中国包揽：DeepSeek、月之暗面、Z.ai、腾讯、小米与 MiniMax。中国开放权重模型如今占 OpenRouter 全球使用量的 约 30%，而十一个月前这一比例仅为 1.2%。

价格差距触目惊心：100 万输出 token 在 Anthropic Fable 上需 50 美元，在 DeepSeek V4-Pro 上为 0.87 美元，GLM-5.2 为 4.40 美元，Kimi K3 为 15 美元。中国模型正以美国定价 1%–5% 的价格提供接近前沿的性能。

值得注意的采用案例：Airbnb 使用阿里巴巴的 Qwen 处理客服；Cursor 基于月之暗面的 Kimi 构建；Coinbase 转向 Kimi 与 GLM 后 AI 支出减半。成本-性能优势正在转化为实实在在的商业胜利。

盈利悖论

尽管技术上屡屡告捷，中国 AI 公司整体上仍在盈利问题上挣扎。初创公司正烧掉数十亿美元。DeepSeek 融资 75 亿美元，月之暗面 5 月融资 20 亿美元——而 Anthropic 同期融资 650 亿美元。资本可得性的差距十分悬殊，中国实验室正在尝试分层定价、增值功能与高峰时段附加费，以寻找可持续的商业模式。

悖论在于：中国模型在能力与价格上取胜，却在盈利能力上失分。这是当前市场的结构性特征——激进定价正在买来市场份额与开发者心智份额，但通往可持续利润率的路径仍不清晰。IPO 之路（DeepSeek 瞄准科创板，百度考虑双重上市）是一条路径；分层产品（V4-Pro 对 V4-Flash）是另一条。行业很可能会围绕少数拥有足够资本深度、能够扛过长期亏损的赢家完成整合。

硬件与半导体：主权技术栈

华为 Atlas 950 SuperPod

在世界人工智能大会上，华为发布了 Atlas 950 SuperPod——在单一系统中连接 8,192 颗昇腾（Ascend）950DT 芯片，以对标英伟达的集群级性能。这是中国对英伟达 H100 集群的回应：面向前沿级 AI 训练与推理的完整国产替代方案。

近存计算 3D AI 芯片

初创公司 东方算芯（Dongfang Suanxin） 于 7 月 29 日在上海发布了中国首款近存计算 3D AI 芯片——这是迈向自主高端计算硬件的一步，未来或可挑战制约 AI 芯片性能的内存带宽瓶颈。

长鑫存储内存突破

长鑫存储（CXMT，中国主要的国产 DRAM 厂商）在完成客户验证后，开始承接来自腾讯与字节跳动的先进 DDR5 服务器内存订单。长鑫存储上市首日股价 暴涨 466%。中国芯片制造商上半年利润 暴增 2,850%。

内存差距正在收窄。DDR5 服务器内存对 AI 工作负载至关重要，长鑫存储获得腾讯与字节跳动的验证，意味着中国最大的 AI 公司正将国产内存纳入自己的基础设施。2,850% 的利润增幅既反映了国产芯片需求的激增，也标志着中国半导体制造能力的成熟。

2026 年 8 月看点

宏观图景

这一周让全球 AI 格局中的几项结构性转变变得清晰可见：

1. 后训练革命是真实的。 DeepSeek V4-Flash 以 13B 激活参数取得 82.7% 的 Terminal-Bench 成绩——击败自家 1.6T 的兄弟模型——证明后训练质量可以替代原始规模。这对算力受限的实验室以及更广泛的 AI 经济学都具有深远影响。

2. 开放权重是中国的软实力。 Kimi K3（2.8T）、GLM-5.2（744B）、Hy3（295B）——全部采用 MIT 或 Apache 许可。中国模型如今占 OpenRouter 使用量的 30%。每一个基于中国开放权重模型构建应用的开发者，都成为中国 AI 生态中的利益相关者。这是一道出口管制无法攻破的护城河。

3. 芯片主权攻坚正在奏效。 美团在 5 万张国产芯片、零英伟达的条件下训练了 1.6T 参数。华为 Atlas 950 SuperPod 提供集群级性能。长鑫存储正向腾讯与字节跳动供应 DDR5。对西方半导体的依赖正在被瓦解——虽然尚未触及最前沿，但已覆盖市场中承载绝大多数 AI 工作负载的规模区间。

4. 监管领先于西方。 中国具有约束力的 AI 智能体规则——包括可操作的三级授权体系与陪伴型 AI 限制——全球首创。当欧盟与美国还在争论框架时，中国已在实施将塑造全球第二大经济体 AI 智能体运作方式的规则。

5. 蒸馏冲突正在升级。 Anthropic 对智谱与月之暗面的指控、中国对 Claude Code 的禁令，以及白宫的公开表态，都表明中美 AI 冲突正进入新阶段。问题已不再仅仅关乎芯片——而是关乎知识产权、模型权重，以及全球 AI 生态的规则。

2026 年 7 月 24 日至 8 月 1 日这一周，或许会被铭记为 AI 格局告别单极的时刻。前十名模型中有六个是中国的。最大的开放权重模型是中国的。最便宜的近前沿模型是中国的。首部具有约束力的 AI 智能体监管规定是中国的。首个不依赖英伟达训练的万亿参数模型也是中国的。

这不再是追赶的故事。这是一个多极化的 AI 世界。

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