文 | 流研究所东方橡塑胶厂家，作者 | 绛枫
近，AI 行业引人瞩目的幕，发生在资本市场。
二市场交易中，Anthropic 的报价度突破 1 万亿美元，隐含估值次过 OpenAI。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者。如今，者之位已经轮替。
这并不是某公司单的起落，而是整个 AI 行业竞争节奏变化的缩影。过去年，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" 强 "的位置。
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被看衰的公司，可能在几个月后重新回到梯队；备受追捧的公司，也可能在登顶后很快迎来质疑。「流研究所」初步统计，从 " 被追捧 " 到 " 被审视 "，2023 年前后，完成这样个周期大约是 12-18 个月，现在已缩短到 3-6 个月。
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，" 强 " 的保质期越来越短了
2025 年至今，LMArena 排行榜上" 强模型 "的位置已至少换了 6 次。从 Grok、Gemini、GPT 到 Claude，四轮流登顶。
过去，次先还能维持几个月。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 的变化先被感知到。2023 年 Bard 发翻车，2024 年 AI Overviews 又给出荒诞回答，它度被视为" 大公司病 "的代表。转折发生在 2024 年底。Gemini 团队并入 DeepMind，由 Hassabis 统管理，Google 的 AI 研发力量被重新整。
此后，Google 的节奏开始恢复。2025 年 9 月，Gemini 登顶 App Store，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，市值重新过微软。从组织重整到重回梯队，Google 用了 12 个月。
OpenAI 的变化能说明问题。2025 年上半年，它还是不可动摇的者：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 生成、硬件等线被掉，资源重新集中到编程工具和企业市场。如今，它从什么都想做的实验室，变成须证明商业回报的公司，被市场重新审视。
Anthropic 则是这轮变化中节奏快的公司。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选。
进入 2026 年后，Anthropic 又进入段罕见的密集发布期。12 周内，它完成了近 20 次重大产品新。密集发版直接了业绩：Anthropic 官披露其年化收入突破 300 亿美元，创下新；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——新轮投后估值达到 8520 亿美元，但二市场已经出现约 10 的折价。今年 4 月，6 机构试图通过 NextRound 出售计约 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。关键的是二市场：投资者排队购，报价度突破 1 万亿美元，较 G 轮溢价过 160，隐含估值已经反 OpenAI。
Anthropic 登上口碑座不久，口碑就已开始回调。近几周，Anthropic 接连被曝出力不足、在未通知用户的情况下悄悄降低默认理度等问题，用户投诉集中爆发，Fortune 也用长篇报道揭开了内部压力。Claude 从" 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，看上去这些公司每次转向，都有自己的直接原因。真正值得问的是：为什么" 先 "本身，越来越难维持？
模型在基础设施化东方橡塑胶厂家，技术不再是唯护城河
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 间隔也接近年。每次发布都是行业大事，个版本足以定义整年的竞争格局。
到了 2025 年，这个节奏被破了。GPT-5 发布后的 7 个月里，OpenAI 连续出 5.1、5.2、5.3、5.4 四个大版本及多个子版本，短间隔不到周。Anthropic 5 个月内发了至少 5 个版本。
过去 16 个月，OpenAI、Anthropic 和 Google 计完成了过 40 次重大模型发布，平均每 3 周发布次大版本模型。模型迭代从" 攒大招 "，变成" 小步快跑 "。
模型也不再是款单品。2023 年的 GPT-4 仍是单旗舰模型。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、度理、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。先是预训练的边际收益在下降。花年从头训练个大的模型，换来的能提升，可能只剩几个百分点，这已很难支撑 " 攒个大版本再发布 " 的节奏。
相反，微调、理优化等后训练手段越来越成熟，同个底座可以不断迭代出新能，不重新训练也能做出代际升。与此同时，理成本 3 年下降约 1000 倍，开源与闭源的差距缩小到 1.7。追赶者的起点了，先者的窗口短了。
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、总额过 200 亿美元的芯片协议，开始降低对英伟达的单依赖；Anthropic 依靠 Constitutional AI，让 AI 参与训练 AI，大幅提升后训练率；Google 从 TPU 七代，到 JAX，再到理服务，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。这使得过去需要年做完的模型升，现在短的时间就能完成。
旦模型基础设施化，次模型发布的先或落后，就不再决定胜负。单维度上的技术先，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、生态积累、持续发力完成反转。
Meta 就是新的例子。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" 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。腾讯混元过去年经历了人员调整和向摸索后，将研发力量收拢，万能胶生产厂家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。
个值得注意的细节，Hy3 preview 的预训练、后训练等环节是并行进的，这也加快了 Hy3 preview 模型的训练进程。为重要的是，整个基建和底座搭建完成，混元后续多模型也将这套基建上启动训练，实现快迭代。
从能表现看，Hy3 preview 是个总参数 295B、激活 21B 的 MoE 模型，在复杂理、指令遵循、上下文学习、代码、智能体等能力及理能上实现大幅提升。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、价比。
Hy3 preview 模型在腾讯内部编程、度研究等业务评测表现稳定，理率较上代提升约 40， token 延迟降低 54，端到端时长降低 47，成本较上代模型大幅下降。这意味着，跟用户体验和落地可行相关的核心指标均被大幅优化。
同时间，GPT-5.5 和 DeepSeek-V4 相继发布。DeepSeek-V4 主 " 交付质量接近 Claude Opus 4.6 非思考模式 " 的价比，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，优势不再集中在公司
模型之外，产品战场同样战况激烈。过去年多，仅 OpenAI、Anthropic 和 Google 三，就完成了过 40 次非模型的重大产品发布。
三的法并不样。OpenAI 铺得广，Agent、编程、办公集成和消费端同时进；Anthropic 聚焦，仅今年 2 月到 3 月的 52 天里，这公司就密集出了 74 款大小产品新，大部分围绕编程和企业工作流纵突破；Google 没有从做新入口，而是把 AI 能力持续嵌入搜索、办公和内容产品。
尽管向不同，但这些密集布局背后有个共同的驱动力：当模型能力越来越接近，谁快把模型接进真实场景，谁就容易成为用户的默认选择。
Agent 范式的出现，又把这个趋势往前了步。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，试图让开发者快构建可调用外部工具的 AI 应用；Anthropic 出 MCP 协议和 Computer Use，前者统了 AI 与外部数据源的连接式，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 Agent 布局也迅速提速。
腾讯周内上线了 WorkBuddy、QClaw、CodeBuddy 等多款 Agent 产品，并围绕 Lighthouse 云端部署、ADP 智能体开发平台、安全沙箱等能力搭起了整套 Agent 基础设施，是动作敏捷的大厂之。字节跳动上线了云端案 ArkClaw，此前已出 Agent 开发平台扣子和 AI 编程工具 TRAE；阿里也出了开源桌面 Agent 工具 QwenPaw。
这场竞争的门槛，已经不只在模型本身，而在模型之外的工程化交付能力。腾讯集团执行总裁汤道生近期也提到，"AI 落地不只是道法题，是道工程题 "。主流模型之间的能力差距在收敛，真正拉开差距的，是谁能把 AI 放进具体场景里，并把链路做、做稳、做顺。
这也意味着，竞争形态已经变了。过去，大追求的是先；现在，越来越多公司追求的是局部优势。Anthropic 是典型的例子。它并不试图在所有维度上压过 OpenAI，而是把编程和企业工作流做到开发者选，终用场景度换来了市场份额反。
场景理解、工具链和用户粘，这些东西比模型跑分难复制，也难追平。谁在自己的主场得，谁的位置就稳。" 阶段占优 "正在取代" 长期统 "，成为这个行业真实的常态。
军备竞赛继续加速，AI 比拼从 " 谁强 " 走向 " 谁持久 "
2026 年，仅 Amazon、Google、Meta 和 Microsoft 四的 AI 资本支出，就预计达到 5870 亿至 6700 亿美元，接近 2025 年的两倍。真正值得注意的，不只是规模，而是钱花在了哪里。
过去三年，AI 竞赛的瓶颈几乎每年都在变。2023 年，核心问题是谁先训练出强模型；2024 年，瓶颈变成 GPU 供应，H100 卡难求；2025 年，理力成为新卡点，理在 AI 力支出中的占比从 33 翻倍至 66。
到了 2026 年，瓶颈继续往下沉，落到电力和物理基建。全球数据中心年耗电量预计突破 1000 TWh，接近日本全国年的用电量；有机构预测，未来三年美国数据中心的电力缺口达 47 GW。
现在，每投入 1 美元做 AI，背后大约还要配套 2.3 美元的基础设施支出。今天的 AI 军备竞赛，大部分钱已经不是花在模型上。
这改变了 AI 行业的竞争逻辑。决定公司能否继续扩张、谁会被迫减速的，越来越不只是模型能力，而是电力、数据中心和交付能力。
拥有自建基础设施的平台公司，因此获得了结构优势。相反，纯模型公司旦用户增长出基建承载力，就可能被物理瓶颈卡住。
Anthropic 今年的力危机就是直接的例子：模型赢了，收入创了历史新，但基础设施没跟上，终被迫下调输出质量。先本身，反而可能成为负担。
巨额投入也在同步抬市场预期。尽管四大巨头计划支出过 6500 亿美元，近半美国数据中心项目仍可能因为电力设备短缺而延期或取消。到现在为止，还没有哪 AI 公司真正证明了持续、规模化的正向 ROI。
钱投得越多，市场的容错率可能就越低；预期越，次产品事故或次交付失速带来的口碑损伤就越大。
过去，市场习惯用个简单框架理解 AI 公司：谁的模型强，谁就会赢。如今，真正决定市场评价的，不再只是模型跑分，而是组复杂的变量：理能力有没有跃迁，Agent 能力是否可感知，商业模式能否可持续，生态壁垒是否足够。
公司在段时间里发布节奏失焦、体验不及预期、对外叙事脱离用户和开发者体感，就可能从" 默认赢 "变成" 被重新审视的对象 "。
反过来，公司如果能在关键窗口里同时做到模型能力明显提升、工具链和工作流补齐、再拿出几个强信号产品接住体验，也有机会完成轮口碑反转，获得阶段优势。
技术趋同，让" 强 "失去决定意义；竞争外溢，让" 统 "失去稳定基础；资本加速，则让市场预期变得。
三层变化叠在起，AI 行业进入了个结构的快速轮转期。先的保质期在缩短，行业也正在从" 谁强 "的时代，走向" 谁持久 "的时代。
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