随着Robotaxi市场的逐渐兴起，市场份额的争夺日益激烈。无论是国内还是海外市场，潜在的市场需求巨大，但市场容量在一定时期内是有限的。小马智行和文远知行都希望通过扩大自身优势，抢占更多的市场份额。 互怼事件始末 在自动驾驶领域，近期 $小马智行(PONY)$ 和 $文远知行(WRD)$ 之间的“战火”吸引了众多目光。事情起源于小马智行联合创始人、CTO楼天城在接受腾讯汽车采访时发表的一番言论。他表示，从规模化和无人化两个标准衡量，除了“牌桌”上的Waymo、小马智行和百度这三家公司，其他公司与这三家两年半前的状态都存在差距，落后了两年半的时间。 此言论一出，在行业内激起千层浪，首当其冲被“扫射”的文远知行自然难以咽下这口气。文远知行CFO李璇迅速在微信朋友圈开启“反击战”，将小马智行的运营问题一一曝光。诸如小马智行软件被美国吊销，以及其无人驾驶测试车在北京亦庄运行时偏离轨迹、撞上绿化带后起火等“黑料”被毫不留情地抖出，还直言“想学文远就做到位，至少真正落地跑几十辆车再说” 。这一来一回的隔空对骂，瞬间让两家公司站在了舆论的风口浪尖，也将Robotaxi赛道的竞争从幕后推向台前。  双方公司背景与发展历程 小马智行成立于2016年12月，由曾担任百度自动驾驶部门首席架构师的彭军和在谷歌、百度等企业从事无人车技术开发的楼天城创立。自成立以来，小马智行以“Robotaxi+Robotruck”双轮驱动为核心，专注于L4级全无人驾驶技术的深度突破。在技术研发上，第七代Robotaxi方案采用多传感器融合方案，配备激光雷达、摄像头、毫米波雷达等冗余配置，并通过“影子模式”持续优化算法。同时，通过“世界模型+虚拟司机”

朱啸虎在晚点等媒体的采访中，对人工智能的观点看似存在转变，主要是之前对AGI和大模型较为怀疑，近期因DeepSeek的出现而态度大为改观。 以下是对这一情况的看法以及其观点转变的原因分析： 对朱啸虎相关采访的看法 • 体现行业的动态性：朱啸虎的观点转变从侧面反映了人工智能行业发展迅速、变化多端。行业内不断有新的技术突破和产品出现，使得投资者和观察者需要不断重新评估和调整对行业的认知和判断。 • 反映投资决策的务实性：朱啸虎作为投资人，其观点始终围绕投资价值和商业可行性。之前不看好大模型创业公司，是基于当时的市场和技术状况，认为独立大模型公司难存续、商业化落地难。如今对DeepSeek表示出兴趣，也是看到了其巨大的发展潜力和可能带来的投资回报。 朱啸虎观点转变的原因 • DeepSeek的出色表现：DeepSeek在没有广告投放的情况下，20天内达到2000万DAU，增长速度惊人，且回复文字优美、有深度，让朱啸虎看到了AGI实现的可能性，也让他意识到该产品可能具有巨大的商业价值和市场潜力。 • 技术路径的新认知：DeepSeek采用的强化学习技术，使AI可以在没有太多人工干预的情况下独立学习，降低了实现成本，提升了交流的流畅性与人性化特点，为AGI的实现提供了新的技术路径和思路，改变了朱啸虎对AGI实现难度和成本的看法。 • 开源生态的潜力：朱啸虎认为DeepSeek可能建立起类似安卓的全球开源生态，吸引大量用户与开发者，形成良性的技术和商业闭环，这一开源生态的前景让他看到了新的投资机会和行业发展方向。

当特斯拉FSD叩开中国大门，中国智驾军团的“技术平权”与“生态战争”已进入终局之战。 01 小鹏汽车：用“端到端革命”改写游戏规则 2025年3月， $小鹏汽车-W(09868)$ 以一场“技术核爆”震撼行业：全系车型标配图灵AI智驾，将高速NOA下探至15万元级车型，并宣布2027年实现全球无图化智驾覆盖。 这场发布会的震撼之处不在于参数——单激光雷达、84TOPS算力、地平线征程6芯片，这些硬件配置在行业里并不罕见。真正的杀招在于架构重构：通过自研的“星海AI大模型”，小鹏首次实现从感知到决策的端到端闭环，让车辆像人类司机一样“边开边学”。 「技术细节」 • 动态高精地图：与高德合作开发的厘米级地图，实时同步施工路段、红绿灯倒计时等信息，让车辆拥有“上帝视角”。 • 极端场景训练：在云南盘山公路测试中，无保护左转通过率从85%提升至99.2%，夜间暴雨场景决策响应速度提升40%。 • 开放生态：首次开放车载XOS系统API接口，允许开发者调用激光雷达、摄像头等硬件，打造“场景化智能服务链”（如快递无人机自动泊车）。 「隐忧」 • 成本悖论：全系标配5C超充AI电池（充电10分钟补能450公里）推高BOM成本30%，可能挤压利润空间。 • 生态孤岛：与华为、特斯拉的智驾数据不互通，导致用户换车时“驾驶习惯重置”。 02 理想汽车：家庭场景的“极致偏执狂” 当小鹏用技术颠覆行业时， $理想汽车(LI)$ CEO李想正将智驾的战火引向“家庭用户”的情感软肋。2025年3月发布的AD Max 4.0系统，将“儿童识别优先”写入底层算法，甚至为后排儿童座椅加装毫米波雷达。 「技术路线」 • 双线并行：A

这场关于资本、技术、生存的终极竞赛，才刚刚开始。我们拭目以待，谁能最终冲出重围，成为中国AI的下一个传奇。 2026年的春天，港股市场的IPO热度被中国AI大模型公司彻底点燃。继智谱AI、MiniMax在年初背靠背上市，以千亿市值拉开中国纯大模型公司资本化序幕后，赛道内另外两家明星独角兽——月之暗面（Moonshot AI，Kimi 母公司）与阶跃星辰，突然加速冲向港交所。 这场看似你追我赶的上市竞速，背后是VIE架构遭遇监管挑战、一级市场融资见顶、国内外巨头双重挤压下的必然抉择，更是一场关于“中国能否诞生自己的‘龙虾’（Anthropic）”的终极拷问。 当技术叙事让位于资本现实，上市，已不再是选择题，而是独立大模型公司的生死线。 01 从“不着急”到“抢跑”：三个月反转的上市急行军 时间拨回2025年12月31日，月之暗面创始人杨植麟在内部全员信中语气坚定：“我们短期不着急上市，也不以上市为目的。”彼时的他，手握超100亿人民币现金储备，刚完成5亿美元C轮融资，估值达43亿美元，Kimi以“百万级长文本理解”的杀手级功能横扫市场，风头无两。“相比于二级市场，我们判断还可以从一级市场募集大量资金”，杨植麟的自信，代表了当时所有AI独角兽的普遍心态——资本寒冬似乎与AI无关，烧钱竞赛可以无限继续。  仅仅三个月后，风向突变。2026年3月底，多家权威媒体披露，月之暗面已悄然启动港股IPO评估，与中金、高盛展开上市磋商，并同步推进一轮10亿美元的Pre-IPO融资，投后估值飙升至180亿美元。从“不以上市为目的”到“估值翻4倍冲刺IPO”，这场态度大转弯，与另一家公司的凌厉攻势密不可分——阶跃星辰。 2026年初，阶跃星辰完成超50亿元人民币B+轮融资，原旷视科技联合创始人印奇出任董事长，释放出强烈的资本化信号。紧接着，《财经》杂志曝出明确时间表：阶跃星辰计划于6月

生成式AI视频赛道的竞争，早已从单一产品比拼，升级为技术基座、组织效率、资本强度与生态闭环的综合较量。 2026年开年，字节跳动即梦AI推出Seedance 2.0多模态大模型，凭借电影级视频生成、原生音画同步、多镜头叙事连贯、角色零突变等核心能力，成为对标OpenAI Sora的国产技术标杆；快手可灵AI同期发布3.0系列模型，继续深耕垂直赛道。市场随即掀起“短视频胜负延伸至AI”“可灵AI全面落后”的讨论，而生成式AI竞争早已超越单一技术比拼，演变为技术、组织、资本、生态的综合博弈。 技术积累：基座型研发vs垂直型深耕，长期差距已拉开 即梦AI走基座型多模态大模型路线，依托字节全栈AI体系，实现文生图、文生视频、图生视频、音画同步一体化生成，核心突破集中在自动分镜叙事、原生音画像素级对齐、跨镜头角色零突变。同时，字节拥有全球最丰富的中文短视频与图文数据，让模型在本土化理解、内容生成上具备不可复制的优势。  可灵AI则走轻量化垂直优化路线，一年半迭代30余次，在15秒短视频生成、智能分镜等场景具备扎实能力，用户量超6000万，年化收入运行率达2.4亿美元。但核心短板明显：无底层基座大模型支撑，仅聚焦垂直场景优化，无法实现跨模态全域协同，长期存在技术天花板。  从行业规律看，生成式AI最终比拼的是基础大模型能力，垂直优化的局部优势，极易被基座模型快速覆盖。即梦AI可联动豆包、Seedream、火山引擎形成技术合力，可灵AI则受限于资源，难以实现跨领域突破，二者技术差距将持续扩大。  组织执行力：集中式攻坚vs分散式推进，效率决定迭代速度 AI大模型研发高度依赖组织聚焦与决策效率。字节跳动对AI业务实行战略级集中管控，2025年完成AI架构重组，形成“基础模型+应用产品+算力支撑”一体化体系。即梦AI由剪映牵头，联动抖音、火山引擎，实现研发、落地

对于行业而言，这意味着AI落地的速度将大幅加快，应用场景将持续拓宽；而对于竞争对手而言，如何突破英伟达的生态壁垒，将成为未来几年的核心命题。 当地时间2026年1月5日，拉斯维加斯CES展会的舞台上，黄仁勋依旧身着标志性黑色夹克，带来了一场颠覆行业认知的主题演讲。没有延续五年的新GPU发布惯例，却用Rubin超级计算平台的量产落地、物理AI的生态布局，清晰勾勒出AI产业的下一代进化蓝图。这场演讲的核心洞见远超产品发布本身——AI已正式告别单纯的数字生成时代，迈入智能体（Agentic）与物理智能深度融合的新纪元，而英伟达正通过全栈生态构建，试图成为这场变革的绝对规则制定者。 黄仁勋在演讲中反复强调：“Agentic AI 将成为多万亿美元级市场。”这一判断并非空穴来风，而是基于AI技术从辅助工具到自主决策者的根本性跨越。  如果说前几年的生成式AI实现了“让AI会创造”，那么Agentic AI则致力于“让AI会行动”——通过基础模型与推理系统的协同，AI能够理解复杂环境、自主规划任务路径、闭环执行操作，最终嵌入产业自动化与生活服务的各个场景。2025年已被公认为AI Agent商业元年，普华永道数据显示79%的组织已开始采用相关技术，Salesforce报告则显示AI Agent的创建部署量年增长超119%，这些数据印证了黄仁勋对市场规模的精准预判。  Agentic AI的落地，离不开对现实世界的感知与交互，这正是英伟达“物理AI”战略的核心逻辑。与生成AI聚焦数字内容创作不同，物理AI将价值锚点放在了机器人、自动驾驶等实体场景，强调AI不仅能“思考”，更能在物理空间中“行动”。 黄仁勋在演讲中详解了这一战略的两大支柱：一方面，通过Cosmos世界基础模型平台提供物理语境下的训练数据与模拟环境，让AI在虚拟空间中完成千万次场景演练后再落地实体；另一方

芯片竞争是场马拉松，阿里已经迈出了重要一步。其推理芯片能否在市场竞争中脱颖而出，不仅取决于性能，更取决于整个生态系统的协同效应。 中美科技竞争背景下， $阿里巴巴-W(09988)$ 悄然推出自主研发的AI推理芯片，这款兼容英伟达架构的处理器由中国内地企业制造，标志着中国在提高芯片自主生产能力方面迈出重要一步。 8月底，阿里巴巴公布2025年第二季度财报，尽管表面上面临着与美团、京东的激烈外卖大战，公司仍交出了一份值得细品的成绩单：收入同比增长2%至2476.52亿元，若不考虑已处置业务，同比增幅达10%。  更为亮眼的是阿里云的表现：收入同比增长26%，创下三年多来最快增速，其中AI相关产品收入连续八个季度实现三位数增长。  而最引人注目的，是阿里巴巴在AI芯片领域取得的突破。据《华尔街日报》报道，阿里已经开发出一款新型AI芯片，目前正处于测试阶段，旨在处理更广泛的人工智能推理任务。  01 自研芯片，突破封锁 美国芯片出口管制之下，中国科技巨头正加速填补英伟达留下的市场空白。阿里巴巴此次推出的芯片，与之前主要为特定应用设计的处理器相比，功能更为丰富。 这款新型推理芯片与英伟达架构兼容，意味着工程师可以重新利用他们为英伟达芯片编写的程序，大幅降低了开发者的迁移成本。这种兼容性设计被认为能让中国AI开发者“比大多数人想象的更快地”缩小与美国的差距。  与阿里巴巴之前依赖台积电代工的芯片不同，这款新AI芯片将由中国内地企业负责制造。这一转变标志着中国在提高芯片自主生产能力方面迈出重要一步，旨在降低对海外供应链的依赖。  02 云计算增长，AI驱动发展 阿里云在本季度表现出色，收入同比增长加速至26%，达到333.98亿元。这一增长主要由公共云业务

AI技术在视频制作领域的应用前景依然广阔。 在科技飞速发展的当下，AI技术正以前所未有的态势渗透进各个行业，影视行业也不例外。 $爱奇艺(IQ)$ ，作为长视频领域的头部平台，大力投入AI技术，短剧平台也纷纷跟进，这一现象值得深入探讨。 从爱奇艺的布局来看，其对AI技术的运用是全方位且深入的。在内容创作前期的剧本环节，爱奇艺的“剧本工坊”借助AI大模型，能在短时间内提炼小说大纲、创作人物小传，还能依据影视创作知识和过往热门故事素材，为创作者提供丰富灵感。比如，创作者只需输入简单的故事框架，像“古代仙侠背景下，男女主角因家族恩怨相爱相杀”，“剧本工坊”就能快速生成初步的剧本大纲，极大地提高了创作效率，降低了创作门槛。同时，爱奇艺打造的剧本智能评估系统，能在半小时内对一部约50万字的剧本从主题、人物塑造、情节设计等7个维度进行深度剖析，找出问题并给出优化建议 ，这是传统人工评估难以企及的速度与全面性。 进入拍摄阶段，AI的助力同样显著。爱奇艺的虚拟拍摄技术取得了长足进步，过去一年，其虚拟拍摄项目数量同比增长50% ，并对横店的虚拟摄影棚进行了软硬件升级，打造出“爱奇艺虚拟制作旗舰棚”。在拍摄一些奇幻、科幻题材的作品时，通过AI技术，能轻松构建出虚拟的宏大场景，如《流浪地球》式的末日景象、仙侠剧中的仙境等，不仅节省了大量搭建实景的成本，还能实现传统拍摄难以达成的视觉效果。而且，其自研的制作上云一体机QClip，可在拍摄现场实现监看信号的实时录制、分发监看与实时上云，方便团队成员随时查看拍摄进度与画面，通过AI与电子场记自动匹配检索回放素材，大大提升了协同效率，目前已在数十个项目中得到应用。  短剧平台在AI技术的运用上也不甘落后。以《兴安岭诡事》为例，这部号称“业界首个付费AI微短剧”，充分利用

中国的DeepSeek的确对美国的人工智能产业和科技股造成了冲击，具体体现在以下方面： 对美国人工智能产业的冲击 • 技术竞争层面：Deepseek的模型在多项测试中表现出色，性能比肩甚至在部分任务上超越OpenAI等美国顶尖模型。如Deepseek-R1在数学、代码等任务上更胜一筹，且其是首个支持联网搜索的推理模型，能即时获取最新信息。 • 成本模式层面：Deepseek的训练和使用成本极低。例如Deepseek V3仅花费557万美元，用2048块GPU训练2个月，而美国公司训练类似模型需数亿或数十亿美元。 • 行业生态层面：Deepseek采用开源模式，全球开发者都能免费使用和改进其技术，打破了美国巨头对AI技术的垄断，改变了全球AI供应链的投资逻辑，冲击了美国闭源商业模型的盈利模式。 对美国科技股的冲击 • 股价下跌层面：当地时间1月27日，受Deepseek冲击，美国芯片巨头 $英伟达(NVDA)$ 股价暴跌约17%，博通公司股价下跌17%，超威半导体公司股价下跌6%， $微软(MSFT)$ 股价下跌2%。 • 市场信心层面：高盛报告显示，随着Deepseek等中国AI企业崛起，投资者对美国AI股的信心动摇，开始大规模减持，对美国科技股的未来走势产生担忧，导致纳斯达克期货暴跌。

从长远来看，这种克制和专注可能会成为其最强大的竞争优势。当其他巨头在外卖和AI通用大模型上烧钱时，拼多多正在深耕其核心电商生态和海外扩张。 在互联网巨头纷纷烧钱抢滩外卖和AI领域之际， $拼多多(PDD)$ 却以其特有的“本分”哲学，选择了截然不同的道路。这种沉默背后，藏着一种深刻的战略定力。 近期，中国互联网行业最炙手可热的话题莫过于外卖大战的升级和AI领域的竞逐。京东、阿里、美团纷纷投入数百亿资金争夺即时零售市场，阿里更是将AI视为增长的两驾马车之一。  然而，在这片喧嚣中，拼多多却表现出一种近乎离经叛道的沉默。  作为中国电商巨头之一，拼多多为何选择避开这两个热门赛道？背后体现的是怎样的企业战略哲学？  01 企业基因与“本分”哲学 拼多多的战略选择深受其创始人黄峥的“本分”理念影响。这种理念强调认清自身能力边界，不做违背自身基因和核心能力的事情。 早在2016年，黄峥就曾公开表达对AI技术不确定性的审慎思考；到2018年，他进一步提出“分布式AI”的战略方向，强调技术必须服务于业务本质。这一思想此后成为公司技术发展的底层逻辑。  拼多多的“本分”体现在其始终坚持的“效率至上”原则。无论是做电商之初没有自建云计算、物流和支付体系，还是在AI领域不追逐通用大模型，拼多多都选择了复用别人做好的基础设施。  02 底层逻辑：不自建基础设施的商业模式 拼多多长期以来都不喜欢自建基础设施，而是倾向于复用他人成熟的基础设施。这种模式使其能够以最低的成本实现最大的效益。 在物流方面，拼多多秉持“平台不碰货”原则，将仓储物流外包给第三方，与极兔、德邦等展开合作。这使其能以极低的投资实现庞大的物流周转，降低经营风险。  相比之下，阿里和京东则在基础设