【特稿】中國AI正經歷關鍵一躍

馬年春節，國產大模型以「半個月近十款模型密集落地」的節奏刷屏，不僅在國內引發熱議，更吸引了國際市場的關注。從DeepSeek開源OCR 2、Kimi發布K2.5，到字節Seedance 2.0引爆視頻生成賽道、智譜GLM-5登頂開源編程榜首，中國AI產業正經歷從「技術可用」到「商業可行」的關鍵一躍。「用戶從不關心參數，只關心AI能否解決實際問題。」微博資深AI博主梁賽的這句話，精準點破了中國AI產業春節檔技術爆發的本質。當全球還在驚嘆於大模型的「秀肌肉」時，中國廠商已率先跨入「場景深耕」的深水區。這場技術競賽，不僅是參數與算力的比拚，更是一場從「技術可用」到「商業可行」的攻堅戰。

這場技術爆發的核心突破，在於大模型對真實世界複雜任務的解決能力實現質的提升。梁賽在接受香港文匯報記者採訪時表示，當前智能體在編程領域已趨於成熟，結合相關技術後，跨應用操作、複雜工程任務處理等也逐步成為可能，AI在生物醫藥等科研領域的研發加速效應開始顯現。用戶對大模型的評價標準也徹底擺脫「參數競賽」，從關注參數量轉向實際問題解決能力，複雜推理、多模態等剛需場景的專業度，成為衡量模型價值的核心指標，這也標誌着國產大模型正式進入「實用能力比拚」新階段。

「結合最近的OpenClaw等技術，AI在其他領域完成複雜任務也越來越具可能性。跨應用的一些操作技術理論上已經可以實現，會對傳統的軟件生態帶來一定挑戰。」他以編程場景為例：目前智能體在完成編程任務上已經非常成熟，他本人剛剛發布了一個由AI 100%完成代碼編寫的投資顧問智能體，用時不到一周。

未來突破方向 關鍵是生態協同

國產模型在成本上的突破有目共睹。梁賽向香港文匯報記者透露，國產模型目前的推理成本相對國外已經非常低，國內主流商用模型API已進入 「厘時代」。但他強調，規模化落地還需要進一步降低成本，同時必須突破可靠性瓶頸。「大模型在各專業領域的排名會不斷變化，使用體驗除了大模型能力很關鍵之外，穩定可靠也很重要。」談及未來的突破方向，梁賽認為生態協同是關鍵。「比如剛才講的跨應用調用，需要各個行業更加開放協同。智能體時代的黎明即將到來，但這需要產業鏈上下游共同努力。」

用一句話總結2026年開年這波國產大模型的「集體亮相」，梁賽毫不猶豫地選擇「商業化落地的開始」。但這場春節檔的技術盛宴，只是國產大模型商業化發展的序幕，真正的大戲還在後面。

●香港文匯報記者 曾萍 廣西報道