文 | 字母 AI
今年的 AI 春节档，好比一场娱乐圈盛会，流量和资本双双引爆。
先是除夕夜的春晚互动，把 C 端的 AI 红包大战流量推到了最高峰。
登上央视春晚的豆包当日 AI 互动达到 19 亿次，生成头像与送祝福成为了一个国民级 AI 时刻。
而在春节期间，多款 AI 应用在下载榜单刷出新高，红包、免单、聊天互动等玩法，开启了一场全民普及 AI 工具的 " 抢滩登陆 "。千问、元宝等产品成为了和豆包争抢国民级 AI 应用的竞争对手。
伴随着用户侧的你追我赶，一轮密集且高度同步的模型发布也纷至沓来。
春节前后两周内，GLM-5、Doubao2.0、Qwen3.5、MiniMax M2.5 等模型相继上线，其中 "Agentic AI" 成为这一轮升级的主要趋势。
相比传统 LLM，新一代头部模型普遍未选择在参数规模上持续做大，反而在多步任务执行、多模态识别 / 跨应用操作、编码能力与推理成本压缩上都取得了长足进步。
随着 Agentic AI 时代即将来临，比拼参数规模的时代似乎已经过去，AI 应用也在告别问答助手时代，转而争抢 " 执行引擎 " 的新蓝海。
这一轮春节模型大战，很快就引发了资本市场的同步反应。节后港股开市，智谱与 MiniMax 股价连续大幅上涨，大量资金疯狂涌入 AI 大模型板块。
公开市场数据显示，MiniMax 和智谱在多个交易日创出历史新高。两家上市不到 100 天的 AI 龙头股，市值纷纷突破 3000 亿港元，超过携程、快手等老牌互联网企业。
摩根大通在本月初发布的报告显示，中国 AI 市场正在迅速整合，" 具备实力且资金充足的模型开发商数量已从超 200 家缩减至不足 10 家 "。
换言之，有资格在大模型领域 " 内卷 " 的，已经只剩下个位数的头部玩家；而随着新一代模型发布，这些企业已经显露出在商业化层面突破的信号。
而在用户侧，一些更具体的行业趋势已经显现。智谱官方此前宣布，对其 GLM Coding Plan 套餐价格进行结构性调整，整体涨幅自约 30% 起。公司称这是基于使用需求增长、算力投入增加而做出的调整。
阿里千问在春节窗口投放大规模 " 请客 " 活动，很快转化为巨额使用量，9 小时内订单突破千万级，一度让各大外卖平台 " 爆单 "。
这些 " 供不应求 " 的场面，显示出一些 AI 能力已经跑通体验阶段，正式进入普通用户的需求场景中。
Anthropic 首席执行官阿莫迪近期将当前的 AI 软件工程形态称为 " 半人马阶段 "，源自希腊神话中半人半马的生物：人类与 AI 组合，可能成为软件工程里最强的生产单元。
相比上一年春节的 "DeepSeek 时刻 " 带来的低成本训练震撼，今年的 AI 春节档，似乎已然扣动了大模型商业化的扳机。
春节模型大战：大厂要流量，小龙要资本体量
除夕当天，阿里方面推出新一代通用大模型 Qwen3.5。此前，曾有传言称阿里的千问（阿里云）在与字节的豆包（火山引擎）竞争央视春晚合作伙伴时落败。
所以，选择除夕当天发布新模型，颇有些跟老对手打擂台的意思。
如果抛开红包大战的热闹场面，只看春节前后两周的发布节奏，这个春节档也是一场纯粹的模型能力对决：除夕当天 Qwen3.5 上线；几天前 Doubao2.0 升级；GLM-5、Kimi2.5、MiniMax M2.5 也在同一时间段密集发布。
但当我们拆解这些模型的技术路线与商业定位时，会发现这场 " 春节模型大战 " 其实暗含两套逻辑。
第一套逻辑属于大厂。
从能力结构看，Qwen3.5 与 Doubao2.0 的思路高度接近：都以原生多模态为底座，不再局限于文本问答，而是强化视觉理解、长链推理与工具调用能力，重点强调 Agent 执行能力。相较传统 LLM 的 " 回答问题 "，它们正转向 " 拆解任务并自动完成 " 的路径。
更关键的是发布节奏背后的产品逻辑。大厂玩家的模型升级，往往是配合着前端的产品打法。
公开信息显示，阿里此前为了拉动千问应用增长，推出 30 亿元 " 请客 " 活动，带动日活成倍增长。春节当晚，字节披露豆包完成 19 亿次 AI 互动，每分钟处理多达 600 亿 tokens。
对大厂而言，模型升级服务的是既有生态——电商、广告、内容、社交仍然是收入主体。至少在春节这个流量窗口，新模型的重要作用，是巩固旗下 App 的入口地位。
更强的跨模态理解与多步任务执行能力，使千问与豆包在行程规划、购物决策、自动填表、内容生成链路等场景中具备更高完成度。
换言之，" 互联网 +AI" 的双料巨头们，想要的是流量与场景的绑定升级。
而在同一时间段内，创业公司阵营的动作同样密集，尤其是刚刚在港股上市的 AI" 双子星 "。
智谱发布 GLM-5，延续其 " 强推理 " 路线，强化复杂逻辑、多步规划与代码能力，在数学推理、编程基准与长上下文理解上全面升级，同时增强工具调用与自主任务分解能力。
随后，智谱在新模型发布后光速涨价，将 GLM Coding Plan 价格上调 "30% 起 "，给出的理由是调用量增长与算力投入增加。
MiniMax 推出 M2.5，主打高频 Agent 场景。官方数据显示，其推理速度最高达 100tokens/s，连续运行 1 小时成本约 1 美元。OpenRouter 页面显示，M2.5 累计调用量达到 2.83 万亿 tokens，一度位居榜单前列。
调用量井喷背后，是全球开发者对 Agent 生态的持续热情。随着 OpenClaw 等开源 Agent 框架在 GitHub 迅速走红，MiniMax M2.5 宣布完成适配，主动拥抱主流 Agent 开发生态。
如果说 Qwen3.5 与 Doubao2.0 是平台级流量的较量，那么 GLM-5 与 M2.5 更像是想要直接触发商业化的模型产品。
对字节与阿里而言，模型是生态中的重要一环；但对智谱、MiniMax、Kimi 而言，模型本身就是核心业务。它们没有广告、电商做缓冲，模型能力必须直接对标收入曲线。
因此春节窗口出现了这样一个画面：同样是模型升级，大厂收获的是流量暴增，创业公司收获的是估值曲线上扬。
节后的交易日，资本市场迅速给出回应。MiniMax 和智谱一度双双携手突破 3000 亿港元市值，成为港股科技板块焦点。
另一边，月之暗面在上一轮约 5 亿美元融资后，又推动新一轮融资，目标估值上探约 100 – 120 亿美元区间。多位老股东持续加码的同时，Kimi 也紧跟着两位上市对手的脚步。
持续的市值 / 估值攀升下，以智谱、MiniMax 为代表的 AI 创业公司，似乎突然一下子有了跟大厂掰手腕的资本体量。
另一边，作为 AI 红包大战的发起者，腾讯在春节窗口主要把资源放在元宝等 C 端产品和红包活动上；而其基础大模型最近一次公开的大版本升级仍是此前发布的混元 2.0。
与此同时，一个更微妙的变量是 DeepSeek。
春节窗口内，DeepSeek 并未发布外界期待的 V4 版本，但此前 "V4 即将发布 " 的传闻，已经不断抬高市场预期，无形中放大了这场模型大战的声量。哪怕没有真正入场，DeepSeek 的存在感一点不少。
只是，传说中的 DeepSeekV4，这一次终究要错过春节档了。
尽管 DeepSeek 缺席，但这个春节的中国 AI 圈已经足够精彩。不管是入口型 AI 还是服务型 AI，都在这两周里赚足了流量和关注。
为什么说 2026 可能是 "AI 商业化元年 "
今年 AI 春节档最明显的变化，是模型能力方向的高度统一。
尽管各家产品形态不同，但这一轮模型升级几乎全部指向 Agent 形态与多模型能力。换言之，它们都瞄准了用户愿意为之付费的场景——自动执行任务、持续调用 API 的场景。
上周榜单中，调用 tokens 前五名公司里，有四家是中国 AI 创业公司：MiniMax、月之暗面、智谱，DeepSeek 也凭借 V3.2 位居第五名。四家中国独立 AI 企业将 Google Gemini 3 挤在了中间。
其中，MiniMax M2.5 凭借对 OpenClaw 的全面支持以及更经济的使用成本，来到了高达 2.57 万亿 tokens 调用量。
OpenRouter 数据显示，今年 2 月第一周处理的 AI tokens 达到 13 万亿，而 1 月第一周为 6.4 万亿，短短数周接近翻倍。
这不是简单的增长，而是行业正在发生结构性转变。
风险投资机构 Lightspeed 合伙人 Anand Iyer 在此前接受采访时表示，近期模型调用激增，主要由 Agent 爆发式增长推动，尤其是开源 Agent 系统 OpenClaw 的迅速崛起。
OpenClaw 允许模型以 " 代理 " 形式自主执行任务，包括写代码、调用工具、访问本地文件、操作日历与邮件系统。相比单轮对话，Agent 模式会持续调用模型、生成长链输出，从而指数级推高 token 消耗。
OpenClaw 让很多用户看到了通用 Agent 的雏形。在二手平台上，一些适合搭载 OpenClaw 的 mini PC 产品，比如 Mac mini 都迎来了一波价格飞涨。
从 " 对话式体验 " 转向 " 自动执行任务 "，这是各大模型调用量指数级增长的核心原因。
另一方面，2025 年下半年以来，"AI 泡沫论 " 不断升温。市场担心巨额算力资本开支难以回本，训练成本高企、推理需求不足。
投入巨额资金参与 AI 基建的甲骨文公司，也在股价短期走高之后，迅速市值腰斩且股价持续低迷。
但 2026 年初的春节大战，至少在推理端给出了另一种可能性，让市场看到了积极信号。
如果推理需求持续增长，资本开支逻辑将更加自洽。训练成本不再只是前期沉没成本，而是可摊销的生产资料。智谱与 MiniMax 股价暴涨，本质上是市场预期推理收入能够覆盖训练投入。
另一个高频落点是 Coding。
公开数据显示，今年 1 月，多家 "Vibe Coding" 平台流量环比增长 17%，创下自 2025 年 4 月以来最大单月增幅。Anthropic 推出 Claude Cowork 及新版 Claude Sonnet 4.6，强调 "Computer Use" 能力；Kimi2.5 和 GLM5 等模型也不断强化代码能力。
回到智谱涨价的新闻中，GLM Coding Plan 价格上调 30%，说明 AI 行业的供需关系，似乎出现了 " 攻守之势异形 " 的信号：企业端和开发者的真实需求不断涌入，付费意愿也有所提升。
另一边，多模态模型也出现了 " 生产管线 " 级别的提升。
春节期间，Seedance2.0 生成的视频在社交媒体广泛传播，各种由 Seedance2.0 生成的 AI 小剧场在用户侧快速破圈。
"AIGC 的童年时代，结束了。" 游戏科学 CEO、《黑神话：悟空》制作人冯骥体验 Seedance2.0 后，发出了这样的感慨。
不难发现，从通用 Agent 到 Vibe Coding，再到多模态生成，这一轮模型升级不再只是参数上的做大做强，而是更接近可付费、可复购、可规模化的场景。
全民欢腾，股价攀升。2026 年，AI 真的迎来了一个收割时刻了吗？
Agentic AI Era，领先一步还不是胜利
春节窗口验证了头部 AI 企业在 C 端 " 全面铺开 " 的动员能力——不管是面向普通用户的红包活动，还是面向开发者与专业用户的模型升级，都在短时间内把热度推到峰值。
但春节档的特殊性也决定了，这只是一次假期时间段的市场普及，而不是长期竞争力的验收节点。
最直接的因素是 " 钞能力 "。过去一轮春节 AI 热潮，很大程度上建立在补贴、红包、强运营节奏之上。字节、阿里、腾讯等平台型公司有能力把模型升级与前端活动绑定；当红包大战告一段落后，豆包、千问、元宝的日活能否维持当前水平，仍有待持续观察。
换言之，AI 带来的传播热度，并不意味着与产业落地能力划等号。
尤其是，一些新场景的落地，往往意味着对旧秩序的挑战。2025 年底以来，Agent 领域一直在向物理世界靠拢。在 Agent 赛道上，OpenClaw 的崛起让人看到下一代通用 Agent 落地的前景。
但 OpenClaw 需要自行部署，存在技术门槛与安全风险。Computer Use 背后，是缺少统一生态下的监管和安全措施。
GUI Agent 的另一条路径同样面临生态博弈。以豆包手机助手为代表的产品，一度让手机厂商和 AI 企业，看到了打通移动端 AI 与物理世界界限的可能。
在与努比亚合作的豆包手机助手技术验证版上，已经出现了一次语音交互完成外卖、购物等操作。但要真正跑通 Agent 链路，必然会碰到既有 App 的权限、反爬、风控与商业利益边界。超级 App 背后的互联网企业们，不会轻易接受让系统级 AI 以 " 代操作 " 方式介入，这背后还需要更复杂的博弈与协同。
而在视频模型领域，以 Seedance 等模型为代表的视频生成能力，已经能看到进入更专业制作管线的可能性——它在短视频生产、广告素材、创意预演等环节都有具体的发展潜力。
但在 Seedance2.0 上线后，网上迅速流传出 " 复刻 "《怪奇物语》《鱿鱼游戏》、漫威 / 星战角色乃至明星脸的短片，引发片方集体警惕，Netflix、MPA 等先后向字节发出律师函 / 停止侵权要求，AI 视频模型的侵权风险再一次被摆在台面上。
不过，在一些 AI 行业的内部视角中，AI 推动人类生产力跃迁的步伐不会停止。
就像此前 " 人机结合 " 的棋手能够战胜独立运行的计算机一样，如今，一个工程师与 AI 智能体协同工作，可能成为科技行业中最强大的单位。
阿莫迪认为，这种人机混合阶段可能 " 非常短暂 " ——也许只持续几年时间。随后，AI 系统或将独立超越最优秀的人类主导团队。
但另一方面，真正限制 Agent 生态发展的，似乎又不仅仅是模型能力本身。
知名咨询公司 Gartner 此前披露的研报中给出了这样的判断：到 2027 年，超过 40% 的 Agent 项目将宣告失败。
背后的潜在原因很简单：成本失控、商业价值不清晰，以及智能体在运行过程中出现违反政策或带来风险的行为，都会限制 Agent 生态的全面铺开。
尤其是缺少 C 端流量场景的模型公司，究竟能多大程度上转化为商业上的成功，还需要更多的能力边界探索，才能在用户群体中沉淀为长期、稳定的需求。
OpenClaw 名声大噪后，一方面吸引了全球的独立开发者加入并体验 Agent 生态；但同时 Meta 等科技公司也已限制或禁止 OpenClaw，担心赋予 AI 智能体企业系统访问权限，可能带来恶意软件攻击、数据泄露或操控风险。
换言之，春节档一众模型的 " 炫技 " 确实赚足了眼球，也展示了新一代模型在 Agent 层面的能力突破。
但以工作级需求标准而言，目前只有 Coding 场景实现了较好的适配，通用 Agent 目前的准入门槛依然较高。部署和安全管理 AI Agent 需要技术能力、算力资源，以及愿意拥抱试验性场景的企业文化，而许多企业尚不具备这些条件。
所以，2026 年春节档也许只是新一轮 "AI 大战 " 的起点。这背后不仅仅是 AI 企业之间的竞争，也意味着行业层面的能力边界被真正推到用户侧，但真实的落地情况，需要在更长的时间窗口中观察市场反应。
头部平台企业正在筑牢 AI 时代的用户流量池，独立模型公司想要跑通商业闭环，不断突破模型能力边界似乎仍然是唯一的选择。
