从参数竞赛到场景深耕：中国AI的下半场逻辑

　　9月初，OpenAI发布GPT-6 Astra，英伟达CEO黄仁勋随即表态“AGI已到来”。几乎同时，OpenAI首席科学家发表长文，警告AI的思维链窗口正在关闭，“没有哪家实验室配全速往前跑”。一边是AGI叙事的高歌猛进，一边是行业领军者的冷静刹车，这场争论的焦点似乎都集中在“模型有多强”上。

　　然而，如果把视线从大洋彼岸移回国内，会发现一条截然不同的演进路径正在铺开：中国AI产业的重心，正悄然从“训模型”转向“用模型”。

　　判断一项技术是否完成从“尝鲜”到“生产”的跨越，有一个朴素的指标：它是否进入了真实的工作流程，成为工作日的刚需。火山引擎总裁谭待曾给出明确判断标准——“模型能不能进入真实的生产流程，替代完整的工作环节，创造可衡量的业务价值。”数据不会说谎。截至2026年6月，豆包大模型日均Token调用量突破180万亿，过去一年增长超10倍；火山引擎以49.5%的份额连续两年位居中国公有云MaaS市场第一，服务的“万亿Tokens俱乐部”成员超200家。这些数字背后，不是更多人在聊天，而是更多企业在用AI干活。

　　在Coding领域，这种转变尤为明显。此前代码大模型多停留在“片段补全”阶段，而豆包2.1Pro已实现仓库级理解与端到端交付。在芯片设计RTL任务中，模型连续运行18小时、历经多轮迭代，最终生成1300行可直接上线的有效代码。目前，字节内部及外部半导体、互联网等行业客户已大规模应用AI Coding。从“帮你写几行代码”到“独立完成一个模块”，这不是量的提升，而是质的跃迁。

　　视频生成领域同样在经历这种转变。Seedance 2.0推出后，国内视频生成模型的调用曲线发生了反转：工作日的负载和使用次数反超周末，企业客户成为核心使用群体，场景覆盖产品演示、工业仿真、数据合成等核心生产环节。此前调用高峰集中在周末，用户多以个人创作、趣味体验为主，本质仍是数字化“玩具”。调用周期的变化，成为“量变引起质变”的产业注脚。

　　值得注意的是，中国AI的落地路径并非对海外模式的简单模仿。当GPT-6 Astra在通用能力上不断冲高时，国内企业更倾向于在垂直场景中做深做透。工业软件领域，国家人工智能应用中试基地在济南启动，浪潮已布局15个工业垂域大模型，面向43个行业发布工业智能体群；金融领域，私有化大模型平台市场份额位列全国TOP4的企业，正在将AI技术转化为可量化的产业效益；医疗、教育、零售等行业，智能体正从试点示范迈向规模化应用。

　　这种差异背后，是两种发展哲学的分野。海外巨头追求的是“通用智能的上限”——模型能不能像人一样思考、推理、创造；中国产业界更关注“场景落地的深度”——AI能不能在具体行业中解决具体问题、创造具体价值。前者回答的是“AI有多聪明”，后者回答的是“AI有多有用”。

　　当然，两条路径并非对立。通用能力的突破是场景落地的基础，场景落地的反馈又反过来推动通用能力的提升。中国AI企业也在加大基础研究投入，豆包2.1Pro在多项国际评测中已跻身全球第一梯队。但在发展优先级上，“用”的权重明显更高。

　　工信部数据显示，我国日均词元调用量两年间增长超千倍，2026年3月已突破140万亿。庞大的算力基建形成了充足的供给能力，而充沛的应用场景则为技术迭代提供了源源不断的练兵场。这种“算力供给+场景需求”的双轮驱动，正是中国AI从“训模型”转向“用模型”的底气所在。

　　当前，国家正深入实施“人工智能+”行动，推动人工智能与实体经济深度融合。AGI的讨论固然引人入胜，但对中国而言，更紧迫的命题是让AI走出实验室、走进生产线、走入千万家。当海外还在争论“AGI是否到来”时，中国AI正在用一个个真实场景的落地，书写一份属于自己的答卷。

　　这份答卷的评分标准，不是模型参数的排行榜，而是千行百业中被AI改变的生产效率和生活品质。从这个意义上说，“用模型”比“训模型”更难，也更有价值。

　　文/鸣耒