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2026年4月，英偉達(dá)CEO黃仁勛在一場(chǎng)播客訪談中反復(fù)強(qiáng)調(diào)，計(jì)算不是汽車(chē)，不能今天換一個(gè)品牌、明天再換一個(gè)品牌。計(jì)算生態(tài)有黏性，替換它需要巨大的時(shí)間和能量。

這句話原本是黃仁勛為英偉達(dá)繼續(xù)參與中國(guó)市場(chǎng)在辯護(hù)，卻意外點(diǎn)破了中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)過(guò)去兩年最深層的壓力：大模型競(jìng)爭(zhēng)，表面上是參數(shù)、榜單和應(yīng)用之爭(zhēng)，底層卻是算力生態(tài)之爭(zhēng)。誰(shuí)掌握訓(xùn)練和推理所依賴的芯片、軟件棧和工程體系，誰(shuí)才真正握住了下一輪AI放量的鑰匙。

過(guò)去很長(zhǎng)一段時(shí)間，國(guó)產(chǎn)大模型的關(guān)鍵算力受制于外部供應(yīng)、生態(tài)遷移成本高、國(guó)產(chǎn)訓(xùn)練集群穩(wěn)定性不足等問(wèn)題。算力不是簡(jiǎn)單買(mǎi)幾張卡就能解決，它涉及芯片、互聯(lián)、編譯框架、算子庫(kù)、容錯(cuò)系統(tǒng)和訓(xùn)練工程，任何一個(gè)環(huán)節(jié)不穩(wěn)，萬(wàn)億模型都很難真正跑起來(lái)。

4月底，國(guó)內(nèi)外多款頭部大模型集體煥新。不一樣的是，這一次的討論重心，開(kāi)始從“模型強(qiáng)不強(qiáng)”，轉(zhuǎn)向“它跑在什么算力硬件上”。

DeepSeek V4為了適配國(guó)產(chǎn)算力經(jīng)歷了艱難的調(diào)試遷移，已經(jīng)把問(wèn)題擺到了行業(yè)臺(tái)前。在同一天，美團(tuán)LongCat-2.0-Preview開(kāi)放測(cè)試，據(jù)公開(kāi)信息顯示，其訓(xùn)練推理全程依托國(guó)產(chǎn)算力集群完成。

兩個(gè)萬(wàn)億模型，在同一時(shí)間節(jié)點(diǎn)，站在了同一個(gè)方向上。

這不是巧合，而是一個(gè)信號(hào)：中國(guó)AI的下一輪爆發(fā)點(diǎn)，不會(huì)只發(fā)生在模型榜單上，更在“模型能力 × 國(guó)產(chǎn)算力 × 真實(shí)場(chǎng)景 × 低成本調(diào)用”的交叉地帶。

——導(dǎo)語(yǔ)

01

兩個(gè)重磅

2026年4月下旬，中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)同時(shí)拋出兩枚重磅籌碼：DeepSeek V4與美團(tuán)LongCat-2.0-Preview。兩者參數(shù)規(guī)模均進(jìn)入萬(wàn)億級(jí)，均支持1M上下文窗口，單次推理可處理百萬(wàn)字級(jí)輸入，把中國(guó)大模型競(jìng)爭(zhēng)推入了一個(gè)新的密集迭代窗口。

如果放在全球競(jìng)爭(zhēng)的坐標(biāo)看—— OpenAI繼續(xù)以GPT系列維持閉源模型的能力上限，Google Gemini和Anthropic Claude仍在多模態(tài)、代碼、長(zhǎng)上下文和Agent能力上加速推進(jìn)；國(guó)內(nèi)則形成DeepSeek、Qwen、Kimi、MiniMax、智譜、豆包、LongCat等多線并行局面。

兩條線都在加速，但路徑和生態(tài)已明顯分化。

中國(guó)模型的優(yōu)勢(shì)不再只是“追得快”，而是在開(kāi)源、低成本、高調(diào)用量和垂直場(chǎng)景中不斷形成自己的路徑。

DeepSeek V4的上線稱得上“萬(wàn)眾矚目”，但團(tuán)隊(duì)依然克制低調(diào)，外部情緒也不像1年前R1橫空出世般強(qiáng)烈。

這并不奇怪。DeepSeek第一次破圈時(shí)，真正震動(dòng)行業(yè)的并不是“絕對(duì)性能第一”，而是“接近一線能力 + 極低調(diào)用成本”帶來(lái)的性價(jià)比沖擊。當(dāng)一家公司已經(jīng)把公眾期待抬到極高位置，后續(xù)每一次大版本迭代，都很難再?gòu)?fù)制第一次出圈時(shí)的情緒強(qiáng)度。

但從技術(shù)演進(jìn)看，DeepSeek V4的百萬(wàn)字上下文能力、MoE架構(gòu)、推理效率、成本控制，以及對(duì)國(guó)產(chǎn)算力的深度適配，共同構(gòu)成了這一代模型的真實(shí)看點(diǎn)。開(kāi)發(fā)者社區(qū)對(duì)其代碼、復(fù)雜文檔處理和長(zhǎng)文本推理能力，都給予了較高關(guān)注。

真正值得注意的是，DeepSeek V4把長(zhǎng)文本推理成本繼續(xù)向下壓。過(guò)去，百萬(wàn)級(jí)上下文、復(fù)雜推理和Agent編排往往意味著高昂token成本，只有大廠或預(yù)算充足的團(tuán)隊(duì)能長(zhǎng)期試錯(cuò)。如今，當(dāng)頭部模型調(diào)用成本持續(xù)下降，AI應(yīng)用的盈虧平衡線就會(huì)被重新改寫(xiě)。

成本革命，往往是技術(shù)普及的前夜。

從這個(gè)角度看，DeepSeek V4仍然是一次成功且激進(jìn)的迭代。它沒(méi)有單純走“堆卡堆錢(qián)”的路線，而是通過(guò)稀疏注意力、MoE、推理系統(tǒng)優(yōu)化和國(guó)產(chǎn)算力適配，在資源約束下繼續(xù)追求單位成本性能的最優(yōu)解。

讓這次更新上升到產(chǎn)業(yè)層面的，是國(guó)產(chǎn)算力適配的細(xì)節(jié)。圍繞DeepSeek V4的討論，很快從“模型能力如何”，轉(zhuǎn)向“它運(yùn)行在什么硬件和軟件生態(tài)上”。這說(shuō)明，中國(guó)大模型競(jìng)爭(zhēng)已經(jīng)進(jìn)入更底層的階段：不僅要做出強(qiáng)模型，還要證明模型可以在國(guó)產(chǎn)算力體系中訓(xùn)練、部署和規(guī)�；�調(diào)用。

幾乎在同一個(gè)時(shí)間窗口，美團(tuán)LongCat-2.0-Preview開(kāi)放測(cè)試。

它同樣進(jìn)入萬(wàn)億參數(shù)量級(jí)，與DeepSeek V4相似的不僅是參數(shù)規(guī)模，還有兩者都把“大模型能力”與“國(guó)產(chǎn)算力適配”放在同一張牌桌上。

LongCat-2.0-Preview有一個(gè)更進(jìn)一步的標(biāo)簽：公開(kāi)信息顯示，它訓(xùn)練推理全程依托國(guó)產(chǎn)算力集群完成，訓(xùn)練階段使用了約5萬(wàn)至6萬(wàn)張國(guó)產(chǎn)算力卡，是迄今國(guó)產(chǎn)算力上完成的最大規(guī)模大模型訓(xùn)練任務(wù)之一，也是目前為止公開(kāi)口徑中唯一一個(gè)國(guó)產(chǎn)卡訓(xùn)練的萬(wàn)億大模型。

這句話的分量，需要放在中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)過(guò)去兩年的算力現(xiàn)實(shí)中理解。

如果說(shuō)DeepSeek V4證明了“國(guó)產(chǎn)芯片可以支撐頭部模型的關(guān)鍵環(huán)節(jié)”，那么LongCat-2.0-Preview進(jìn)一步證明，國(guó)產(chǎn)算力并不是只能做驗(yàn)證性適配，而是有能力承擔(dān)萬(wàn)億參數(shù)模型的全流程訓(xùn)練和推理。它不是一次孤立的模型更新，也在系統(tǒng)展示國(guó)產(chǎn)算力的工程化能力。

一方面，DeepSeek繼續(xù)用低成本和高效率推動(dòng)AI應(yīng)用普及；另一方面，LongCat-2.0-Preview用全程國(guó)產(chǎn)算力訓(xùn)練推理，驗(yàn)證了國(guó)產(chǎn)算力在大規(guī)模真實(shí)訓(xùn)練任務(wù)中的可用性。兩者相繼出現(xiàn)，意味著中國(guó)AI牌桌上多了一個(gè)重要的變量。

這也是為什么美團(tuán)的加入值得關(guān)注。它并不是一家傳統(tǒng)意義上的模型公司，卻擁有本地生活、履約網(wǎng)絡(luò)、商家經(jīng)營(yíng)、無(wú)人配送、無(wú)人機(jī)、消費(fèi)搜索和即時(shí)零售等大量真實(shí)場(chǎng)景。對(duì)大模型而言，真實(shí)場(chǎng)景不是錦上添花，而是決定模型能否持續(xù)迭代的燃料。

02

從V4的“心臟移植”到LongCat的全程國(guó)產(chǎn)化

國(guó)產(chǎn)算力上跑出了萬(wàn)億級(jí)的大模型，對(duì)產(chǎn)業(yè)是突破，但對(duì)其中的工程師更像是一場(chǎng) “心臟移植”手術(shù)。

DeepSeek V4的千呼萬(wàn)喚，表面看是時(shí)間節(jié)點(diǎn)變化，實(shí)質(zhì)上反映的是從成熟CUDA生態(tài)向國(guó)產(chǎn)算力軟件棧遷移時(shí)，必須補(bǔ)上的工程課。

長(zhǎng)期以來(lái)，英偉達(dá)CUDA生態(tài)的優(yōu)勢(shì)不只在芯片本身，也在編譯器、算子庫(kù)、通信框架、調(diào)試工具、開(kāi)發(fā)者習(xí)慣和大量歷史經(jīng)驗(yàn)。大模型公司過(guò)去在CUDA生態(tài)里訓(xùn)練、調(diào)參、部署，很多基礎(chǔ)能力已經(jīng)接近“默認(rèn)可用”。但遷移到國(guó)產(chǎn)算力體系后，很多原本被生態(tài)封裝掉的問(wèn)題，會(huì)重新暴露在工程團(tuán)隊(duì)面前。

最耗時(shí)的，往往不是把代碼“搬過(guò)去”，而是讓同一個(gè)模型在不同硬件和軟件棧上跑出一致、穩(wěn)定、可復(fù)現(xiàn)的結(jié)果。

這正是國(guó)產(chǎn)算力適配中最難的部分。算子重寫(xiě)、通信優(yōu)化、精度對(duì)齊、混合精度訓(xùn)練、顯存調(diào)度、故障恢復(fù)，每一項(xiàng)都不性感，卻都繞不過(guò)去。沒(méi)有這些工程工作，所謂國(guó)產(chǎn)替代就很容易停留在演示層面，而無(wú)法進(jìn)入真正的大規(guī)模生產(chǎn)。

DeepSeek V4的意義，正在于它把這種工程遷移推向了頭部模型級(jí)別。它讓行業(yè)看到，即使在外部高端GPU供應(yīng)受到約束的情況下，中國(guó)大模型仍然可以通過(guò)架構(gòu)創(chuàng)新和系統(tǒng)工程，繼續(xù)實(shí)現(xiàn)高強(qiáng)度迭代。

當(dāng)然，國(guó)產(chǎn)芯片并不是在所有維度上已經(jīng)完全等同于成熟國(guó)際生態(tài)。更準(zhǔn)確的說(shuō)法是，在部分硬件指標(biāo)、軟件生態(tài)成熟度、開(kāi)發(fā)者工具鏈和訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)沉淀方面，國(guó)產(chǎn)體系仍在追趕和補(bǔ)課；但在真實(shí)大模型任務(wù)中，它已經(jīng)開(kāi)始具備支撐頭部模型的能力。

LongCat-2.0-Preview的價(jià)值，則在于從訓(xùn)練到推理全程依托國(guó)產(chǎn)算力集群完成。

這使它具有更強(qiáng)的原生意義。

美團(tuán)大模型團(tuán)隊(duì)在國(guó)產(chǎn)算力訓(xùn)練過(guò)程中，顯然趟過(guò)了不少坑，也沉淀了相當(dāng)多工程能力。萬(wàn)億參數(shù)級(jí)模型不是把卡堆起來(lái)就能跑。訓(xùn)練任務(wù)一旦進(jìn)入數(shù)萬(wàn)卡規(guī)模，任何一個(gè)節(jié)點(diǎn)、鏈路、算子、調(diào)度策略或精度問(wèn)題，都可能導(dǎo)致訓(xùn)練中斷、結(jié)果漂移或效率崩塌。

首先，是并行策略與顯存優(yōu)化。

萬(wàn)億參數(shù)級(jí)MoE模型對(duì)顯存、通信和調(diào)度提出極高要求。國(guó)產(chǎn)算力體系在不同芯片形態(tài)、內(nèi)存帶寬、互聯(lián)結(jié)構(gòu)和軟件棧上，與英偉達(dá)成熟生態(tài)并不完全相同。要在這樣的系統(tǒng)中訓(xùn)練萬(wàn)億模型，團(tuán)隊(duì)必須重新設(shè)計(jì)并行策略、通信路徑和顯存復(fù)用方式，把硬件資源壓榨到足夠高的效率。

其次，是底層軟件棧的成熟度。

CUDA生態(tài)是多年訓(xùn)練、部署、開(kāi)源社區(qū)和商業(yè)應(yīng)用“熬出來(lái)”的。國(guó)產(chǎn)軟件棧進(jìn)步很快，但在復(fù)雜任務(wù)中仍需要模型團(tuán)隊(duì)深度參與優(yōu)化。LongCat團(tuán)隊(duì)很可能針對(duì)國(guó)產(chǎn)芯片特性重寫(xiě)或優(yōu)化核心算子，并建立更嚴(yán)格的數(shù)值一致性與可復(fù)現(xiàn)機(jī)制。

再次，是萬(wàn)卡集群的穩(wěn)定性。

大規(guī)模訓(xùn)練不是單點(diǎn)性能競(jìng)賽，而是復(fù)雜軟硬件系統(tǒng)工程。長(zhǎng)期以來(lái)，即便是全球頂級(jí)模型團(tuán)隊(duì)，也很少有人能輕松保證萬(wàn)卡集群長(zhǎng)時(shí)間穩(wěn)定運(yùn)行。鏈路波動(dòng)、硬件故障、執(zhí)行超時(shí)、計(jì)算差異、中間狀態(tài)恢復(fù)，都會(huì)影響訓(xùn)練效率和最終結(jié)果。

LongCat-2.0-Preview的訓(xùn)練實(shí)踐，說(shuō)明美團(tuán)團(tuán)隊(duì)至少建立了覆蓋容錯(cuò)、檢測(cè)、恢復(fù)和調(diào)度的工程體系。這些不是論文里的能力，而是在數(shù)萬(wàn)張國(guó)產(chǎn)卡訓(xùn)練任務(wù)中被逼出來(lái)的能力。

實(shí)際上，這些工程沉淀也會(huì)反哺到國(guó)產(chǎn)芯片生態(tài)。

芯片廠商最需要的，不只是實(shí)驗(yàn)室benchmark，而是真實(shí)大模型訓(xùn)練中的壓力測(cè)試數(shù)據(jù)。哪些算子拖慢訓(xùn)練，哪些通信鏈路容易抖動(dòng)，哪些場(chǎng)景會(huì)出現(xiàn)數(shù)值差異，哪些調(diào)度策略最有效，只有真實(shí)任務(wù)才能給出答案。LongCat-2.0-Preview這樣的項(xiàng)目，實(shí)際上把模型公司和國(guó)產(chǎn)算力廠商推向了相向而行的道路。

這也是它區(qū)別于普通模型更新的地方。

它不只在模型參數(shù)上增加一個(gè)名字，也在國(guó)產(chǎn)算力體系里留下了可復(fù)用的工程經(jīng)驗(yàn)。

03

為什么是現(xiàn)在？聊聊美團(tuán)的“隱性基因”

LongCat-2.0-Preview的出現(xiàn)，更像是美團(tuán)將AI嵌入業(yè)務(wù)流程許久后，浮出水面的那一截。

要理解這件事，需要先理解美團(tuán)的AI需求，與很多互聯(lián)網(wǎng)公司不同。

美團(tuán)不是純內(nèi)容平臺(tái)，也不是純搜索平臺(tái)，更不是單一辦公軟件或云服務(wù)公司。它連接的是大量真實(shí)的物理世界服務(wù)：餐飲、外賣(mài)、到店、酒旅、即時(shí)零售、配送、商家經(jīng)營(yíng)、無(wú)人機(jī)、無(wú)人車(chē)、騎手調(diào)度、門(mén)店運(yùn)營(yíng)。

這些業(yè)務(wù)的特點(diǎn)是：數(shù)據(jù)密度高，履約鏈條長(zhǎng)，供需匹配復(fù)雜，用戶對(duì)結(jié)果極其敏感。

用戶問(wèn)一句“附近有什么適合兩個(gè)人吃的川菜”，背后不是簡(jiǎn)單文本生成，而是商家質(zhì)量、距離、價(jià)格、優(yōu)惠、排隊(duì)時(shí)間、營(yíng)業(yè)狀態(tài)、評(píng)價(jià)結(jié)構(gòu)和用戶偏好的綜合判斷。商家問(wèn)“這個(gè)位置能不能開(kāi)店”，背后也不是一句建議，而是商圈、客流、競(jìng)品、租金、客單價(jià)、配送半徑和歷史經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)的綜合推演。

痛點(diǎn)，爽點(diǎn)，都有AI介入的空間。AI要落地，離不開(kāi)真實(shí)業(yè)務(wù)的需求。恰恰美團(tuán)有大量可以被AI提效的高頻場(chǎng)景。

因此，美團(tuán)的AI產(chǎn)品，應(yīng)放在一個(gè)更大的邏輯里理解：AI正在從“展示能力”轉(zhuǎn)向“嵌入業(yè)務(wù)流程”。

比如在C端，AI管家“小團(tuán)”剛剛針對(duì)五一假期進(jìn)行了能力更新，幫助用戶壓縮找店、比價(jià)領(lǐng)券、看評(píng)價(jià)、路線安排等環(huán)節(jié)的選擇成本。在B端，袋鼠參謀、智能掌柜等工具，指向的是商家經(jīng)營(yíng)提效。選址、評(píng)價(jià)分析、菜單優(yōu)化、接待回復(fù)、促銷(xiāo)建議，這些原本依賴經(jīng)驗(yàn)和人工處理的工作，正在被AI工具逐漸輔助。

用戶關(guān)心體驗(yàn)和效率，商家關(guān)注轉(zhuǎn)化和經(jīng)營(yíng)效果，都要求LongCat在美團(tuán)的核心業(yè)務(wù)中擁有真實(shí)落點(diǎn)。

財(cái)報(bào)與公開(kāi)溝通中，美團(tuán)多次強(qiáng)調(diào)通過(guò)AI技術(shù)提升本地生活服務(wù)體驗(yàn)，并將AI能力與即時(shí)零售、商家經(jīng)營(yíng)、履約網(wǎng)絡(luò)和物理世界服務(wù)連接起來(lái)。換句話說(shuō)，目標(biāo)是為提升整個(gè)服務(wù)網(wǎng)絡(luò)的效率。

這也是“物理AI底座”這一說(shuō)法的來(lái)源。

AI不只要理解文本和圖片，還要理解真實(shí)世界中的人、貨、場(chǎng)，路、店、倉(cāng)，以及運(yùn)力和末端設(shè)施。

天然處在數(shù)字智能和物理世界的交界地帶——這也解釋了為何美團(tuán)在AI大模型、半導(dǎo)體/AI智能硬件賽道，很早就有布局。

公開(kāi)信息顯示，美團(tuán)在硬科技領(lǐng)域至少投資了43家公司，包括智譜AI、月之暗面、摩爾線程、沐曦股份、銀河通用、禾賽科技、輕舟智航等獨(dú)角獸企業(yè)�？此品稚ⅲ瑢�(shí)際可以排列成一張鏈路：上游是算力與模型，中游是感知與決策，末端是機(jī)器人、自動(dòng)駕駛和物理執(zhí)行。

LongCat-2.0-Preview不是孤立出現(xiàn)的。業(yè)務(wù)特點(diǎn)，要求美團(tuán)的模型定位有所不同。

DeepSeek用模型能力和成本效率打開(kāi)全球開(kāi)發(fā)者生態(tài)；LongCat試圖把大模型嵌入一個(gè)真實(shí)的服務(wù)網(wǎng)絡(luò)，在國(guó)產(chǎn)算力底座上驗(yàn)證它能否長(zhǎng)期跑起來(lái)。

04

海外視角下的中國(guó)AI“換芯”

當(dāng)DeepSeek V4和LongCat-2.0-Preview相繼把國(guó)產(chǎn)算力推到臺(tái)前，海外產(chǎn)業(yè)界最敏感的人之一，正是黃仁勛。

在與Dwarkesh Patel的播客對(duì)話中，黃仁勛并不贊成把中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)簡(jiǎn)單排除在英偉達(dá)生態(tài)之外。他反復(fù)強(qiáng)調(diào)，計(jì)算生態(tài)不是汽車(chē)，不能隨意切換；生態(tài)一旦形成，就有高替換成本。對(duì)英偉達(dá)而言，讓中國(guó)AI開(kāi)發(fā)者繼續(xù)留在CUDA體系內(nèi)，顯然比把他們推向替代生態(tài)更符合自身利益。

這段話的價(jià)值，從外部視角解釋了國(guó)產(chǎn)算力替代的真正難度。

芯片供應(yīng)受限并不只是“少了幾塊卡”。一旦不能穩(wěn)定獲得先進(jìn)GPU，就必須重建從芯片、軟件棧、編譯框架、算子庫(kù)、通信協(xié)議到訓(xùn)練工程的整套能力。這個(gè)過(guò)程成本極高，也很痛苦，但一旦被迫完成，就會(huì)削弱原有生態(tài)的壟斷黏性。

這正是黃仁勛擔(dān)心的地方。

DeepSeek過(guò)去的破圈，已經(jīng)讓業(yè)內(nèi)意識(shí)到，中國(guó)模型不僅能實(shí)現(xiàn)高性能，還能在極低成本下開(kāi)放調(diào)用和部署。Qwen、Kimi、MiniMax、智譜等模型的持續(xù)迭代，也在不斷豐富海外開(kāi)發(fā)者對(duì)中國(guó)模型陣營(yíng)的認(rèn)知。如今LongCat又帶來(lái)一個(gè)新變量。

海外用戶對(duì)這些模型的評(píng)價(jià)，通常不是單一的“振奮”或“質(zhì)疑”。開(kāi)發(fā)者會(huì)關(guān)注速度、成本、長(zhǎng)上下文、代碼能力和開(kāi)放程度，也會(huì)繼續(xù)討論幻覺(jué)、穩(wěn)定性、多模態(tài)能力和真實(shí)復(fù)雜任務(wù)表現(xiàn)。

這種就事論事的反應(yīng)，恰恰說(shuō)明它們不再只是被觀察的追趕者，而是能在成本、效率、開(kāi)源、國(guó)產(chǎn)算力適配和真實(shí)場(chǎng)景上，給全球AI產(chǎn)業(yè)提出新議題的發(fā)起者。

國(guó)產(chǎn)算力，萬(wàn)億參數(shù)，豐富的場(chǎng)景被放到一起，也是中國(guó)AI“換芯”敘事中，一步落地的驗(yàn)證。

結(jié)語(yǔ)

國(guó)產(chǎn)算力時(shí)代的起點(diǎn)

DeepSeek V4和LongCat-2.0-Preview相繼亮相，標(biāo)志著中國(guó)大模型競(jìng)爭(zhēng)正在從單純模型能力比拼，進(jìn)入復(fù)合競(jìng)爭(zhēng)階段。

如果中國(guó)模型長(zhǎng)期運(yùn)行在CUDA生態(tài)里，哪怕中國(guó)公司做出很強(qiáng)模型，底層生態(tài)的主動(dòng)權(quán)仍然握在別人手里。

反過(guò)來(lái)，如果中國(guó)公司在國(guó)產(chǎn)算力上訓(xùn)練、推理、調(diào)優(yōu)、部署，并逐漸沉淀自己的工程體系，全球AI產(chǎn)業(yè)就可能出現(xiàn)更明顯的雙生態(tài)結(jié)構(gòu)。

國(guó)產(chǎn)算力生態(tài)顯然還要補(bǔ)足短板，中國(guó)大模型短期內(nèi)也遠(yuǎn)不能脫離外部算力。但至少4月底的集體動(dòng)作證明，通過(guò)架構(gòu)創(chuàng)新、系統(tǒng)工程和產(chǎn)業(yè)協(xié)同，已經(jīng)能實(shí)現(xiàn)模型能力的迭代。

AI不存在“便宜大碗”就能過(guò)關(guān)斬將的情況。未來(lái)的考驗(yàn)在于，能否在市場(chǎng)條件下持續(xù)迭代，建立穩(wěn)定的開(kāi)發(fā)者生態(tài)、應(yīng)用生態(tài)和商業(yè)閉環(huán)。

無(wú)論如何，中國(guó)AI已經(jīng)證明：在關(guān)鍵算力受到約束的條件下，模型創(chuàng)新并不會(huì)因此停擺，架構(gòu)創(chuàng)新、系統(tǒng)工程、國(guó)產(chǎn)芯片生態(tài)和真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景放在一起，是一條可以往前走的路。這是中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)，在今年春天給出的回答。

       原文標(biāo)題 : DeepSeek V4在前，美團(tuán)LongCat跟進(jìn)，中國(guó)AI邁過(guò)算力門(mén)檻