一句话导语：今天的关键趋势
AI 正在从“快回应”走向“深思考”，同时算力与生态竞争全面升级：谷歌将高成本的高级推理打包为付费服务，开源阵营以高性能 MoE 持续内卷；平台层观察到“代理式推理”崛起并带来长上下文成本的现实压力；头部厂商通过并购加速训练栈垂直整合；国产 GPU 上市与智能终端涌现，标志价值兑现进入关键期。
1. 核心模型与能力突破：从“快回答”到“深思考”
1.1 谷歌 Gemini 3 Deep Think：付费深度推理时代开启
- 定位：面向复杂问题求解的“高级推理”能力，明确将“深思熟虑”作为 premium 服务。
- 接入限制：实验性产品，仅向 Google AI Ultra / Ultra for Business 订阅用户开放，且设使用次数限制。
- 体验特征：生成存在显著延迟，官方提示可能需要“几分钟”。通过异步通知减少等待摩擦。
- 战略含义：把高保真度、高计算成本的“深度推理”从免费响应中抽离，形成分层付费。差异化定价从“速度”转向“复杂度与质量”。
1.2 Mistral Large 3：开源 MoE 提升基线能力，压迫闭源顶层定价
- 架构亮点：稀疏混合专家（MoE），总参数 6750B、推理仅激活约 41B 专家，显著降低单位推理成本。
- 基准表现：LMArena 开源模型第 6；MMMLU 85.5；GPQA-Diamond 43.9，综合能力强。
- 许可策略：Apache 2.0 全量开源；可本地部署与二次开发，持续抬高“免费/低成本”能力的基准线。
- 市场对比：开源模型“商品化”高级基线推理，逼迫闭源在“最顶级、最独特”的付费能力（如 Deep Think）证明不可替代性。
小结：模型竞争正分化为“双主线”——顶层“深度推理”溢价 vs. 开源基线能力普惠。产品形态和商业模式同步分层。
2. 产业生态与战略布局：从垂直整合到应用入口
2.1 OpenRouter 百万亿 Token 报告：代理式推理（Agentic Inference）崛起
- 关键发现：用户从单轮问答转向包含规划、工具调用与多轮迭代的复杂工作流。
- 指标侧写：平均 Prompt 长度一年内增长近 4 倍（1500 → 6000+ Token），创意/角色扮演与编程为高占比场景。
- 基础设施影响：长上下文需求推高 VRAM 要求与推理成本，成为 GPU 投资的硬证据。长文本管理成为成本结构核心变量。
2.2 OpenAI 收购 Neptune：垂直整合训练技术栈，加速研发速度
- 交易概览：全股票交易，估值 < 4 亿美元；将实验跟踪/监控工具深度整合到训练栈。
- 战略目标：购买“研发速度”与“失败诊断能力”，缩短迭代周期，为后续资本市场动作夯实技术壁垒。
2.3 阿里通义千问 APP：从“对话”走向“为用户办事”，抢办公入口
- 路线升级：从聊天工具演进为任务处理平台，明确“AI 生活入口”定位。
- 重点场景：办公生态深度整合，挑战微软/谷歌生产力体系；依托阿里商业生态调度多种外部工具，谋求稳定的 TO-B/TO-C 入口。
小结：生态竞争焦点从“模型分数”转向“训练栈掌控 + 应用入口占领 + 长上下文的成本管控”。
3. 算力即国力：国产 GPU 龙头资本化
3.1 摩尔线程登陆科创板：国产全功能 GPU 第一股
- 市场首秀：开盘涨幅 468.78%，市值突破 3000 亿人民币；募资规模 80 亿元、流程 88 天高效推进。
- 技术差异化：自研 MUSA 统一系统架构，单芯片覆盖 AI 计算、图形渲染、物理仿真、视频处理的全能加速。
- 远景规划：建设用于万亿参数训练的 KUAE 智能计算集群，支撑具身智能、数字孪生与物理 AI 的统一算力需求。
小结：资本市场为核心硬件技术自主与算力主权给出“战略溢价”，算力已成为地缘竞争的关键资源。
4. AI 走入现实：智能终端与交互体验革新
4.1 戴森“真 AI 清洁机器人”：感知–识别–适应–行动的闭环
- 传感器与处理：高清摄像头、LiDAR 双线雷达、光学检测；内置 AI 处理器每秒处理万亿级信息。
- 关键能力：识别近 200 种家居物品与多类污渍，能“监控清洁效果并必要时重复清洁”，从路径规划升级为目标驱动闭环。
4.2 微软 VibeVoice Realtime 0.5B：亚秒级实时 TTS
- 指标突破：首音生成约 300ms，达到自然对话感知阈值。
- 轻量部署：0.5B 参数，适合多端大规模落地（虚拟助手、同声传译、无障碍）。
- 行业意义：延迟瓶颈破解，为实时语音交互的普及提供“基础组件”。
4.3 可灵数字人 2.0：从“会说”到“会演”
- 表达进化：强调情感合成与非语言表达（微表情、姿态），可在客服、营销、虚拟陪伴中显著提升参与度与信任感。
小结：终端产品从“能说会答”走向“会感知、会行动、会表达”，AI 与物理世界与情感表达的结合加速落地。
5. 给不同角色的简明建议
5.1 模型与架构团队
- 在 benchmark 之外，将“推理成本曲线/稳定性曲线/上下文长度分布”列为一等公民指标。
- 使用架构级效率（MoE 等）与工程治理（长上下文控制），避免单纯依赖激进优化导致稳定性债务。
5.2 产品与创业者
- 贴近“可量化收入”的场景：能拉 GMV、提高转化、绑定订阅，更易获得融资与估值溢价。
- 在通用模型之上，深挖“高精度、低容错”的垂直市场（医疗、金融风控、语音情感等）。
5.3 投资人与决策者
- 多问一句：这是降本工具还是直接增收引擎？降本型更卷价格，增收型更具估值弹性。
- 在算力侧关注“长上下文 + VRAM 成本”的供需匹配，以及国产 GPU 与集群的加速建设。