解语樱木

[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]资本疯狂烧钱、大厂入口厮杀、行业加速淘汰——AI大模型已经不再是2023年那个单纯比拼参数的竞赛场。

01 新模型密集发布，长上下文和智能体能力成新焦点

6月以来，AI大模型圈进入密集发布期。

6月1日，国产大模型公司MiniMax正式发布新一代通用模型MiniMax M3。这款模型采用自研稀疏注意力架构，能同时支持编程能力、100万超长上下文和原生多模态三大核心能力。M3在100万上下文规模下的单token计算量仅为上一代模型的约1/20，推理效率大幅提升。

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[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]MiniMax

紧接着，6月2日，阿里巴巴发布了Qwen3.7-Plus多模态智能体模型，在文本能力基础上全面升级了视觉-语言能力，同时保持了编码、工具使用方面的智能体能力。

同一天，微软在Build 2026开发者大会上宣布全面转向 “智能体时代” ，一口气发布了7款自研模型，包括首款高级推理模型MAI-Thinking-1和首款代码生成模型MAI-Code-1-Flash。

6月11日，谷歌发布全新开放AI模型DiffusionGemma，基于文本扩散机制，本地AI推理速度提升4倍，可在消费级显卡上运行。

[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]主要大厂6月AI发布日历图

可以看到，全球AI大模型的竞争焦点已经发生变化。2023年大家在比参数规模，2024年比推理能力，到了2026年，大家比的是谁能让AI真正干活。

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02 钱正在疯狂涌入，但只流向少数人

资本端的热度从未消退。

清科研究数据显示，2026年第一季度，AI领域总投资金额超1100亿元，同比上升185.4%，已接近整个股权投资市场投资金额的一半。全球方面，今年一季度AI初创企业共筹集了2555亿美元资金，单季度超过了2025年全年的AI风投总额。

但同时出现一个值得警惕的信号：资金加速向头部集中。

2023年“百模大战”期间，上百家创业公司同台竞逐。但到了2025年，全年AI模型层公司仅完成22笔融资，超过90%的大模型创业公司已经退出或转型。2026年5月这一个月里，Kimi、阶跃星辰和DeepSeek三家就合计融了超过70亿美元。

一个残酷的现实：音乐已经停了。大部分公司已经离场，留在牌桌上的玩家屈指可数。

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03 AI正在全面渗透到传统行业

从银行到汽车，从餐饮到本地生活，AI正在加速落地。

银行业是第一波。 2026年5月下旬至6月初，国内银行业迎来新一轮AI采购潮。江苏农商行、广州银行、邮储银行、秦皇岛银行等密集发布AI招标公告，采购范围覆盖算力硬件、智能外呼、大模型问数等核心领域。

这意味着银行业AI建设已经告别单点试点阶段，正式进入全场景渗透和产业深水区。

汽车产业也在大踏步拥抱AI。 6月9日，赛力斯投资的赛豆科技宣布与字节跳动火山引擎合作，探索“AI定义汽车”。阿里巴巴与比亚迪也从商业合作走向技术、数据的全面融合。华为、阿里、腾讯、字节正在联手主流车企，重塑汽车行业格局。

AI智能体正在改变服务业底层逻辑。 6月8日，微信宣布面向开发者开放AI生态能力，拥有14.32亿月活的微信正式向外部AI生态敞开大门。美团、滴滴、京东、携程等宣布接入。

目前的趋势很清晰：AI正在从消费应用走向行业核心业务流程。这不再是试验，而是大规模替换。

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04 监管框架逐步成型，政策密集落地

5月以来，AI领域的政策动作频频。

2026年5月8日，国家网信办、发改委、工信部联合发布《智能体规范应用与创新发展实施意见》 ，从技术底座、安全治理、应用牵引和生态建设四个维度规范智能体的发展路径。

5月11日，国务院印发年度立法计划，明确提出要“加快推进人工智能健康发展综合性立法”。

与此同时，欧盟AI法案的修订也在加速推进，设备豁免、安全要求转移等关键变化，直接影响中国AI出海企业的合规策略。

监管的介入意味着行业正在走向成熟。但如何平衡创新和风险，仍然是全球共同面临的难题。

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05 大厂入口战打响，AI竞争进入下半场

6月第二周，腾讯、阿里巴巴、字节三巨头几乎同时出手。

腾讯微信AI智能体原型已进入内测阶段，以右滑入口形式融入微信，用户一句话即可完成打车、外卖等任务，全程不跳转。美团、滴滴等已经接入。

阿里巴巴千问在腾讯消息曝光第二天就宣布全面开放第三方Agent入驻，瑞幸、肯德基、蜜雪冰城等品牌已上线提供服务。

字节跳动豆包却在增长途中遭遇挫折——月活环比下降1.81%，流失约607万用户。付费订阅计划公布后，部分用户选择观望。

三强鏖战的背后，是AI大模型从“聊天工具”到“任务执行平台”的关键转身。AI不再只是回答用户问题，而是要主动完成用户需求——点外卖、打车、订票、购物……

[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]豆包/千问/元宝月活对比柱状图

这里有个值得深思的变化：APP时代的商业模式是“广告+流量变现”，AI助手的商业模式却没法简单套用。每一次对话消耗的是真实的算力成本，传统广告在对话流程中很难插入而不破坏体验。这意味着AI平台大战的终局，不是谁的用户多，而是谁的生态能够形成商业闭环。

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06 写在最后：行业的十字路口

2026年6月，人工智能行业正站在一个微妙的十字路口。

技术层面，大模型的竞争焦点从“更大”变成了“更省”。成本控制、商业化回报成为新的衡量标准。资金层面，1100亿疯狂涌入，但创业窗口已经基本关闭。银行、汽车、餐饮、出行……越来越多的行业在主动引进AI，场景化落地正在替代技术参数竞赛。

但硬币的另一面也值得关注：

模型的算力成本仍然高企。字节跳动的年度AI算力支出在4000亿至5000亿元之间，豆包的付费化也是一种必然。

数据隐私和伦理合规的挑战正在加大。中国在推进立法，欧盟在收紧监管，出海企业的合规成本还在上升。

有一个问题值得行业深思：

当AI助手开始代替用户做决策，用户的“主动选择”权力还能保留多少？

💬 互动讨论

你在日常生活中会主动使用豆包、千问这类AI助手吗？对它们接入外卖、打车、订票后的“主动推荐”怎么看？欢迎在评论区聊聊你的使用体验~ 👇

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