10天連發(fā)十個大模型，AI算力都不夠用了

最近半個月，全球AI圈又提速了。

算力層，企業(yè)大量投資買英偉達(dá)AI算力。最新數(shù)據(jù)顯示，Alphabet、亞馬遜、微軟和Meta四大科技巨頭2026年資本支出可能會再度增長，合計支出超過7200億美元，比原來的“上限”預(yù)判高出整整1025億美元。

模型層，智能紀(jì)元AGI基于Artificial Analysis時間順序進(jìn)行梳理：過去10天內(nèi)，全球AI龍頭們發(fā)布了10款A(yù)I基礎(chǔ)模型，其中80%來自中國企業(yè)。

• 4月20日：Kimi K2.6發(fā)布；Qwen3.6 27B系列模型測試結(jié)果陸續(xù)出來。
• 4月21日：螞蟻Ling 2.6 Flash模型發(fā)布；Qwen3.6 35B A3B推理和非推理模型開始在各大算力平臺測試；
• 4月23日：OpenAl GPT-5.5模型公布，小米Xiaomi MiMo-V2.5系列大模型正式開啟公測；騰訊混元Hy3-preview 推理模型發(fā)布；
• 4月24日：DeepSeek V4 Pro和DeepSeek V4 Flash系列模型發(fā)布；
• 4月28日：IBM Granite 4.1模型基準(zhǔn)測試公布；小米Mimo-V2.5 Pro正式發(fā)布。
• 4月30日：Ling 2.6 -1T基礎(chǔ)模型正式開源；DeepSeek上線識圖模式開啟灰測。

就在5月2日，OpenAI CEO Sam Altman官宣，ChatGPT賬號可以直接登錄OpenClaw——GPT和“龍蝦”正式合體；而且，當(dāng)紅編碼明星Codex也加入“寵物”方向。

目前來看，無論是Kimi K2.6，還是DeepSeek V4系列，顯示出今年基礎(chǔ)模型層最大的三個方向：Agent智能體、Coding編程能力、多模態(tài)和世界模型技術(shù)。

對于AI智能體熱潮，美的 AI 研究院算法資深專家汪華燦近期向智能紀(jì)元 AGI 表示，無論是真實物理數(shù)據(jù)還是世界模型，本質(zhì)都是依靠數(shù)據(jù)飛輪實現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)模的持續(xù)擴容。隨著 2026 年 AI Coding 全面落地并賦能程序員提效，未來 AI 將從模型形態(tài)演進(jìn)至 Agent 應(yīng)用，逐步成為企業(yè)日常辦公的標(biāo)配。

“未來會是人類和AI Agent共存的狀態(tài)。你可能不知道，對面到底是個人類，還是個 AI Agent。人要學(xué)會與 AI 共同協(xié)同，去創(chuàng)造更大的生產(chǎn)力。特別像我現(xiàn)在用AI Coding，當(dāng)你享受過幾十倍的工作效率提升，不太能再接受一個很慢的速度往前推進(jìn)的狀態(tài)?！蓖羧A燦稱。

AI企業(yè)一面燒錢、一面造智能體模型

今年中關(guān)村論壇期間，智譜CEO張鵬的一句話，點燃了未來12個月內(nèi)AI領(lǐng)域的最關(guān)鍵的問題：

算力。

“不管是模型能力，還是智能體框架，確實都在顯著提升創(chuàng)造力和生產(chǎn)效率，很多場景下甚至可以帶來十倍級的效率提升。但前提是，大家得用得起，也用得上。不能因為算力不夠，用戶提了一個問題，結(jié)果模型想了半天還給不出答案，這顯然是不行的?！睆堸i稱。

因此，對于AI模型行業(yè)來說，一方面，今年企業(yè)需要進(jìn)一步增加算力投入。

另一面，模型逐漸進(jìn)化，形成Vibe Coding+Agent+Model范疇，讓模型擁有編程和智能體能力。

先談算力投入。

今年4月29日，幾大AI科技巨頭迎來財報季。Alphabet、亞馬遜、微軟和Meta在同一時間窗口內(nèi)集中發(fā)布財報，四家超出分析師預(yù)期。

其中，谷歌母公司Alphabet營收達(dá)到1099億美元，每股收益5.11美元，遠(yuǎn)超華爾街預(yù)期的2.62美元；亞馬遜凈銷售額1815億美元，凈利潤303億美元，每股收益2.78美元，幾乎是預(yù)期的兩倍；微軟營收829億美元，同比增長18%；Meta凈利潤268億美元，同比接近翻倍。

根據(jù)財報顯示，Alphabet、亞馬遜、微軟和Meta四大科技巨頭2026年資本支出可能會再度增長，合計支出超過7200億美元，比原來的“上限”預(yù)判高出整整1025億美元。

其中，Meta是動作最直接：上調(diào)100億，把全年指引推到1250億至1450億美元，理由是組件漲價和額外數(shù)據(jù)中心成本；而微軟公司首次公布了截至 12 月底的支出預(yù)估值，與Alphabet 預(yù)期一致，為1900億美元。

Meta CEO馬克·扎克伯格周三在與分析師的電話會議上表示，“我們提高了今年的基礎(chǔ)設(shè)施資本支出預(yù)期。這主要是由于組件成本上漲，尤其是內(nèi)存價格上漲。但我們自身以及整個行業(yè)所看到的種種跡象都讓我們對這項投資充滿信心?！?/p>

事實上，我們的模型現(xiàn)在正在真正轉(zhuǎn)向推理階段，而之所以會轉(zhuǎn)向推理階段，是因為需求正在爆發(fā)，而且是十倍、百倍地爆發(fā)。

下面我們聊聊模型層。

這一輪AI龍蝦熱潮的背后，我們可以明顯發(fā)現(xiàn)，算力是底層支撐能力，基礎(chǔ)模型則是承載Token生成與Agent智能能力的核心載體。

根據(jù)《全國數(shù)據(jù)資源調(diào)查報告（2025年）》，2025年，全國日均Tokens調(diào)用量從年初的超萬億增長到年末的100萬億，呈現(xiàn)指數(shù)級增長；全年Tokens累計調(diào)用量達(dá)到約21100萬億。

那么，Tokens的增長來源，無疑在于AI Coding和Agent應(yīng)用。而這樣引發(fā)一個趨勢在于，智譜GLM-5.1系列、DeepSeek V4、Kimi K2.6等模型都為AI Coding和Agent做了針對性優(yōu)化。

例如，月之暗面Kimi發(fā)布并開源的Kimi K2.6模型，在通用Agent、代碼、視覺理解等綜合能力全面提升，在多個基準(zhǔn)測試優(yōu)于或持平GPT-5.4、Claude Opus 4.6和Gemini 3.1 Pro等閉源模型。

Kimi K2.6長程編碼能力得到顯著提升，在測試中可不間斷編碼13小時，編寫或修改超過4000行代碼。同時大幅增強了Agent自主化執(zhí)行能力，由 K2.6 模型驅(qū)動的Agent集群架構(gòu)迎來大升級，支持300個子Agent并行完成4000個協(xié)作步驟，實現(xiàn)更大規(guī)模的并行化。

針對高負(fù)載工作流與OpenClaw、Hermes Agent等主動式Agent框架，K2.6具備自動化任務(wù)處理能力，支持長達(dá)5天的持續(xù)自主運行。

而美的也在布局AI Coding與智能體技術(shù)。

近期，美的AI研究院公布了在AI底層能力方向的重要布局、面向編程場景的Code Agent核心框架：Sema Code。

通過將Agent核心引擎從具體產(chǎn)品形態(tài)中解耦，并以獨立核心庫的方式開放，Sema Code讓最頂尖的代碼智能體能力能夠像數(shù)據(jù)庫、云服務(wù)一樣，被靈活接入不同產(chǎn)品和業(yè)務(wù)場景，不僅可服務(wù)于研發(fā)提效，也具備向工業(yè)制造、智能家居等更廣泛場景延展的潛力。在這一底層架構(gòu)支撐下，SemaClaw等應(yīng)用形態(tài)也得以加快落地，可面向個人助手等方向形成實際應(yīng)用，并進(jìn)一步向家庭助手等更多貼近用戶生活的場景延展，推動AI能力從底層技術(shù)走向真實服務(wù)。

“美的的核心優(yōu)勢在于擁有豐富的應(yīng)用場景，而AI技術(shù)的最終價值在于賦能場景、創(chuàng)造價值?！泵赖腁I研究院算法資深專家汪華燦表示，目前美的AI應(yīng)用的突破方向重點聚焦工業(yè)與智能家居場景，同時布局領(lǐng)域廣泛，并已取得顯著成效。

除了MevoX，汪華燦透露，自2025年起，美的依托“環(huán)境規(guī)?；崩砟?，構(gòu)建了“數(shù)據(jù)飛輪”與仿真環(huán)境相結(jié)合的技術(shù)迭代閉環(huán)，既通過真實環(huán)境數(shù)據(jù)積累優(yōu)化模型，也通過仿真環(huán)境生成復(fù)雜任務(wù)，構(gòu)建專屬控制決策算法邏輯。

向AI+轉(zhuǎn)型

4月29日晚，美的集團(tuán)披露2026年一季報，實現(xiàn)營業(yè)總收入1316億元，歸母凈利潤127億元。

同時，股東更關(guān)心的是，2026年公司擬實施回購金額為65億元至130億元，回購的部分將100%用于注銷減少注冊資本。

值得注意的是，本季度業(yè)績中最引人關(guān)注的，無疑是美的集團(tuán)加速向AI+全球性科技集團(tuán)轉(zhuǎn)型，通過打造“家庭大腦”和“工廠大腦”兩大樞紐，在“智慧家居、智能制造、智慧辦公、行業(yè)賦能”四大核心業(yè)務(wù)場景全面深度應(yīng)用AI賦能

而且，美的計劃未來三年投入超600億元用于前沿科研。

目前，美的集團(tuán)已組建了一支超400人的AI研發(fā)團(tuán)隊，每天有13000多個智能體在住宅、辦公、制造、醫(yī)療、倉儲、物流等多個場景運行。通過AI賦能，集團(tuán)2025年全年提效超1500萬小時，節(jié)約各項成本達(dá)7億元。

今年一季度，美的集團(tuán)發(fā)布家居領(lǐng)域首個自進(jìn)化智能體MevoX，通過主動記憶、智能管理，實現(xiàn)全屋家電統(tǒng)一調(diào)度與最優(yōu)決策。

據(jù)介紹，美的構(gòu)建了從底層筑基、中層賦能到上層落地的完整體系，讓智能家居從簡單的連接和控制，成長為具備強認(rèn)知能力的空間系統(tǒng)。目前，美的已與華為、vivo、OPPO、榮耀等頭部手機廠商，以及比亞迪、蔚來、長安等核心車企達(dá)成深度互聯(lián)，致力打造行業(yè)最深度互聯(lián)的操作體驗。

目前，美的已完成超150個品類家電的AI化布局，全品類超5億臺家電具備聯(lián)網(wǎng)能力，全球超1.4億臺智能家電聯(lián)網(wǎng)，超1.5億智能用戶接入，構(gòu)建起覆蓋空氣、用水、烹飪等六大系統(tǒng)的主動智能應(yīng)用能力，實現(xiàn)了人車家互聯(lián)場景的深度落地。

汪華燦認(rèn)為，美的在AI技術(shù)前瞻性研究方面處于行業(yè)前列，尤其是在具身機器人領(lǐng)域，作為早期布局者，積累了大量專利、論文等成果。這樣的探索，不僅體現(xiàn)了美的依托豐富產(chǎn)業(yè)場景推動AI技術(shù)落地轉(zhuǎn)化的能力，也為知識產(chǎn)權(quán)布局、技術(shù)成果沉淀和產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設(shè)提供了有力支撐，展現(xiàn)出美的以原創(chuàng)技術(shù)夯實“AI+”發(fā)展底座、賦能多元場景創(chuàng)新的前瞻布局。

美的集團(tuán)董事長兼總裁方洪波曾表示，未來十年，中國將出現(xiàn)一大批真正科技領(lǐng)先的全球化企業(yè)，美的要始終堅持圍繞“三個一代”研發(fā)體系，集中資源，聚焦核心關(guān)鍵項目，真正以用戶為中心，解決用戶需求，要敢于創(chuàng)新，做真正的創(chuàng)新。

總結(jié)

美的早已不是傳統(tǒng)家電企業(yè)，正從家電巨頭，穩(wěn)步蛻變?yōu)椤癆I+工業(yè)+家居”的科技全球化企業(yè)。

而且從業(yè)績角度來說，美的的收入利潤基礎(chǔ)穩(wěn)固，現(xiàn)金流造血能力極強，同時大手筆重倉 AI 前沿研發(fā)，走技術(shù)自研+場景落地雙輪驅(qū)動路線。

未來美的發(fā)展趨勢，還是加速向AI轉(zhuǎn)型、提高利潤增長能力。

我這兩年持續(xù)跟進(jìn)美的之后，大家會發(fā)現(xiàn)美的在AI層面的變化：

美的的對手永遠(yuǎn)不是小米和格力，而是越來越像德國工業(yè)巨頭西門子。

即構(gòu)建AI+工業(yè)智能體軟件生態(tài)。

正如西門子CEO博樂仁所言，AI 像當(dāng)年的電力一樣具有變革性，甚至力量更為強大。它將改變我們的生活與工作、生產(chǎn)與消費，讓電網(wǎng)、城市，乃至整個經(jīng)濟(jì)體等龐大系統(tǒng)，都更加靈活、自主和高效。我們已經(jīng)邁入工業(yè) AI 革命的時代。

實際上，當(dāng)下全球基礎(chǔ)模型陷入扎堆競速，多數(shù)企業(yè)拼參數(shù)、拼基準(zhǔn)跑分，也在拼算力基礎(chǔ)設(shè)施。

但和純AI科技公司相比，美的最大優(yōu)勢不是算法，而是數(shù)據(jù)和場景。

美的坐擁智能家居、樓宇科技、工業(yè)制造、機器人實體場景，搭建“真實環(huán)境數(shù)據(jù)+仿真訓(xùn)練”的數(shù)據(jù)飛輪，能讓 AI 模型在真實物理世界持續(xù)迭代優(yōu)化。

這是純互聯(lián)網(wǎng)公司不具備的落地土壤。

而且，美的避開通用大模型紅海，選擇AI Coding+智能體+具身智能機器人三條務(wù)實路線。

從Sema Code、SemaClaw 到 MevoX，再到具身機器人的前瞻布局，美的沒有盲目跟風(fēng)通用大模型的內(nèi)卷競速，而是將 Agent 智能體與 AI Coding 能力深度融入自身研發(fā)、生產(chǎn)、智能家居全業(yè)務(wù)鏈條。

先實現(xiàn)內(nèi)部降本提效，再向外開放輸出技術(shù)能力，商業(yè)化路徑清晰且落地扎實。

這種發(fā)展路徑，值得所有謀求AI轉(zhuǎn)型的實體企業(yè)借鑒深思。