主流厂商围绕复杂任务执行、编程、工具调用和多模态能力迭代。
昇腾、寒武纪、摩尔线程等生态与模型框架的适配价值提升。
推理框架、模型压缩、服务网关、Agent 工具链成为落地关键。
产业链图谱
国内 AI 三层结构
| 方向 | 代表主体 | 进展关键词 | 观察重点 |
|---|---|---|---|
| 大模型厂商 | DeepSeek、阿里 Qwen、腾讯混元、百度文心、智谱 GLM、Kimi、MiniMax | 长上下文、Agentic Coding、推理成本、开源生态 | 关注模型是否能稳定完成真实任务，而非只看榜单。 |
| 硬件与算力 | 华为昇腾、寒武纪、摩尔线程、海光、沐曦等 | 国产芯片适配、推理优化、集群互联、HBM/显存 | 关注模型与国产硬件的联合优化程度。 |
| 软件生态 | 推理框架、Agent 框架、MCP 工具、企业 AI Infra | 模型服务化、观测评测、数据接入、权限安全 | 关注从 Demo 到生产系统的工程闭环。 |
关键判断
2026 年国内路线的三个变化
开源成为生态扩张工具
开源模型降低企业试用门槛，也推动国产模型在全球开发者生态中获得更高可见度。
适配国产算力成为核心工程能力
先进 GPU 供给不确定背景下，模型厂商更重视 MoE、低精度推理、专家并行和 NPU 适配。
Agent 落地拉动 Token 与推理需求
企业级 Agent 不再只要求回答问题，而是要求分解任务、调用工具、执行流程和给出可验证结果。
参考与核对方向
以下链接用于后续事实核对与持续更新，页面内容采用公开资料概括，不替代厂商正式公告。