过去两年，AI行情主要奖励芯片、服务器和光模块，资本市场相信算力稀缺，却始终无法回答巨额资本开支由谁买单。如今，国产开源模型能力逼近全球前沿，推理成本持续下降，多模型部署、企业级开发平台与办公Agent同时成熟，AI价值链的权力开始由单一模型向CSP、软件入口和垂直应用迁移。当应用开始制造Token、云平台完成分发、企业愿意按使用量付费，AI是否正从单向投入走向可以自我循环的商业闭环？
一、发生了什么？——AI叙事从“建设算力”转向“模型、云与应用共同变现”过去几天，A股AI应用板块成为交易热点，办公软件、企业服务、广告营销、数字内容等方向集中反弹。表面催化是Kimi K3、DeepSeek-V4-Flash、MiniMax H3以及Seedance 2.5等国产模型密集更新，深层变化则是AI产业正在同时跨过三个门槛：模型能力足够强、单位使用成本足够低、企业落地路径开始清晰。
1. 国产模型不再只有“性价比”，而是形成高低搭配的供给体系：
国产大模型此前最鲜明的标签是低价。DeepSeek以极致性价比降低模型调用门槛，推动大模型能力普及；最新一轮模型迭代则出现另一条路线：Kimi K3、智谱等模型在代码、长上下文和复杂Agent任务上逼近全球前沿，并开始尝试按照能力而非成本定价。
这意味着国产模型市场不再只有低价竞争，而是逐渐形成两类供给：高性能模型承担复杂推理和高价值任务，高性价比模型覆盖大量标准化、高频任务。对于应用开发者而言，这比单一模型跑分提升更加重要，因为企业可以根据任务的质量、时延、成本和合规要求，动态选择不同模型。
模型因此开始从一种稀缺产品，转变为可以被调度、组合和替换的生产资料。
2. 开源和多模型策略正在改变产业链的权力结构：
过去，前沿模型主要掌握在少数闭源厂商手中。云厂商和应用公司必须依附特定模型，模型方掌握价格和产品迭代节奏，下游则承担模型涨价、能力变化以及接口调整的风险。
但当开源模型性能接近闭源模型，并且在多数企业任务中“足够好”，CSP和应用厂商便不再需要与某一个模型深度绑定。微软已经将模型编排、上下文、记忆和操作空间与单一模型系列分离，Azure平台可以让客户根据不同任务切换模型。多模型架构的本质，是将模型由平台的核心控制者变成平台可调用的一项能力。
由此，产业链的话语权开始从模型层向上层迁移——模型提供智能能力，CSP负责算力、部署和编排，软件入口负责用户与工作流，垂直应用完成行业价值兑现。
这也是近期AI叙事最深刻的变化。资本市场不再只问“谁拥有最强模型”，而开始追问“谁能够控制模型选择、掌握用户入口并对最终客户收费”。
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