中國AI生態2026｜從晶片、雲、大模型到Agent的「戰國時代」

如果只看每日公布的新模型，中國AI市場確實好像一場「戰國時代」：不同公司不斷推出更快、更便宜或更擅長某類工作的模型。

但模型排行榜只反映其中一層。真正決定一間企業能否把AI變成產品、效率和收入的，往往是模型背後的算力、雲服務、開發工具、資料、分發入口，以及能否進入真實的工作和消費場景。

截至2026年，中國AI競爭已由單一大模型能力，擴展成由晶片到應用入口的全棧生態競爭。因此，理解中國AI現況，最重要的問題不再是「誰是中國版ChatGPT」，而是「每個陣營掌握了產業鏈的哪些位置」。

1. 中國AI「戰國時代」真正爭的是整條產業鏈

一個AI產品能夠回答問題，不代表它已經形成完整生態。由訓練模型到企業真正使用，中間最少涉及六個互相依賴的層次。

大型科技企業的優勢，是可以把多個層次串起來。例如模型可以直接部署在自己的雲平台，再接入辦公、搜尋、電商、社交或內容產品，從真實使用中取得回饋並持續改善。

模型原生公司未必擁有同樣龐大的入口，但可以集中資源突破某一類能力，再透過已發布的模型權重、API、第三方雲平台及開發者社群迅速擴散。這亦解釋了為甚麼中國AI市場既有巨頭建立「城池」，亦有新公司以專長突圍。

中國AI生態：由底座到商業價值

01 晶片與算力

02 雲平台

03 基礎模型

04 Agent與工具

05 應用入口

06 商業場景

2. 五大平台型陣營，利用既有生態建立不同護城河

阿里、騰訊、字節跳動、百度和華為並不是在建立同一套AI生態。它們原有的客戶、數據、產品入口和商業模式不同，所以AI的落地路線亦各有側重。

阿里巴巴的路線最能說明「全棧」的意思。平頭哥半導體（T-Head）是阿里巴巴旗下的晶片設計業務。

由早期含光800推理晶片，到2026年公布可支援訓練、微調及推理的真武M890，再連接阿里雲、Qwen、Model Studio／百煉及電商與辦公場景，競爭單位已不再是一個聊天機械人，而是一整條技術與商業鏈。

想深入了解模型與雲端部署的關係，可以延伸閱讀Qwen與阿里雲無影企業受控AI環境。

騰訊的優勢則來自社交、協作和企業入口。Tencent Hy（前稱騰訊混元／Tencent Hunyuan）可以進入WorkBuddy、CodeBuddy及騰訊雲服務，再與微信、企業微信、騰訊文件和其他產品形成實際工作場景。

真實使用產生的回饋，可以再用於持續改善模型。相關辦公入口可參考2026中國AI辦公智能體與WorkBuddy分析。

字節跳動的生態集中在內容、推薦、廣告和多模態製作。火山引擎把字節內部累積的模型與雲能力對外提供。

豆包、Seed系列、火山方舟，以及抖音、TikTok、剪映／CapCut和飛書等入口，令AI可以直接進入內容策劃、生成、分發及成效回饋。影片應用的實際例子可參考Seedance 2.5 AI廣告影片工作流程。

百度和華為則展示另外兩條路線。百度把昆侖芯、飛槳PaddlePaddle、百度智能雲／千帆、ERNIE（文心）大模型、搜尋及Apollo等場景串連。

華為則由昇騰算力、CANN、MindSpore、華為雲／ModelArts及盤古大模型，一路延伸至裝置、通訊和產業系統。

五大平台型陣營：各自由最強入口向外延伸

阿里電商＋阿里雲＋Qwen

騰訊社交＋騰訊雲＋Tencent Hy

字節跳動內容＋火山引擎＋豆包

百度搜尋＋百度智能雲＋ERNIE

華為算力＋華為雲＋盤古

3. 模型原生公司不靠超級入口，仍可用專長突圍

中國AI戰局並不是只有平台巨頭。DeepSeek、智譜GLM、月之暗面Kimi及MiniMax等公司，未必同時掌握電商、社交或搜尋入口，但可以把研發焦點放在模型效率、模型權重發布、Coding、Agent及多模態能力。

• DeepSeek：以推理、程式開發、已發布的模型權重與API生態建立開發者影響力，並持續向Agent執行層延伸；可延伸閱讀DeepSeek Harness Agent架構。
• 智譜GLM：集中發展Coding、Agentic Engineering及多模態任務，亦透過API和企業方案進入應用端；可參考GLM-5.3-Flash多模態模型分析。
• Kimi：由長文本閱讀延伸至研究、Coding、長任務執行及多Agent協作，適合大量資料和多步驟知識工作；可參考Kimi K3技術與定位。
• MiniMax：同時布局文字、Agent、語音、音樂及影片模型，強項是把多種生成模態變成可用產品。

這些定位不是永久標籤，更不是說某個模型只能做一件事。模型更新速度很快，能力會互相重疊；較準確的理解方式，是把它們視為現階段最主要的市場切入點。

4. 晶片是底座，但「自己設計」不等於「自己製造」

AI模型要持續訓練、推理和處理大量Agent任務，最終都需要運算資源。因此，晶片、互連、數據中心和雲平台已經成為中國AI生態的重要戰場。

但「自研晶片」是一個很容易被誤解的說法。晶片產業包含架構、設計、IP、流片、晶圓製造、封裝、測試、伺服器、互連和軟件工具鏈；一間科技公司具備晶片設計能力，不代表它同時擁有晶圓廠，亦不代表所有AI工作都由自家晶片完成。

阿里巴巴的平頭哥屬於晶片設計業務，含光800及真武M890等產品反映阿里正在把晶片、雲和模型協同設計。騰訊亦曾公布紫霄AI晶片、滄海視頻轉碼晶片及玄靈網絡晶片；公開資料確認滄海已進入量產，但不應由此推論另外兩款同樣已量產，亦不能推論騰訊所有AI服務都完全依賴自家晶片。

字節跳動的情況需要分開兩類晶片來看。火山引擎公開表示，字節自研的視頻編解碼ASIC已完成內部實踐驗證，但這類媒體處理晶片不等於用於大模型訓練或推理的AI加速器。

至於自訂AI晶片，Reuters曾報道字節與Broadcom合作開發AI處理器，其後亦有與其他晶片設計夥伴洽談的消息。截至撰文時，較準確的說法是相關AI晶片仍在開發或洽談，而不是宣稱字節已經自行製造並確認大規模量產。

百度旗下有昆侖芯，華為則以昇騰晶片、CANN及超節點等建立AI算力底座。這些布局的目的不只是「擁有一粒晶片」，而是控制成本、供應、部署效率和軟硬件適配。

5. 戰國時代不等於封閉王國：競爭與合作會同時發生

「生態」很容易令人聯想到完全封閉的陣營，但真實市場更加複雜。大型雲平台既推廣自家模型，亦可能提供DeepSeek、GLM、Kimi、MiniMax等第三方模型，讓企業在同一個雲或API入口選擇不同能力。

另一方面，模型公司需要算力、雲分發和企業客戶；平台公司亦需要更多模型選擇，才能滿足不同成本、語言、資料和任務要求。即使兩間公司在模型層競爭，也可能在晶片設計、雲部署、API分發或應用層合作。

因此，中國AI「戰國時代」更像一個不斷重組的聯盟網絡，而不是幾個互不往來的封閉王國。今天的競爭對手，可以同時是明天的雲端客戶、模型供應商或技術合作夥伴。

對企業而言，這是一個好消息，也是一個管理難題。選擇增加可以降低對單一模型的依賴，但多模型、多雲和跨平台工作流亦會帶來權限、數據、成本、監控及維護問題。

6. 香港企業應該如何選擇中國AI生態？

香港企業最大的優勢，是可以同時連接中國內地與國際市場；最大的難題，亦正正是需要處理兩邊不同的平台、資料、帳戶、付款、部署和合規要求。

如果企業服務內地顧客，豆包、Qwen、Tencent Hy、ERNIE（文心）等模型，以及抖音、微信、淘寶、百度等入口可能更貼近本地語境和工作流程。如果企業同時面向海外市場，就要一併考慮國際API可用地區、跨境資料安排、英文及多語能力、海外平台接駁和供應穩定性。

最實際的選擇次序，不是先決定購買哪個模型，而是先回答以下問題：

1. 要改善哪一個業務結果？是市場研究、內容產出、銷售跟進、客服、文件處理、數據分析，還是軟件開發？
2. AI需要讀取甚麼資料？資料位於哪個系統，是否包含客戶、員工或其他敏感資料？
3. 誰負責最後判斷？哪些工作可以自動執行，哪些必須保留人手審批？
4. 需要接入哪些平台？包括網站、CRM、WhatsApp、微信、電商平台、廣告帳戶、雲端硬碟及內部系統。
5. 如何量度成效？應比較整體流程節省的時間、錯誤率、轉化率及維護成本，而不只是每百萬Token價格。

這亦是為甚麼真正的企業AI轉型，需要人以業務知識、行業經驗和風險判斷作決策。

AI可以加快研究、整理、製作、分析及重複工作，但企業仍要決定目標、規則、責任和可接受風險。相關背景可參考香港中小企AI採用：有用不等於完成轉型。

企業AI落地：唔係買完帳戶就完成

想用AI確認業務目標、流程痛點與可量度成果

用上AI選擇模型、雲、資料權限與系統接駁

用好AI建立人工審批、監測、培訓與持續優化

由了解生態，到建立適合自己的能力

同一篇中國AI生態文章，對不同讀者可以有不同下一步。重點不是一次過報讀所有內容，而是按自己的工作問題選擇最直接的入口。

• 想系統掌握大模型、AI Agent、工作流程及企業應用，可以了解人工智能應用績效實戰專業證書（PCPPMAI）。
• 想把AI應用於SEO、GEO、Google及Meta廣告、內容製作和數據分析，可以了解AI＋Digital Marketing實戰課程（PCPDM）。
• 想處理內地市場分析、抖音、小紅書、微信、百度、短視頻及平台營運，可以了解AI＋China Digital Marketing課程（CPDMC）。
• 想把AI與內地電商、跨境平台、採購、物流及內容營運結合，可以了解跨境電子商務及營銷證書（CBEM）。

結語：下一階段比拼的，是誰能把AI放進真實世界

中國AI的「戰國時代」並不只是模型數量增加，而是不同公司正在用各自最強的資源建立完整生態。有人由晶片和雲向上走，有人由社交、搜尋、電商或內容入口向下延伸，也有人以發布模型權重、Agent或多模態能力突破。

對香港企業而言，這個市場最值得把握的並不是追逐每一次榜單變化，而是學會判斷哪一套生態最適合自己的客戶、資料、流程和市場。模型會繼續更新，但業務問題、專業判斷和落地能力，才是長期優勢。

常見問題（FAQ）

2026年中國最強的AI模型是哪一個？

沒有一個模型在所有任務都最強。Coding、長文件、中文搜尋、影片生成、企業知識庫及Agent執行需要不同能力；企業亦要考慮API地區、成本、延遲、資料政策、工具接駁和人工審批。

中國大型科技公司是否全部都有自己的AI晶片？

不是，而且「有自己的晶片」需要分清楚設計與製造。阿里平頭哥、騰訊、百度昆侖芯及華為昇騰均有公開的自研設計布局；字節跳動已公開自研視頻編解碼ASIC，但報道所指的自訂AI晶片仍在開發或洽談階段。晶圓製造和封裝通常亦涉及其他供應鏈夥伴。

香港公司可以直接使用內地AI模型嗎？

視乎產品版本、開通地區、公司主體、付款方式、API供應、資料位置和使用場景。正式部署前，應核對服務條款、個人資料及跨境資料安排、帳戶權限、備援方案和相關行業要求。

為甚麼不直接選擇最便宜的API？

Token價格只是總成本的一部分。輸出質素、重試次數、開發和維護工時、系統接駁、模型穩定性、權限管理及錯誤造成的業務成本，通常更加影響投資回報。

AD-Linkage可以如何協助企業落地AI？

AD-Linkage以企業AI轉型及落地支援為主體，並結合阿里雲、騰訊雲及字節跳動火山引擎相關合作渠道，協助企業由需求診斷、方案規劃、模型及產品選擇，到Agent與工作流程建構、系統接駁、員工培訓及持續優化。

若方案涉及相關雲服務、企業AI產品或API Token，亦可協助採購。部分指定產品及方案可按當期合作條款提供優惠，實際範圍以查詢時確認為準。

資料來源

• 阿里巴巴集團：2026年全棧AI、阿里雲、平頭哥真武M890、Qwen及應用生態
• Alibaba Cloud：含光800 AI推理晶片
• 騰訊雲：搭載紫霄C100的AI推理實例；Reuters：滄海、紫霄及玄靈晶片進度
• Tencent：Tencent Hy／Hunyuan產品與生態整合
• 火山引擎：豆包大模型、AI雲及Agent開發部署服務；火山引擎：字節跳動自研視頻編解碼ASIC與內部實踐驗證
• Baidu：昆侖芯分拆及公司關係；百度智能雲：百舸、千帆及AI原生應用
• Huawei Cloud：盤古模型及AI Cloud服務；昇騰AI計算生態
• Reuters：字節跳動與Broadcom開發自訂AI處理器；Reuters：字節自訂AI晶片及Samsung洽談報道；Reuters：Qualcomm設計合作洽談及不確定性
• DeepSeek官方網站、Z.ai／GLM官方文件、Kimi K3官方資料及MiniMax官方網站