文｜數據猿

「揭祕中國互聯網二線玩家的AI生存法則。

在中國AI大模型的輿論版圖裏，存在着一種極其詭異的「燈下黑」。

聚光燈永遠追逐着兩種敘事：一種是阿里、騰訊、百度們的「諸神之戰」，算力即真理，底座定乾坤；另一種是Kimi、智譜、百川們的「少年英雄」，長文本破圈，跑分榜刷屏。在這兩者之外，美團、京東、拼多多、快手這群互聯網「二線玩家」，似乎集體選擇了緘默。

在動輒標榜「重塑人類文明」的宏大敘事中，他們沒怎麼上過頭條，沒怎麼發過長論文，甚至在很多AI產業盤點中，被默認劃入了「只有被遺忘命運」的陪跑區。

然而，這可能是一個誤解。

今天，我們要撕開這層信息差，看看這些「沉默的收割者」到底在玩一種什麼樣的AI新遊戲。

四個樣本，四種截然不同的「實用主義」

如果說一線大廠是在為全人類構建數字基座，那麼二線玩家則是在為自家的每一分利潤精打細算。 

1.快手：暴力美學下的「印鈔機」

在視頻生成這個最燒錢的賽道，快手可靈AI交出了一份令全行業膽寒的成績單。截至2025年12月，可靈單月收入突破2000萬美元，年化運行率（ARR）直飆2.4億美元。

·成就：它是國內為數不多真正跑通了「流量-產品-全球付費」閉環的視頻大模型。

·特點：當創企還在發愁如何獲客時，快手直接把可靈「焊」在老鐵經濟和海外短劇流裏。

·風險：這種「暴力美學」極其依賴算力堆砌。一旦字節的豆包、阿里的萬相在同一垂域開啓價格戰，快手的利潤護城河能否撐得住？

2.京東：潛入深水的「重型基建」

京東在2025年將品牌全面升級為JoyAI，它的野心不在雲端，而在零下20度的冷庫。

·成就：覆蓋多個參數尺寸的大模型，已嵌入大量業務場景，帶動商家GMV。

·特點：「附身智能」。京東不僅做軟件，還做無人配送車等硬件產品。它把AI變成了供應鏈裏的毛細血管。

·風險：重資產模式。相比雲端模型，軟硬一體的調優成本極高，且供應鏈AI的容錯率極低，一次調度失誤就是真實的物流損耗。

3.拼多多：冷酷的「數字僱佣兵」

拼多多依然是那個「最熟悉的陌生人」。你幾乎看不到它的AI發布會，但它對AI的運用其實早就開始了。

·成就：AI統治了Temu的全球定價、多語種翻譯和全自動營銷。2025年Temu成為全球下載量最高的購物APP之一，AI功不可沒。

·特點：極致ROI。AI在拼多多內部只負責一件事：提高轉化率，降低人效比。

·風險：算法的極致異化。當算法精準到極致，它帶來的「算法殺熟」嫌疑和全球監管壓力，將成為拼多多無法迴避的合規雷區。

4.美團：巷戰裏的「星眸」

美團的「星眸」大模型在2026年迎來了全面升級。

·成就：實現後廚風險秒級阻斷，分鐘級處理億級訂單調度。

·特點：「物理規律驅動」。美團的AI必須懂雨天路滑、懂取餐路線、懂食品安全。這是一種極其重物理、重線下、重顆粒度的「巷戰AI」。

·風險：孤島化。由於業務屬性太垂直，美團的AI很難像通用模型那樣向外輸出，這導致其研發成本必須全由自有業務攤薄，缺乏生態張力。

二線玩家的「非對稱」優勢

為什麼這群「二線玩家」能在資源規模不對等的情況下，在局部戰場打出令巨頭側目的戰果？答案在於他們打了一場典型的「非對稱戰爭」。

1.帶着「釘子」找「錘子」——場景即真理

通用大模型巨頭面臨的最大困境是「拿着錘子找釘子」——技術很強，但場景分散，為了適配各行各業，不得不把模型做得龐大而平庸。

二線玩家則相反。美團手裏有配送調度這顆「硬釘子」，京東手裏有供應鏈協同這顆「深釘子」。他們不需要AI全知全能，只需要AI在特定維度上做到極致。這種「場景驅動技術」的邏輯，讓他們避開了算力黑洞，實現更高的研發ROI（投資回報率）。

2.守着「數據富礦」——私域護城河

大模型捲到最後，拼的是高質量數據。京東、美團、拼多多、快手等玩家手裏握着的是從未公開過的、帶有產業溫度的「私域非公開數據」。

比如，快手擁有極其獨特的「老鐵互動」語料，這決定了它的AI能拍出最接地氣的視頻；美團擁有覆蓋全國的百萬級騎手軌跡和即時配送路徑，這是通用模型在實驗室裏無論如何也模擬不出來的。這些數據孤島，成了他們對抗通用模型平替風險的最強護城河。

3.極致的「低損耗」替代——小而美的生存策略

二線玩家非常清醒：既然卷不過萬卡級的訓練，那就卷千億甚至百億規模的精調。

他們可以使用DeepSeek等優秀的開源底座進行二次開發，或者針對特定業務訓練輕量化模型。這種做法不僅大幅降低了推理成本，還讓AI能夠以更快的速度部署到手機端、物流車端等邊緣設備上，實現了「輕量化」對「重基建」的非對稱打法。

不可忽視的風險與隱憂

然而，在務實紅利的背後，這些玩家也並非高枕無憂。

1.「技術稅」與天花板壓力

放棄自研通用大模型，本質上是選擇做一名「應用層租客」。當OpenAI或國內頭部玩家的通用模型能力出現跨代式的飛躍（如推理能力的指數級提升），二線玩家辛苦構建的垂域邏輯，極有可能被通用能力的進化瞬間「抹平」。

這種「技術代差」帶來的被動感，是他們長期懸在頭頂的達摩克利斯之劍。

2.生態孤立與「孤島困境」

當阿里、騰訊、字節都在通過智能體廣場（Agent Store）構建開發者生態時，二線玩家的AI大多處於「自給自足」狀態。

缺乏生態意味着缺乏外部的創新補給。如果未來AI競爭進入到「生態對生態」的階段，單打獨鬥的二線玩家可能會發現，自己的護城河雖然深，但裏面的水卻是「死水」，難以像巨頭生態那樣持續自我迭代。

3.算法異化引發的治理挑戰

當AI被極致地工具化，它往往會表現出一種「冷酷的效率」。

拼多多對流量的榨取、快手對低俗內容的自動防禦與生成、美團對配送時間的極限壓榨，在AI的加持下都會變得更加激進。這種對效率的病態追求，易觸碰監管紅線，引發關於「算法殺熟」、「數字繭房」及勞動力異化的社會化爭議，這是他們的合規暗雷。

終局之戰，是「通用」收割「垂直」

還是「專業」反噬「平庸」？

回看中國互聯網二十年的交替更迭，我們會發現一個有趣的規律：最先吶喊的人，往往在定義時代；而最後獲利的人，往往在利用時代。

2026年，當中國正式邁入「AI變現力」的關鍵轉折點，這場大模型戰事的勝負手正悄然發生位移。阿里、字節等一級梯隊承擔了「破風手」的重任，他們必須去卷算力、卷基座、卷生態，因為那是巨頭的入場券。而二線玩家的集體「遁入生意」，則是一種更現實的生存策略。

他們要證明：AI不只有「星辰大海」，更有「柴米油鹽」。

未來的中國AI版圖，大概率不會出現一家獨大的壟斷，而是會分裂成兩種平行的邏輯：一種是以字節、阿里、騰訊登為代表的「通用大腦」，作為像水電煤一樣的基礎設施存在；另一種則是以美團、京東、拼多多為代表的「產業四肢」，它們深紮在泥土裏，不僅有智力，更有執行力。

二線玩家的命運不取決於他們是否能造出「最聰明的AI」，而取決於他們是否能保持那種對商業利潤近乎殘酷的敏銳，以及在「算法效率」與「社會責任」之間走鋼絲的平衡感。

在這場大航海時代，有人負責描繪地圖，有人負責製造指南針，而這群務實的二線巨頭，已經悄悄裝滿了貨船，駛向了深藍。對於他們而言，被輿論「遺忘」或許是最好的保護色——因為在生意場上，最後笑出聲的人，通常都是那些最安靜的收割者。

這樣一群玩家，在面對洶湧澎湃的AI浪潮，是越來越被動，還是悶聲發大財？時間自然會給到我們答案。