在AI大模型竞争愈发激烈的当下，技术迭代与商业化难题成了众多企业的痛点。曾经激进扩张的企业陷入自证漩涡，AI四小强也需在技术上突围。
商业化压力倒逼转型
头部创投机构联创林晟指出，大模型进入深水区，单靠参数和Demo无法说服市场。AI四小强商业化压力增大，在大厂围剿下，需在垂直领域做深，通过Deep Research这样的技术迭代向投资人证明实力，在大模型下半场占据一席之地。这说明企业不能再靠表面功夫，必须拿出真本事。
Deep Research成新标杆
去年底谷歌发布首个Deep Research后，OpenAI、Anthropic等迅速跟进。能做PPT、写财报分析等的Deep Research成为新技术标杆，也让AI Agent前进了一步。就像OpenAI demo展示的，用户发指令后就能得到专业报告。这一技术革新让行业有了新的竞争方向。
技术实力决定发展
去年激进砸钱的AI六小龙陷入自证漩涡，这让杨植麟们意识到技术实力比用户规模更能决定大模型创企发展。大模型竞争热词不断更换，AI四小强被DeepSeek冲击估值体系后，只能将技术迭代作为最高优先级，以避免被市场淘汰。
差异化竞争迫在眉睫
过去国内大模型对标OpenAI，如今在Agent应用层要打差异化。AI四小强找到目标客户后，需创造远超售卖价格的交付价值，用出圈案例证明自己。这是他们必须闯过的第一关，否则难以在差异化竞争中脱颖而出。
成本难题待解
虽算力价格被大厂打进“厘时代”，但Agent任务Token消耗量高。国企员工宋城举例，生成调研报告、使用cursor消耗的Token量很大，企业使用成本不低。前Manus员工方成也提到成本优化又拉高的问题，这制约了相关技术的大规模应用。
重上牌桌仍需努力
在这场AI“注意力资源”比拼中，重新跟上节奏的AI四小强要向外界证明有重上牌桌的实力。他们面临着技术迭代、成本控制、差异化竞争等诸多挑战，未来能否成功还需看其能否解决这些难题。
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