通用模型護城河越來越窄
近期智譜GLM 5.2、騰訊Hy3新一代通用大模型，公開跑分不斷刷新紀錄，整體性能愈嚟愈貼近國際頂級水平。正因為通用模型持續突破，業界愈嚟愈清晰一件事：通用大模型嘅護城河，其實已經愈變愈薄。
好多用家實際落地使用，常出現一個有趣嘅反差。市面大量跑分極高、知名度極大和收費極高的嘅頂級通用模型，在處理日常工作實務議題、給出專業意見時，勝不了一啲跑分唔算頂尖、排名較後嘅模型，若問題是指定的行業，例如社交，遊戲，電商，物流，金融，......的問題，表現甚至更差。
呢個反差，直接點明未來AI核心競爭邏輯：
通用模型技術已經拉唔開長期差距，真正無法複製嘅壁壘，從來唔係公開榜單跑分，而係垂直行業長期數據沉澱。
而家通用模型架構、訓練邏輯、底層原理，隨住國產模型大量開源，已經高度公開透明。只要有足夠算力同資金，短期就可以追平技術差距。
通用模型愈來愈只係行業入場門票，完全唔構成工業級核心競爭力。
專業垂直行業模型的價值和馬太效應
專業垂直行業模型，承載住客戶幾十年本土產業鏈運行數據、生產工藝經驗、現場故障案例、真實營運軌跡。
但呢啲數據市面無法搜尋、公開數據無法訓練，屬獨家產業智慧；模型幻覺更低、商業落地選用率遠高過通用模型。
最好的例子就是以tiktok 及抖音海量短片訓練的 Seedance 就直接幹死Sora。段永平也說過，在高頻交易上很難有人勝得過梁文鋒，DeepSeek是梁用海量成功和失敗的交易數據訓練的模型演變，在這類交易的算法上，它勝過其它的通用模型是很自然的。
順著這個邏輯推演，一旦中美同步嚴收垂直模型外流，全球產業格局好大機會出現極端馬太效應，其它國家基本上無辦法追趕。
他們即便用到中美部分的推理通用AI，但欠缺完整本土產業鏈、海量行業真實數據、長期場景迭代機會，根本培育唔出屬於自己嘅高階垂直工業模型。
就以電動車產業做一個比喻。
中國電動車產業鏈極完整、技術迭代速度極快，每日累積海量試車、產線優化、工藝調校數據，持續養活自家汽車垂直AI。
呢套AI不斷壓縮研發週期、優化成本、提升良品率、加速新車迭代。
若歐日傳統車廠，淨係可以用通用模型做淺層輔助，永遠拿唔到深層工業核心經驗。長遠之下研發效率、成本控制、產業競力只會愈拋愈遠。
最致命係惡性循環：產業落後→商業使用者回饋數據更少→模型更弱→產業更加落後，去到臨界點，大量傳統工業直接失去翻身機會。
美國保護本國的頂尖模型，中國守住國內數據流出
美國一早睇穿呢個趨勢制定AI監管，中國緊隨其後。
美國採用資本篩選模式。
美國本土產業鏈唔算絕對完整，但環球資本掌控嘅海外工業體系極龐大，因此美國不按國界劃分權限，嚴格做股權穿透、核查企業實際控制權。
只有美資完全掌控嘅全球企業，先可以取用美國高階模型同垂直行業模型；所有獨立外資、非美資主導企業，一律封鎖深度AI權限。
美國策略好直白：技術選擇性向外輸出，只惠及自身可控企業，隔絕所有競爭對手。
中國監管思路完全反向，針對美資在華企業嚴格限制數據跨境流動。
比如好似摩根大通用Anthropic頂尖模型處理內地金融業務，內地敏感商業數據只能留在中國。
中國從唔阻擋美資正常使用AI，核心係死守本土行業、商業營運數據，唔畀透過美資機構流入境外AI系統。
避免幾十年累積嘅產業邏輯、工業場景、商業慣例，被美方模型學習複製。
在華美企也知道，若企業在中國使用美國頂尖模型，客觀上留在中國的數據，有機會變成中國模型吸收美國頂尖模型算法的蒸餾素材
簡單講：你偷我工業數據，我偷你模型算法，中美雙方心照不宣、互相制衡。
中國模型能力上升的影響
隨者中國模型能力的趕上，美國向外「揀人畀技術」，主動擴張全球優勢；
中國向內「鎖住核心數據」，防守本土產業底盤的一攻一守格局，已經出現了變化。
商務部、發改委近來的密集閉門約談智譜、字節、阿里等頭部AI企業，敲定全新AI出海管控規則，四大核心直接決定未來十年全球AI產業格局。
第一，模型分級出口管理。
通用基礎模型正常開放、正常出海商用；中端模型境外使用必須備案審批；高階前沿模型、所有行業微調垂直模型，禁止境外取用、禁止權重外流。
第二，管控覆蓋模型同埋全套技術服務。
就算唔直接輸出模型，派遣工程師出海幫外企調校行業AI，一律視作技術出口、必須審批，杜絕產業經驗透過顧問服務間接流失。
第三，重中之重，嚴格收緊境外資本對國內AI企業投資、入股、跨境並購。
過往大量優質垂直模型團隊，積累完行業數據同技術，就被外資收購、離岸遷冊，變相將中國獨家產業智慧拱手送人。
今次規則直接堵死漏洞，嚴禁外資透過資本手段收割本土垂直AI核心成果。
第四，全面對標美國同等管制。
美國早已限制頂尖模型對外擴散，內地而家正式將高端垂直AI，定性為國家級戰略產業資產，絕不無償外流、絕唔容競爭對手借力反超。
最後全球格局結論：
通用大模型全球自由流通、技術同質化、無長期壁壘；
垂直行業AI區域割據、獨家壟斷、完全無法複製。
未來全球AI產業，由中美兩強雙主導。
兩邊各自擁有完整產業鏈、海量疊代數據、持續進化嘅垂直模型，產業效率不斷自我強化、滾雪球式拉大差距。
其他所有經濟體，只可以停喺使用通用AI嘅層面，永遠接觸唔到核心工業智能。
全球產業差距只會愈拉愈大，落後國家追趕窗口愈收愈窄。
AI時代終極產業競爭，從來唔鬥算力、唔鬥演算法。
真正鬥嘅，係本土產業規模、真實場景數量、沉澱喺模型入面嘅獨家工業同商業經驗。
對投資者的啟示：
筆者保持一直以來的觀點：AI大模型嘅發展路徑，會複製類似上一次互聯網泡沫爆破模式。
因為Ai商業落地本來就是要用來解決商業問題，而家大量獨立AI初創公司瘋狂燒錢研發通用大模型，並且以通用能力去排列，就是一個混淆視聽的誤導，未來這類通用模型的收入會像互聯網行業的同質化產品相同，顧客只在意價格，競爭會把token單價大幅度殺低，最後支撐不到龐大的投資和燒錢速度而爆破。
當通用模型行業進入寒冬、大量技術和團隊平價出讓之時。真正嘅贏家，會是一班本身坐擁海量消費數據、工業數據、場景數據的現在幾間超級科企巨頭。
他們又會以極低價收割成盤通用模型技術再接入自家獨家、無人可以複製的多個產業數據，即時做到「頂尖模式運算法＋獨家垂直工業場景」，如虎添翼，
像上一個泡沫週期一樣，重演一次歷史，巨企最後也能大幅度向晶片、半導體硬件供應商壓價，使其成為利潤微薄、增長平淡嘅上游配套。
最近Meta的一些舉動就暴露出，Ai浪潮互相交易最終的無論是資本或營運水源都嚴重依靠傳統科技企業，只要他們稍稍扭緊水喉，無論賣剷的，賣模型的業積都可能會出現大逆轉。
25／6出文讚Microsoft及騰訊也是基於這個看法，之後不到兩個星期兩企股價大幅度反彈，前者由352升至388，後者則由418升至478，而啊里則更因透露雲收入超預期，股價由89 5反彈20%。
我是批評過啊里管理層在零售業務撩事生非，但佢在Ai模型上有巨量Open Ai 及Anthropic 沒有的實體經濟的數據，後兩者在使用Ai 去解決同類商業問題上，是無法勝過啊里的。
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