TL;DR：随着AI大模型竞争进入白热化阶段，市场已演变为一场由科技巨头主导的资本与算力军备竞赛，中小AI企业在人才和资金双重压力下生存维艰。它们正被迫寻求垂直细分市场与智能体等新兴应用领域，以期在巨头夹缝中寻找商业化落地的微光，避免被这场“AI高考”彻底淘汰。
“高考”分数线：大模型争霸与淘汰赛的帷幕
高考季的喧嚣刚刚散去，人工智能世界里却上演着另一场更为残酷的“AI高考”。从北京的豆包到远在大洋彼岸的ChatGPT，各大模型纷纷亮出“成绩单”，去年还只是勉强过一本线的“考生们”，今年已集体晋升“985”，甚至有如豆包这般，据称已达“清北”水准1。然而，在这场智力与资本的狂欢中，并非所有参与者都能笑到最后。当巨头们在榜单上争奇斗艳时，那些曾风光一时的中小AI创企，正面临着一场静默而无情的淘汰赛。
曾经的“六小虎”们，如今已是伤痕累累。波形智能黯然解散，竹间智能受困于现金流被迫停工，甚至海外明星Stability AI也在2024年第一季度亏损超过_3000万美元_1。更为常见的是被巨头收编，如同Scale AI被Meta收入囊中。这不禁令人想起去年同期的数据，自ChatGPT横空出世至2024年7月，中国境内78612家新注册AI企业已悄然消失，占新增总量的8.9%1。这并非偶然，而是市场整合的必然。正如业界观察者尖锐指出，当前中国AI技术企业级应用创业前景“茫然”，许多项目估值本质上是“VC群体基于市场情绪的集体认知产物，而非基于企业真实价值的理性评估”2。这不仅仅是泡沫破裂的预警，更是对整个创新生态系统可持续性的拷问。
资本的潮汐：逐利、退潮与生存之道
中小AI企业的窘境，归根结底是人才、资金与技术这三大要素的全面流失。在人才争夺战中，大厂如同张开血盆大口的鲸鱼，以令人咋舌的薪酬吸引着行业精英。据报道，头部企业实习生日薪可达2000元人民币，而OpenAI的挖角更是豪掷总薪资中位数高达_92.5万美元_（约合人民币670万元）的股票1。这样的“资本的号角”，对于那些资金链本就脆弱、缺乏“连投”机会的中小创企而言，无疑是致命的诱惑。零一万物核心成员投奔字节跳动，阶跃星辰高管转投京东，这些案例无不印证了“钱”在AI竞赛中的决定性作用。
资金的匮乏不仅导致人才流失，更直接扼杀了技术创新的火苗。高达**72%**的IT和财务领导者坦承人工智能成本正变得“难以控制”1。这使得许多初创公司不得不放弃训练超级大模型，转而将重心转向应用层。这一策略转变，虽然是无奈之举，却也意外地重塑了技术人才的流向。当AI不再是探索性项目，而是追求即时商业回报的工具，那些渴望在基础模型上挑战极限的科学家们，自然会流向那些拥有雄厚财力、仍能支撑烧钱研究的巨头实验室。
然而，即便转向应用层，中小企业的日子也未见得好过。巨头们凭借其庞大的流量生态和财力，正以“核弹级”的投入抢占市场。腾讯元宝一个月豪掷_3亿元_进行投流，字节跳动则一口气推出十余款AI应用，并对其生态内的AI产品广告投放施加严格限制1。这使得其他模型公司不得不将B站、快手、小红书等平台作为主要战场，导致广告成本水涨船高，月之暗面在B站的CPA报价高达30元左右1。面对巨头的狂轰滥炸，曾经的“流量明星”如Kimi，也迅速跌出应用前三。这场“各怀鬼胎”的资本游戏，不仅是大厂间的明争暗斗，更是对中小玩家生存空间的无情挤压。连像DeepSeek这样被资本界讳莫如深、屡次否认融资传闻的“顶流”，也让人猜测其背后的算力扩张压力。值得注意的是，即便是OpenAI，也曾被曝出其大部分收入需回流至“金主”微软的云服务，甚至部分大客户被微软撬走1。在资本的棋盘上，即便是明星独角兽，也难免成为巨头战略布局中的一枚棋子。
生存的缝隙：智能体与多模态的微光
尽管危机四伏，中小AI企业并未完全放弃。QuestMobile数据显示，截至2025年3月，AI原生应用月活用户达2.7亿，但相较于中国移动互联网12.59亿的总月活，渗透率仅为_21.4%_，日均使用时长也只有123分钟1。这表明AI产品尚未形成刚性需求，市场仍有巨大的增长空间。这片尚未完全开发的蓝海，正是中小企业“流血”也要坚持不退场的动力所在。
出路何在？简单地转向B端垂直市场，似乎是目前的共识。百川智能聚焦医疗AI，MiniMax开放API平台，阶跃星辰深耕汽车与具身智能Agent，月之暗面则押注内容社区寻求造血自救1。这种从C端到B端，并日益垂直化的趋势，在全球范围内均有体现：风投机构UpHonest的数据显示，到2025年，垂类细分AI创业项目占比已从2023年的19%跃升至40%1。这表明资本对商业化落地的考量愈发务实，不再一味追求通用大模型的“高大上”。智谱虽然2024年商业化收入增长超100%，达_3亿元_，却也亏损高达_20亿元_，足见投入之巨与回报之难1。资本不再盲目撒币，而是更注重回报率，这使得“量入为出”成为中小创企的生存铁律。
然而，仅仅转向B端也并非万无一失。大模型To B的价格战已趋白热化，智谱的模型调用价格甚至低至0.06元/百万tokens1。同时，大模型项目的招投标也日益向大厂倾斜。真正的突破点，或许在于对基础模型能力边界的探索，以及对新范式的把握。
“智能体时代”的开启，提供了新的希望。OpenAI CEO奥特曼公开表示，下一个巨大突破将来自智能体。尽管目前仅有约**10%**的企业开始使用AI智能体，但高达_82%_的企业计划在未来三年内将其整合到工作流中1。这片蓝海，对于能够迅速迭代、专注于特定领域智能体开发的中小企业而言，无疑是弯道超车的好机会。
此外，多模态技术被视为提高智能上限的关键。谷歌预计，全球多模态AI市场规模将在2025年达到_24亿美元_，并有望在2037年底飙升至_989亿美元_1。作为“多模态卷王”的阶跃星辰，在成立两年内发布了22款自研基座模型，其中16款是多模态模型，占比超七成1。这表明，即便无法在通用大模型上与巨头抗衡，但在某个技术前沿点上深耕，依然有可能构建起难以逾越的竞争壁垒。
2025年已过半，豆包、DeepSeek、ChatGPT在“AI高考”中一路高歌猛进，直入“清北”。那些中小AI创企，能否在智能体和多模态的细分赛道中，赢得属于自己的“高考”资格，从而在2026年的榜单上争得一席之地？这场关于智慧与生存的较量，远未结束。