国产AI狂飙突进，不是为了给汽车产业提供内卷工具的！

硅谷AI大佬们，最近比较糟心。

6月智谱发布GLM-5.2；7月，月之暗面推出Kimi K3；7月底，DeepSeek携V4-Flash回归；7月31日，字节Seedance 2.5正式发布；到了8月3日，阿里Qwen3.8-Max也亮相。短短八周时间，五家中国企业，发布了五款性能接近全球AI领域前沿的大语言模型产品。2026年的年中，几乎成为了中国AI的狂欢季。

独立评测机构Artificial Analysis的数据显示，用DeepSeek-V4-Flash执行复杂实际工作负载的成本仅为0.03美元，而使用Claude Fable5则需要3.15美元，价差超过百倍。行业分析师认为，这是自2025年1月DeepSeek-R1正式发布以来，AI产业最重要的变化，中国企业在相关领域的进步不再像是单一公司的突破。上述五大新模型面世意味着，中国现在已经拥有了一套可复制的体系，能够生产接近全球前沿的模型。

彭博社由此提出了“死亡地带”概念，即在这种开源式竞争对手的冲击下，任何没有前沿技术或突破性定价的玩家都将面临淘汰。

值得一提的是，这股中国AI的浪潮，在中国境内的趋势并未仅仅停留在互联网圈层。比如在今年6月初的高通汽车技术与合作峰会上，蔚来创始人李斌明确喊出“现在的汽车公司，必须成为AI公司，现在的智能座舱，必须成为AI座舱”。从这八周乃至最近的两年时间，国内整车集团正努力将AI技术整合进自己的体系之内。

站在2026年中这个时间节点上，国内全部的整车集团以及大多数汽车品牌，都已在AI数据、云端算力、车端算力、自研芯片、AI操作系统、AI大模型等维度全面铺开。比亚迪发布“璇玑”整车智能化架构，并宣称将持续投入超1000亿元研发资金。吉利构建“通用车辆大脑”，宣称要打通座舱、智驾、底盘多域协同。小鹏已经将自身定位调整为“面向全球的具身智能公司”，理想则把2026年视为“成为AI头部企业的最后上车时间”。

图丨打造出Cortana这种全场景全领域超级泛用AI助理，是全球人工智能产业的终极目标。耳目前流行的大语言模型，只是迈向这个目标极为初期的最初一小步

一边是中国AI跑通了可复制的生产系统，一边是中国整车集团集体把命运押注于AI。这本该是一场完美的双向奔赴，但当我们把视线落到2026年上半年的车市成绩单上，却发现故事的另一面远没有这种理所当然的美感。

中国大语言模型在商业领域对美国友商的冲击，上周五我们发表于公社C次元账号上的《中国AI四强，粉碎美国科技霸权》已经有所探讨，并初步对现阶段的AI技术能为整车企业提供何种助力有初步探讨。然而在更深层面上呢？

算力跑得越快，车轮陷得越深

答案要从这组错位说起。正因为国内AI企业目前爆发式的进步速度，模型多且便宜，迭代速度更快，在某种程度上也使整车厂一度将AI，当成了对抗销市场竞争的特效药。无论是通过AI来给产品赋能，还是依托AI来进行管理和开发。

过去两年，从比亚迪的千亿投入，到吉利打通多域大脑，再到新势力集体贴上AI的标签，全行业都接受了蔚来李斌的那句判断——汽车公司必须是AI公司。

但2026年上半年的数据把这份共识砸出了裂痕。乘联分会统计，前六个月国内乘用车零售量同比下滑20.2%，终端需求明显收缩。但讽刺的是，同期推向市场的新车却超过六百款。其后后果便是，月销过万的车型今年上半年不足三十款，一半以上新车月销甚至凑不满千台。

乘联分会秘书长崔东树，上月末通过其个人公众号发文给出了近年趋势总结——从历年销售利润率走势来看，2024年汽车行业利润表现已显疲软，销售利润率仅4.3%，较历史正常水平大幅下降；2025年行业销售利润率降至4.1%。2026年1~6月行业销售利润率进一步降至3.8%。

图丨图表来自崔东树秘书长的个人公众号推送

问题不在AI本身，而在AI释放出的效率去了哪里。尽管从2024年下半年开始，全球将AI运用于汽车生产设计领域的进展，可谓硕果累累。但现实却是，至少在国内，企业通过AI技术落地所省下来的时间，几乎全被当作内卷的弹药去“填了线”。

以前一个团队两三年磨一款车。现在算力释放出来，改款提速，换代提前，原来要跑半年调研的细分市场，靠AI生成的竞品简报就拍板上马。

7月14日，比亚迪高管何志奇分享了一组数据：今年1~5月，一共推出了542款新车，平均每天3.6款。其直言：“彻底疯了，这可是汽车，一款新车动辄10亿以上的投资，两年以上的开发周期，居然热度维持不了三个月，还没捂热就冷了。这么多新车，国内市场大盘还下滑20%，这竞争已经不是激烈，而是惨烈了……”

供给泛滥，只能靠降价换量，上半年乘用车终端平均降价超过一成，官降两三万成了明规则。

更值得警惕的是验证环节的缩水冲动。当虚拟仿真能替代六成实车路试，行业内一度把效率等同于“少跑路”。

今年6月重庆论坛上，李书福明确泼冷水：汽车关乎生命安全，研发可以提速，但绝不能减少试验环节，仿真和数字孪生不能完全替代封闭场地和真实道路验证。北京现代李凤刚也直言，部分品牌为赶节奏删减测试，让消费者变相当了试车员。

种种令人尴尬的案例堆积刀最后，监管部门绝对不再只是规劝，而是给予警告并直接约谈。就在这个夏天，工信部两次约谈多家企业，要求彻查可靠性、耐久性及新技术验证漏洞。新能源汽车定型试验新规征求意见，拟将三万公里可靠性行驶试验作为统一门槛，2027年起施行。这意味着，用虚拟里程抵扣实车路试的路，已经被堵死。

彭博社的“死亡地带”，原本指没有技术差异的企业会被低成本模型淘汰。但在中国车市，最先被扫到边缘的，恰恰是那些用AI流水线赶出来的、既没有真实需求也没有验证厚度的工业品。

算力越便宜，造车门槛越低，炮灰就越多。AI本该是新质生产力的门票，暂时却成了内卷的加速器。

把算力往“质量”上堆

破局不需要扔掉AI，而是要把指针拨回来。

最先该做的，是用AI砍掉伪需求。大模型能吃进全国上牌数据、用户投诉和充电地图，算清楚哪些细分市场撑不起一款车。现阶段，各种中大型、大型六座SUV已经挤到溢出，继续无脑冲只能是沦为炮灰。而当前县域和乡镇市场，缺的却是五万元级合规代步车。这个空白过去被忽视。

如果AI算出某个项目盈亏线撑不住，就该叫停。换一种思路，每家主机厂少搞几款月销才几百甚至几十的工业垃圾，那么省下的几亿甚至十几亿研发投入和量产成本，岂非就变成了企业的纯利？

目前，中汽协已经反提示产能利用率已跌到七成，出清比扩张更紧迫，旗帜鲜明地反对内卷。在这个大环境下，完全摒弃情感因素的AI工具，正好当那个决策时对利益各方敢说“不”的参谋。

验证环节，AI该用来叠厚度，而不是省工序。生成式仿真可以一天跑完过去一年的极端工况——暴雨、暗冰、连续破损路、传感器失效，这些长尾场景在虚拟世界跑烂，实车路试再按新规把三万公里跑实。比亚迪璇玑、蔚来世界模型，都是这个逻辑。车还是按严谨周期造，但出厂时隐患已少。车不坏了，就不用靠官降赔礼道歉，价格体系稳住了，整体利润率提升，才会有可立足的台阶。

智驾成本结构的改变，也逼着行业换活法。过去靠高算力芯片加封闭算法包，能收两三万元智驾选装费，是少数还能溢价的配置。如今国产芯片和开源模型落地，硬件成本往下走，靠堆料讲故事的老路走不通了，但换来了智驾下沉到十万级车型的契机。

比亚迪把城市领航下放到海鸥（参数丨图片），吉利用统一架构让车按月迭代功能，这些都是极其正面的例子。其目的不该是卷死同行，是把车从一次性硬件变成持续运营的终端。看护、泊车、个性路线订阅，这些后续收入，才是硬件平价后新的利润增项。

另一个正面的例子是最近重组的赛豆汽车，其干脆把AI前置到了产品定义的最前端。其采用多方共担的治理结构避开短期KPI绑架，先让模型消化真实出行数据，看清场景再锁架构决定造什么车，而不是先焊好车身再想智能。

比起继续往已经溢出六座SUV红海里扎，这个品牌选择从回答“车该如何接住一个具体的生活目标”开始。将AI的企业级用途，定义为每一款车都生得更对而非催熟更多新车。当然，暂时我们还只能说这是“理论挺好”，其未来还需要市场来实践。

自去年开始，中国整车企业狂飙突进式的出海战略，在AI领域是一个极其正面的例子，因为其跑通另一条路。其首要前提，是在欧洲十八国推本地化适配产品，不打价格战，靠符合当地法规和驾驶习惯的车卖出溢价这个前提，然后结合AI底座让适配不同国家路况的成本大幅降低。

国内卷不动的产能，用技术适配送出去，而不是低价倾销。企业通过产投融合把座舱、智驾技术导进产品，不再靠压供应商账期降本，而是靠全链路效率提升。

当行业不再比谁车出得快，而是比谁的车少出毛病、谁的体验能常更常新，价格战就失去了燃料。最终，竞争体系才会重返良性层面。

彭博社口中的“死亡地带”冷酷但诚实，没有突破性定价的玩家迟早退场。对中国汽车产业来说，突破性定价不是把车卖得更贱，而是造出值回票价的车。

2026年夏天，硅谷在为中国的低成本模型失眠，而同时期，中国汽车产业也该觉醒了。监管层划死了速成车的底线，用户的钱包也厌倦了配置加减法。算力是新质生产力的门票，但它不该是抽打行业狂奔的鞭子，而是加固汽车市场这个企业和消费者共有大舞台的焊枪。

这八周发布的五个中国模型，证明我们在AI生产上跑通了体系。接下来要看汽车产业接不接得住。未来的赢家，一定不是那个用AI一年推十款车的公司，而是那个用AI把一款车造到不用降价也能卖好、还能带着标准走向全球的公司。

在这个万物由AI驱动的大时代，汽车产业竞争的本质，不该是比拼谁的产品更加便宜。取胜的关键，是谁的车更值得信赖，更有价值。耳这条路，AI能帮我们走通，不过有个前提——企业得先学会慢下来，把时间花在车上，而不是赶在发布会前。