大厂路线分化、AI预算转向、国产模型出海遇阻｜AI周评

假期后才短短三个工作日，AI行业又出了不少新动向。我们挑了最重要、也与大家最相关的三件，分享我们的看法。

大厂在找出路，明年AI预算在定方向，国产开源模型出海也面临新门槛。先从Google和OpenAI的两条路线说起。

01 大厂各找出路，AI需求不足问题仍无解

10月7日，OpenAI用Intelligent UI把图表、计算器、表单搬进ChatGPT。一天后，Google把Gemini agent接进Gmail、文档、表格和日历。OpenAI持续强化ChatGPT入口，Google将智能体嵌入现有产品体系。

路线背后是家底。Google有Workspace、云服务和企业数据；OpenAI有超过12亿周活跃用户。国内也有类似分野：阿里靠阿里云、钉钉和企业客户，字节则押注豆包这个个人入口。

我们更看好OpenAI和字节的路线。需求不足，仍是AI落地的主要难题。企业对省人、缩短流程有付费意愿，Coding也能赚钱，但单纯提效的长期价值有限。对比移动互联网时期的电商、短视频等杀手级应用，AI真正的大机会，还得等新的消费产品出现。

Google和阿里走企业提效路线，OpenAI和字节走个人入口路线。前者靠现成的企业用户业务需求，更容易先赚到钱，但这条路线有明显天花板；后者靠海量个人用户的高频使用，更有机会试出新的消费场景。

02 明年AI预算重点来了，AI厂商该提前布局

2027年政府和央国企的AI预算，重点会投向中试基地。10月，中央文件把中试基地和高价值应用场景列为重点方向。此时，政府和央国企正在制定明年的规划和预算，政策赶在预算敲定前明确方向，中试基地会成为项目储备和资金安排的优先选项。

政策重点已从推广AI，转向推动AI进入产业、实现规模化落地。2024年提出“人工智能+”，2025年设定智能终端和智能体普及率目标，2026年3月要求商业化、规模化应用，到了10月，进一步明确中试基地和高价值场景。政策指向越来越具体的业务效果。

表1：2024至2026年“人工智能+”政策重点变化

中试基地瞄准的，恰恰是政企AI落地的难点。过去两年项目做了不少，大多停在容易展示的外围场景。核心业务不敢碰，怕的是风险失控。地方政府、龙头企业和科研机构共建中试基地，用真实数据跑业务流程，验证稳定后再进生产系统。多家企业共用平台，还能减少重复投入。

对AI厂商来说，中试平台建设、运营和核心业务验证，是争取2027年政企预算的重点机会。财政部已启动中央部门预算编制，地方政府和大型企业也在四季度确定明年投资计划。中央文件赶在预算敲定前明确方向，地方项目储备会优先跟进，厂商也该据此安排明年的业务重点。

03 国产开源模型出海，得多算一笔安全账

韩国这起AI攻击，会让海外客户对国产开源模型的采购审查更严。10月7日，CrowdStrike公布的攻击记录里，出现了DeepSeek和智谱GLM。攻击者通过开源渗透测试智能体ARTEX调用这些模型。韩国媒体称，至少7家金融机构发生数据泄露，约6.8万名客户受到影响。

开源模型在这件事上更吃亏。闭源服务能记录调用、封禁账号，发现异常后切断接口；而开源模型一旦被下载，原厂很难知道谁把它部署在哪里，也管不到修改后的用途。模型可以开放，滥用风险却不会因此消失。

欧盟从2026年8月开始对通用AI模型开展监管执法，开源也不能免除所有合规义务，而韩国事件又给了海外金融和政企客户更严格审查的理由。厂商要补充安全评测和滥用监测材料，说明出了事怎么处理。审查多一道，接入慢一步，就多一笔成本。

国产模型靠开源进入海外开发者市场，过去主要比性能和价格，接下来还得比安全风险怎么处理。性能好、价格低，仍然是优势，但安全审查过不了，客户就难买单。开源仍是出海的重要手段，厂商却不能只算模型调用的成本。