7月16日，黄仁勋身着唐装在公开演讲中，将MiniMax与DeepSeek、阿里巴巴、百度并列提及，并强调所开发的产品均为世界级水准。在这之后，沉寂了半年的AI四小强仿佛甄嬛重返宫廷，手中握着逆袭的剧本。

实际上，自7月份起，Deep Research的AI领域的四大巨头纷纷崭露头角，他们正蓄势待发，意图再次占据行业的高地。

近期，阶跃星辰旗下的阶跃AI Deep Research已启动邀请测试环节。在此之前的一个月，MiniMax接连五天推出了推理模型M1、视频生成模型以及Agent等新模型。特别值得一提的是，MiniMax-M1这一模型整合了Deep Research（深度研究）等多项技能。与此同时，在6月份，月之暗面的Kimi Research也加入了这一行列。在3月底的早期，智谱公司推出了AutoGLM沉思版，该版本不仅是一款智能体（AI Agent），还集成了深度研究（Deep Research）的功能。

在稿件截止之前，我国人工智能领域的四大巨头纷纷搭上了Deep Research的快车，于7月份纷纷在模型层面展开竞争，之前半年里默默成长的AI四小强，如今在大企业的围追堵截中正迅速迎头赶上。

当前，大型模型已步入深层次发展阶段，仅凭模型参数或演示已无法充分赢得市场认可。据某知名风险投资机构联合创始人林晟（化名）向字母榜透露，面对日益加剧的商业化压力，AI领域的四大巨头在专业领域深耕，开展更具价值的深度研究以及构建智能代理，这些举措在众多大企业的竞争中形成了一种相对稳定的生存空间。

AI领域的四大巨头同样必须通过持续跟进Deep Research等核心技术的更新换代，向投资者展示其在大模型竞争的下半场仍能保持一席之地。林晟如是补充。

AI四小强在追踪Deep Research的同时，对那些能独立制定任务并输出成果的AI Agent进行投资，这不仅仅是为了重返竞争的舞台，更是为了追求一个光明的经济前景。

据媒体报道，OpenAI为GPT Pro用户推出的“Deep Research”代理服务，吸引了大约20%的用户选择升级，他们每月需支付高达200美元的订阅费用，成为Pro会员。恒业资本管理合伙人江一向字母榜透露，DeepSeek的走红带动了市场，使得慧辰股份所推出的消费型Agent受到关注。原本在人工智能领域并未设立预算的客户，纷纷将原本的信息化预算转移至AI领域。此外，采用这些应用Agent的订单规模通常都在数百万级别。

这一次，AI四小强能重新上桌吗？

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2025年，AI Agent领域掀起了一股热潮，其中，深度研究（Deep Research）类产品率先成为首批成功落地的创新成果。

自去年年底谷歌推出首个深度研究模型以来，短短数月间，OpenAI、Anthropic等公司纷纷效仿，这种能够制作演示文稿、撰写财务报告分析以及开展学术研究的深度研究模型，迅速成为了技术领域的全新标杆，同时也推动了AI代理在借助AI辅助人类进程中的进一步发展。

当前，我国AI领域的四大巨头纷纷推出了各自的深度研究项目，正面与字节跳动、腾讯等业界巨头展开激烈竞争。

需留意的是，作为四大巨头技术展示的核心窗口，杨植麟等人表现得相当慎重。他们首先以测试版为起点，经过一个月的小规模内部测试，广泛搜集专业用户的反馈，随后在不断完善调试的基础上，才正式全面上线。

这种谨慎开大的做法也显露出AI四小强对这次亮相的重视。

除此之外，在Deep Research的发展道路上，AI领域的四大巨头也分化为两条不同的路径。

该路径推崇简便易行的操作方式，其准入门槛相对较低，以Kimi-Researcher在月之暗面为例，他们通过尝试OpenAI和Gemini等工具来逐步探索。正如OpenAI的演示所展示的那样，用户只需下达指令，关闭电脑静待片刻，便能够获得一份堪比研究分析师水平的研究报告。与月之暗面采取相同策略的，还有字节跳动公司。

此方案使人工智能能够独立进行思考与理解，运用推理和调用工具来应对问题，显著降低了用户操作的难度。“用户无需准备繁琐的提示语，只需耐心等待。即便是那些缺乏耐心的用户，OpenAI官方也明确表示任务处理时间介于1至30分钟之间。根据Kimi-Researcher的测试结果，通常情况下，结果会在10至20分钟内生成。””在某国企AI有关部门就职的宋城（化名）告诉字母榜。

这另一种模式是高度用户参与式，其效果易于掌控，涵盖了智谱、Minimax等，它们采纳了类似Manus的工作流程（Workflow）方式。

此外，Kimi将额外提供一份图形化的报告，其中包括卡片、表格以及思维导图等多种形式的信息展示。目前，GPT还未能提供此类功能。

在此操作流程中，用户需精心挑选一系列繁复的提示语，这些提示语的繁复程度将直接影响生成结果。同时，在Agent执行任务的过程中，用户需不断调用工具，并适时提供反馈。宋城指出，这种模式下AI的行为路径早已预先设定，可控性相对较强。然而，用户却因此被任务所束缚，“若一项任务需耗时1至2小时，为确保AI能及时得到确认和纠正，用户需时刻关注页面动态。””

两种路线的分歧最终都聚焦于一个根本性的问题，那就是不论选择哪条路径，目前大型模型的能力尚不足以支撑更高级智能体的开发。对于用户而言，每一次任务执行都仿佛是在开启一个未知的盲盒。因此，即便是AI领域的四大巨头也在努力提升自己的模型能力。

Mini Max推出的M1新模型，其上下文长度可达一兆；月之暗面的K2模型，总参数量则高达一万亿；就在7月25日，阶跃星辰场发布了Step 3大模型。对于国产卡32K上下文，该模型在推理效率上最高可达deepseek R1的300%。

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实际上，自AI六小龙时代过渡至AI四小强阶段，杨植麟等人的2025年过得异常不易。

Deepseek引领了年初推理模型的新趋势，腾讯放下佛系态度，携带着元宝力量加入竞争，阿里则借助夸克浏览器抢夺新的流量入口。与此同时，字节跳动旗下的豆包应用在下载榜单上短暂下滑，然而它通过不断迭代和更新，持续深入探索各个垂直领域。

自年初我们（Kimi）停止了推广活动，国内诸多应用商店中搜索“Kimi”一词，连首页都难以寻觅。在苹果App Store中搜索“Kimi”，系统推荐的是“豆包”，而在某度搜索引擎中搜索“Kimi”，则会优先展示“某度DeepSeek-R1满血版”。

Kimi推出K2大模型之际，其技术团队明确指出，即便遭遇重重困难，Kimi依然未选择重启广告投放。

去年，那家在大型模型领域大举投资、积极推广的AI领域的六家新锐企业，突然陷入了对自己技术能力的自我质疑之中。这一现象似乎也让杨植麟等人认识到，技术能力似乎比用户数量更能左右大型模型创业公司的发展走向。

在过去的六个月里，我国人工智能领域的四大领军企业纷纷悄然调整战略布局，面对生存挑战，他们首先选择放弃对用户数量的盲目追求。

自去年12月起，多位主管应用及商业化的“六小龙”成员陆续离职，涉及人物包括前智谱公司首席运营官张帆、前MiniMax商业化主管魏伟、前月之暗面关键产品负责人明超平，以及阶跃星辰“冒泡鸭”产品负责人张心皓（虽未离职，但已转为内部顾问）等。此外，月之暗面亦传出对投放策略进行改动的消息。

Deepseek的推理模型问世，海外科技巨头如Claude、XAI等在深度研究方面取得新进展，Manus的Agent备受关注，大模型的竞争关键词在短短数月内更换了数轮。受到DeepSeek冲击，估值体系受到影响的AI领域的四大巨头，不得不将技术更新换代提升为公司的首要任务。

在这AI时代的“注意力资源”争夺战中，AI领域的四大巨头若想重新融入竞争的节奏，就必须向世人展示他们重返竞技场的实力与潜力。其中，Agent成为了他们发力的关键所在。

江一向字母榜透露，我国以往在大型模型领域多是与OpenAI看齐、模仿OpenAI。然而，如今在Agent等应用层面，我们正寻求差异化竞争。AI领域的头部创业公司正努力在垂直技术的优势领域寻求突破，以避免与大企业之间的同质化竞争。

在7月份，Kim公司发布了拥有万亿参数的K2模型，该模型针对智能体任务进行了特别优化，并受到了Hugging Face和Perplexity CEO的积极评价。多模态技术是MiniMax擅长的领域，而在近期推出的视频模型Hailuo 02在Artificial Analysis Video Arena的评测榜单中表现优异，位列第二，紧随字节公司推出的Seedance 1.0之后。

可以看到，跑在前面的已经拿到了来自资本市场的好消息。

智谱公司接连发布融资动态，同时成为首个正式启动上市辅导备案的人工智能大型模型初创企业。其子品牌MiniMax宣布即将完成约3亿美元（约等于22亿元人民币）的新一轮融资，并向香港证券交易所递交了首次公开募股（IPO）申请，计划“年内实现上市”，公司估值由此前的25亿美元飙升至40至50亿美元区间。

押注Agent，AI四小强已经跟上来了。

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然而，在步入Agent时代之际，这四家AI领域的领军企业仍需进一步展示其独特价值。

技术卡位战是杨植麟们首先要自证的第一道坎。尽管Kimi-Researcher在6月份的月之暗面项目中宣布，在所谓的“人类最后一场考试”中实现了26.9%的Pass@1成绩，刷新了当前的最优技术水平，然而观察下来，与同样备受关注的Manus和Lovert相比，Kimi-Researcher仅获得了硅谷知名风投Benchmark领投的7500万美元投资，并在短短三个月内迅速实现了文生图和视频生成功能的迭代升级；而Manus则凭借全球首个设计Agent的称号赢得了马斯克的强烈认可。

Manus和Lovert这两款产品，所采用的技术并非源自我国的大型模型。对于杨植麟等人来说，开发出自主的Agent系统仅仅是迈出了第一步。接下来，他们还需通过更多具有影响力的应用案例，来展示他们技术的卓越之处。

“Agent需要给客户创造愿意付费并且可量化的价值。”

江一向字母榜透露，在Agent创企们手持锤子寻找钉子的过程中，他们需要为用户提供实实在在、可衡量的经济价值，而这种价值往往并非仅通过ChatBot等基础功能就能实现。他们曾为大客户交付了一套Agent矩阵，该矩阵涵盖了从门店销售、寻找有潜力的门店进行铺货，到制定市场策略、协同物流等多个环节。客户配备了二十万的地推销售人员，他们薪资丰厚，人员流动率高达60%至70%，而培训费用则占据了总营收的12%。借助Agent进行培训，客户成功将新员工原本需要30天的入职培训时间缩短至两天，即便是通过agent培训的新人，也能迅速达到中等偏上的销售能力。

对于AI领域的四大巨头而言，在锁定潜在客户之后，他们必须攻克的首要任务是如何创造出显著超出产品售价的交付价值，并通过具有广泛影响力的应用案例来展现自身实力。

在2025年，Agent行业迎来迅猛发展的高峰期，然而，即便如此，杨植麟等人依然难以寻觅到那些“资金充裕且耐心十足”的理想客户。

尽管大厂商联手将算力价格降至“厘”级别，然而，与仅涉及简单对话的有限算力使用不同，需要调用众多大型模型、访问众多网站的Agent在执行每个任务时，其Token的消耗量仍然相对较高。制作一份尚可使用的市场调研报告需耗费22万个token，而运用cursor（智能编程）进行一次操作便已消耗掉300万个token。宋城，一位在某国有企业工作的员工，向字母榜透露，对企业而言，采用Agent的成本相对较高。

技术的快速发展使得Agent的应用成本不断上升。“在Manus发布之前，完成一次任务的成本大约在2到3美元之间，经过几轮优化，成本有所下降，然而随着视频生成等新功能的加入，成本又重新攀升，”前Manus员工方成（化名）向字母榜透露。

高昂的使用费用、每次任务执行耗时较长，往往需要半小时甚至一小时才能完成，即便是OpenAI也难以不向用户恳求他们的耐心。

OpenAI针对GPT Pro用户推出的“Deep Research”智能体之后，其团队的核心成员Issa Fulford在接受采访时透露，“这款智能体的主要服务对象是专业消费者，即那些愿意为了获取一份详尽的报告而耐心等待长达30分钟的用户。”

SimilarWeb的监测数据揭示，自2025年起，Manus的月访问量自3月的2376万次锐减至6月的1730万次；Genspark的月访问量亦自4月的888万次滑落至6月的769次。这一趋势反映出，顶尖的Agent在增长方面遭遇瓶颈，它们距离实现产品市场匹配度（PMF）的目标尚有距离。

无论如何，可以肯定的是，AI四小强，必须开始赚钱了。