中美AI差距只剩2.7%，美团的万亿模型说明了什么？

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作者：快思慢想研究院院长 田丰，科创板日报记者 徐赐豪

一、一张没有英伟达的算力底牌

2026年4月的一个寻常工作日，一条消息在中国科技圈安静地流传：美团，那家每天向数亿中国人递送炒饭和奶茶的公司，刚刚完成了一件全球只有两个国家能做到的事——用全国产算力集群，训练出参数规模达万亿级别的大模型。
没有发布会，没有烟花，只有一封受邀测试的邀请函，悄悄发给了少数用户。

这种低调，恰是一种中国AI自信的表达。真正改变游戏规则的事件，往往不在聚光灯下发生。
华芯资本合伙人梁东健的判断简洁而犀利：该模型整体能力对标GPT-4，全程依托国产算力集群训练，未使用英伟达算力，大概率基于华为昇腾架构搭建。这意味着美团"正式跳出应用层竞争，跻身基础大模型研发赛道"。
对全球AI产业格局而言，这不是一家外卖公司的技术自娱自乐。这是一次压力测试的通关报告：国产芯片，能撑起万亿级工业训练了。

二、从"备胎"到"主战场"：国产算力的历史性跃迁

要理解这件事的重量，需要先理解一组数据的背景。
斯坦福大学《AI Index 2026报告》显示，全球AI计算容量以每年3.3倍的速度增长，总量已达1710万H100当量。其中英伟达占据超过60%的份额，谷歌和亚马逊供应大部分其余算力，而华为则占据"小但持续增长的份额"。
"小但持续增长"——这六个字，是当下最值得关注的地缘科技信号。
美国的出口管制，将英伟达最先进的芯片挡在中国边境之外。这一政策的本意，是通过掐断算力供给来限制中国AI能力的天花板。然而，禁令的实际效果，正在被中国产业界用一种务实的方式悄然化解：既然买不到，那就自己造；既然造出来了，那就用它跑通最难的任务。

华为昇腾950PR AI芯片，定价仅约7万元人民币，不足英伟达H200价格的三分之一，搭载112GB自研HBM显存，由中芯国际代工生产。价格优势早已形成。而美团此次万亿级模型的训练，完成了更关键的一步验证：性能，也在工业级训练场景下过关了。
这是从"实验室可用"到"工业可用"的质的飞跃。
快思慢想研究院院长田丰将这一时间窗口的出现定性为"非巧合"——几乎与此同时，有消息称DeepSeek新一代旗舰模型V4将完全运行于华为昇腾950PR芯片之上，采用混合专家架构，总参数量同样高达1.6万亿，DeepSeek为此与华为及寒武纪密切合作，对模型底层程序进行了大量调整与重写。
两家顶级中国AI力量，在同一时间窗口，验证同一个命题：国产算力，能否撑起全球最前沿模型的训练主权？
答案，正在从"也许"变成"是的"。
目前，全球能够全链路训练和推理万亿参数MoE大模型的国家，只有中国和美国。

三、美团的AI基因：被低估的长期布局

外界习惯于把美团定义为"外卖平台"。这个标签，遮蔽了一家公司在过去数年间悄然构筑的技术纵深。
早在2024年财报业绩会上，创始人王兴首次公开披露美团的GPU布局，措辞直白："过去一年，保障充足的GPU资源供应是美团的首要任务。"即便在股东回报和新业务投入中已分配大量资源，公司仍持续投入数十亿美元储备GPU资源，且明确表示未来计划进一步加大投资。
这不是临时起意，而是战略预判。

2025年9月，美团发布LongCat-Flash大模型，采用混合专家模型（MoE）架构，总参数达5600亿，动态激活参数范围在186亿至313亿之间，凭借"零计算专家机制"等创新设计，实现计算效率与性能的双重平衡，推理速度与运营成本指标均表现突出。值得注意的是，彼时已有消息称该模型训练未使用英伟达GPU，而是依托国产加速卡完成——尽管美团当时选择沉默，这一细节却已悄然埋下伏笔。
从LongCat-Flash的5600亿MoE模型开源，到LongCat-Next的原生多模态能力，再到如今万亿级新代际模型的封闭测试，美团的模型迭代节奏已达到季度级。这不是跟随，这是主动进攻。
在2026年管理层沟通会上，美团核心本地商业CEO王莆中进一步明确战略方向：持续加大AI投入，重点聚焦两大方向——一是深耕物流、机器人等科技研发，布局无人机、无人车等前沿领域，强化在物理世界的行动能力；二是构建丰富的物理世界信息库，整合真实用户评价与即时动态信息，为大模型及C端Agent的研发应用提供数据支撑。
他的原话掷地有声："我们有最全的信息，有物理世界的行动能力，有无人机、无人车和具身智能等。"
美团2025年研发投入同比飙升23%，达到260亿元的历史新高。CEO王兴的目标同样明确："我们将争取把美团App率先升级成AI-powered App。"

四、数据飞轮：外卖公司的隐藏武器

学过经济学的人都知道"比较优势"原理。美团的比较优势，不在于它有最多的算力，而在于它拥有别人根本无法复制的数据资产。
超过340万签约商户，亿级活跃用户，无人机70条运营航线，无人车550万单配送记录——这是其他任何一家大模型公司都不具备的物理世界数据飞轮。

王兴对此有清醒的表达："要将人工智能引入物理世界，你需要的不仅仅是聪明的应用程序算法或模型。你需要在物理世界中的基础设施，这是我们的优势。"
这句话，精准揭示了美团战略的底层逻辑：万亿模型是引擎，物理世界数据是燃料。 两者缺一，均无法形成真正的竞争壁垒。
王莆中在沟通会上进一步阐明，未来美团将坚定投入自有基础大模型研发，打造具有特色的低推理成本模型，确保能力紧跟业界顶尖水平，同时构建"物理世界最全最准的数据基础"，打造专属的物理世界AI底座和行动能力。
调度配送员、对接商家、规划路线、优化定价——这些正是典型的高复杂度Agent任务场景，也恰恰是美团业务的日常。大模型的Agent能力，对美团而言不是锦上添花，而是核心生产力工具的升级。

五、产融一体：美团悄然构建的算力护城河

美团做万亿模型，还有一个容易被忽视的产业维度：它同时是这条算力产业链的投资方。
在算力基础设施层，美团投资的摩尔线程、沐曦股份市值均已达到数千亿级别；此外还布局了紫光展锐、爱芯智元、荣芯半导体等百亿级芯片企业。

这一投资布局，形成了中国科技产业中罕见的"产融一体化AI战略"闭环：美团既是国产算力生态的投资方，又是这一生态最重要的工业级用户之一。
当美团用国产算力跑通万亿模型，这件事的产业意义是双向的：一方面验证了国产芯片的工业可用性，另一方面直接反哺了摩尔线程、沐曦等被投国产半导体企业的商业价值——应用层真实订单，是对国产芯片最有力的商业支持与技术认可。
田丰将这一模式定义为"中国独有的'产融一体化AI战略'第一次有如此完整的体现"。放眼全球，能够同时在芯片投资、模型研发、场景数据三个层次形成闭环的企业，屈指可数。

六、全球双雄：中美AI差距正在发生变化

将美团这件事放入全球坐标系，才能理解其真正的历史位置。
斯坦福《AI Index 2026报告》披露了一个震撼性数据：截至2026年3月，Anthropic最强模型仅领先中国顶级模型2.7%，自2025年初以来，中美双方已多次交替领先。
田丰据此判断：”中国新一代国产大模型，很可能在2026年追平甚至超越美国领军大模型。”

与此同时，从算法层看，DeepSeek用算法优化刷新了全球推理速度纪录；从芯片层看，昇腾超节点已实现300Pflops算力的突破。中国算力产业正在上演一场从"单点突破"到"系统致胜"的范式转变。
田丰分析三重维度作出综合判断：
其一，国产芯片算力集群在万亿参数规模的训练稳定性上，首次获得大型商业公司实战场景的真实验证，而非实验室数据，实现了从"实验室可用"到"工业可用"的质的飞跃。
其二，一家以本地生活为主业的互联网企业，在全国产算力上完成万亿级模型训练，证明了"业务场景驱动"的AI路径同样能登上技术前沿，打破了"只有专业AI公司才能做前沿大模型"的认知定势。
其三，一家拥有数百亿级硬科技投资组合（芯片、具身智能、自动驾驶）的互联网公司，开始把自研大模型与被投算力生态形成闭环——这是"产融一体化AI战略"迄今最完整的体现。

七、历史的注脚：规则由谁来定义

1956年，钱学森回国，带回的不是某款特定武器，而是一整套工业体系的底层认知。历史证明，真正的技术壁垒从来不在单点，而在系统。
今天的AI竞争，同样如此。

任何拥有万亿模型全国产训练能力的企业，实际上已经悄悄构建了一条"主权算力护城河"——当美国政府对英伟达的出口管制随时可能收紧，谁跑通了国产路径，谁就率先完成了战略"断链"免疫。
美团的选择，是用商业行动为这一判断写下最真实的注脚。
在AI时代，能定义"什么是真实可用"的企业，才是最终的规则制定者。美团，正在用行动争夺这个定义权。

书名：《AI商业进化论：“人工智能+”赋能新质生产力发展》

出版社：人民邮电出版社
作者：田丰
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