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Google AI
Google 正式开源 Gemma 4 系列模型，包含 26B-A4B（混合专家）和 31B 两款，已可在 AI Studio 使用。模型在多项推理和代码基准上展示出超越参数量的性能，进一步拉低了高性能模型的访问门槛。
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Anthropic
Anthropic 更新「负责任扩展政策」至 v3.1，明确了在模型能力提升至特定危险阈值前的强制暂停机制，并新增了对生物和化学领域的风险评估要求，是目前业界最严格的前沿模型安全协议之一。
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北京商报（微信）
火山引擎披露，截至 2026 年 3 月，豆包大模型日均 Token 调用量已突破 120 万亿，较三个月前增长一倍，较 2024 年 5 月首次发布时增长超 1000 倍。国产 AI 应用规模化的速度正在超越市场预期。
💡 深度聚焦
开源攻防战：大模型能力下沉与生态卡位
Gemma 4 的发布代表 Google 在开源战场的最新出击。26B-A4B 采用混合专家架构（MoE），激活参数仅 4B，实际推理成本接近小模型，但性能却逼近更大参数量的稠密模型。这是 Google 用技术创新换取开发者心智的典型策略。
与此同时，豆包日均 120 万亿 Token 的数字揭示了另一个维度的竞争——谁的模型在实际应用中被调用最多，谁就拥有最多真实反馈来提升模型能力。这种「飞轮效应」让应用规模本身成为了竞争壁垒。
2026 年大模型竞争已进入双轨并行时代：前沿闭源模型（GPT-5.3、Claude 4.x）继续在能力边界冲刺；开源模型（Gemma、LLaMA、Qwen）快速追赶，并通过更低门槛打开企业私有化部署市场。两条路径会在企业采购决策中形成持续博弈。
💡 TAKEAWAY
大模型竞争的核心已从「谁最强」转变为「谁被用得最多」——调用量就是护城河，应用规模驱动模型进化速度。
🔮 规律洞察应用飞轮定律：调用量驱动模型代际跃升
本质
真实调用数据是最稀缺的训练信号，谁拥有最大规模应用，谁就在模型迭代速度上占据永久优势。
进化序列
1.0参数量竞赛（更大更强）
→2.0应用规模竞赛（谁被用得多）
→3.0场景专化竞赛（垂直领域最优）
阶段现实验证类比
✅ 已验证
Google搜索流量定律更多点击→更好排名→更多点击，形成正向闭环流量即算法养料
📍 当前
豆包120万亿Token3个月翻倍，同期模型能力迭代明显加速，字节拿到最多真实使用反馈应用即模型训练场
🔮 趋势推演
12-18个月窗口无法获取大规模应用调用的模型，将在下一轮能力迭代中失去领先优势没有养料的飞轮会停转
📐 置信度: 高 · 验证窗口: 6个月 · 信号: 头部AI应用的模型迭代周期对比