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当外界还在复盘2025年中国AI产业的“开源突围”时，2026年开年的头45天，一场从政策顶层设计到底层技术突破、从算力基础设施到应用场景落地的全方位变革，已然密集铺开。

从1月5日国家超算互联网科学计算智能体亮相，到1月28日国新办发布会上央企“AI+”专项行动交出千场景应用成绩单；从2月7日字节跳动视频生成模型Seedance 2.0全球刷屏，到2月11日智谱AI挂牌港交所后首度开源GLM-5——这45天的时间轴清晰地勾勒出中国AI产业的新图景：竞争不再局限于单一模型参数的比拼，而是进入了一场涵盖政策、算力、数据、模型、应用的“全要素竞速”时代。

政策红利与基础设施的集中释放

2026年的钟声刚刚敲响，国家层面的战略布局便密集落地。1月5日，国家超算互联网科学计算智能体正式发布，这款由国家高性能计算机工程技术研究中心研发的智能体，通过自然语言交互即可自动完成科研任务的问题拆解、算力资源调度和结果分析，让传统模式下需1天完成的工作缩短至1小时左右。几乎同一时间，国家超算互联网平台宣布注册用户规模突破100万，已接入全国14个省市超30家国家级超算与智算中心，形成全国最大算力网络。

1月中旬，政策信号进一步强化。1月11日，国家数据局召开数据产权登记座谈会，明确提出到2026年底形成一批满足AI就绪度要求、具有国际影响力的标杆型数据集。1月21日，工信部副部长张云明在国新办发布会上宣布联合7部门出台《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，强调加快突破训练芯片、异构算力等关键技术。

1月28日，春节前夕，国务院新闻办举行的发布会上，国资委相关负责人披露了央企“AI+”专项行动的“成绩单”：中央企业聚焦能源、制造、通信等重点行业，联合头部企业打造超千个应用场景；三大运营商建成4个“万卡集群”；中国移动“九天”、中国电信“星辰”等通用大模型已赋能超过200家外部单位。同一天，新华社发布深度前瞻报道，指出1月以来智谱、天数智芯、MiniMax等国内AI企业扎堆上市，行业专家在清华大学主办的“AGI-Next”峰会上形成共识：以对话为核心的“Chat”范式已告终结，AI竞争正转向“能办事”的智能体时代。

多模态与智能体的双重突破

如果说1月是“定调”与“筑基”，那么2月则迎来了技术与产品的密集“爆发”。

2月7日，字节跳动的视频生成模型Seedance 2.0采用统一的多模态音视频联合生成架构亮相，其生成的视频不仅让特斯拉CEO马斯克在社交平台感叹“发展速度太快”，更被业内视为中国国产大模型在多模态维度首次实现对全球的领先冲击。支撑这种复杂生成的，是字节跳动依托抖音+TikTok沉淀的海量真实世界视频数据——这种带有明确时间序列与用户反馈的数据资产，正是其争夺AI时代“超级入口”的核心底气。

2月11日，智谱AI在挂牌港交所后首度开源旗舰模型GLM-5，采用744B总参数、40B激活参数的MoE架构。其真实场景编程能力验证令人震撼：有开发者利用GLM-5在12小时内开发出一款完整游戏，模型通过调用多Agent同步并发架构，20分钟内生成了包含1275行代码的复杂背包系统，且逻辑闭环无幻觉。这标志着国产大模型完成了从“会写代码”到“能完成工程系统”的进化。

紧随其后，2月12日MiniMax上线M2.5编程模型，随后几日豆包大模型2.0系列、阿里Qwen3-Coder-Next也接连亮相。这场被业内戏称为“百模大战续集”的密集发布，实质上是两条差异化路径的清晰分野：一边是字节、阿里等巨头效仿谷歌构建“产品+模型+云+芯片”的全栈入口，另一边是智谱、MiniMax等创业公司对标Anthropic深耕编程与智能体工作流场景。

算力通胀与数据觉醒

1月至2月的密集动态背后，一条贯穿始终的暗线正在浮出水面：中国AI正迎来推理算力需求爆发的临界点，以及数据价值从“规模导向”向“质量导向”的深刻转型。

算力层面，摩根大通预测中国AI推理Token消耗量将从2025年的约10千万亿增长至2030年的约3900千万亿，五年增长370倍。这种爆发被业界称为Token需求的“结构性通胀”。1月国家超算互联网平台用户破百万、央企建成4个万卡集群等消息，正是对这种爆发式需求的提前响应。

数据层面，国家数据局1月召开的座谈会和发布的标杆数据集建设计划，指向一个核心判断：训练行业模型解决垂直领域深度问题，需要高质量行业数据集。正如中国信通院人工智能研究所所长魏凯所言，“现在的数据标注要往纵深发展，把行业的深度知识、专家经验转化为能够被机器学习的样本”。中国拥有全球最大的互联网用户群体和全门类工业体系，从原材料开采到终端制造的全要素、全过程数据，正在成为新的“中国优势”的核心资产。

回看2026年开年的这45天，1月的政策定调与2月的技术爆发并非孤立的两幕，而是一场完整叙事的上半场。从国家超算互联网的算力筑基，到央企千场景应用的落地生根；从视频生成模型的全球出圈，到编程智能体的工程化突破——中国AI的竞争，已然从单一技术参数的“单兵突进”，转向了政策、算力、数据、模型、应用协同演进的“体系化作战”。胜负未定，但方向已然清晰。