--- title: "中國 AI 的 “Max 時刻”！千問最強模型開啓第二增長曲線" description: "中國 AI 領域迎來 “Max 時刻”，千問推出旗艦推理模型 Qwen3-Max-Thinking，性能超越 GPT-5.2 和 Gemini 3 Pro，成為接近國際頂尖水平的國產 AI 模型。此次突破源於模型推理機制的代際升級，採用 “測試時擴展” 機制，實現更高效的計算和智能結果。儘管市場對中國科技企業的信心仍需提升，但新產品的推出有望改變投資者的看法。" type: "news" locale: "zh-HK" url: "https://longbridge.com/zh-HK/news/273724273.md" published_at: "2026-01-26T15:48:57.000Z" --- # 中國 AI 的 “Max 時刻”！千問最強模型開啓第二增長曲線 > 中國 AI 領域迎來 “Max 時刻”，千問推出旗艦推理模型 Qwen3-Max-Thinking，性能超越 GPT-5.2 和 Gemini 3 Pro，成為接近國際頂尖水平的國產 AI 模型。此次突破源於模型推理機制的代際升級，採用 “測試時擴展” 機制，實現更高效的計算和智能結果。儘管市場對中國科技企業的信心仍需提升，但新產品的推出有望改變投資者的看法。 回顧2024 年至 2025 年，資本市場對中國科技資產的定價邏輯經歷了一場漫長的拉鋸。 隨着Qwen2.5 和 DeepSeek 的驚豔表現，市場曾短暫掀起過一輪對中國 AI 的 “重估浪潮”。那時候，投資者看到了中國大模型 “追平” 硅谷的希望，阿里巴巴的股價也曾因此出現修復性反彈。 然而，那輪行情的性質更多是“情緒修復”。 全球資金雖然承認中國科技企業“沒有掉隊”，但依然頑固地拒絕相信它們能夠 “領跑”。在華爾街的定價模型中，阿里電商基因依舊強大，其 AI 與雲業務的潛在價值，僅僅被視為一種看漲期權，有潛力，但並非是進攻性的增長引擎。 想要改變這種慣性定價，中國大模型們只能不斷用新產品逐漸改變市場看法。 2026 年 1 月 26 日**，阿里雲正式發佈旗艦推理模型 Qwen3-Max-Thinking，性能爆表，甚至在多項全球權威評測中超越GPT-5.2、Gemini 3 Pro，成為首個真正意義上性能最接近國際頂尖模型的國產 AI 大模型。** 值得注意的是，**本次****模型突破的關鍵在於模型推理機制的代際升級。** 業界普遍的推理計算，往往只會簡單增加並行推理路徑，通過重複推導已知結論來撞大運，造成了巨大的算力冗餘。千問新模型則採用了一種全新的“測試時擴展”（Test-time Scaling）機制。 它引入了“經驗提取” 式的提煉過程，模型可對此前的推理結果進行多輪自我迭代，在相同的上下文中實現更高效的計算，獲得更智能的結果。這是一種讓模型 “慢思考” 的策略，以計算換智能，同時保證了經濟性。 基於這一創新，Qwen3-Max-Thinking 的推理性能實現了質的飛躍。在啓用工具的 “人類最後的測試” HLE（Humanity's Last Exam）評測中，千問得分高達 58.3。作為對比，OpenAI 的 GPT-5.2-Thinking 得分為 45.5，Google 的 Gemini 3 Pro 為 45.8。超過 10 分的差距，在 AI 評測領域意味着代際級的領先。 面向即將到來的智能體Agent 時代，Qwen3-Max-Thinking 還大幅增強了自主調用工具的原生能力。 當技術代差不斷被抹平，資本市場對阿里巴巴的AI 重定價便不再是一個“是否” 的問題。 ## **從“拼算力” 到 “拼智能”，國產 AI 找到了第二曲線** 過去五年，AI 行業的發展主線遵循 Scaling Laws，即通過堆砌更多的卡、喂更多的數據來提升智能。 然而進入2025 年後，這一路徑遭遇了物理牆，高質量數據枯竭，訓練成本指數級爆炸。 從訓練轉向推理，行業迫切需要第二條增長曲線。 Qwen3-Max-Thinking 的核心突破之一便在於測試時擴展，這類似於人類心理學中的“系統 2” 思維，當面對高階數學證明或複雜代碼架構時，模型不會立即吐出第一個生成的Token，而是會在後台啓動一個深思熟慮的思考過程。 這一過程包含思維鏈搜索、自我驗證與多輪迭代。 千問團隊引入了獨特的經驗提取機制，讓模型在推理過程中“學習如何尋找答案”，識別並剪枝冗餘的邏輯路徑，這種機制確保了算力被用於探索最有價值的分支，從而在同等算力消耗下產出極高密度的智能。 作為目前阿里乃至中國科技界規模最大的模型，Qwen3-Max-Thinking 總參數超萬億，預訓練數據高達 36T Tokens。其在 HLE 測試中的表現極具標誌性意義，Qwen 的高分證明了其技術不僅能解數學題，更能處理現實世界中模糊、多變的任務。 此外，模型實現了原生Agent 能力的內化。 在以往，大模型只是“大腦”，需要外掛工具，常導致指令遵循不穩定。Qwen3-Max-Thinking 則像專業人士一樣，邊用工具邊思考，它可以自主判斷何時搜索互聯網、何時編寫代碼、何時查閲知識庫，並根據反饋動態調整計劃。 這種能力大幅降低了模型幻覺，為企業級應用提供了必要的可靠性保障，展現出了極高的面向Agent 時代的規模化工程落地的可能性。 這也意味着，阿里不再是單純“賣算力”，也不只是提供單個的大模型，而是通過真實可用的完整 “智能化解決方案”，探索 AI 落地的更大可能，從以往的 “成本敍事” 邁向 “價值敍事”。 ## **開源的倒戈：西谷東阿與全球開發者的用腳投票** 如果説Qwen3-Max-Thinking 的技術突破是阿里的 “裏子”，那麼 Qwen 系列在開源生態的統治力則是其光鮮的 “面子”。這一領域的格局變化，正在重寫全球 AI 的地緣政治版圖。 Meta 的 Llama 系列曾被視為開源大模型的默認標準，但在2026 年 1 月，這一局面已被徹底打破。 Hugging Face 數據顯示，基於 Qwen 的衍生模型數量突破 20 萬個，成為全球首個達成此目標的開源家族。其累計下載量突破 10 億次，日均下載量高達 110 萬次，已完全超越 Llama，穩居全球第一。 MIT 的研究指出，中國開源 AI 模型的全球採用份額已躍升至 17.1%，首次超越美國的 15.8%。 Qwen 的勝利源於其 “全尺寸、全模態” 的策略。從 0.5B 到 480B 的全參數段覆蓋，以及對 119 種語言的支持，使其在東南亞、中東等新興市場迅速成為首選。 更具戲劇性的信號來自硅谷內部。 據彭博社報道，Meta 內部代號 “牛油果”（Avocado）的秘密項目，不得不開始採用 “蒸餾” 技術向 Qwen 學習。扎克伯格親自關注的新組建的 TBD 實驗室團隊，在訓練其新模型時蒸餾了多方開源模型，其中就包括 Qwen。 這在技術層面間接承認了Qwen 在特定能力上的領先。 英偉達CEO 黃仁勳在 2025 GTC 大會上直言：“中國在開源領域遙遙領先。” 這番話為這一趨勢做了註腳。 硅谷工程師展現出了極度的實用主義：誰好用就用誰。 ## **全棧的護城河：雲、芯****、應用****與資本市場的估值重構** 在分析中國科技巨頭時，投資者常犯的一個錯誤是將阿里簡單視為“電商公司 + 雲服務商”。 事實上，AI 時代，從底層的基礎設施、中間的模型能力、再到上層的應用，綜合到一起，才是一家公司 AI 能力的完整體現。而阿里巴巴正是目前中國唯一、全球唯三具備 “算力、模型、應用” 全棧閉環能力的科技公司，這種全棧優勢正在轉化為公司護城河。 AI 競爭的盡頭是能源與算力。 面對英偉達高端芯片的出口限制，阿里的硬件佈局展現了極強的前瞻性。阿里平頭哥研發的PPU 在特定推理任務上的性能已與英偉達 H20 相當。配合倚天 710 服務器芯片，阿里構建了 “一雲多芯” 的異構算力體系。 上週，更有市場消息指出，阿里巴巴已決定支持平頭哥未來獨立上市。這不僅意味着阿里手裏多了一張可以在資本市場單獨定價的王牌，更意味着國產大模型在底層算力支撐上，有了更充足的底氣 但芯片只是起點。AI 時代，真正決定企業長期競爭力的，是整套雲計算架構能否完成從 “通用計算” 向 “AI 原生” 的系統性重構，這涉及到計算、存儲、網絡、乃至 MaaS 平台的全棧升級。 在這方面，阿里雲已構建起目前中國最完整的AI 基礎設施。摩根士丹利在最新報告中預測，阿里雲的收入將在三年內翻倍，從 2025 財年的 1180 億元增長至 2028 財年的 2400 億元。其目標是在 2026 年拿下中國 AI 雲市場增量的 80%。 在應用層，千問APP 正快速驗證這一技術閉環的商業潛力。 上線首周下載量突破1000 萬，兩個月月活（MAU）即突破 1 億。更為關鍵的是，千問 APP 正在重新定義 AI 應用的形態，從一個單純的聊天機器人，進化成全球首個“能辦事” 的 AI。全面接入淘寶、支付寶、飛豬、高德等生態，用户只需一句語音指令，模型即可自主完成訂機票、叫外賣、買東西的全流程。這種 “AI+ 生活全場景閉環”，將 AI 的價值從信息層推向了交易層，打開了遠超訂閲制的商業化空間。 在AI 競賽中，Capex（資本開支）是通往未來的門票。阿里CEO 吳泳銘去年宣佈，未來三年將投入超過3800 億元用於建設雲和 AI 硬件基礎設施。 對比美股，谷歌、Meta 和 Amazon 同樣在瘋狂燒錢，因為他們看清了 AI 帶來的贏家通吃效應。阿里高達 3000 億級別的投入，更應被視為對未來十年競爭資格的買斷。 當Qwen3-Max-Thinking 證明了中國在算法上的頂級實力，當阿里雲證明了其在算力上的可控，當千問 APP 證明了 AI 在商業場景中的落地能力，阿里的AI估值便具備了重構的堅實基礎。 風險提示及免責條款 市場有風險，投資需謹慎。本文不構成個人投資建議，也未考慮到個別用户特殊的投資目標、財務狀況或需要。用户應考慮本文中的任何意見、觀點或結論是否符合其特定狀況。據此投資，責任自負。 ### Related Stocks - 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