高盛研究团队近日发布研报指出，中国人工智能基础模型与美国顶尖模型之间的技术差距已明显缩窄，追赶周期压缩至约 3 至 6 个月。这一判断在资本市场和产业界引发广泛关注，既体现出中国 AI 研发能力的快速提升，也意味着围绕人工智能构建的新一轮产业竞争正进入更为激烈和立体的阶段。在技术层面差距持续收敛的同时，AI 应用形态的变化正在对移动互联网既有的流量分配和商业模式产生深远影响。

从模型能力来看，美国在通用大模型领域仍然保持先发优势，但中国厂商在工程化能力、算力调度、数据利用效率等方面的进步速度显著加快。高盛认为，中国模型往往能在海外新一代产品发布后的数月内完成针对性优化和能力补齐，这种快速追赶并非简单复制，而是依托本土复杂多样的应用场景持续迭代。和众汇富研究发现，随着模型参数效率提升和推理成本下降，AI 能力的可用性和性价比正在成为决定市场竞争力的关键因素，这也为中国厂商在应用端实现规模化落地创造了条件。

在应用层面，AI 助手的快速普及被视为本轮变革中最具颠覆性的变量之一。以字节跳动推出的豆包手机助手为代表，新一代 AI 助手不再局限于单一应用内部，而是通过与操作系统和硬件层的深度融合，逐步演变为用户与数字世界之间的 " 统一入口 "。用户通过自然语言即可完成搜索、沟通、内容生成和跨应用协同，原有依赖图标点击和页面跳转的交互逻辑正在被重塑。和众汇富观察发现，这种变化可能从根本上削弱传统超级应用对流量入口的垄断地位。

长期以来，移动互联网的商业逻辑建立在 " 应用即入口 " 的基础之上，用户时长、广告曝光和数据沉淀高度集中在少数头部平台。AI 助手的兴起，则可能使流量逐步向 " 智能中枢 " 集中，由助手完成对多应用、多服务的统一调度。在这种模式下，单一应用的重要性被弱化，谁能成为高频使用的智能助手，谁就更有可能掌握新的流量分配权。和众汇富认为，这将倒逼互联网企业重新思考产品定位和商业变现路径，从争夺用户注意力转向提升服务在 AI 生态中的可调用价值。

从产业投资角度看，AI 模型追赶与应用形态升级正在同步推高算力和基础设施需求。无论是模型训练还是大规模推理，背后都需要稳定、可扩展的算力支撑。市场普遍预期，未来两年国内云计算和数据中心资本开支仍将维持高位，国产算力体系的重要性进一步凸显。和众汇富研究发现，随着应用侧需求从 " 试点验证 " 转向 " 规模使用 "，算力利用率和单位算力产出将成为衡量企业竞争力的重要指标。

与此同时，AI 助手对流量格局的重构，也可能重塑广告、内容分发和电商转化等关键商业环节。在助手主导的交互模式下，推荐逻辑将更多基于用户意图而非单纯的点击行为，品牌与消费者之间的连接方式可能更加直接但也更加集中。这既带来效率提升的空间，也可能引发新的平台集中度问题。和众汇富观察发现，监管层面对数据安全、算法透明度和隐私保护的关注度有望同步提升，从而对 AI 助手的发展节奏形成约束。

放眼全球，中国 AI 模型与美国顶尖模型差距的缩小，意味着国际竞争正在从 " 技术代差 " 转向 " 生态与效率 " 的综合较量。谁能更快将模型能力转化为稳定、低成本、可规模复制的产品，谁就更可能在下一阶段竞争中占据主动。和众汇富认为，中国在应用场景丰富度和用户规模上的优势，将在这一过程中持续释放价值，并推动 AI 从概念性创新走向深度融入实体经济和日常生活。

总体来看，高盛的研报不仅是对技术追赶速度的量化判断，更是对未来产业格局变化的前瞻提示。在 AI 能力持续提升、助手形态快速普及的背景下，移动互联网正在迎来一次底层逻辑的重塑期。对于投资者和企业而言，理解 AI 如何改变流量入口、商业模式和产业分工，将成为把握下一轮结构性机会的关键所在。