全球AI行业的竞争逻辑正在发生变化。随着模型性能差距逐步收窄，价格、Token使用效率以及整体成本效益，正成为头部厂商争夺市场的新焦点。

OpenAI在发布GPT-5.6系列时表示，该模型在Agent编程任务中的Token使用效率较Anthropic最新模型高出54%。在强调性能的同时，OpenAI也明显加大了对成本优势的宣传力度。

SpaceXAI也在推出新模型Grok 4.5时，将“成本效益”列为核心卖点之一，并称其Token使用效率达到其他主要模型的两倍。Meta则以预览形式发布Muse Spark 1.1，重点面向编程和AI代理任务，并以更低定价切入市场。

这一趋势同样延伸至企业用户侧。随着AI应用加快落地，市场对降低使用成本的诉求持续升温。Palo Alto Networks CEO Nikesh Arora表示，若要推动AI真正大规模普及，代币成本最多仍需下降90%。

除模型定价竞争外，主要厂商近期还在同步调整产品和服务布局。OpenAI在推出独立桌面浏览器“ChatGPT Atlas”约9个月后，决定停止该产品，并将相关功能整合至新的ChatGPT桌面应用中。与此同时，OpenAI Deployment Company还计划收购应用AI公司Northslope。交易完成后，其将在客户现场共同搭建AI系统的现场派驻工程师（FDE）团队扩充至数百人规模。

Anthropic则将AI办公代理“Claude CoWork”扩展至Web端和移动端。用户可在桌面端发起任务，并在手机端查看进度；即使离开电脑，之后也能继续查看并接收输出结果。

Microsoft开始在Word和Excel的部分AI响应中引入自研MAI模型。为进一步控制成本，公司正减少对OpenAI和Anthropic软件的依赖，并提升自有模型的使用比例。

Amazon Web Services（AWS）也上线新功能，允许AI代理通过Amazon WorkSpaces Applications访问并运行桌面应用，继续强化企业级AI应用能力。

在其他行业进展方面，Cursor据称正在开发可与Claude CoWork竞争的通用AI代理，以推动业务从编程工具向更多场景延伸。法国AI初创公司Mistral AI发布了首个机器人模型“Robostrial Navigate”。Meta还推出由Meta Superintelligence Labs开发的首个图像生成模型“Muse Image”。在线设计平台Figma则收购了vibe coding与AI代理平台Bird开发团队，以增强AI编程与原型制作能力。

Tencent以Apache 2.0许可证发布自研大语言模型Hy3正式版。Hy3是一款参数规模2950亿的混合专家（MoE）模型，激活参数为210亿。其今年4月发布的预览版曾在许可范围中排除欧盟、英国和韩国，正式版已取消相关限制。

初创公司PrismML表示，已在iPhone 17 Pro上成功运行参数规模达270亿的AI模型，达到当前移动端可运行模型中的最大级别之一。通常情况下，移动设备可运行模型的激活参数多为数十亿级。

韩国企业方面，LG AI Research与KOSCOM将围绕“基于AI的韩国金融数据分析服务”展开合作。OpenSurvey在其消费者洞察平台Dataspace上线了由AI驱动的“合成消费者”对话功能。MachinaRocks将与AWS合作，推进其国防AI业务扩张。Human Cloud平台Kmong则新设“AX团队”，面向企业客户提供AI转型支持。

此外，Wrtn Technologies正依托B2C服务运营经验和多大模型（LLM）策略，加快切入企业AX市场；Naver Cloud已与法国Mistral AI签署全方位合作伙伴关系，计划联合拓展制造业AI市场。

在基础设施层面，AI模型厂商加码自研AI芯片的趋势也日益明显。此前，Google、AWS、ByteDance、Alibaba等中美科技公司已通过定制AI芯片降低对外部供应商的依赖，并压缩整体成本。近期，多家头部AI模型公司也开始全面加入AI芯片研发竞赛，自研芯片正从可选项走向行业主流。