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ARTICLE · TODD KELSEY

智能体战争 III：MANGO-X 与 D-BAM 的 Qwikido 会面

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关于中美前沿人工智能实验室真实竞争的一场虚构圆桌会议

如果把美国和中国领先的人工智能实验室请进同一个房间，第一个意外发现是：它们打的并不是同一场战争。

这是一个思想实验，并非真实峰会的报道。桌子一侧坐着六家美国公司，我把它们称为 MANGO-X：Microsoft、Anthropic、NVIDIA、Google、OpenAI 和 xAI。它们面向公众的五支智能体团队构成 Fab Five：Copilot、Claude、Gemini、ChatGPT 和 Grok。NVIDIA 是第六位成员，因为每一支超级英雄团队最终都会发现，军械师、铸造厂和动力站本身也属于故事的一部分。

桌子另一侧是 D-BAM：DeepSeek、ByteDance、Alibaba 和 Moonshot AI。它们的智能体团队是 Qwikido：DeepSeek、Doubao、Qwen 和 Kimi。第五把中国席位留给 MiniMax；它的多模态覆盖面太重要，不能仅仅因为破坏了缩写的整齐性就被留在门外。

这些名字是轻松的，背后的结构差异却不是。

两种产业生态走进同一个房间

MANGO-X 以一个垂直分层的体系入场。

  • Microsoft 拥有已经安装在企业内部的庞大软件版图，其分发能力以组织数量而非模型下载量衡量。
  • Anthropic 专注于可靠而深入的研究、写作和编程工作。
  • NVIDIA 为几乎所有参与者的雄心提供机器、软件和底层经济条件。
  • Google 把前沿研究、云基础设施、分发能力和世界上最大的知识系统之一结合起来。
  • OpenAI 正把产品推向一个通用的人类工作台，使系统能够推理、调用工具并跨应用完成工作。
  • xAI 带来实时公共信息、快速扩张的基础设施，以及对持久在线智能体的强烈兴趣。

D-BAM 则沿着另一条路径进入。

  • DeepSeek 把效率和开放部署转化成了战略声望。
  • ByteDance 可以通过 Doubao 及其更广泛的生态，以极快速度把模型嵌入消费产品和媒体系统。
  • Alibaba 的 Qwen 系列把开放模型、云分发和庞大的开发者触达面连接起来。
  • Moonshot AI 的 Kimi 把长上下文、研究和智能体化知识工作置于产品身份的核心。
  • MiniMax 占据第五把椅子，因为前沿竞争正迅速走向多模态：文本、语音、图像和视频正在汇入同一个创作与运营层。

把它们称为“中国前五”是一张编辑性地图，而不是永久排行榜。若衡量标准换成研究、分发、开放模型使用量、资本、企业采用或消费者覆盖，Tencent、Zhipu AI 等团队同样可以合理地争取一个席位。真正重要的是竞争场的形状：中国已经不再只有一个醒目的挑战者，而是形成了密集的竞争生态。

第一个问题不是谁拥有最聪明的模型

主持人向双方提出不同的问题。

对 MANGO-X：你们的智能体能够进入、理解并操作多大比例的经济活动？

对 D-BAM：你们能把智能做得多便宜、多可适配、多易分发，又多么无处不在？

这两个问题并非镜像。美国的优势仍集中在前沿算力、资本、云控制平面、企业关系和高端一体化产品。中国的优势则越来越明显地体现在效率压力、开放模型可得性、强硬而快速的产品迭代，以及把模型接入庞大国内平台的能力。

第一篇《智能体战争》可以想象为一场通往上锁大门的竞赛。第二篇把它变成了一个人的工作台。第三篇成为一次会面，因为智能体正在变成基础设施。一旦模型能够调用工具、保留上下文、编写并执行代码、操作浏览器、生成媒体并协调其他智能体，竞争就会从基准排行榜转为一个产业问题：谁的系统会成为默认的劳动层？

MANGO-X 发现 NVIDIA 不只是供应商

在桌子的美国一端，Fab Five 用产品名称发言：Copilot、Claude、Gemini、ChatGPT 和 Grok。NVIDIA 几乎一言不发，它的机器却在房间下方持续运转。

这种沉默本身就是重点。NVIDIA 不是第六个聊天机器人，而是决定前沿智能价格、速度和地缘位置的工业底座之一。Microsoft 和 Google 增加云容量；OpenAI、Anthropic 和 xAI 把算力转化为行为。公众看到的是五个智能体，整个系统却依赖第六位参与者来制造可能性空间。

这同时带来力量与脆弱性。美国技术栈能够提供高度整合、能力强大的系统，但它资本密集而且高度集中。出口管制、电力供应、芯片供给、数据中心建设和云平台议价能力都成为模型战略的一部分。

D-BAM 发现开放模型本身就是分发

在桌子的中国一端，“开放”并非只有一种含义。许可证各不相同，训练数据仍不透明；即使模型权重可用，产品层也可能保持封闭。即便如此，开放权重的分发方式仍会改变智能体采用的经济学。

如果一家企业、开发者或一个国家无法为长程智能体工作流中的每一步都支付高价闭源模型，就可以把更多任务路由给高效率开放模型。智能体在规划、调用工具、检查结果和重试时会消耗大量 token。在这样的世界里，一个能力略低、但便宜很多或能够在本地控制下部署的模型，可能获得远多于排行榜所暗示的工作量。

这就是 Qwen、Kimi、DeepSeek 和 MiniMax 的意义为何超出中国市场。它们不仅是国家级选手，也可以作为组件插入全球智能体技术栈。ByteDance 带来另一种力量：把智能接入消费级分发、内容和日常行为的能力。

Qwikido 对 Fab Five 是一个错误的对阵方式

漫画式命名暗示两支队伍会进行一场边界清楚的战斗，真实市场却会混合双方的阵容。

一家美国公司可能用 Claude 或 OpenAI 模型处理高风险推理，用 Qwen 或 DeepSeek 模型执行成本较低的子任务，以 NVIDIA 硬件作为底层，在工作流外围使用 Microsoft 身份控制，再由 Google 的数据或搜索服务提供输入。一名中国开发者也可能采用源自美国的开放协议和技术，同时针对国产芯片与本地平台进行优化。

Model Context Protocol 体现了这场变化的一部分。当工具和数据源能够暴露共同接口时，模型变得更容易替换，编排层则更有价值。持久优势会向上移动到记忆、权限、工作流设计、评估，以及事后证明智能体看到了什么、做了什么的能力。

这正是 Memory Atlas 进入我个人工作的地方。模型越可互换，让任何单一供应商独占一个组织的工作记忆就越不合理。缺失的层是带有来源证明的可移植连续性：不仅要知道智能体记住了什么，还要知道它使用了哪些证据、拥有什么权限，以及行动当时世界处于什么状态。

这场虚构会议应该协商什么

桌边各方不可能就安全、言论、国家安全或数据治理形成一种普遍理论。一场有用的会议可以从更低层、更具操作性的协议开始；即使竞争持续，这些协议仍然有价值。

  1. 事故词汇。 为未经授权的行动、欺骗性行为、数据泄漏和失控等智能体失败建立共同分类。
  2. 评估透明度。 更清楚地披露基准究竟测量什么、工具使用如何计分，以及结果在何处依赖隐藏的脚手架。
  3. 可追踪行动。 为工具调用、来源证据、权限和重大变更建立可互操作记录。
  4. 身份与委托。 区分一个人、代表此人行动的智能体，以及在有限授权下运行的一群子智能体。
  5. 能源与算力核算。 对训练和长时间运行的智能体工作所消耗的资源进行可比较报告。
  6. 人工升级机制。 形成共同预期：高影响行动必须交给负责任的人类处理，并提供足够上下文以支持真实决策。

这不是一项条约，而是为一个新世界铺设管道。在那个世界中，美国和中国的系统会继续竞争、间接互操作，并共同出现在第三方产品内部，无论两国政府是否欢迎这种混合。

真正的智能体战争争夺的是默认设置

最重要的竞争，不是谁的模型在 2026 年 9 月赢得某一项测试，而是谁建立了智能体工作的默认设置。

谁拥有身份层？谁控制工具？记忆保存在哪里？哪个模型处理昂贵的判断步骤，哪些模型执行其周围成千上万次成本更低的行动？谁能够事后检查证据？一个人或机构能否把长期积累的上下文迁移到另一个系统，而不必从头开始？

MANGO-X 的起点是算力、企业入口、前沿能力和一体化产品。D-BAM 的起点是效率、开放分发、平台规模和激烈的内部竞争。MiniMax 的第五把椅子提醒双方：界面早已不再局限于文本。

会议结束时没有赢家。这才是诚实的结局。

人工智能的下一阶段不会由一个模型、一个国家或一次轰动发布决定。它将由能够让智能变得有用、可负担、可治理且可持续的生态决定，也将由人类是否仍保有足够可见性、能够在围坐桌边的机器之间作出选择来决定。

参会阵容

  • MANGO-X — Microsoft： Copilot — 已部署的企业执行界面
  • MANGO-X — Anthropic： Claude — 深度研究、写作与编程
  • MANGO-X — NVIDIA： 算力铸造厂 — 芯片、系统与开发者平台
  • MANGO-X — Google： Gemini — 研究、云、数据与分发
  • MANGO-X — OpenAI： ChatGPT — 通用的人类工作台
  • MANGO-X — xAI： Grok — 实时世界信息与快速基础设施扩张
  • D-BAM — DeepSeek： DeepSeek — 高效率推理与开放部署
  • D-BAM — ByteDance： Doubao — 消费者分发与产品速度
  • D-BAM — Alibaba： Qwen — 开放模型广度与云触达
  • D-BAM — Moonshot AI： Kimi — 长上下文研究与智能体工作
  • 第五席 — MiniMax： 多模态系统 — 文本、语音、图像与视频创作

来源说明

Todd Kelsey · Tsunami Labs · 2026 年 9 月