美團，沒招了？

2026 年 7 月 1 日，美團正式發布新一代基礎大模型 LongCat-2.0（龍貓 2.0）——總參數 1.6 萬億、100 萬 token 上下文，據官方口徑，這是"業界首個在五萬卡國產算力集群上完成全流程訓練與推理的萬億參數模型"。

翻譯成大白話就是一句話：0 英偉達芯片含量。

發布會上的措辭非常講究，"標志著中國在構建自主、可控的人工智能硬件與軟件生態系統中邁出了關鍵一步"。技術媒體連夜跟進，行業社群普遍解讀為"美團挺國產芯片"、"打破卡脖子"。

一時間，民族主義敘事全部接管了對美團大模型技術的評價。但請記住這一幕：上一個如此高調宣稱"基于全國產算力訓練"大模型的公司，是科大訊飛。

從 2023 年的星火 V1、V2，到 2024 年的星火 V3，再到 2026 年的星火 X2，科大訊飛是國內最早、也最堅定押注華為昇騰算力底座的大模型玩家，幾乎每一次發布都要重點強調"全國產算力"。

但今天，你打開任何一個主流大模型調用量榜單、ReLE 中文評測榜、LMArena 榜、OpenRouter 全球調用榜，都幾乎看不到星火大模型的身影。

第三方梳理的 2026 年中國大模型 T0/T1 梯隊里，DeepSeek、Qwen、Kimi、MiniMax、騰訊 Hunyuan 均在列，訊飛星火被歸入 T2 區域潛力選手，用戶端更是幾近沉寂。

一個殘酷的規律浮現了：在中國大模型行業，凡是最需要用"全國產算力"作為核心賣點來做發布營銷的，往往不是因為它在技術選型上主動、領先，而是因為它沒得選。

美團這一次，也不例外。

01 英偉達含量為0，一種拙劣的公關話術

按公開資料，龍貓 2.0 采用 ASIC 智算超節點 + 華為集合通信庫 HCCL 搭建，用 5 萬張國產卡集群完成 30 萬億 Token 的預訓練。美團團隊自己承認："與成熟的英偉達生態相比，國產配套軟件仍不完善，芯片顯存是主要瓶頸"。

這句"官方免責聲明"背后，是國產芯片在大模型預訓練環節的三個硬傷：

第一，FP8 混合精度訓練不原生支持。 英偉達 H100/H200 從硬件級支持 FP8，訓練吞吐大幅優于此前的 FP16/BF16。國產主流芯片中，昇騰、寒武紀、海光、摩爾線程、沐曦全線的 FP8 訓練效率仍然不能與 H100 直接對齊——多家第三方評測顯示國產芯片訓練效率 MFU（Model FLOPs Utilization）普遍在 65%-85% 之間，而 H100 長期穩定在 90% 以上。

第二，多機多卡互聯是"看不見的天花板"。 訓練萬億參數模型的核心瓶頸從來不是單卡算力，而是成千上萬張卡之間的通信效率。英偉達 NVLink + InfiniBand 已經是全球黃金標準，而華為 HCCL、以及各家自研的通信庫，在大規模集群上仍然會出現同步延遲、梯度聚合損耗、故障恢復慢等一系列問題。用國產卡訓萬億模型，是"能跑，但不好跑"。

第三，顯存和帶寬仍差著一代到兩代。 昇騰 910B 的顯存與 HBM 帶寬相較 H100 存在明顯代差，B200/GB200 更是拉開了兩代身位。這直接導致同樣一個 MoE 混合專家模型，在國產卡上要么切分更細（增加通信開銷）、要么規模壓縮（犧牲效果）。

正因為這些原因，行業默認的最優解一直是：預訓練用英偉達，推理端逐步適配國產。就連DeepSeek V4，雖然號稱適配國產芯片，但在預訓練環節，依然采用英偉達芯片。

而騰訊昇騰集群主要跑推理和內部業務、阿里絕大部分核心訓練仍靠英偉達 A100/H100/H800 存量、字節干脆把訓練算力搬到海外。以上，這才是中國頭部 AI 大廠的真實底層選擇。

美團為什么反其道而行？答案不復雜：它沒有其他選擇。

美團是這一輪大模型軍備賽中入場最晚、英偉達高端卡歷史儲備最少的頭部大廠之一。2024-2025 年當它想追趕時，H100/H200/B200 已經受限出不了美國，H20 供給也在反復收緊，二手卡價格被字節、阿里、騰訊拉到天價。美團反應過來，只剩下國產芯片這一條路。

于是"支持國產芯片"這句話，就成了必須要講的官方話術。這是一場"沒得選"包裝成"主動選"的公關行為。上一個這么做的科大訊飛現在的處境，就是這條路徑終點的樣本。

02 龍貓發布，掩蓋不了美團戰略失當

孤立看龍貓 2.0，你甚至會覺得美團挺不容易——工程能力硬，用二三代代差的芯片硬湊出了萬億模型，還能在部分基準測試上跑贏 Gemini 3.1 Pro。這份成績單單獨看不算差。

但一旦把它放回美團這兩年的戰略選擇里，畫面就完全不同了。

2026 年 6 月 26 日，美團年度股東大會——這一天，美團股價盤中一度跌至 63.65 港元，創下近兩年新低，甚至跌破了 2018 年 IPO 發行價（69 港元）。年初至今累計跌幅超過 37%，半年時間蒸發市值 2300 多億港元。

會上，王興罕見地做了公開檢討，并明確復盤了兩大戰略失誤：

"第一，該干卻沒干的——更早出海。回頭看，我們可能應該更早出海，尤其是 2018 年底或 2019 年。疫情兩年海外滲透率迅速上去，我們錯過了這個窗口。"

"第二，優選。我們非常努力，投了很多資源，但最后沒有取得更好的結果。"

而這場股東大會最微妙的信號是：王興反思清單里沒有明說、但市場都看得明白的第三條，是 AI。

來把美團這兩年的戰略路徑拉一條時間線：

2024 年 4 月 - 2025 年：外賣大戰爆發。由京東劉強東以"品質堂食+全年免傭金+騎手五險一金"高調切入外賣，直搗美團腹地。美團作為守方，被迫全面應戰。阿里緊隨其后，重啟本地生活，淘寶閃購市場份額目前占 45% 以上。

這場大戰的結局是：三方全是輸家，但輸的方式不一樣。

京東：撤得最快，日單量在沖上千萬后開始理性收縮，把外賣回歸到"即時零售入口"的戰略定位，主業電商仍是護城河，損失可控。

阿里：先贏后輸——閃購份額快速上去了，但集團電商板塊經調整 EBITA 一年之內被拖下幾百億的深坑，"故事沒講全"就被 AI 敘事搶走了資本關注。

美團：大潰敗。2026 年 Q1 財報顯示，核心本地商業經營虧損 20 億元，整體經營虧損 65 億元，2025 年全年利潤更是從 358 億的高位一路下滑至巨額虧損區間。市場監管總局 35.97 億元的天價罰單、"幽靈外賣"整治、每天數千萬補貼燒錢……美團把自己最健壯的現金牛業務，硬生生打成了失血機器。

但外賣大戰的戰場損失只是賬面數字，真正的重傷在機會成本——美團在這場"焦土之戰"里，同時錯失了兩個更重要的窗口：AI 和出海。

AI 機會成本：整個 2024-2025 年，是全球大模型軍備競賽最激烈的時段。字節、阿里、騰訊、DeepSeek 都在這段時間完成了核心算力囤積、核心團隊搭建、核心模型迭代。

美團把 CEO 一號位的注意力、集團現金流、組織資源全部投在外賣陣地防御戰上，AI 戰略布局明顯偏慢。等到 2025 年 3 月王興才在財報電話會上首次系統闡述"AI 主動進攻"三層戰略，為時已晚——高端 GPU 已經買不到了，頭部人才已經被挖光了，故事已經被別人講完了。

龍貓 2.0 單看是有閃光點。據智東西等媒體披露，龍貓的 Owl Alpha 預覽版曾在 OpenRouter 全球調用榜上長期位列前三，憑借"緩存命中免費"的定價策略和不錯的 Agent 能力吸引了一批開發者。

但這本質上是"性價比模型"的勝利，不是"能力天花板"的勝利——用 5 元/百萬 token 的極低推理成本換調用量，是標準的"用便宜換存在感"打法。它沒有 DeepSeek 那種真正震動全球開源社區的技術敘事，沒有 Qwen 那種覆蓋全尺寸開源的生態位，也沒有騰訊自研模型那種嵌入 14 億微信用戶的天然場景紅利。

出海機會成本：Keeta 出海本來是美團講得最漂亮的第二增長曲線。香港 2 年做到餐廳銷售翻倍，2024 年 9 月進入沙特很快覆蓋所有核心城市——這是很好的開局。

但美團把下一站選在了巴西，這幾乎是一個戰略級錯誤。

2025 年 5 月，王興親自見巴西總統盧拉，簽下 10 億美元五年投資協議，Keeta 于 2025 年 10 月 30 日在圣保羅州上線。問題是巴西這個市場，二三線城市外賣滲透率不足 5%，看似市場空間大，但配送成本高達訂單金額的 30%，規模利潤極難跑通；另外，巴西《個人數據保護法》比歐盟 GDPR 更嚴苛，外資運營合規成本極高；

滴滴 2019 年做過 99 Food 前車之鑒——一年只拿到 5% 份額，最后 2022 年黯然退出；2026 年 6 月 29 日，iFood 干脆直接向巴西經濟防御行政委員會（CADE）投訴 99Food 和 Keeta"利用巨額補貼長期承擔虧損、破壞競爭"，本地監管戰已經打響。

實際上，巴西是全球公認的"外資賺不到規模性利潤的市場"——不管是 Uber Eats 撤出，還是 Rappi 至今沒能撼動 iFood，歷史一再證明這一點。美團把出海的戰略重倉壓在這里，本身就是把資源投入低勝率賽道。

相比之下，字節 TikTok 押東南亞+中東、拼多多 Temu 押美國和歐洲，都是更主流、更有規模利潤潛力的選擇。

外賣大戰讓美團把主力壓在了國內焦土；巴西押注讓美團把出海壓在了低勝率戰場；AI 掉隊讓美團在最重要的技術敘事上失去了話語權。

三件事疊在一起，你就能理解為什么王興在股東大會上說"個人從公司成立到現在壓力最大的一段時間"。你也就能理解為什么美團要在 7 月 1 日高調發布龍貓 2.0——它太需要一個新故事了。

而在拿不到最強芯片、請不來最強人才、跑不出最強模型的三重約束下，能包裝出的最好故事，就是"支持國產算力生態"。

03 "沒招"不是終局，但要解決真問題

客觀來說，美團是個好公司。

在中國的互聯網大廠里，美團的組織能力、執行效率、成本控制、地面運營，在過去 15 年是被反復驗證的頂級水準。上一次外賣大戰美團能從千團大戰殺出來，就說明這家公司有獨特的戰場韌性。

這次 AI 落后、外賣失血、出海跌跤三件事撞在一起，本質上是過去五年戰略資源分配連續踩錯的復合結果，而不是能力本身出了問題。

王興在股東大會上明確釋放的信號也說明了這一點：坦承"過去幾年股價不理想深感責任重大"，透露美團將進行股票回購，管理層首次明確釋放退出部分外部投資的信號——這是一個"聚焦、收縮、重啟"的架勢。近期美團核心本地商業新成立 AI Transformation 部門，聚焦 AI to B 和 AI 變革，也說明它在調整節奏。

但接下來美團需要解決的，是"真問題"，不是"公關問題"。

真問題是什么？

算力問題不能靠喊國產口號解決。要么像 DeepSeek 一樣在國產算力上真正做出技術突破（并接受時間成本），要么像字節一樣把訓練算力放到海外（并接受合規和地緣成本），二選一，不能"既要又要"。

AI 戰略不能只做效率工具。用 AI 提升 40 萬員工效率、AI 編碼助手、智能會議助手——這些都是"降本工具"，不是"增長引擎"。美團真正的問題是它至今沒有回答清楚：在 AI 原生時代，本地生活服務的產品形態究竟應該是什么？ Agent 點外賣、AI 推薦旅行、語音訂餐？沒有一個是美團正在真正 all in 的方向。

歷史上跌出過第一梯隊、又靠解決真問題重新崛起的公司不少，谷歌熬過 ChatGPT 沖擊、微軟熬過移動互聯網、蘋果熬過喬布斯回歸前的黑暗時代，騰訊前幾年也被認為 AI 掉隊了，但今年以來，明顯回到第一梯隊，他們都是先誠實面對"沒招了"這個事實，再去把資源、組織、判斷重新校準。

美團現在最需要的，不是又一個"國產芯片"的漂亮故事，而是王興在股東大會那樣的坦誠，哪些仗打錯了，然后決定哪些仗不再打。

說得不客氣一些，美團最缺的還可能不是算力芯片，而是回到問題基本面，潛心解決的耐心與雄心。