AI2.0時(shí)代，誰能打造AI“生態(tài)雨林”？

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1

“奇點(diǎn)”之后：大模型的AI1.0時(shí)代

那一年，2022。
ChatGPT橫空出世，一時(shí)間仿佛掀起了“AI奇點(diǎn)”浪潮。

這是屬于大模型的1.0時(shí)代，科技圈炸了，資本圈瘋了，全人類都以為AI終于通靈，世界就此打開隱藏關(guān)卡，“大模型”成為科技領(lǐng)域的新圣杯。

你看這些名字：

OpenAI、Anthropic、DeepMind、Meta LLaMA……

它們?cè)贕PU堆積如山的冷卻倉里，把人類知識(shí)揉成大模型。而在東方，通義千問、DeepSeek、文心一言、智譜清言也開始發(fā)出光亮，一場熱戰(zhàn)在看不見的維度上開打——參數(shù)比拼、數(shù)據(jù)堆疊、語料搶灘，誰也不甘當(dāng)歷史演進(jìn)的旁觀者。

他們說這是“AI奇點(diǎn)”。一個(gè)文明就要從這兒拐彎進(jìn)入平行宇宙。

但幾秒鐘后，沉默的聲音響起了——不是科學(xué)家，不是投資人，是那些等著AI帶來改變的普通人，他們問：

“所以，它到底能為我們干嘛？”

2

AI黑土地，

誰能率先長出AI2.0生態(tài)森林

如果說，大模型是AI時(shí)代的“黑土地”，

那么真正重要的問題：

誰在這塊土地上播種，誰能種出莊稼，誰能收割糧食，誰能最終孕育出一個(gè)完整的、有雨、有風(fēng)、有生物鏈的生態(tài)系統(tǒng)？

這是人類科技文明的又一次“點(diǎn)火”時(shí)刻：

像18世紀(jì)瓦特的蒸汽機(jī)；
像20世紀(jì)的原子裂變；
像比特幣白皮書發(fā)布的那個(gè)夜晚。

而現(xiàn)在，大模型已成為第四次“點(diǎn)火”候選。它像一塊蓄勢(shì)待發(fā)的黑土地，深沉而龐大。問起來雖然簡單，但技術(shù)的現(xiàn)實(shí)遠(yuǎn)比神話骨感。大模型并不是萬能的，需要對(duì)這片黑土地進(jìn)行更多的耕耘：

要標(biāo)注、微調(diào)、LoRA、RAG、智能體，要引入知識(shí)庫、業(yè)務(wù)流程圖，要訓(xùn)練一個(gè)AI從“看得懂”變成“干得了”，從“能說話”變成“能辦事”。

這個(gè)過程中，這時(shí)候，AI是一整條產(chǎn)業(yè)級(jí)生態(tài)鏈。

有人播種——那些擁有數(shù)據(jù)的企業(yè)；
有人澆水——日夜苦干的標(biāo)注員；
有人養(yǎng)育——一個(gè)個(gè)熬夜調(diào)參的AI工程師；
有人收割——把智能體打磨到能解決客戶問題的產(chǎn)品經(jīng)理。

整個(gè)鏈條從數(shù)據(jù)→模型→產(chǎn)品→商業(yè)落地，像一條長長的產(chǎn)業(yè)灌溉渠，穿過技術(shù)與現(xiàn)實(shí)的平原，最終才能長出一片AI莊稼。而當(dāng)這片莊稼足夠多，它就會(huì)匯聚成林，形成局部氣候；當(dāng)森林彼此聯(lián)通，它就會(huì)擁有自我調(diào)節(jié)、自我修復(fù)、自我繁殖的能力——這，才是真正的AI生態(tài)系統(tǒng)。

現(xiàn)在，中美兩個(gè)最強(qiáng)的AI大國，站在這片黑土地前。

誰先從模型到工具，從工具到產(chǎn)品，從產(chǎn)品到生態(tài)？

誰能把AI種成森林，育成文明？

這不僅是技術(shù)競賽，更是一次系統(tǒng)設(shè)計(jì)的比拼。

3

中國VS美國，

誰的“AI產(chǎn)品生態(tài)”能力更強(qiáng)？

通用大模型的比拼已經(jīng)不再是唯一焦點(diǎn)。
今天，全球AI圈最關(guān)鍵的問題已不再是“你有沒有大模型”，而是“你能不能讓AI干正事”。也就是說：

能不能跑在真實(shí)場景中？
能不能節(jié)約成本、提升效率？
能不能成為一個(gè)產(chǎn)品，而不是一個(gè)Demo？

答案其實(shí)越來越清晰了：大模型很重要，但它只是“發(fā)動(dòng)機(jī)”——沒有車架、油路、變速箱、駕駛艙，它永遠(yuǎn)跑不起來。而在這場“產(chǎn)品力”的比賽中，

中國有三樣“看起來不高大上的優(yōu)勢(shì)”：

平臺(tái)思維

不是自己做產(chǎn)品，而是讓別人更容易做產(chǎn)品；

數(shù)據(jù)土壤

不是有數(shù)據(jù)，而是有“場景中的數(shù)據(jù)”，可標(biāo)注、可治理、可復(fù)用；

行業(yè)嵌入

不是技術(shù)解決方案，而是“你就是客戶身邊的工程師”。

這三者合起來，就是一套被中國實(shí)踐出來的“AI黃金三角結(jié)構(gòu)”—平臺(tái)×數(shù)據(jù)×行業(yè)協(xié)同。

它不像科學(xué)家那樣崇尚底層算法的優(yōu)雅，也不像學(xué)術(shù)圈那樣沉迷論文指標(biāo)的美感，但它就是能落地、能部署、能生長出產(chǎn)業(yè)。

中國有全球最強(qiáng)的“產(chǎn)品鏈路”——可以把AI從底層技術(shù)，快速包裹成真實(shí)服務(wù)；
中國有全球最豐富的“場景數(shù)據(jù)”——能養(yǎng)出能干活的AI，而不是只會(huì)說話的AI；中國有全球最強(qiáng)的“交付文化”——AI不是寫完論文，而是解決問題。而在這些優(yōu)勢(shì)的交匯點(diǎn)上，就誕生了像釘釘這樣的企業(yè)形態(tài)：它是一個(gè)“AI產(chǎn)品生態(tài)場”。

4

釘釘?shù)南乱徊健蛟熘袊鳤I行業(yè)級(jí)生態(tài)

在AI成為主旋律之前，釘釘就是中國互聯(lián)網(wǎng)史上一個(gè)極其罕見的“生態(tài)型協(xié)同平臺(tái)”：

它擁有超過7億用戶和超2500萬企業(yè)與組織，涵蓋政府、教育、醫(yī)療、制造、零售等20個(gè)國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)；各行各業(yè)在它上搭建了超過1000萬的數(shù)字化應(yīng)用。它打通了從文檔、審批、項(xiàng)目管理到業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化的完整鏈條；它原本就是企業(yè)數(shù)字化的“中樞神經(jīng)系統(tǒng)”。

這種系統(tǒng)級(jí)的存在，使得釘釘天生就具有AI產(chǎn)品孵化的關(guān)鍵前提：

高頻、真實(shí)、多角色的交互場景；

多業(yè)務(wù)入口和沉淀的豐富結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；

千行百業(yè)萬千組織真實(shí)的AI需求。

所以當(dāng)AI大模型技術(shù)成熟時(shí)，釘釘幾乎無需重建基礎(chǔ)——它自身就是AI生態(tài)的黑土地。

AI進(jìn)入企業(yè)最難的三個(gè)點(diǎn)：

進(jìn)入門檻：我要怎么開始？數(shù)據(jù)怎么處理？模型怎么訓(xùn)練？

信任門檻：AI到底準(zhǔn)不準(zhǔn)？數(shù)據(jù)交給誰？效果怎么保障？

嵌入門檻：要怎么嵌入我的業(yè)務(wù)場景？重建我的業(yè)務(wù)流程？

而釘釘，恰恰就處在解決這些難題的最佳身位：
萬千企業(yè)早已在釘釘上運(yùn)行核心系統(tǒng)，與平臺(tái)建立了長期鏈接；業(yè)務(wù)長在釘釘上，AI只需要“安一個(gè)模塊”，就能自然生效；

從人才培養(yǎng)，到數(shù)據(jù)治理，到模型訓(xùn)練，到應(yīng)用閉環(huán)，釘釘都在全方位發(fā)力，它之所以會(huì)成為AI產(chǎn)品化平臺(tái)的核心優(yōu)勢(shì)之一，不是模型比別人好；不是做了幾個(gè)AI功能；而是它構(gòu)建了一套讓AI長出生命、扎根現(xiàn)實(shí)、閉環(huán)進(jìn)化的“產(chǎn)品生態(tài)系統(tǒng)”，并且能在客戶的需求上不斷打磨迭代。

它比多數(shù)AI公司更懂企業(yè)，更接地氣，更講流程，也更敢于“把復(fù)雜的技術(shù)流程模塊化給普通人用”。

釘釘是一個(gè)系統(tǒng)級(jí)的“AI造物者”，豆蔻婦科大模型的誕生，正好說明了這一點(diǎn)。

5

一個(gè)垂直模型的釘釘升級(jí)之路

2025年6月，AI醫(yī)療圈產(chǎn)生了一個(gè)振奮的數(shù)據(jù)：

創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)壹生檢康在釘釘支持下研發(fā)的豆蔻婦科大模型，準(zhǔn)確率從77.1%躍升至90.2%。這不簡單是一個(gè)百分比的躍升，而是跨出了AI從“能答題”到“像醫(yī)生”邁出的關(guān)鍵一步。

這是怎么做到的？背后有三個(gè)關(guān)鍵詞：

釘釘企業(yè)專屬AI平臺(tái)、精標(biāo)數(shù)據(jù)、SFT。

首先，是釘釘帶來的模型訓(xùn)練加速器。豆蔻項(xiàng)目使用了釘釘企業(yè)專屬AI平臺(tái)，這是一站式的企業(yè)大模型生產(chǎn)工具鏈，不僅支持監(jiān)督微調(diào)（SFT）與強(qiáng)化微調(diào)（RFT）等微調(diào)方式，還能分布式訓(xùn)練、Lora部署，讓一次訓(xùn)練時(shí)間從26小時(shí)壓縮到7小時(shí)，訓(xùn)練效率提升了73%。這意味著原本要“月經(jīng)式更新”的模型，如今能做到“每日迭代”。

其次，是SFT技術(shù)的極致打磨。釘釘協(xié)助壹生檢康團(tuán)隊(duì)建立數(shù)據(jù)產(chǎn)線，壹生檢康則標(biāo)注了千余條高質(zhì)量問診數(shù)據(jù)，并構(gòu)建完整嚴(yán)謹(jǐn)?shù)摹八季S鏈”（COT）推理過程，模擬醫(yī)生如何從癥狀出發(fā)，層層推理到診斷與處置。這些鏈條不僅精準(zhǔn)，還通過專家復(fù)審、自動(dòng)評(píng)分系統(tǒng)兩重機(jī)制篩選。診斷結(jié)構(gòu)要求包括：一個(gè)首要診斷、2~5個(gè)備選診斷、檢查建議、治療方案、注意事項(xiàng)，標(biāo)準(zhǔn)比醫(yī)生寫病例還嚴(yán)。

最后，是對(duì)“數(shù)據(jù)”的深度理解與精耕。他們?cè)谀Ｐ陀?xùn)練中不僅篩掉了“月經(jīng)晚了但從未性行為”的荒謬案例，更主動(dòng)加入罕見病、青春期婦科、性病交叉癥狀等邊緣案例，確保AI不是只會(huì)答“常見題”，而是真能面對(duì)復(fù)雜真實(shí)世界的問診。

最終成果是：當(dāng)患者描述“灰黃色血性白帶+尿頻”，模型會(huì)自動(dòng)推導(dǎo)出6項(xiàng)檢查建議（如白帶常規(guī)、性傳播疾病篩查），并生成“甲硝唑+性伴侶同治”的完整治療建議，真正實(shí)現(xiàn)從“識(shí)別癥狀”到“落地治療”的臨床指導(dǎo)建議全鏈路AI思維。

這不僅僅是一個(gè)垂直行業(yè)的案例，而是一個(gè)典范：

當(dāng)AI模型遇上生態(tài)級(jí)平臺(tái)，一切的可能性才剛剛開始。大模型只是底層土壤，真正讓它開花結(jié)果的，是像釘釘這樣的生態(tài)型平臺(tái)——能快速訓(xùn)練、實(shí)時(shí)部署、協(xié)同復(fù)用。

而豆蔻，就是這塊土地上生出的第一批莊稼。

6

豆蔻：可以被復(fù)制的“AI生態(tài)種子”

“豆蔻婦科大模型”它最大的意義并不在于這一個(gè)模型有多優(yōu)秀，而在于——它證明了AI時(shí)代的創(chuàng)業(yè)者可以在釘釘這片土壤上發(fā)芽、成長、開花、結(jié)果。

釘釘不是一個(gè)模型工具，而是一個(gè)完整的“生態(tài)反應(yīng)堆”，它提供的是大模型從萌想到落地成長的全鏈路能力。

豆蔻的誕生并非偶然，

它經(jīng)歷了一個(gè)典型的“平臺(tái)化AI模型生命周期”：

需求激發(fā)

婦科問診長期效率低下、專業(yè)醫(yī)生稀缺，用戶希望獲得秒級(jí)響應(yīng)。

數(shù)據(jù)支撐

由行業(yè)內(nèi)創(chuàng)業(yè)公司壹生檢康提供上千條精標(biāo)數(shù)據(jù)，具備數(shù)據(jù)較準(zhǔn)、思維鏈和專家校審機(jī)制，遠(yuǎn)高于普通SFT數(shù)據(jù)質(zhì)量。

平臺(tái)賦能

釘釘提供數(shù)據(jù)產(chǎn)線支持 + 算力+分布式訓(xùn)練平臺(tái) + 模型優(yōu)化機(jī)制，整個(gè)模型在一個(gè)月內(nèi)實(shí)現(xiàn)了性能大幅躍升。

產(chǎn)品融合

“AI智能體”閨蜜醫(yī)生App以豆蔻婦科大模型為基模，已服務(wù)大量用戶與醫(yī)美機(jī)構(gòu)。

商業(yè)閉環(huán)

形成數(shù)據(jù)-模型-服務(wù)-用戶-反饋的正向循環(huán)，既幫助C端用戶自我問診，也幫助B端機(jī)構(gòu)提升接診效率。

這條鏈路，就是豆蔻模型作為“可繁殖生態(tài)種子”的模板路徑。

換句話說，只要另一個(gè)行業(yè)的開發(fā)者、創(chuàng)業(yè)者擁有“類似的業(yè)務(wù)需求 + 專業(yè)數(shù)據(jù)”，那么在釘釘?shù)男袠I(yè)/企業(yè)大模型建設(shè)支持體系下，就有可能復(fù)制出下一個(gè)豆蔻大模型：

一個(gè)AI牙科醫(yī)生，能讀懂X光片和病例；

一個(gè)AI皮膚專家，能識(shí)別600種皮膚病；
一個(gè)AI心理顧問，能識(shí)別用戶情緒并建議疏導(dǎo)方案；
甚至，一個(gè)AI藥劑師、AI運(yùn)動(dòng)康復(fù)顧問、AI育兒助手、AI營養(yǎng)師。

越來越多的AI創(chuàng)業(yè)者、開發(fā)者聚集在釘釘。

最終，我們看到的不是一個(gè)“豆蔻診室”，而是一整片“AI醫(yī)療森林”。

森林中，每一個(gè)枝葉都是一個(gè)“懂專業(yè)、有邏輯、能服務(wù)”的AI角色。再往遠(yuǎn)看，或許這不只是醫(yī)療，而是教育、制造、金融、農(nóng)業(yè)……

當(dāng)種子可復(fù)制，莊稼就能批量播種；

當(dāng)模型標(biāo)準(zhǔn)化可成長，一個(gè)AI世界就真的開始了。

7

產(chǎn)業(yè)落地的中國樣本——AI重塑千行百業(yè)

在這場AI從“大模型競速”轉(zhuǎn)向“生態(tài)深耕”的轉(zhuǎn)變中，很多人擔(dān)心中國是否落后了。

但事實(shí)恰恰相反：

中國在某些關(guān)鍵維度，已經(jīng)悄然走到了前面。不是因?yàn)橹袊哪Ｐ透冗M(jìn)，而是因?yàn)橹袊腁I，更接地氣，更能“干活”。

美國的AI更像實(shí)驗(yàn)室，中國的AI更像工廠.
OpenAI、Anthropic、DeepMind、xAI……美國AI公司構(gòu)建了通用大模型的標(biāo)準(zhǔn)，但在大多數(shù)行業(yè)里，這些模型還停留在“演示級(jí)”、“論文級(jí)”產(chǎn)品。你很難在一家中型制造廠或民營醫(yī)院里看到它們的影子。

而中國呢？從AI口腔、AI質(zhì)檢、AI律師到AI客服，

越來越多“專精小模型”已經(jīng)悄然在企業(yè)中干起了活。在這個(gè)對(duì)比中，中國的優(yōu)勢(shì)漸漸顯現(xiàn)出來：

不是誰寫出了最強(qiáng)模型，而是誰能讓模型干最具體的活。

這正是中國式AI生態(tài)的獨(dú)特之處：

如果說美國還在追問“下一代AGI的路線圖”，中國已經(jīng)悄悄找到了答案的一部分：不是創(chuàng)造一個(gè)萬能模型，而是讓無數(shù)個(gè)AI“專才”，各自扎根，服務(wù)千行百業(yè)，自我迭代，最后拼出一個(gè)更大的“智能文明拼圖”。

在人類文明里，最偉大的技術(shù)從來不是“最強(qiáng)大”的，而是“最可用”的。

鐵器之于石器、電力之于蒸汽、AI之于軟件，歷史早已證明：

改變世界的從來不是那個(gè)最初發(fā)明的天才，而是那個(gè)能把技術(shù)播種到千行百業(yè)的“生態(tài)締造者”。

8

技術(shù)力的勝利，還是產(chǎn)品力的勝利？

2022年底，GPT-3.5橫空出世。
2023年GPT-4問鼎技術(shù)之巔，

2024年Claude 3、Gemini、LLaMA 3接連亮相。毫無疑問，美國在大模型的“智力競技場”上始終領(lǐng)先。

全球參數(shù)最大、表現(xiàn)最穩(wěn)的語言模型，幾乎全出自美國；全球AI論文引用排名前十的實(shí)驗(yàn)室，也幾乎都來自硅谷或波士頓；美國的大模型走到了“最聰明”的地方，中國的AI卻走進(jìn)了“最需要它”的地方。

這不是智力問題，是結(jié)構(gòu)問題。

模型領(lǐng)先 ≠ AI勝利，產(chǎn)品落地，生態(tài)成型才是硬道理。中國沒有走硅谷的“模型主義”，而是走了一條產(chǎn)品主義 + 工程主義 + 場景協(xié)作主義融合的路線。

結(jié)果是顯著的，于是你會(huì)看到，在中國的數(shù)字土地上，一場前所未有的生態(tài)化演化你將會(huì)看到：

醫(yī)療AI能在釘釘上快速實(shí)現(xiàn)婦科、皮膚科、牙科智能體；
教育AI能在釘釘上幫助學(xué)校完成教學(xué)、作業(yè)、教務(wù)協(xié)同；
政務(wù)AI能在釘釘上參與熱線接單、民情反饋、數(shù)據(jù)風(fēng)控；

制造、金融、零售、建筑等行業(yè)都在接入自己的“AI員工”。

中國AI可能不是最聰明的，但中國AI是最有用的。

今天的大模型，是這個(gè)時(shí)代的“新蒸汽機(jī)”；而釘釘這樣的超級(jí)平臺(tái)，就是把它“接入現(xiàn)實(shí)世界”的齒輪、軌道與電網(wǎng)。

沒有平臺(tái)的體系支撐，模型只能是孤島；有了平臺(tái)的體系支持，模型才是文明的引擎。

釘釘不是一個(gè)聊天軟件，也不只是一個(gè)辦公協(xié)作工具。它正在實(shí)現(xiàn)從“組織操作系統(tǒng)”向“行業(yè)AI生態(tài)聚合平臺(tái)”躍遷——具備算力支持、數(shù)據(jù)處理、模型部署、智能體商店等核心要素。

當(dāng)企業(yè)、開發(fā)者、SaaS廠商、行業(yè)專家都可以在釘釘上訓(xùn)練、使用、交易AI智能體。
釘釘不是一個(gè)辦公軟件，而是一塊“AI土地”；
不是一個(gè)功能工具，而是一種“生態(tài)秩序”；

它不是在重塑組織，而是在編織一個(gè)新的“AI文明操作系統(tǒng)”。

AI 2.0的核心：生態(tài)的雨林

過去幾年，大模型如雨后春筍般爆發(fā)，語言理解、圖像生成、多模態(tài)聯(lián)動(dòng)的能力飛速躍遷。

GPT-4o、Gemini、Claude、通義千問、DEEPSEEK……

在參數(shù)規(guī)模與推理能力的角逐中，人工智能一度被視為“新冷戰(zhàn)”的技術(shù)前線。

AI不是為了戰(zhàn)勝人類而生，而是為了補(bǔ)全人類的短板，增強(qiáng)社會(huì)的運(yùn)行能力。正因如此，從2024年開始，AI從“實(shí)驗(yàn)室的奇跡”走向“生態(tài)化產(chǎn)品”的趨勢(shì)愈發(fā)明顯。

在這個(gè)過程中，不同國家、不同企業(yè)、不同技術(shù)路線的交匯，這不是技術(shù)的零和，而是物種協(xié)同；不是冷戰(zhàn)，而是雨林。

你需要有光合作用的巨樹，也需要苔蘚與真菌分解數(shù)據(jù)中的冗余；你需要跨模態(tài)的老虎，也需要端側(cè)輕量的蜂群；你需要在高空運(yùn)行的大模型主機(jī)，也需要在地面奔跑的智能體小獸。

當(dāng)AI 1.0是參數(shù)與芯片的硬碰硬，AI 2.0則是棲息與生長的軟著陸。

AI的未來，不只是看誰擁有一顆更強(qiáng)大的“大腦”，而是看誰能讓這個(gè)“大腦”長出四肢、神經(jīng)、血液、呼吸系統(tǒng)——最終形成一個(gè)能自我調(diào)節(jié)、互相滋養(yǎng)、不斷繁殖的智能雨林系統(tǒng)。

AI 2.0的真正核心，

不應(yīng)只是“模型的奇跡”，更是一片“生態(tài)的雨林”。