從技術狂歡到價值兌現，AI大模型下半場怎么打？

接下來的一年，大模型賽道或將迎來更深度的整合與創新。

?TMT星球原創 · 作者｜黃燕華

日前，阿里AI大模型千問在杭州舉行產品發布會引發業內廣泛關注。

會上，阿里宣布千問全面接入淘寶、支付寶、高德、飛豬等業態，構建消費全鏈路閉環。

此時的千問不再只是問答工具，而是成為AI Agent（智能體），讓用戶“動嘴不動手”，輕松實現購物、點外賣等操作。

就在2025年末，字節跳動聯合努比亞發布“豆包AI手機”。該手機具備自主跨應用操作能力，被眾多用戶稱為“一款真正意義上的AI手機”。

無論是豆包AI手機，還是阿里升級千問打通淘寶生態，都是2025年大模型賽道競爭激烈的一個縮影。

從年初的DeepSeek橫空出世引爆AI大模型全民應用熱潮，到年中阿里、字節跳動、百度等持續在大模型領域發力，再到年末智譜、MiniMax等企業沖刺資本市場，爭做AI大模型第一股，混戰過后，曾經近300家大模型同臺競技的熱鬧場景逐漸落幕，價格戰、生態站與商業化爭奪戰全面打響。

大模型發展處在了從“技術狂歡”走向“價值兌現”的關鍵轉折點。

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混戰與洗牌，市場格局加速重塑

2025年1月，DeepSeek R1系列推理模型發布，其不僅以低成本訓練驚艷業界，也讓更多普通人注意到大模型不再是“人工智障”，而是工作、生活中真正的人工智能助手，創下一周增長1億用戶的消費級AI大模型增長新紀錄。

DeepSeek打破原有市場平衡的同時，更像催化劑一樣，徹底點燃了C端用戶，字節跳動旗下豆包、騰訊旗下元寶等AI大模型相繼發力，使得大模型賽道從之前的百花齊放進入到快速洗牌階段，行業格局從分散走向集中。

在資源與資本的加持下，大模型賽道逐漸形成以字節跳動、阿里、百度為代表的巨頭陣營，他們憑借算力、數據和生態優勢，發起兇猛的進攻，將行業競爭推向一個新高度。

尤其是字節跳動，其以“更強模型+更低價格+更易落地”的打法迅速搶占市場。

2025年12月，字節跳動發布的豆包大模型1.8版本，針對多模態Agent場景定向優化，工具調用能力與復雜指令遵循能力顯著提升，在視覺推理、視頻理解等任務中斬獲多項公開評測佳績，整體水平接近全球頂尖通用模型，月活超1.5億。

元寶深度嵌入微信、QQ瀏覽器、騰訊地圖、騰訊會議等騰訊旗下業務生態的同時，也進行瘋狂投流搶奪用戶。

據中國經營報報道，騰訊在元寶項目上2025年6月、7月的廣告投放額達到10億元，表明其在推廣AI產品上進行著巨大的投入。

百度與阿里則分別從技術迭代和開源策略著手，強化核心競爭力。

2025年3月，百度發布文心大模型4.5與深度思考X1，前者多模態能力優于GPT-4o，API價格僅為競品的1%，后者作為首個自主運用工具的深度思考模型，可調用搜索、繪圖等多款工具。

阿里圍繞開源這一核心策略，于2025年4月發布開源通義千問Qwen系列，一次性推出8款不同參數規模的模型，多模態與推理能力全面升級。

此后，阿里“1+6+N”拆分成為歷史，AI成為最高戰略。到了2025年底，千問進一步升級，不再是一款簡單的問答工具，而是開啟了“AI辦事時代”。

巨頭們的持續加碼，加速大模型賽道發展的同時，也讓市場格局迎來分化。

一方面，缺乏核心技術與研發能力的大模型企業被淘汰出局；

另一方面則讓此前賽道內風光無限的獨角獸企業，比如月之暗面、DeepSeek、階躍星辰等面臨較大壓力，或轉向行業解決方案，或放棄通用大模型轉而聚焦某一領域，通過差異化策略實現突圍。

背靠幻方量化的DeepSeek 2025年持續迭代模型，V3.1版本采用混合架構，支持思考與非思考雙模式，核心基準測試性能提升超40%，始終以MIT協議開源，積累大量開發者資源，同時不斷探索模型前沿，挑戰技術極限。

智譜、MiniMax、階躍星辰在堅守大模型訓練的同時，對商業化落地的重視程度也提到前所未有的高度，通過產品生態滲透C端市場，打造獨特競爭力。

業內分析人士指出，隨著AI技術的發展，未來每個應用、千行百業都會被AI重塑，由此產生龐大企業應用需求，投資人/機構更愿意投資AI應用、消費者應用、AI基礎設施類型的創新企業，而非底層模型的創新企業。

顯然，在大模型賽道加速洗牌的背景下，缺乏資金或技術實力的部分中小玩家逐漸被淘汰，還有一部分企業則因算力成本高企、商業化不及預期，被迫收縮業務線，從通用大模型轉向垂直領域，行業“馬太效應”愈發顯著，市場資源加速向頭部集中。

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B端落地遇冷，C端激戰正酣

根據36氪研究院發布的《2025年中國大模型行業發展研究報告》，2024年中國大模型市場規模為294.26億元，同比增速高達62%，預計2025年-2026年增速仍將維持在50%以上，2026年市場規模將突破700億元，反映出中國大模型產業從技術探索期進入商業化規模化應用期。

按照當前大模型的方向，大致可分為通用大模型和垂直大模型，前者包括豆包、千問等，后者則根據應用行業來區分，比如金融領域的拓爾思、專注教育的學而思、醫療領域的智云健康等。

另外，從商業化的目標用戶來看，通用大模型用戶范圍較為廣泛，既包含以企業為主的B端用戶，也包含以個人消費者為主的C端用戶；垂直大模型更多以B端企業用戶為主。

在B端應用方面，多數AI大模型在受控環境下表現優異，而一旦部署到真實的企業環境中，則在可靠性、標準化等方面面臨著挑戰。

就拿可靠性來說，在金融風控、醫療診斷等場景下，1%的誤差可能導致結果相差甚遠，甚至是災難性的后果；標準化則因客戶差異，需要深度定制，導致交付周期長、成本高，難以形成規模效應。

與B端相比，大模型在C端應用上呈現出多元化發展態勢，字節跳動、阿里、百度等企業紛紛在C端應用層面加碼，接入辦公、購物、學習、外賣、健康等多種生活場景，為用戶提供智能對話、信息查詢、內容創作等不同服務，展現出更為廣闊的商業前景。

不過，相較B端，AI大模型C端因龐大用戶規模，產生的需求更為復雜，不同用戶可能因需求的不同而對某一大模型產生偏好或無感。

「TMT星球」梳理發現，同樣一款AI大模型應用，于程序員而言，字節跳動旗下豆包可能比DeepSeek、Kimi更好用，而對于考研黨來說，豆包或許不如DeepSeek好用。

圖 / 抖音

此外，對于某些用戶的特定需求，當前市面上主流的C端應用大模型可能都不好用。有網友表示，在論文綜述方面，無論是DeepSeek，還是豆包，抑或GPT均不好用。

圖 / 抖音

顯然，面對C端龐大而更具個性化的需求，對重點布局C端的AI大模型產品/企業來說，需投入更多的資源和資金，持續快速迭代，以吸引和留住用戶，從激烈的市場競爭中占據更多更大的主動權，為開展商業化運營奠定基礎。

值得注意的是，大模型產品深度融入用戶日常生活的同時，也帶來了一系列挑戰，如數據隱私、算法偏見、責任認定等，會給用戶使用過程中帶來意想不到的麻煩，甚至另一種災難性后果。

「TMT星球」注意到，隨著AI大模型在C端應用的普及，一種基于生成式AI環境下的內容整合與結構數據優化（簡稱“生成引擎優化”，英文縮寫為“GEO”）受到追捧。該技術目標是讓AI快速提取內容中的關鍵信息，并在生成答案時優先引用品牌內容，進而實現品牌曝光，或者是商品轉化的效果。

這種情況下，用戶習慣通過AI大模型獲得的內容，比如某個問題的答案或購物推薦的物品，都不再純粹。相反，大模型給出的內容可能是商家刻意優化后的，帶有強烈的營銷傾向，對用戶決策產生直接影響。對于那些盲目相信AI、缺乏辨別能力的用戶來說，后果無法預料。

據工人日報此前報道，有金融黑灰產組織通過干擾大模型、產出虛假金融機構客服電話，讓一些用戶誤信錯誤電話，從而上當受騙。

圖 / 網絡

另據IT時報報道，部分商家抓住大模型抓取內容缺乏基本的篩選和校驗能力，通過結構化的知識“投喂”、場景化的內容設計，讓品牌信息潛移默化地融入大模型的回答中，從而增加商家的曝光量，為自己的店鋪進行引流。這種行為破壞了GEO領域本應有的公平競爭環境，讓優質商家難以憑借自身價值獲得合理曝光，更可能成為滋生詐騙的溫床。

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智能體崛起，生態成關鍵

盡管AI大模型發展過程中出現種種挑戰，但不可否認的是，隨著技術的全面普及和應用，其正在深度融入生活的方方面面，且在技術升級和能力升維下，已從“對話機器”轉變為“行動伙伴（Agent）”。

以企業用戶為主的B端市場，大模型應用可能會迎來一段時間的冷靜期，解決此前應用過程中出現的成本過高、數據要素整合與保護，迭代優化舊的工作流程等問題，并在此過程中，出現一批可衡量商業價值的可行性產品，推動大模型技術在垂直行業中規模化落地，開啟價值爬升之路。

而在C端，隨著字節跳動、阿里、百度等互聯網巨頭依托現有生態積極持續布局，強化基于AI大模型的產品，提前卡位AI時代超級應用入口。在此背景下，大模型賽道的競爭也將從單一模型能力的比拼，升級為“生態體系”的完整度與開放度的較量。

東北證券在相關研報中指出，2026年大模型主要趨勢為多模態、長文本、多智能工具調用和復雜推理能力的持續突破。于字節跳動、阿里等大廠而言，致力于在AI基礎設施、大模型、AI應用方向全面布局，構建更深、更寬的“護城河”。

360集團創始人周鴻祎也曾在個人社交平臺發文預測，隨著AI全面融入社會經濟，2026年將被定義為“百億智能體之年”，依托AI大模型的智能體不再是被動問答的工具，而是具備深度目標規劃與執行能力的數字助手，成為個人生活和工作的“第二大腦”。

而隨著大模型應用的爆發和普及，政策合規和治理體系方面也在加速成型。在中國，《人工智能生成合成內容標識辦法》發布和實施，將可信與安全納入核心考核指標，倒逼相關企業將安全機制前置到模型設計階段，應對算法失控帶來的挑戰。

業內分析認為，在C端市場，經歷了初期的免費模式和“數量爆發”后，市場已經完成初步培育，基于AI大模型的應用將會迎來進一步的爆發，形成更為豐富的AI大模型應用生態。

對于相關企業來說，他們也將迎來AI Agent商業化元年。在這一過程中，大模型的競爭也將回歸本質，即誰能以用戶為中心，在合規的同時，真正解決用戶真實需求和痛點，創造獨特價值，誰才最有可能在C端競爭中占據優勢。

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結語

2025年，AI大模型行業在混戰中洗牌，在競速中成熟，在深耕中落地，完成了從“野蠻生長”到“理性發展”的關鍵轉身。

這一過程中，巨頭與獨角獸的雙向博弈重塑了行業格局。細分化、專業化的發展趨勢則指明了技術落地的方向。

與此同時，隨著技術持續迭代、資本回歸理性、應用場景拓寬，大模型與產業的結合正逐步融入經濟社會各領域，成為數字經濟發展的核心引擎。

2026年，大模型賽道或將迎來更深度的整合與創新，通用模型與專用模型的協同發展將更加緊密，商業化落地效率有望進一步提升。

于企業而言，大模型的下半場，既是技術深耕的持久戰，也是商業價值的兌現戰。

究竟誰能脫穎而出，現在下結論或為時尚早，不妨讓子彈繼續飛一會兒。

*文中題圖來自：豆包官網。