大模型產業(yè)化最好的時代，中國AI「殺死」了參數崇拜

2025年，被視為大模型的“祛魅”之年。

曾經對AGI的狂熱想象，迅速被“推理成本”和“實用性”等工業(yè)化難題取代。從硅谷到北上廣，沒人再輕易為單純的“參數競賽”買單，大模型正在從單純的技術探索，加速進入技術與需求雙向賽跑的商業(yè)化深水區(qū)。

這一轉變讓OpenAI、Google等巨頭紛紛調轉船頭，開始密集推出針對企業(yè)級市場的高性價比推理模型。Gemini系列模型的后發(fā)超車也在向我們證明，大模型能力迭代的主舞臺也許并不在實驗室。過去是拿著錘子找釘子，現在，無論是Gemini及其身后的數據帝國Google，在產業(yè)數智化領域摸爬滾打了多年的阿里云和千問大模型，做的事情都是用釘子的形狀決定錘子的規(guī)格。

市場適應性讓模型迭代周期被極速壓縮，從數年壓縮到了每個月甚至每個星期。而這種視角的轉變，恰恰為中國AI創(chuàng)造了“變道超車”的最好時機。

長期以來，全球人工智能的聚光燈投在硅谷。然而在2025，分水嶺就已經出現：中國大模型不再滿足于技術路徑的復制與跟隨，而是在從參數為王轉向產業(yè)為本的新周期里，從被動走向了先驗：算力封鎖沒有擊垮國產大模型，反而帶來了得天獨厚的韌性，具體體現為：架構創(chuàng)新上的實用主義、商業(yè)化上的全棧服務深入、生態(tài)布局上的策略與全球化責任。

這條長期主義的道路，讓“中國方案”在這個AI工業(yè)化時代里，比以往任何時候都更有可能拔得頭籌。

01. 產業(yè)化深水區(qū)，大模型正在成為“超級配角”

為什么大模型在落地中需要被“祛魅”？

2025年以來，產業(yè)化深水區(qū)出現了一個有意思的現象：人工智能似乎已經無處不在，但相比曾經街頭巷尾都在熱議的Chatbot，現在的大模型好像在產品形態(tài)上“隱形”了。

隱形背后，是中國企業(yè)在產業(yè)化迭代上的務實，也是AI廠商在技術支撐上的全棧與協同。

AI從數字世界來到物理世界，汽車是走在最前沿的載體。大模型的“隱形”趨勢，在智能駕駛領域體現得淋漓盡致。如今的汽車已經超越了交通工具，成為了一個能夠主動理解、決策并行動的智能體。在這個過程中，大模型退居幕后，成為了驅動智駕進化的“超級底座”。

過去一年，無論是傳統汽車還是新能源，中國車企基本上都在卷一件事：智能化落地。在阿里云等廠商的支持下，中國車企讓大模型產業(yè)化在這個充滿想象力的物理空間中，跑出了驚人的速度。

以小鵬汽車為例，智能化迭代效率是一大技術優(yōu)勢，小鵬第二代VLA（視覺語言動作模型）基于1億clips數據訓練，相當于人類司機駕駛65000年才能遇到的極限場景總和。

智能化的第一個難點在于如此大規(guī)模的數據吞吐?；诎⒗镌圃贫怂懔旱闹С?，小鵬建成了國內汽車行業(yè)首個10 EFLOPS規(guī)模的AI算力集群，打造了一座“云端模型工廠”，從云到端的全鏈路迭代周期可達平均5天一次。在小鵬的技術腹地，大模型的意義不只是前端的體驗與交互，更是“隱形”在數據與場景的運轉中默默發(fā)力。

在看不見的云端，依托于全棧AI云服務能力的阿里云，已經支撐了中國100%車企的智能化落地，在中國駕駛研發(fā)算力市場領先的同時，放眼全球，這一產業(yè)化成果與速度也可以說令其他AI巨頭望塵莫及。

而在離普通用戶更近的智能座艙領域，大模型也隱形在端云協同、生態(tài)整合的交互系統之下，為人車關系從工具躍升為伙伴帶來了更為細膩的改變。大模型在以一種更潤物細無聲的方式，成為中國汽車產業(yè)智能化升級的大腦。

目光轉向制造業(yè)腹地，大模型的觸角也從辦公效率延伸到了生產線中。過去的一年，三一重工基于千問大模型打造了50多個AI Agent，覆蓋研發(fā)、生產、銷售、服務等全鏈路。對于工業(yè)巨頭來說，最寶貴的資產是積累了數十年的非標經驗。通過全參數微調，三一重工將這些行業(yè)know-how“焊”進了大模型里，將企業(yè)積累幾十年的生產數據與專家經驗內化為可復制的數字資產。從此，大模型能像“老師傅”一樣指導新手工程師進行設備故障診斷及工藝優(yōu)化、讓非標場景也能規(guī)?；?，但主角卻仍然是企業(yè)與人在實踐中的經驗積累。

產業(yè)化正在反向定義技術，這已經成為了一個不爭的事實。所以在產業(yè)化的深水區(qū)，大模型必須甘當配角，一個實用、好用、企業(yè)可負擔的“超級配角”。

工廠流水線要求的的延遲，金融風控系統對內容幻覺的零容忍，智能硬件對端側推理的功耗和復雜環(huán)境極其敏感……想解決這些問題，大模型要學會從燒錢走向落地，從通用智能的宏大敘事走向一點一滴的場景微調。

而在2025年，全球AI產業(yè)中把“落地”這兩個字詮釋得最好的，就是務實的國產大模型。

02. 大模型效率的進化，決定未來生產力

縱觀技術發(fā)展史，大多數新技術的落地都是自上而下的，像大模型一樣把商業(yè)化的第一步就和“用得起”牢牢綁定起來的產業(yè)并不多。

這和消費品牌拒絕溢價的區(qū)別是，AI普惠化不是市場競爭手段，而是技術發(fā)展的目的。

在2025年，國產大模型重新定義了SOTA：榜單上的最高分只能說明技術“好用”，而要讓最好用的技術變得可及可負擔，單位算力下的效率和生產力是更值得關注的硬標準。

在產業(yè)端，企業(yè)主關心的不是大模型在一個冷門知識問答上得了多少分，而是每一塊錢的投入能換回多少實際的效率提升。這就是國產大模型為什么早早放棄了技術炫技。

但與此同時，放棄技術炫技不等于不再卷技術，性價比高也不代表模型落后。恰恰相反，如果技術和性能不夠硬核，產業(yè)落地只能是空中樓閣。

在對于算力ROI的重視下，中國AI在“反卷參數”的道路上越走越遠，卻在“卷效率”的道路上實現了降維打擊。

過去兩年的競爭是比誰的模型更聰明，而2025年的競爭是比誰的模型更省、更快。阿里云和千問大模型的一系列技術突破，本質上都是在為產業(yè)界解決“算力貴、推理慢、部署難”這三大產業(yè)化攔路虎。

數據和表現是最直觀的證詞。在大模型領域，技術炫技往往體現為：在固定的benchmark考卷下，把拿高分的偶然性刻意放大，但在工業(yè)端幾乎沒有實用性。而千問大模型選擇了一個不可預測的實戰(zhàn)環(huán)境，在由真人用戶隨機出題的盲測平臺Chatbot Arena中成績躋身全球前三，并拿到代碼、數學等5項能力第一，同時成為國產模型的歷史最高分、代表開源模型在閉源圍剿中突圍。

而早當行業(yè)主流聲音還是卷參數、為了訓練千億參數模型感到焦慮的時候，千問3就開始通過混合推理架構與高稀疏度MoE技術進行架構創(chuàng)新。將800億參數的智力壓縮進每次僅需激活30億參數的推理中，訓練與推理成本降低了90%。這一成果讓面向低預算中小企業(yè)的千問3-Next，在效率上能夠比肩千問3-235B旗艦模型。

在多模態(tài)可控性方面，工業(yè)化難點更為突出。多模態(tài)生成的高價值密度場景在影視制作、人機交互等工業(yè)端，但其像“黑洞”一樣的算力消耗、低效以及不可控性嚴重阻礙了價值落地。過去一年中，千問大模型作為國產“全尺寸、全模態(tài)”的代表，迭代重心明顯放在了如何克服工業(yè)難點上。萬相Wan 2.2成為業(yè)界首個MoE視頻生成模型，直接節(jié)省了50%的算力；萬相Wan 2.6成為國內首個支持角色扮演功能的視頻模型，展現了對物理世界出色的控制力，攻克了音畫同步、多鏡頭生成的工業(yè)難點；Fun-Audio-Chat-8B在多項音頻模型專業(yè)基準測試中斬獲SOTA。

算力的效率進化，也體現在云與端的界限被進一步打破。去年，千問3-4B和千問3-30B-A3B等模型的發(fā)布，讓性能媲美GPT-4o的國產大模型可以直接在手機等消費級硬件上流暢運行。對于開發(fā)者而言，就是把算力從云服務器的昂貴API里釋放出來，取而代之的是高效、低成本的本地化能力。

除了“省”，還有“快”。在長文本處理上，千問2.5-1M將推理速度提升了近7倍，讓處理百萬字級別的合同文檔從“分鐘級”變成了“秒級”體驗。速度的升維在金融風控、數據合規(guī)這些時間敏感型業(yè)務中，具有決定性的價值。

算力效率的終極體現是生產力的質變。

因此，SOTA的成績是表象，背后生產力提效的故事才是中國AI的底色。算力效率進化的未來，會體現為生產力的質變。比如在AIGC領域，海藝AI接入萬相2.6后，用戶的內容創(chuàng)作效率提升了6倍；人力資源領域，智聯招聘利用AI打造了多個智能體，將人崗匹配率平均提升了超70%。

相比還在焦慮Scaling Law是否見頂的硅谷，中國AI當下的特質是，通過“工程化紅利”開啟了新的增長曲線。阿里云在2025年斬獲的NeurIPS最佳論文獎，以及在全球權威評測中拿下的SOTA，也是其“實用主義”路線生根發(fā)芽的自然成果。

因為在產業(yè)化的語境下，最好的技術，一定是最能轉化為先進生產力的技術。

03. 開源生態(tài)，讓中國AI走向長期主義

技術決定了一家廠商能走多高，而生態(tài)決定了能走多遠。

國產大模型的后來居上，除了架構創(chuàng)新與產業(yè)化交付的能力回報之外，生態(tài)是一個無法繞過的結構性關鍵詞。比如，在全球巨頭紛紛轉向閉源的趨勢下，阿里云卻堅持做開源大模型系列。

開源意味著主動放棄代碼領先的窗口期，在外界看來似乎是“地獄模式”，但在阿里云的戰(zhàn)略棋盤中，開源是一種非常有效的生態(tài)競爭策略。這也是為什么，作為國產大模型第一梯隊的玩家，千問大模型在技術上穩(wěn)住了先發(fā)優(yōu)勢，在產業(yè)端實現了多個市場的高占有率領跑。

在我們評估一家AI企業(yè)的競爭力時，比如回答AI創(chuàng)業(yè)公司為什么很難與“大廠”競爭，最先關注的是資金儲備和資源向心力。但在錢與資源的背后，還存在三個關鍵隱性條件：更全面的技術供應鏈，更活躍的生態(tài)，以及更穩(wěn)定的工業(yè)級標準。

阿里云是如今全球唯一一家同時擁有全模態(tài)開源大模型和全棧AI服務的“大廠”。左手模型、右手基建的生態(tài)位，讓千問大模型在算力調度與應用開發(fā)的底層邏輯中具有獨特的競爭力。全棧AI服務商的定位，也讓阿里云在這個新周期中擁有了“經驗與勇氣”的護城河：在技術創(chuàng)新上不怕被復制追趕，在商業(yè)化落地上不怕基于開源自主開發(fā)而失去的訂單。

勇氣的嘉獎在2025年被收入囊中。正是因為開源，千問大模型系列被全球開發(fā)者在各種極端場景下測試、魔改，進行生態(tài)級的“眾包迭代”，讓千問的進化速度超越了實驗室里的封閉模型和系統，甚至反向推動了架構效率和大模型產業(yè)化上的突破。

另一方面，阿里云生態(tài)策略中降低門檻、共享標準的部分，也是技術責任感的體現。首先，“全棧+開源+可參考行業(yè)解決方案”的模式，就已經解決了不少企業(yè)AI落地難的痛點，讓中小企業(yè)也能迅速將基模能力轉化為生產力。

其次，一個活躍的開源生態(tài)對于黑箱、壟斷、不合理的技術溢價是毀滅性的打擊。如果我們把AI比作第四次工業(yè)革命中的蒸汽機，那么阿里云提供的不只是引擎、通往各個應用場景的鐵路網，還有大量公開的設計圖紙。

在這個生態(tài)中，“Qwen Architecture”正在成為全球AI行業(yè)事實上的通用標準。2025年，全球大模型領域出現了一個“硅谷反向學習”的現象：曾被視為技術燈塔的硅谷巨頭和創(chuàng)業(yè)明星，開始暗中將中國開源模型作為創(chuàng)新起點。

Airbnb CEO在公開場合坦言，他們的核心客服Agent主要依賴于千問系列模型；硅谷知名AI初創(chuàng)公司Nexusflow發(fā)布的旗艦模型Athene-V2，也曾公開聲明是基于Qwen-2.5-72B進行微調的?！皦乳_花墻外香”的技術輸出，在開發(fā)者社區(qū)Hugging Face上表現得更為直觀：在很長一段時間里，全球開源模型排行榜Top10的大部分都是基于千問進行二次開發(fā)的衍生模型。

對于全球無數中小模型廠商和垂直應用開發(fā)者而言，千問實際上已經扮演了“AI時代的安卓”的角色。大量的行業(yè)模型和企業(yè)自研模型并不是從零訓練，而是站在千問的肩膀上，針對特定場景進行微調得來。就連硅谷巨頭的閉源圍墻，也敵不過阿里云“生而全球”的生態(tài)基因。

在這個生態(tài)下，各行各業(yè)都在基于千問、萬相系列模型批量創(chuàng)造高價值、低成本的應用。這些應用實例和模型進化，也被阿里云通過飛天發(fā)布時刻向全球同步，讓中國方案成為全球產業(yè)智能化的規(guī)則制定者。

2025年，中國AI通過技術上的實用主義、商業(yè)上的全棧深入和生態(tài)上的責任開源，讓大模型在產業(yè)化這個關鍵時刻，成為了全球領跑者。一個由中國創(chuàng)新力決定全球“工業(yè)革命”潮水襲向哪里的時代，正在到來。