随着人工智能领域的“百模大战”愈演愈烈，市场对于大模型的产品市场匹配（PMF）讨论也愈发激烈。然而，这一切在DeepSeek全面免费开源后发生了翻天覆地的变化。DeepSeek如同一股强劲的飓风，席卷全球，不仅大幅降低了算力成本，还颠覆了模型开源与闭源的传统格局。受此影响，众多大型科技公司、互联网企业和初创公司纷纷宣布自有大模型的开源计划，或基于开源模型重建业务体系。
在大模型生态蓬勃发展的背景下，业界开始探讨大模型时代的杀手级应用究竟何在，是否会出现如微信、QQ般具有划时代意义的产品。对此，《节点财经》认为，大模型与移动互联网的本质区别在于，前者是生产力工具，而后者则是生产关系的重构者。阿里云智能集团副总裁安筱鹏进一步指出，大模型能够深度融入各行各业，作为智能大脑嵌入硬件设备，以软件形态与人协同作业，或成为自动驾驶的控制系统，指挥其他业务系统高效运行。其多元化的应用形态，使得价值形态和商业模式更加丰富多彩，若要为大模型寻找一个参照系，集成电路或许比互联网更为贴切。
在与多位应用端企业从业者交流中，《节点财经》发现，效率提升和成本降低是大模型最为显著的优势。以雷科智途为例，这家专注于提供井工矿无人驾驶解决方案的公司，通过大模型重构场景作业能力后，旗下无人矿山机械售价几乎与海外品牌持平，不仅提升了作业能力，还增强了品牌溢价。同样，新蓝标数字集团利用智能体大幅提升内容生产效率，2025年第一季度由AI直接驱动的营收已逼近去年全年，预计今年将达到30至40亿元的规模。
在应用端，企业如何利用大模型改造业务成为更为关键的问题。安筱鹏认为，衡量一个国家AI行业的发展水平，不应仅关注模型排行榜，而应看重整个软件应用生态的繁荣程度。昆仑学堂等培训机构也持有类似观点，认为基础大模型需要高昂的算力成本支持，是少数企业能够涉足的领域，而大多数企业应聚焦于场景应用的优化。
走在应用前沿的企业，如何形成商业化闭环？昆仑学堂指出，技术应与应用场景深度融合，避免拿着高端技术寻找应用场景的尴尬。五节数据利用自有数据微调大模型，将舆情监测平台对文本与视频内容的情感分析准确度从70%提升至98%，大大降低了人力成本。雷科智途则通过微调大模型赋能矿山L4无人驾驶场景，提升了复杂场景下的决策感知与协同能力，减少了近50%的井下作业人力。
除了深耕细分场景，企业还将大模型应用于全链路提效。当红齐天集团利用大模型覆盖内容创作、用户洞察分析、后期运营与优化等全链路环节，大幅缩短了内容生产周期，提升了项目效率。该公司联合创始人马子涵表示，大模型能够参与代码开发、剧本优化、图像生成等多个环节，同时应用于用户洞察，助力公司精准把握地域文化特色与流行趋势。
然而，在应用大模型的过程中，企业也面临诸多挑战与误区。雷科智途创始人黄琰提醒，许多企业等待基础大模型足够先进后才肯融入业务场景，实际上现有大模型算力已足够，企业应积极走出实验室，将技术应用于具体场景，打通软硬件壁垒。同时，企业应避免盲目崇拜技术，而应关注用户体验的优化，特别是降低用户使用成本。
数据积累与隐私保护也是企业面临的重要问题。多位受访者表示，AI模型训练依赖大量高质量数据，数据的收集、整理和标注需要耗费大量资源。因此，建立完善的数据管理和安全机制至关重要，以防止数据泄露和恶意利用。新蓝标数字集团李唯涵强调，企业应注重数据的长期积累，以实现业务的不断进化。
关于AI替代创作者的争议，受访者普遍认为AI不能彻底取代人类。马子涵指出，内容创作的本质是传递情感、态度和个人风格，AI虽然能提供创意，但内容表达应丰富多彩，不同创作者有不同风格，会有不同的受众群体。AI能提高生产效率，但人类个体的创作表达依然具有独特价值。
组织架构的转型同样重要。在加码AI技术转型的同时，企业需要构建能够真正拥抱、理解和应用AI的组织形态。蓝色光标已将AI作为最刚性的考核标准，拥有数百名产品技术人才和AI种子人才。
尽管中国在基础大模型上与美国的差距不大，但在应用方面仍处于初级阶段。安筱鹏表示，美国在2024年有约28家与AI相关的独角兽公司，其中6至8家专注于代码生成领域。相比之下，虽然中国许多企业已应用AI技术，但所创造的收入规模或AI原生企业的规模尚无法与美国相提并论。然而，昆仑学堂认为，尽管美国企业在基础技术和算法积累上有优势，但中国在应用落地和数据场景方面具有巨大潜力，打破技术限制，与行业资源融合将是中国企业的破局之道。
大模型作为基础设施，正逐步渗透到各行各业。安筱鹏预测，未来一切智能硬件将被大模型驱动，一切软件将被大模型重构，一切数据将被大模型激活。尽管中国AI应用生态尚处于早期阶段，但在开源浪潮下，中小企业正通过“场景深耕+数据积累”实现差异化突破。这为中国企业构建本土生态提供了宝贵的战略窗口期。
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