當技術突破的狂飆突進逐漸平息，大模型產業正從喧囂的競技場，轉向一場深刻而持久的價值滲透之旅。
在北京一家三甲醫院的診室里，一位資深主任醫師正與一位復雜病例的“數字顧問”進行對話。這個能夠瞬間閱讀數萬份最新醫學文獻、理解患者全部病史、并結合全球相似病例給出診療建議的“顧問”，并非人類專家，而是一個垂直醫學大模型的應用界面。 與此同時，在東南沿海的一家中小型制造企業的辦公室里，生產主管正通過自然語言向系統發出指令：“分析上季度導致A產品良率下降的前三大因素，并對比三家供應商原料的穩定性。”幾秒后，一份結構清晰的歸因分析及可視化圖表便呈現在屏幕上。這類以往需要專業數據分析師數日完成的工作，如今已成為企業員工觸手可及的日常。從“無所不能”的通才展示，到“扎根土壤”的專家賦能，中國預訓練大模型產業的發展軌跡正在發生關鍵性轉折。行業競爭的焦點，已從最初的參數規模與排名榜單，悄然轉向應用深度、產業耦合度與商業閉環能力。
回望過去幾年，大模型的發展猶如一場激動人心的技術沖浪。以ChatGPT的橫空出世為引爆點，全球科技界投入到一場以“更大參數量、更多訓練數據、更強涌現能力”為標志的軍備競賽中。然而，進入近期，行業明顯出現了一種“冷靜期”與“務實轉向”。 標志性事件之一，是近期多家領先廠商大幅下調其大模型API調用價格，甚至推出免費套餐。這一方面意味著模型訓練與推理成本正在快速下降，技術普惠成為可能;另一方面也預示著，單純靠模型能力“炫技”的市場教育階段已接近尾聲，競爭主戰場正向下游應用和生態構建轉移。 與此同時，國產大模型在權威評測基準上的表現持續進步，與全球頂尖模型的差距正在縮小，甚至在部分中文特色任務與特定垂直領域展現出了獨特優勢。這表明，中國的大模型發展路徑，正從早期的跟隨與追趕，逐步探索出與本國數據資源、應用場景、市場需求相適應的特色化、縱深式發展道路。中研普華在最新發布的《大模型產業全景調研與發展戰略白皮書》中明確指出，行業已整體邁過“技術驗證期”，進入“價值探索與規模應用期”的關鍵窗口。報告認為，未來幾年的核心命題不再是“能否做出強大的大模型”，而是“如何將大模型的能力高效、經濟、可靠地轉化為千行百業的生產力”。
02 技術演進：走向更小、更專、更經濟的下一代架構
當前，大模型的技術演進呈現出若干清晰的趨勢，這些趨勢共同指向一個更可持續、更易部署的未來。 首先，是模型架構的“瘦身”與“增效”。 早期的千億、萬億參數模型雖然能力強大，但天文數字級的訓練與推理成本使其難以走出實驗室和大型科技公司的機房。如今，行業焦點正迅速轉向混合專家模型、模型壓縮、知識蒸餾、高效微調等技術路徑。目標是在盡可能保持甚至提升模型性能的前提下，將參數規模、計算消耗和響應延遲降低一個數量級。一個“小而美”、“專而精”的模型時代正在開啟。中研普華在相關技術研究分析報告中指出，追求“最優性能成本比”將成為未來兩年模型研發的核心KPI。 其次，是“場景為王”驅動的垂直化、專業化發展。 通用大模型如同一位“全科博士”，知識廣博但未必精深。而產業需求呼喚的是“專科專家”。因此，在金融、法律、醫療、教育、科研、工業等專業領域，基于高質量行業數據與知識進行深度訓練或微調的垂直模型正大量涌現。這些模型深刻理解行業術語、業務流程與合規要求，在特定任務上的表現遠超通用模型，且因規模較小，更易于私有化部署，滿足企業對數據安全與合規的剛性要求。 再者，是智能體與多模態成為價值倍增器。 單純的語言對話能力已不足以滿足復雜需求。將大語言模型作為“核心大腦”，賦予其調用工具、執行代碼、規劃任務的能力，即構建“智能體”，正成為應用落地的標準范式。與此同時，能夠統一理解和生成文本、圖像、音頻、視頻的多模態大模型，因其更貼合人類自然的交互方式與豐富的信息承載能力，正打開內容創作、智能營銷、交互娛樂等廣闊市場的大門。
大模型的價值實現，最終必須通過應用場景來檢驗。其滲透路徑遵循著從易到難、從外圍到核心的規律。 第一波浪潮：賦能知識工作者，普遍性提效。 這是目前應用最廣泛、接受度最高的領域。大模型作為“副駕駛”，輔助完成代碼編寫、文案創作、多語言翻譯、會議紀要、信息檢索與摘要、數據分析與可視化等任務。這類應用不改變核心業務流程，但能大幅提升白領員工的工作效率與創造力，投資回報清晰可見。相關市場調研報告顯示，在知識密集型行業，此類應用已開始規模化采購。 第二波浪潮：重塑人機交互，智能化入口。 大模型正在成為各類軟硬件產品全新的、更自然的交互中樞。無論是手機、汽車、智能家居的語音助手升級，還是企業級軟件(如CRM、ERP、OA)從菜單點擊到自然語言對話的交互變革，大模型都在徹底改寫用戶體驗的定義。這背后是“以模型為中心”向“以智能體為中心”的產品設計思想轉變。 第三波浪潮：深入業務核心，驅動流程再造。 這是價值最大、難度也最高的領域。大模型開始深入研發、生產、營銷、服務等核心環節，不僅輔助人工，更在部分環節實現自動化決策與執行。例如，在研發領域，加速藥物發現、新材料設計、芯片架構探索;在制造領域，實現工藝參數優化、質量控制預測性分析;在客服領域，提供高度擬人化、精準的復雜問題解決。這已不僅是工具，而是新的生產函數。中研普華在針對金融、高端制造等行業的投資分析報告中強調，能夠切入此層面的解決方案，將構建起深厚的競爭護城河。 第四波浪潮：催生全新業態與商業模式。 這是最具想象空間的未來。當大模型的能力與行業知識深度結合，可能催生過去無法存在的新產品、新服務。例如，高度個性化的終身學習伴侶、根據實時動態生成故事情節的互動影視、能夠進行初步科學假設生成的AI研究助手等。這要求企業具備前瞻性的產業規劃視野和跨界融合創新能力。
04 產業生態：競合新格局與國產化機遇
大模型產業鏈條長，參與者眾多，正形成一種復雜的競合格局。 基礎層(算力、框架、模型) 仍由擁有雄厚資本和技術儲備的頭部科技企業與國家隊主導。然而，在“國產化替代”與“自主可控”的國家戰略指引下，國產AI芯片、計算框架、基礎模型正在生態建設中奮起直追，努力突破從“可用”到“好用”的瓶頸。圍繞性價比、兼容性、服務支持的競爭異常激烈。 中間層(工具鏈、平臺、云服務) 是當前最活躍的競技場。模型精調平臺、評估測試平臺、應用開發框架、部署運維工具等，正成為連接底層大模型與上層場景應用的“橋梁”和“賦能器”。降低大模型的應用門檻，是這一層參與者的核心使命。多家云廠商正將其轉型為“MaaS”(模型即服務)，通過提供豐富的模型選型、便捷的開發工具和穩定的算力供給，爭奪開發者與企業的入口。 應用層 百花齊放，是創新和創業的主陣地。既有深耕特定行業的解決方案商，將大模型與深厚的行業認知結合，打造“開箱即用”的垂直產品;也有大量初創企業，從一個具體痛點切入，用大模型能力重塑工作流。中研普華在行業分析報告中觀察到，那些“既懂AI，又懂行業”的團隊，在商業化落地上展現出更快的速度和更強的客戶粘性。特別值得關注的是，開源模型社區正扮演著至關重要的“鯰魚”角色。高質量開源模型的不斷涌現，不僅大幅降低了行業的技術門檻和試錯成本，激發了廣泛的應用創新，也對閉源商業模型形成了有力的制衡與促進，推動了整個產業的技術進步與價值回歸。
盡管前景光明，但通往規模化盈利的道路上仍布滿挑戰。中研普華在近期的行業調查報告中，將企業客戶與投資者的主要關切歸納為以下幾個層面： 首先，是清晰的投入產出比與商業模式。 對于企業客戶而言，為一項新技術付費，需要明確的價值度量。大模型項目如何量化其帶來的效率提升、收入增長或成本節約?是按調用次數收費，還是按成果付費，或是訂閱制?商業模式的模糊仍是阻礙許多采購決策的關鍵。尤其對于動輒需要百萬、千萬級投入的私有化部署項目，客戶對投資回報周期的要求更為嚴苛。 其次，是“可靠性幻覺”與風險控制。 大模型固有的“幻覺”(生成錯誤但看似合理的內容)問題，在嚴肅的商業場景中是不可接受的。在法律、醫療、金融等高合規、高風險領域，如何確保輸出的準確性、可追溯性與公平性?如何建立有效的人類審核與干預機制?這不僅是技術問題，更是流程管理和風險控制的系統工程。 再者，是數據安全、隱私與主權。 企業敏感數據能否用于模型訓練或優化?數據在傳輸和處理過程中如何加密和隔離?模型輸出是否會導致敏感信息泄露?滿足日趨嚴格的數據安全和跨境傳輸法規，是所有To B服務必須跨越的合規門檻。這推動了私有化部署、本地化模型的需求激增。 最后，是技術迭代過快帶來的選擇與鎖定風險。 大模型技術日新月異，今天選定的技術路線或供應商，半年后可能就已落后。企業如何避免被單一技術供應商鎖定?如何設計有彈性的技術架構以適應快速變化?這考驗著企業技術決策者的戰略眼光。
06 未來展望：2025-2030，從“工具”到“伙伴”的智能躍遷
展望“十五五”時期，大模型將從一場顛覆性技術創新，演變為推動社會經濟發展的核心驅動力之一。中研普華“十五五”戰略性新興產業發展規劃研究團隊預判，行業將呈現以下關鍵趨勢： 深度融合實體產業，成為新型工業化關鍵使能。 大模型將與機器人、物聯網、數字孿生等技術深度融合，在研發設計、生產調度、質量檢測、供應鏈優化、故障預測與維護等工業全鏈條發揮“智能核心”作用，真正推動制造業向智能化、個性化、服務化轉型。相關產業規劃咨詢項目顯示，工業領域將是未來大模型價值釋放的最大蓄水池。 從“功能智能”邁向“認知智能”，實現更深層理解與創造。 當前模型主要基于統計規律的模式匹配，而未來的演進方向是具備更深的因果推理、邏輯思考和復雜規劃能力。模型不僅能執行指令，更能理解意圖、洞悉背景、提出創見，從被動的“工具”轉變為主動的“協作伙伴”。 推動科學研究的范式革命。 在生命科學、材料科學、天體物理等基礎科研領域，大模型正展現出加速科學發現的潛力。通過分析海量文獻與實驗數據，提出可驗證的假設，甚至設計實驗方案，AI將成為科學家不可或缺的“副腦”，可能催生劃時代的科學突破。 監管與倫理框架逐步完善，邁向負責任的發展。 隨著技術影響的深化，全球范圍內針對人工智能的監管將加速落地。中國在發展與安全并重的原則下，預計將逐步建立起涵蓋數據、算法、應用的全鏈條治理體系。合規、可信、可控、可解釋的AI，將是產業健康可持續發展的基石。企業在進行項目可行性研究時，必須將合規成本與風險作為重要考量。 引發勞動力市場結構變革，人機協作成為常態。 大模型將替代部分重復性、程式化的腦力勞動，同時創造大量新的職業崗位，如AI訓練師、提示詞工程師、人機協作流程設計師等。社會亟需建立相應的教育培訓和再就業體系，以應對這場深刻的生產力變革。
面對波瀾壯闊的產業變革，不同類型的企業需制定差異化的應對策略。 對于技術提供商，應摒棄“唯參數論”的短期競賽思維，轉向深耕“技術-產品-市場-商業”的閉環。打造“垂直化、低成本、高可靠、易部署”的模型與工具，解決產業真痛點，建立行業知識壁壘和客戶服務壁壘，方能行穩致遠。一份詳盡的市場前景與投資策略分析，是明確自身賽道所必需的。 對于應用企業(傳統行業)，最忌諱的是“為AI而AI”的盲目跟風。正確的路徑是：從業務價值出發，從小切口試點開始。優先選擇那些業務價值明確、數據基礎好、且能快速看到效果的場景(如智能客服、知識管理、文檔處理)進行驗證。在內部培養既懂業務又懂數據的“翻譯官”團隊，架起業務需求與技術實現的橋梁。在技術選型上，初期可優先考慮基于成熟平臺的API服務或行業解決方案，降低啟動門檻，待模式跑通后再評估更深度的合作或自建。中研普華建議，在啟動重大項目投資前，進行系統的可行性研究與項目評估至關重要。 對于投資機構，需要重新校準評估框架。除了關注模型本身的性能指標，更應聚焦于團隊對行業理解的深度、獲取高質量數據的能力、產品定義與工程化落地的水平，以及清晰的商業化路徑。
中研普華依托專業數據研究體系，對行業海量信息進行系統性收集、整理、深度挖掘和精準解析，致力于為各類客戶提供定制化數據解決方案及戰略決策支持服務。通過科學的分析模型與行業洞察體系，我們助力合作方有效控制投資風險，優化運營成本結構，發掘潛在商機，持續提升企業市場競爭力。
若希望獲取更多行業前沿洞察與專業研究成果，可參閱中研普華產業研究院最新發布的《2025-2030年中國預訓練大模型行業動態研究及市場盈利預測報告》，該報告基于全球視野與本土實踐，為企業戰略布局提供權威參考依據。
研究院服務號
中研網訂閱號