“當(dāng)前，大模型商業(yè)化進(jìn)程已進(jìn)入‘深水區(qū)’。”北京中關(guān)村科金技術(shù)有限公司（以下簡(jiǎn)稱“中關(guān)村科金”）總裁喻友平在日前舉行的2025大模型技術(shù)與應(yīng)用創(chuàng)新城市論壇上說，B端市場(chǎng)的突破關(guān)鍵在于構(gòu)建具備行業(yè)知識(shí)和技術(shù)領(lǐng)先的垂類大模型，這不僅是破解企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型痛點(diǎn)的技術(shù)關(guān)鍵，更是驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)的下一個(gè)戰(zhàn)略增長(zhǎng)極。
當(dāng)前階段，大模型如何落地服務(wù)企業(yè)、創(chuàng)造價(jià)值成為行業(yè)關(guān)注的重點(diǎn)。愛分析聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席分析師張揚(yáng)認(rèn)為，基于行業(yè)特定場(chǎng)景的大模型落地難度雖大，卻能創(chuàng)造核心價(jià)值。隨著DeepSeek-R1等具備業(yè)務(wù)邏輯理解能力的開源模型出現(xiàn)，2025年深入業(yè)務(wù)場(chǎng)景的大模型及其應(yīng)用將大有可為。
大模型落地需突破三重難關(guān)
行業(yè)普遍認(rèn)為，當(dāng)前大模型落地有三重難關(guān)：數(shù)據(jù)瓶頸、模型選型難題與人才適配挑戰(zhàn)。
瀝塔創(chuàng)新智庫專家文猛認(rèn)為，很多企業(yè)的數(shù)字化基礎(chǔ)還比較薄弱，“數(shù)據(jù)孤島”現(xiàn)象普遍存在，直接落地大模型的跨度比較大，需要額外投入數(shù)據(jù)治理成本。在模型選型方面，由于大模型技術(shù)迭代速度快，企業(yè)選擇的技術(shù)路線如果缺少長(zhǎng)期演進(jìn)能力，將導(dǎo)致企業(yè)在精力和成本上的重復(fù)投入。此外，既懂業(yè)務(wù)又具備人工智能工程化能力的復(fù)合型人才在市場(chǎng)上非常稀缺，無論是外部招聘還是內(nèi)部培養(yǎng)，都十分考驗(yàn)企業(yè)的組織文化和選用育留能力。
以金融行業(yè)為例，艾瑞咨詢分析師孫石琦說，當(dāng)前金融行業(yè)大模型主要應(yīng)用于客服、辦公等非決策場(chǎng)景，而風(fēng)控、投研等核心業(yè)務(wù)仍依賴人工干預(yù)。大模型能否由非決策性場(chǎng)景向決策性場(chǎng)景突破，將決定其商業(yè)價(jià)值和市場(chǎng)規(guī)模。而隨著技術(shù)成熟度提升，滿足金融審慎要求的垂類模型有望打開千億級(jí)市場(chǎng)。
喻友平介紹，在解決數(shù)據(jù)瓶頸方面，中關(guān)村科金自研的得助大模型平臺(tái)深度融合大模型技術(shù)，集成長(zhǎng)文本解析與多模態(tài)處理能力，通過構(gòu)建領(lǐng)域知識(shí)圖譜與專業(yè)化語料庫，實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的結(jié)構(gòu)化治理與知識(shí)體系重構(gòu)，盤活數(shù)據(jù)資產(chǎn)。在解決模型選型問題方面，平臺(tái)覆蓋算力調(diào)度、數(shù)據(jù)治理、模型訓(xùn)推、智能體構(gòu)建等全鏈路大模型開發(fā)和應(yīng)用能力，支持DeepSeek、千問等主流大模型的統(tǒng)一納管，接入各種尺寸的大模型超過200個(gè)。在解決人才適配問題方面，平臺(tái)通過“理論培訓(xùn)+實(shí)戰(zhàn)演練”雙輪驅(qū)動(dòng)模式，為企業(yè)提供業(yè)務(wù)診斷、技術(shù)賦能及全流程陪跑服務(wù)。
同時(shí)，合規(guī)問題也不容忽視。孫石琦舉例說，金融業(yè)監(jiān)管對(duì)數(shù)據(jù)安全、輸出穩(wěn)定性要求嚴(yán)苛，廠商必須在技術(shù)迭代與合規(guī)框架間尋找平衡點(diǎn)。要解決人工智能幻覺、數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和倫理問題，需要通過更精準(zhǔn)的模型構(gòu)建與專業(yè)化場(chǎng)景訓(xùn)練，從技術(shù)源頭改善大模型產(chǎn)品效果。
技術(shù)廠商應(yīng)成為“AI轉(zhuǎn)型伙伴”
大模型行業(yè)格局正在發(fā)生結(jié)構(gòu)性變化。文猛認(rèn)為，未來3年通用大模型將集中于頭部大廠，中小企業(yè)需在知識(shí)壁壘高的領(lǐng)域構(gòu)建垂類模型，形成“通用模型主干+垂類模型枝干”的生態(tài)。
在他看來，未來會(huì)誕生一批垂類模型應(yīng)用公司，這些公司將通過API應(yīng)用程序接口服務(wù)、行業(yè)解決方案等形態(tài)，成為鏈接通用大模型與實(shí)體產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵中間層，并通過結(jié)構(gòu)化行業(yè)知識(shí)提升內(nèi)容專業(yè)性，推動(dòng)社會(huì)智力資源優(yōu)化配置。
張揚(yáng)也認(rèn)為，除了幾家專注基礎(chǔ)大模型的大廠之外，未來還會(huì)有專注垂類大模型及其應(yīng)用的“隱形冠軍”。它們?cè)歉餍袠I(yè)的優(yōu)秀軟件公司，依托在各行業(yè)及場(chǎng)景的知識(shí)、標(biāo)桿案例、成熟產(chǎn)品和大模型技術(shù)等，完成向頭部垂類大模型應(yīng)用公司的轉(zhuǎn)型。
值得注意的是，有行業(yè)人士談到，央國(guó)企等大型企業(yè)的人工智能轉(zhuǎn)型是全局性問題，單一垂類大模型及其應(yīng)用只是解決單點(diǎn)、單線問題。因此，企業(yè)選擇的技術(shù)廠商不能只扮演“銷售模型或軟件”的角色，而應(yīng)該成為“AI轉(zhuǎn)型伙伴”，其能力需要涵蓋咨詢、培訓(xùn)、模型、模型管理平臺(tái)、應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)、應(yīng)用開發(fā)服務(wù)等方面。技術(shù)廠商可以通過自己組建團(tuán)隊(duì)、建立合作生態(tài)等方式補(bǔ)全這些能力。
喻友平也認(rèn)為，隨著越來越多企業(yè)將大模型應(yīng)用到核心業(yè)務(wù)中，企業(yè)大模型的勝負(fù)手不再是模型參數(shù)大小，而是誰更懂用垂類知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)提升業(yè)務(wù)價(jià)值。
進(jìn)入垂直場(chǎng)景落地“深水區(qū)”的較量，正在重塑中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)。在喻友平看來，當(dāng)通用能力逐漸成為基礎(chǔ)設(shè)施，真正決定商業(yè)價(jià)值的，將是企業(yè)穿透行業(yè)本質(zhì)、解決復(fù)雜場(chǎng)景的能力。在這場(chǎng)新競(jìng)賽中，既需要技術(shù)耐性，更考驗(yàn)生態(tài)智慧。
“當(dāng)前，大模型商業(yè)化進(jìn)程已進(jìn)入‘深水區(qū)’。”北京中關(guān)村科金技術(shù)有限公司（以下簡(jiǎn)稱“中關(guān)村科金”）總裁喻友平在日前舉行的2025大模型技術(shù)與應(yīng)用創(chuàng)新城市論壇上說，B端市場(chǎng)的突破關(guān)鍵在于構(gòu)建具備行業(yè)知識(shí)和技術(shù)領(lǐng)先的垂類大模型，這不僅是破解企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型痛點(diǎn)的技術(shù)關(guān)鍵，更是驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)的下一個(gè)戰(zhàn)略增長(zhǎng)極。
當(dāng)前階段，大模型如何落地服務(wù)企業(yè)、創(chuàng)造價(jià)值成為行業(yè)關(guān)注的重點(diǎn)。愛分析聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席分析師張揚(yáng)認(rèn)為，基于行業(yè)特定場(chǎng)景的大模型落地難度雖大，卻能創(chuàng)造核心價(jià)值。隨著DeepSeek-R1等具備業(yè)務(wù)邏輯理解能力的開源模型出現(xiàn)，2025年深入業(yè)務(wù)場(chǎng)景的大模型及其應(yīng)用將大有可為。
大模型落地需突破三重難關(guān)
行業(yè)普遍認(rèn)為，當(dāng)前大模型落地有三重難關(guān)：數(shù)據(jù)瓶頸、模型選型難題與人才適配挑戰(zhàn)。
瀝塔創(chuàng)新智庫專家文猛認(rèn)為，很多企業(yè)的數(shù)字化基礎(chǔ)還比較薄弱，“數(shù)據(jù)孤島”現(xiàn)象普遍存在，直接落地大模型的跨度比較大，需要額外投入數(shù)據(jù)治理成本。在模型選型方面，由于大模型技術(shù)迭代速度快，企業(yè)選擇的技術(shù)路線如果缺少長(zhǎng)期演進(jìn)能力，將導(dǎo)致企業(yè)在精力和成本上的重復(fù)投入。此外，既懂業(yè)務(wù)又具備人工智能工程化能力的復(fù)合型人才在市場(chǎng)上非常稀缺，無論是外部招聘還是內(nèi)部培養(yǎng)，都十分考驗(yàn)企業(yè)的組織文化和選用育留能力。
以金融行業(yè)為例，艾瑞咨詢分析師孫石琦說，當(dāng)前金融行業(yè)大模型主要應(yīng)用于客服、辦公等非決策場(chǎng)景，而風(fēng)控、投研等核心業(yè)務(wù)仍依賴人工干預(yù)。大模型能否由非決策性場(chǎng)景向決策性場(chǎng)景突破，將決定其商業(yè)價(jià)值和市場(chǎng)規(guī)模。而隨著技術(shù)成熟度提升，滿足金融審慎要求的垂類模型有望打開千億級(jí)市場(chǎng)。
喻友平介紹，在解決數(shù)據(jù)瓶頸方面，中關(guān)村科金自研的得助大模型平臺(tái)深度融合大模型技術(shù)，集成長(zhǎng)文本解析與多模態(tài)處理能力，通過構(gòu)建領(lǐng)域知識(shí)圖譜與專業(yè)化語料庫，實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的結(jié)構(gòu)化治理與知識(shí)體系重構(gòu)，盤活數(shù)據(jù)資產(chǎn)。在解決模型選型問題方面，平臺(tái)覆蓋算力調(diào)度、數(shù)據(jù)治理、模型訓(xùn)推、智能體構(gòu)建等全鏈路大模型開發(fā)和應(yīng)用能力，支持DeepSeek、千問等主流大模型的統(tǒng)一納管，接入各種尺寸的大模型超過200個(gè)。在解決人才適配問題方面，平臺(tái)通過“理論培訓(xùn)+實(shí)戰(zhàn)演練”雙輪驅(qū)動(dòng)模式，為企業(yè)提供業(yè)務(wù)診斷、技術(shù)賦能及全流程陪跑服務(wù)。
同時(shí)，合規(guī)問題也不容忽視。孫石琦舉例說，金融業(yè)監(jiān)管對(duì)數(shù)據(jù)安全、輸出穩(wěn)定性要求嚴(yán)苛，廠商必須在技術(shù)迭代與合規(guī)框架間尋找平衡點(diǎn)。要解決人工智能幻覺、數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和倫理問題，需要通過更精準(zhǔn)的模型構(gòu)建與專業(yè)化場(chǎng)景訓(xùn)練，從技術(shù)源頭改善大模型產(chǎn)品效果。
技術(shù)廠商應(yīng)成為“AI轉(zhuǎn)型伙伴”
大模型行業(yè)格局正在發(fā)生結(jié)構(gòu)性變化。文猛認(rèn)為，未來3年通用大模型將集中于頭部大廠，中小企業(yè)需在知識(shí)壁壘高的領(lǐng)域構(gòu)建垂類模型，形成“通用模型主干+垂類模型枝干”的生態(tài)。
在他看來，未來會(huì)誕生一批垂類模型應(yīng)用公司，這些公司將通過API應(yīng)用程序接口服務(wù)、行業(yè)解決方案等形態(tài)，成為鏈接通用大模型與實(shí)體產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵中間層，并通過結(jié)構(gòu)化行業(yè)知識(shí)提升內(nèi)容專業(yè)性，推動(dòng)社會(huì)智力資源優(yōu)化配置。
張揚(yáng)也認(rèn)為，除了幾家專注基礎(chǔ)大模型的大廠之外，未來還會(huì)有專注垂類大模型及其應(yīng)用的“隱形冠軍”。它們?cè)歉餍袠I(yè)的優(yōu)秀軟件公司，依托在各行業(yè)及場(chǎng)景的知識(shí)、標(biāo)桿案例、成熟產(chǎn)品和大模型技術(shù)等，完成向頭部垂類大模型應(yīng)用公司的轉(zhuǎn)型。
值得注意的是，有行業(yè)人士談到，央國(guó)企等大型企業(yè)的人工智能轉(zhuǎn)型是全局性問題，單一垂類大模型及其應(yīng)用只是解決單點(diǎn)、單線問題。因此，企業(yè)選擇的技術(shù)廠商不能只扮演“銷售模型或軟件”的角色，而應(yīng)該成為“AI轉(zhuǎn)型伙伴”，其能力需要涵蓋咨詢、培訓(xùn)、模型、模型管理平臺(tái)、應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)、應(yīng)用開發(fā)服務(wù)等方面。技術(shù)廠商可以通過自己組建團(tuán)隊(duì)、建立合作生態(tài)等方式補(bǔ)全這些能力。
喻友平也認(rèn)為，隨著越來越多企業(yè)將大模型應(yīng)用到核心業(yè)務(wù)中，企業(yè)大模型的勝負(fù)手不再是模型參數(shù)大小，而是誰更懂用垂類知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)提升業(yè)務(wù)價(jià)值。
進(jìn)入垂直場(chǎng)景落地“深水區(qū)”的較量，正在重塑中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)。在喻友平看來，當(dāng)通用能力逐漸成為基礎(chǔ)設(shè)施，真正決定商業(yè)價(jià)值的，將是企業(yè)穿透行業(yè)本質(zhì)、解決復(fù)雜場(chǎng)景的能力。在這場(chǎng)新競(jìng)賽中，既需要技術(shù)耐性，更考驗(yàn)生態(tài)智慧。
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