隨著人工智能領(lǐng)域的“百模大戰(zhàn)”逐漸升溫，市場(chǎng)關(guān)注的焦點(diǎn)逐漸轉(zhuǎn)向了大模型的PMF（產(chǎn)品市場(chǎng)匹配）問題。然而，這一切在DeepSeek的出現(xiàn)后發(fā)生了翻天覆地的變化。DeepSeek的全面免費(fèi)開源，如同一場(chǎng)超級(jí)風(fēng)暴，席卷全球，不僅大幅降低了算力成本，更改變了模型開源與閉源的競(jìng)爭(zhēng)格局。受此影響，眾多大型科技公司、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和初創(chuàng)公司紛紛宣布自有大模型的開源計(jì)劃，或基于開源模型進(jìn)行業(yè)務(wù)重構(gòu)。

在探討大模型時(shí)代的商業(yè)應(yīng)用時(shí)，一個(gè)不可忽視的問題是：大模型如何成為企業(yè)商業(yè)模式重構(gòu)的驅(qū)動(dòng)力？繁榮的AI生態(tài)又應(yīng)具備怎樣的特征？企業(yè)在利用大模型賦能業(yè)務(wù)時(shí)面臨哪些挑戰(zhàn)與誤區(qū)？為了解答這些問題，我們采訪了多位來自B端技術(shù)服務(wù)商與C端應(yīng)用方的從業(yè)者，深入探討了大模型的本質(zhì)與應(yīng)用方法論。

在大模型生態(tài)日益繁榮的背景下，市場(chǎng)開始尋找大模型時(shí)代的“殺手級(jí)應(yīng)用”。然而，與移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)不同，大模型更多地被視為一種“生產(chǎn)力工具”，而非“生產(chǎn)關(guān)系重構(gòu)者”。阿里云智能集團(tuán)副總裁安筱鵬指出，大模型能夠深度融入各行各業(yè)，作為智能大腦嵌入各類硬件設(shè)備，以軟件形態(tài)與人協(xié)同作業(yè)，或成為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的控制核心。這種多元化的應(yīng)用形態(tài)，使得大模型的價(jià)值和商業(yè)模式更加豐富多彩。相比之下，將大模型與集成電路行業(yè)進(jìn)行類比，或許更為貼切。

在實(shí)際應(yīng)用中，大模型展現(xiàn)出了顯著的效率提升和成本降低優(yōu)勢(shì)。以雷科智途為例，這家專注于井工礦無(wú)人駕駛解決方案的公司，通過大模型重構(gòu)場(chǎng)景作業(yè)能力，使得旗下無(wú)人車礦山機(jī)械的售價(jià)幾乎與海外品牌持平，不僅提升了場(chǎng)景作業(yè)能力，還提升了品牌溢價(jià)。同樣，新藍(lán)標(biāo)數(shù)字集團(tuán)通過智能體的應(yīng)用，大幅提升了內(nèi)容生產(chǎn)效率，AI直接驅(qū)動(dòng)的營(yíng)收在2025年第一季度已逼近去年全年水平。

除了效率提升，大模型還通過智慧大腦嵌入硬件設(shè)備、軟件協(xié)同作業(yè)和自動(dòng)化系統(tǒng)控制等方式，滲透到企業(yè)的各個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景中。而要實(shí)現(xiàn)大模型的效能最大化，關(guān)鍵在于企業(yè)能否運(yùn)用獨(dú)有場(chǎng)景數(shù)據(jù)形成業(yè)務(wù)閉環(huán)。昆侖學(xué)堂認(rèn)為，技術(shù)應(yīng)與應(yīng)用場(chǎng)景深度融合，避免“屠龍刀找龍”的尷尬局面。五節(jié)數(shù)據(jù)就是一個(gè)典型的例子，他們通過自有數(shù)據(jù)微調(diào)大模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)文本和視頻內(nèi)容情感分析準(zhǔn)確度的顯著提升，從而降低了輿情監(jiān)測(cè)的人力成本。

在細(xì)分場(chǎng)景的應(yīng)用上，雷科智途同樣展現(xiàn)出了強(qiáng)大的競(jìng)爭(zhēng)力。他們通過微調(diào)后的大模型賦能礦山L4無(wú)人駕駛場(chǎng)景，提升了復(fù)雜場(chǎng)景下的決策模塊感知能力和高效協(xié)同能力，最終減少了近50%的井下作業(yè)人力，提升了礦山場(chǎng)景的安全性。當(dāng)紅齊天集團(tuán)則將大模型應(yīng)用于全鏈路業(yè)務(wù)賦能，包括內(nèi)容創(chuàng)作、用戶洞察分析、后期運(yùn)營(yíng)與優(yōu)化等，實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)的全面升級(jí)。

然而，大模型的應(yīng)用并非一帆風(fēng)順。企業(yè)在摸索解決方案的過程中，也走了不少?gòu)澛?。?duì)此，我們采訪的從業(yè)者給出了一些寶貴的建議。首先，要拒絕技術(shù)盲目崇拜。很多企業(yè)過于追求基礎(chǔ)大模型的先進(jìn)性，而忽視了與具體應(yīng)用場(chǎng)景的結(jié)合。實(shí)際上，現(xiàn)有大模型的算力已經(jīng)足夠強(qiáng)大，企業(yè)需要脫下孔乙己的長(zhǎng)衫，從實(shí)驗(yàn)室走向應(yīng)用場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)軟件與硬件的壁壘打通和業(yè)務(wù)閉環(huán)。其次，要關(guān)注用戶體驗(yàn)的優(yōu)化，特別是降低用戶的使用成本。數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護(hù)也是關(guān)鍵問題，企業(yè)需要建立完善的數(shù)據(jù)管理和安全機(jī)制。

在智能體的應(yīng)用上，藍(lán)色光標(biāo)是一個(gè)典型的成功案例。他們通過打造專屬營(yíng)銷大模型BlueAi和多個(gè)智能體，實(shí)現(xiàn)了全鏈路AI營(yíng)銷的高效運(yùn)作。智能體不僅能夠幫助行業(yè)新手快速上手，還能實(shí)現(xiàn)社媒數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析、營(yíng)銷趨勢(shì)洞察和合規(guī)文案的自動(dòng)生成等功能，大幅提升了營(yíng)銷效率。

盡管大模型的應(yīng)用前景廣闊，但企業(yè)在實(shí)際應(yīng)用中也面臨著一些挑戰(zhàn)和誤區(qū)。除了上述提到的技術(shù)盲目崇拜和數(shù)據(jù)安全問題外，AI還不能完全取代創(chuàng)作者。內(nèi)容創(chuàng)作的本質(zhì)是傳遞情感、態(tài)度和個(gè)人風(fēng)格，AI雖然能夠提供創(chuàng)意，但無(wú)法替代人類創(chuàng)作者的獨(dú)特價(jià)值。組織架構(gòu)的轉(zhuǎn)型也是企業(yè)擁抱AI的必要條件。一個(gè)真正理解并善于應(yīng)用AI的組織，比單純應(yīng)用技術(shù)更重要。

最后盡管中國(guó)在基礎(chǔ)大模型上與美國(guó)的差距不大，但在大模型的應(yīng)用上還處于初級(jí)階段。美國(guó)已經(jīng)涌現(xiàn)出多家與AI相關(guān)的獨(dú)角獸公司，而中國(guó)雖然有很多企業(yè)都在利用AI賦能業(yè)務(wù)，但所創(chuàng)造的收入規(guī)模和AI原生企業(yè)的規(guī)模還無(wú)法與美國(guó)相提并論。然而，從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，中國(guó)在應(yīng)用落地和數(shù)據(jù)場(chǎng)景上的潛力巨大，打破技術(shù)限制并與行業(yè)資源融合，將是中國(guó)企業(yè)的破局之道。