2025年，被視為大模型的“祛魅”之年。

曾經(jīng)對(duì)AGI的狂熱想象，迅速被“推理成本”和“實(shí)用性”等工業(yè)化難題取代。從硅谷到北上廣，沒(méi)人再輕易為單純的“參數(shù)競(jìng)賽”買單，大模型正在從單純的技術(shù)探索，加速進(jìn)入技術(shù)與需求雙向賽跑的商業(yè)化深水區(qū)。

這一轉(zhuǎn)變讓OpenAI、Google等巨頭紛紛調(diào)轉(zhuǎn)船頭，開(kāi)始密集推出針對(duì)企業(yè)級(jí)市場(chǎng)的高性價(jià)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(tái)也許并不在實(shí)驗(yàn)室。過(guò)去是拿著錘子找釘子，現(xiàn)在，無(wú)論是Gemini及其身后的數(shù)據(jù)帝國(guó)Google，在產(chǎn)業(yè)數(shù)智化領(lǐng)域摸爬滾打了多年的阿里云和千問(wèn)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(chǎng)適應(yīng)性讓模型迭代周期被極速壓縮，從數(shù)年壓縮到了每個(gè)月甚至每個(gè)星期。而這種視角的轉(zhuǎn)變，恰恰為中國(guó)AI創(chuàng)造了“變道超車”的最好時(shí)機(jī)。

長(zhǎng)期以來(lái)，全球人工智能的聚光燈投在硅谷。然而在2025，分水嶺就已經(jīng)出現(xiàn)：中國(guó)大模型不再滿足于技術(shù)路徑的復(fù)制與跟隨，而是在從參數(shù)為王轉(zhuǎn)向產(chǎn)業(yè)為本的新周期里，從被動(dòng)走向了先驗(yàn)：算力封鎖沒(méi)有擊垮國(guó)產(chǎn)大模型，反而帶來(lái)了得天獨(dú)厚的韌性，具體體現(xiàn)為：架構(gòu)創(chuàng)新上的實(shí)用主義、商業(yè)化上的全棧服務(wù)深入、生態(tài)布局上的策略與全球化責(zé)任。

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

01. 產(chǎn)業(yè)化深水區(qū)，大模型正在成為“超級(jí)配角”

為什么大模型在落地中需要被“祛魅”？

2025年以來(lái)，產(chǎn)業(yè)化深水區(qū)出現(xiàn)了一個(gè)有意思的現(xiàn)象：人工智能似乎已經(jīng)無(wú)處不在，但相比曾經(jīng)街頭巷尾都在熱議的Chatbot，現(xiàn)在的大模型好像在產(chǎn)品形態(tài)上“隱形”了。

隱形背后，是中國(guó)企業(yè)在產(chǎn)業(yè)化迭代上的務(wù)實(shí)，也是AI廠商在技術(shù)支撐上的全棧與協(xié)同。

AI從數(shù)字世界來(lái)到物理世界，汽車是走在最前沿的載體。大模型的“隱形”趨勢(shì)，在智能駕駛領(lǐng)域體現(xiàn)得淋漓盡致。如今的汽車已經(jīng)超越了交通工具，成為了一個(gè)能夠主動(dòng)理解、決策并行動(dòng)的智能體。在這個(gè)過(guò)程中，大模型退居幕后，成為了驅(qū)動(dòng)智駕進(jìn)化的“超級(jí)底座”。

過(guò)去一年，無(wú)論是傳統(tǒng)汽車還是新能源，中國(guó)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(guó)車企讓大模型產(chǎn)業(yè)化在這個(gè)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(shù)優(yōu)勢(shì)，小鵬第二代VLA（視覺(jué)語(yǔ)言動(dòng)作模型）基于1億clips數(shù)據(jù)訓(xùn)練，相當(dāng)于人類司機(jī)駕駛65000年才能遇到的極限場(chǎng)景總和。

智能化的第一個(gè)難點(diǎn)在于如此大規(guī)模的數(shù)據(jù)吞吐?；诎⒗镌圃贫怂懔旱闹С?，小鵬建成了國(guó)內(nèi)汽車行業(yè)首個(gè)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(dá)平均5天一次。在小鵬的技術(shù)腹地，大模型的意義不只是前端的體驗(yàn)與交互，更是“隱形”在數(shù)據(jù)與場(chǎng)景的運(yùn)轉(zhuǎn)中默默發(fā)力。

在看不見(jiàn)的云端，依托于全棧AI云服務(wù)能力的阿里云，已經(jīng)支撐了中國(guó)100%車企的智能化落地，在中國(guó)駕駛研發(fā)算力市場(chǎng)領(lǐng)先的同時(shí)，放眼全球，這一產(chǎn)業(yè)化成果與速度也可以說(shuō)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(lǐng)域，大模型也隱形在端云協(xié)同、生態(tài)整合的交互系統(tǒng)之下，為人車關(guān)系從工具躍升為伙伴帶來(lái)了更為細(xì)膩的改變。大模型在以一種更潤(rùn)物細(xì)無(wú)聲的方式，成為中國(guó)汽車產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)的大腦。

目光轉(zhuǎn)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(chǎn)線中。過(guò)去的一年，三一重工基于千問(wèn)大模型打造了50多個(gè)AI Agent，覆蓋研發(fā)、生產(chǎn)、銷售、服務(wù)等全鏈路。對(duì)于工業(yè)巨頭來(lái)說(shuō)，最寶貴的資產(chǎn)是積累了數(shù)十年的非標(biāo)經(jīng)驗(yàn)。通過(guò)全參數(shù)微調(diào)，三一重工將這些行業(yè)know-how“焊”進(jìn)了大模型里，將企業(yè)積累幾十年的生產(chǎn)數(shù)據(jù)與專家經(jīng)驗(yàn)內(nèi)化為可復(fù)制的數(shù)字資產(chǎn)。從此，大模型能像“老師傅”一樣指導(dǎo)新手工程師進(jìn)行設(shè)備故障診斷及工藝優(yōu)化、讓非標(biāo)場(chǎng)景也能規(guī)?；鹘菂s仍然是企業(yè)與人在實(shí)踐中的經(jīng)驗(yàn)積累。

產(chǎn)業(yè)化正在反向定義技術(shù)，這已經(jīng)成為了一個(gè)不爭(zhēng)的事實(shí)。所以在產(chǎn)業(yè)化的深水區(qū)，大模型必須甘當(dāng)配角，一個(gè)實(shí)用、好用、企業(yè)可負(fù)擔(dān)的“超級(jí)配角”。

工廠流水線要求的的延遲，金融風(fēng)控系統(tǒng)對(duì)內(nèi)容幻覺(jué)的零容忍，智能硬件對(duì)端側(cè)推理的功耗和復(fù)雜環(huán)境極其敏感……想解決這些問(wèn)題，大模型要學(xué)會(huì)從燒錢走向落地，從通用智能的宏大敘事走向一點(diǎn)一滴的場(chǎng)景微調(diào)。

而在2025年，全球AI產(chǎn)業(yè)中把“落地”這兩個(gè)字詮釋得最好的，就是務(wù)實(shí)的國(guó)產(chǎn)大模型。

02. 大模型效率的進(jìn)化，決定未來(lái)生產(chǎn)力

縱觀技術(shù)發(fā)展史，大多數(shù)新技術(shù)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(lái)的產(chǎn)業(yè)并不多。

這和消費(fèi)品牌拒絕溢價(jià)的區(qū)別是，AI普惠化不是市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)手段，而是技術(shù)發(fā)展的目的。

在2025年，國(guó)產(chǎn)大模型重新定義了SOTA：榜單上的最高分只能說(shuō)明技術(shù)“好用”，而要讓最好用的技術(shù)變得可及可負(fù)擔(dān)，單位算力下的效率和生產(chǎn)力是更值得關(guān)注的硬標(biāo)準(zhǔn)。

在產(chǎn)業(yè)端，企業(yè)主關(guān)心的不是大模型在一個(gè)冷門知識(shí)問(wèn)答上得了多少分，而是每一塊錢的投入能換回多少實(shí)際的效率提升。這就是國(guó)產(chǎn)大模型為什么早早放棄了技術(shù)炫技。

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

在對(duì)于算力ROI的重視下，中國(guó)AI在“反卷參數(shù)”的道路上越走越遠(yuǎn)，卻在“卷效率”的道路上實(shí)現(xiàn)了降維打擊。

過(guò)去兩年的競(jìng)爭(zhēng)是比誰(shuí)的模型更聰明，而2025年的競(jìng)爭(zhēng)是比誰(shuí)的模型更省、更快。阿里云和千問(wèn)大模型的一系列技術(shù)突破，本質(zhì)上都是在為產(chǎn)業(yè)界解決“算力貴、推理慢、部署難”這三大產(chǎn)業(yè)化攔路虎。

數(shù)據(jù)和表現(xiàn)是最直觀的證詞。在大模型領(lǐng)域，技術(shù)炫技往往體現(xiàn)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(méi)有實(shí)用性。而千問(wèn)大模型選擇了一個(gè)不可預(yù)測(cè)的實(shí)戰(zhàn)環(huán)境，在由真人用戶隨機(jī)出題的盲測(cè)平臺(tái)Chatbot Arena中成績(jī)躋身全球前三，并拿到代碼、數(shù)學(xué)等5項(xiàng)能力第一，同時(shí)成為國(guó)產(chǎn)模型的歷史最高分、代表開(kāi)源模型在閉源圍剿中突圍。

而早當(dāng)行業(yè)主流聲音還是卷參數(shù)、為了訓(xùn)練千億參數(shù)模型感到焦慮的時(shí)候，千問(wèn)3就開(kāi)始通過(guò)混合推理架構(gòu)與高稀疏度MoE技術(shù)進(jìn)行架構(gòu)創(chuàng)新。將800億參數(shù)的智力壓縮進(jìn)每次僅需激活30億參數(shù)的推理中，訓(xùn)練與推理成本降低了90%。這一成果讓面向低預(yù)算中小企業(yè)的千問(wèn)3-Next，在效率上能夠比肩千問(wèn)3-235B旗艦?zāi)Ｐ汀?/p>

在多模態(tài)可控性方面，工業(yè)化難點(diǎn)更為突出。多模態(tài)生成的高價(jià)值密度場(chǎng)景在影視制作、人機(jī)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(yán)重阻礙了價(jià)值落地。過(guò)去一年中，千問(wèn)大模型作為國(guó)產(chǎn)“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(diǎn)上。萬(wàn)相Wan 2.2成為業(yè)界首個(gè)MoE視頻生成模型，直接節(jié)省了50%的算力；萬(wàn)相Wan 2.6成為國(guó)內(nèi)首個(gè)支持角色扮演功能的視頻模型，展現(xiàn)了對(duì)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(diǎn)；Fun-Audio-Chat-8B在多項(xiàng)音頻模型專業(yè)基準(zhǔn)測(cè)試中斬獲SOTA。

算力的效率進(jìn)化，也體現(xiàn)在云與端的界限被進(jìn)一步打破。去年，千問(wèn)3-4B和千問(wèn)3-30B-A3B等模型的發(fā)布，讓性能媲美GPT-4o的國(guó)產(chǎn)大模型可以直接在手機(jī)等消費(fèi)級(jí)硬件上流暢運(yùn)行。對(duì)于開(kāi)發(fā)者而言，就是把算力從云服務(wù)器的昂貴API里釋放出來(lái)，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(zhǎng)文本處理上，千問(wèn)2.5-1M將推理速度提升了近7倍，讓處理百萬(wàn)字級(jí)別的合同文檔從“分鐘級(jí)”變成了“秒級(jí)”體驗(yàn)。速度的升維在金融風(fēng)控、數(shù)據(jù)合規(guī)這些時(shí)間敏感型業(yè)務(wù)中，具有決定性的價(jià)值。

算力效率的終極體現(xiàn)是生產(chǎn)力的質(zhì)變。

因此，SOTA的成績(jī)是表象，背后生產(chǎn)力提效的故事才是中國(guó)AI的底色。算力效率進(jìn)化的未來(lái)，會(huì)體現(xiàn)為生產(chǎn)力的質(zhì)變。比如在AIGC領(lǐng)域，海藝AI接入萬(wàn)相2.6后，用戶的內(nèi)容創(chuàng)作效率提升了6倍；人力資源領(lǐng)域，智聯(lián)招聘利用AI打造了多個(gè)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(jiàn)頂?shù)墓韫龋袊?guó)AI當(dāng)下的特質(zhì)是，通過(guò)“工程化紅利”開(kāi)啟了新的增長(zhǎng)曲線。阿里云在2025年斬獲的NeurIPS最佳論文獎(jiǎng)，以及在全球權(quán)威評(píng)測(cè)中拿下的SOTA，也是其“實(shí)用主義”路線生根發(fā)芽的自然成果。

因?yàn)樵诋a(chǎn)業(yè)化的語(yǔ)境下，最好的技術(shù)，一定是最能轉(zhuǎn)化為先進(jìn)生產(chǎn)力的技術(shù)。

03. 開(kāi)源生態(tài)，讓中國(guó)AI走向長(zhǎng)期主義

技術(shù)決定了一家廠商能走多高，而生態(tài)決定了能走多遠(yuǎn)。

國(guó)產(chǎn)大模型的后來(lái)居上，除了架構(gòu)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)化交付的能力回報(bào)之外，生態(tài)是一個(gè)無(wú)法繞過(guò)的結(jié)構(gòu)性關(guān)鍵詞。比如，在全球巨頭紛紛轉(zhuǎn)向閉源的趨勢(shì)下，阿里云卻堅(jiān)持做開(kāi)源大模型系列。

開(kāi)源意味著主動(dòng)放棄代碼領(lǐng)先的窗口期，在外界看來(lái)似乎是“地獄模式”，但在阿里云的戰(zhàn)略棋盤中，開(kāi)源是一種非常有效的生態(tài)競(jìng)爭(zhēng)策略。這也是為什么，作為國(guó)產(chǎn)大模型第一梯隊(duì)的玩家，千問(wèn)大模型在技術(shù)上穩(wěn)住了先發(fā)優(yōu)勢(shì)，在產(chǎn)業(yè)端實(shí)現(xiàn)了多個(gè)市場(chǎng)的高占有率領(lǐng)跑。

在我們?cè)u(píng)估一家AI企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力時(shí)，比如回答AI創(chuàng)業(yè)公司為什么很難與“大廠”競(jìng)爭(zhēng)，最先關(guān)注的是資金儲(chǔ)備和資源向心力。但在錢與資源的背后，還存在三個(gè)關(guān)鍵隱性條件：更全面的技術(shù)供應(yīng)鏈，更活躍的生態(tài)，以及更穩(wěn)定的工業(yè)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。

阿里云是如今全球唯一一家同時(shí)擁有全模態(tài)開(kāi)源大模型和全棧AI服務(wù)的“大廠”。左手模型、右手基建的生態(tài)位，讓千問(wèn)大模型在算力調(diào)度與應(yīng)用開(kāi)發(fā)的底層邏輯中具有獨(dú)特的競(jìng)爭(zhēng)力。全棧AI服務(wù)商的定位，也讓阿里云在這個(gè)新周期中擁有了“經(jīng)驗(yàn)與勇氣”的護(hù)城河：在技術(shù)創(chuàng)新上不怕被復(fù)制追趕，在商業(yè)化落地上不怕基于開(kāi)源自主開(kāi)發(fā)而失去的訂單。

勇氣的嘉獎(jiǎng)在2025年被收入囊中。正是因?yàn)殚_(kāi)源，千問(wèn)大模型系列被全球開(kāi)發(fā)者在各種極端場(chǎng)景下測(cè)試、魔改，進(jìn)行生態(tài)級(jí)的“眾包迭代”，讓千問(wèn)的進(jìn)化速度超越了實(shí)驗(yàn)室里的封閉模型和系統(tǒng)，甚至反向推動(dòng)了架構(gòu)效率和大模型產(chǎn)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(biāo)準(zhǔn)的部分，也是技術(shù)責(zé)任感的體現(xiàn)。首先，“全棧+開(kāi)源+可參考行業(yè)解決方案”的模式，就已經(jīng)解決了不少企業(yè)AI落地難的痛點(diǎn)，讓中小企業(yè)也能迅速將基模能力轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。

其次，一個(gè)活躍的開(kāi)源生態(tài)對(duì)于黑箱、壟斷、不合理的技術(shù)溢價(jià)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(jī)，那么阿里云提供的不只是引擎、通往各個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景的鐵路網(wǎng)，還有大量公開(kāi)的設(shè)計(jì)圖紙。

在這個(gè)生態(tài)中，“Qwen Architecture”正在成為全球AI行業(yè)事實(shí)上的通用標(biāo)準(zhǔn)。2025年，全球大模型領(lǐng)域出現(xiàn)了一個(gè)“硅谷反向?qū)W習(xí)”的現(xiàn)象：曾被視為技術(shù)燈塔的硅谷巨頭和創(chuàng)業(yè)明星，開(kāi)始暗中將中國(guó)開(kāi)源模型作為創(chuàng)新起點(diǎn)。

Airbnb CEO在公開(kāi)場(chǎng)合坦言，他們的核心客服Agent主要依賴于千問(wèn)系列模型；硅谷知名AI初創(chuàng)公司Nexusflow發(fā)布的旗艦?zāi)Ｐ虯thene-V2，也曾公開(kāi)聲明是基于Qwen-2.5-72B進(jìn)行微調(diào)的?！皦?nèi)開(kāi)花墻外香”的技術(shù)輸出，在開(kāi)發(fā)者社區(qū)Hugging Face上表現(xiàn)得更為直觀：在很長(zhǎng)一段時(shí)間里，全球開(kāi)源模型排行榜Top10的大部分都是基于千問(wèn)進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)的衍生模型。

對(duì)于全球無(wú)數(shù)中小模型廠商和垂直應(yīng)用開(kāi)發(fā)者而言，千問(wèn)實(shí)際上已經(jīng)扮演了“AI時(shí)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(xùn)練，而是站在千問(wèn)的肩膀上，針對(duì)特定場(chǎng)景進(jìn)行微調(diào)得來(lái)。就連硅谷巨頭的閉源圍墻，也敵不過(guò)阿里云“生而全球”的生態(tài)基因。

在這個(gè)生態(tài)下，各行各業(yè)都在基于千問(wèn)、萬(wàn)相系列模型批量創(chuàng)造高價(jià)值、低成本的應(yīng)用。這些應(yīng)用實(shí)例和模型進(jìn)化，也被阿里云通過(guò)飛天發(fā)布時(shí)刻向全球同步，讓中國(guó)方案成為全球產(chǎn)業(yè)智能化的規(guī)則制定者。

2025年，中國(guó)AI通過(guò)技術(shù)上的實(shí)用主義、商業(yè)上的全棧深入和生態(tài)上的責(zé)任開(kāi)源，讓大模型在產(chǎn)業(yè)化這個(gè)關(guān)鍵時(shí)刻，成為了全球領(lǐng)跑者。一個(gè)由中國(guó)創(chuàng)新力決定全球“工業(yè)革命”潮水襲向哪里的時(shí)代，正在到來(lái)。