在2025年，AI大模型的發(fā)展已經(jīng)進入了一個全新的階段，技術的突破讓AI生態(tài)站上了新的高度。然而，隨著技術的快速發(fā)展，AI生態(tài)也面臨著諸多挑戰(zhàn)和困境。本文深入剖析了當前AI大模型生態(tài)的現(xiàn)狀、問題以及未來的發(fā)展方向。

一個沒有生態(tài)的軟件服務生態(tài)是不完整的，也更是沒辦法完成自身的PMF驗證的。這個模式適用于云計算，適用于SaaS，也更適用于如今的AI大模型產(chǎn)品。

“國產(chǎn)AI芯片只要達到國外芯片60%的性能，如果生態(tài)做好了，客戶也會滿意。即使硬件做的很好，甚至比國外做的更好，但如果生態(tài)沒有做好，依然不被喜歡”。

當大模型的狂飆時代已過，分化與困局接踵而至。中國工程院院士鄭緯民這段關于AI生態(tài)的表述正中產(chǎn)業(yè)的“眉心”。

從百億參數(shù)到萬億規(guī)模，技術突破讓AI生態(tài)站上新高度，但開源與閉源的對立、通用與垂直的撕裂、技術與產(chǎn)業(yè)的錯位，正撕開生態(tài)的裂縫。

2025年的中國大模型生態(tài)正面臨十字路口：一邊是巨頭們通過生態(tài)聯(lián)盟搶占制高點，一邊是工具鏈不完善、長尾場景開發(fā)滯后、渠道商能力不足等斷點頻現(xiàn)。當技術迭代的速度遠超社會適配能力，生態(tài)的構建不再是單點技術的勝利，更是一個推動產(chǎn)業(yè)的必要命題。

生態(tài)往往是TO B服務的重要一環(huán)，尤其在企業(yè)需求個性化極強的中國土壤上，包括渠道商、代理商、產(chǎn)品伙伴等都是必須的一個鏈條，他們在成為更好的TO B服務觸角的同時也更在推動著中國整個數(shù)字化進程的邁步，在過去的多年里，云計算、SaaS等都構建出完備的生態(tài)體系，也因此催生出成熟的市場商業(yè)模型。

如今，這個主角成了AI大模型。那么，在2025年這個被稱為AI落地元年的如今，中國的AI大模型生態(tài)，到底走到哪了？

一位國內(nèi)Agent企業(yè)負責人告訴產(chǎn)業(yè)家，“我們現(xiàn)在大部分項目交付還是自己來做，渠道商和服務商還沒辦法跟上我們Agent的交付體系，中國的AI生態(tài)建設需要時間。”

這個時間是多久？又或者說，是哪些生態(tài)環(huán)節(jié)的建立需要時間？

一、生態(tài)拷問：為什么大模型也需要“拉幫結派”？

大模型技術的爆發(fā)，讓AI時代加速到來。不同于以往的AI技術狂潮，這波潮水中，有新的玩家、新的賽道，生態(tài)的層級也發(fā)生了新的變化。

AI時代的生態(tài)“肖像”，更像一個“新物種”。

一般來說，AI生態(tài)主要分為3個層級。一是基礎層，主要提供AI開發(fā)所需的算力硬件（芯片/服務器）、云計算平臺。主要的參與者包括以華為昇騰、阿里云、百度昆侖芯為代表的大廠陣營，以寒武紀、天數(shù)智芯等廠商為代表的國家隊。

二是平臺層，這是大模型的核心戰(zhàn)場，也是AI創(chuàng)業(yè)的主要標地。主要提供模型能力，模型開發(fā)工具，還有數(shù)據(jù)服務。

這一層級的參與者眾多，細分來看，光是模型能力就分為通用模型和垂直模型，前者參與方主要是阿里通義、騰訊渾元、百度文心等為代表的大廠，以及以DeepSeek、Minimax、智譜等為代表的專業(yè)廠商；而后者一般都是由行業(yè)的頭部企業(yè)領頭打造，例如醫(yī)療領域的MedGPT、工業(yè)領域的Cosmo-GPT等。一些科研機構以及大廠也會與企業(yè)合作，開發(fā)出垂直模型。

開發(fā)工具提供主體主要是開發(fā)者社區(qū)、初創(chuàng)企業(yè)以及大廠云廠商。例如Hugging Face中國版為代表的開發(fā)者社區(qū)；提供開源框架的百度飛槳、華為MindSpore、騰訊Angel；像瀾舟科技這樣提供工具包的初創(chuàng)企業(yè)。

數(shù)據(jù)服務的參與者主要是以大廠云廠商以及以Testin云測、滴譜科技、星辰數(shù)據(jù)、Zilliz等為代表的專業(yè)數(shù)據(jù)廠商。

三是應用層，這是場景落地競技場，主要基于大模型的行業(yè)解決方案。參與方有金蝶蒼穹GPT、用友YonGP等為代表的傳統(tǒng)軟件商，以循環(huán)智能、追一科技等為代表的AI原生企業(yè)；還有以神州數(shù)碼、東華軟件為代表的系統(tǒng)集成商。

當我們拆解完AI生態(tài)的三層架構與參與者圖譜后，一個關鍵問題浮現(xiàn)：這種精密的分工協(xié)作體系究竟創(chuàng)造了什么不可替代的價值？

答案在AI落地的技術難題下，逐漸浮現(xiàn)。

當下，大模型參數(shù)規(guī)模從百億級向萬億級躍遷，大模型全鏈條的研發(fā)涉及數(shù)據(jù)、算法、算力、場景協(xié)同，單靠一家企業(yè)獨立完成幾乎是不可能的事情。且在多模態(tài)融合、端云協(xié)同趨勢下，需要跨領域技術整合，企業(yè)難以獨自應對這種復雜的技術。

另外，在AI技術落地產(chǎn)業(yè)的過程中，不同的行業(yè)和應用場景對模型的要求各不相同。通用模型雖然具有廣泛的應用潛力，但要真正適應具體的場景，還需要合作伙伴的深度參與，進行針對性的適配和優(yōu)化；且想要AI落地，就必須保證技術的普惠性，但當下大模型的研發(fā)和部署成本極高，這成為許多企業(yè)尤其是中小企業(yè)進入這一領域的巨大門檻。開源模型、API接口和開發(fā)者工具鏈是解決這一問題的關鍵。

更為重要的是，在商業(yè)層面，若大量企業(yè)僅通過標準化API接口提供大模型服務，可能引發(fā)嚴重的同質(zhì)化競爭問題。這種模式下，模型能力被封裝為”黑箱”接口，企業(yè)難以構建獨特的技術壁壘，客戶可能因細微的價格波動或短期性能差異而頻繁更換供應商。

可以說，AI生態(tài)是技術迭代的必然要求，是AI落地產(chǎn)業(yè)的核心驅(qū)動力，更是彌補短板專注長板競爭力的重要手段。

二、中國的AI生態(tài)：是必需品，但也更是一個“半成品”

在AI浪潮的競逐中，中國互聯(lián)網(wǎng)巨頭以各自基因重塑技術版圖，搭建出一個個各具特色的AI生態(tài)圈。

在過去的一年時間里，能看到騰訊、阿里、百度、火山引擎等各個互聯(lián)網(wǎng)大廠都在把AI生態(tài)作為云事業(yè)部們的最高優(yōu)先級任務，其中能看到的幾個共性信號是一方面各家都在復用之前的云廠商的服務體系，比如代理商和渠道商政策，另一方面也更在吸納更多的ISV開發(fā)者，通過如百度千帆、阿里百煉、字節(jié)扣子等平臺為開發(fā)者賦能，幫助其充分調(diào)用自身的大模型能力，強化布局。

以阿里為例，據(jù)了解，零售企業(yè)若需部署智能客服系統(tǒng)，可直接調(diào)用百煉平臺預置的電商大模型，由合作伙伴提供行業(yè)知識庫微調(diào)服務，并通過阿里云邊緣計算節(jié)點進行技術支持；同樣的情況也更出現(xiàn)在另外幾家大廠的AI項目執(zhí)行過程中。

能看到的是，這種“大廠提供核心基座模型能力+伙伴負責數(shù)據(jù)體系和運營交付”的協(xié)作模式，使解決方案交付效率提升好幾倍，客戶無需自建復雜技術團隊即可實現(xiàn)智能化升級。

但在這之外，一些問題也更在同步出現(xiàn)。一個真實的現(xiàn)狀是，如今國內(nèi)AI生態(tài)的整體成熟度，其實并不高，這種成熟度對應的一方面是服務商對于如何進行AI產(chǎn)品落地缺乏經(jīng)驗，另一方面是服務商自身的AI大模型全棧能力（硬件+軟件）并不能完全滿足客戶需求；此外，最為關鍵的在于，對大部分中國企業(yè)而言，其數(shù)據(jù)體系的建立仍在路上。

以芯片兼容為例，即從目前來看，盡管晟騰、昆侖芯等國產(chǎn)AI芯片雖在性能上逐步追趕，但其軟件生態(tài)與主流開發(fā)框架兼容性不足，開發(fā)者需針對不同芯片重新編寫代碼，遷移成本高昂。

“我們有幾十種芯片，不同框架，不同軟件棧，不同算子庫，怎么兼容是一個非常大的挑戰(zhàn)?！敝袊畔⑼ㄐ叛芯吭涸洪L余曉暉在媒體采訪中直言。

此外，便是工具鏈的不完善。兩個市面上流傳較廣的案例是，某開發(fā)者曾表示，“調(diào)試一個模型兼容性問題，查了3天Stack Overflow，答案全是英文”。另外一個典型的案例：國內(nèi)某廠商的模型壓縮工具雖能減少60%參數(shù)量，但推理精度損失仍達5%-10%，且缺乏自動化調(diào)試支持。

AI生態(tài)的不成熟，更表現(xiàn)在AI落地的成果上。

例如一些頭部場景如客服、代碼生成場景已經(jīng)落地，但眾多長尾場景尚未被開發(fā)。此外，對于AI客服等場景，盡管目前產(chǎn)品力沒有問題，但渠道商和代理商很難為企業(yè)提供適配產(chǎn)品的原廠實施部署服務，比如知識庫能力，比如微調(diào)推理等能力。

可以說，如今的AI生態(tài)，是一個必需品，但卻也僅僅可以稱之為“半成品”。

三、AI生態(tài)，下一步重點在哪？一個疑問是，造成AI生態(tài)不成熟的原因是什么？

事實上，當下的模型迭代速度遠超部署能力，國內(nèi)大模型平均每3-6個月升級一次，但有些企業(yè)部署周期需6-12個月，導致實際應用版本落后2-3代。這直接導致了技術驅(qū)動與工程落地的斷層。

此外，頭部企業(yè)壟斷數(shù)據(jù)與算力資源，形成“高頻場景虹吸—長尾場景失血”的惡性循環(huán)。某咨詢報告的一個數(shù)據(jù)顯示，國內(nèi)70%的AI企業(yè)將資源集中于頭部場景，僅15%的企業(yè)布局長尾需求開發(fā)。

而在企業(yè)側(cè)，對AI“萬能論”“無用論”的認知，既催生無效投入，又抑制務實探索，進一步加劇了AI生態(tài)的建設難度。

值得注意的是，另一個更隱形的危機也在發(fā)酵，即渠道代理與實施服務的斷層。

傳統(tǒng)云廠商依賴代理商銷售算力與API，但AI項目需要代理商提供模型調(diào)優(yōu)、場景適配等深度服務。然而，多數(shù)代理商仍停留在硬件部署與基礎運維階段，缺乏AI工程化能力；此外，當下企業(yè)不再滿足于系統(tǒng)部署，要求服務商提供模型迭代、業(yè)務流程改造等持續(xù)服務，但是你能同時提供開發(fā)、部署、運維、再訓練的全棧服務商并不多。

這些缺失的生態(tài)環(huán)節(jié)，讓AI落地陷入“高空有云、地面無路”的困局。

一個事實是，當前AI生態(tài)的困境本質(zhì)上是技術革命與產(chǎn)業(yè)變革不同步的產(chǎn)物。在這個生態(tài)的大盤里，存在許多空白和斷點。這個斷點是生態(tài)參與者之間的斷點、生態(tài)層級之間的斷點、交付流程的斷點、技術承接能力的斷點。

對于大模型廠商而言，構建優(yōu)質(zhì)的AI生態(tài)已從技術競賽升級為系統(tǒng)性工程，需通過技術底座共建、垂直場景深耕、開源與商業(yè)化平衡等策略，實現(xiàn)從“單點突破”到“生態(tài)協(xié)同”的躍遷。

針對算力、數(shù)據(jù)、算法等底層資源的碎片化問題，可以看到一些頭部企業(yè)正通過開放技術底座和統(tǒng)一接口標準，降低生態(tài)協(xié)作門檻，比如如今的mcp協(xié)議，比如各家都在重點打造的數(shù)據(jù)治理體系，這些都在降低服務伙伴交付的難度和在企業(yè)內(nèi)落地的難度。

此外，一些基于Agent等產(chǎn)品的交付實施體系也更在被一些軟件廠商提出并構建?！艾F(xiàn)在我們的實施交付成本很高，因為都是自己在做，但隨時我們合作的幾個生態(tài)伙伴成型，這塊的成本會降低很多?！?/p>

能看到的是，不論是從產(chǎn)品層面的開放，還是渠道政策的推動，抑或是基于開發(fā)者工具的兼容適配，國內(nèi)的包括云廠商在內(nèi)的AI服務商都在嘗試構建一個良性、低門檻、具備商業(yè)空間的生態(tài)體系，以此加速完成自身模型產(chǎn)品和模型算力的落地。

一個沒有生態(tài)的軟件服務生態(tài)是不完整的，也更是沒辦法完成自身的PMF驗證的。這個模式適用于云計算，適用于SaaS，也更適用于如今的AI大模型產(chǎn)品。

“我們期待更多的AI伙伴，不論是產(chǎn)品還是渠道交付的伙伴，在接下來的都能自己長出來?！鄙鲜鲕浖撠熑烁嬖V產(chǎn)業(yè)家。

AI落地元年，大模型生態(tài)正在茁壯成長。