把大模型“榜單”關進籠子里

中國AI競賽進入深水區，唯有將技術扎根于產業痛點的公司，才能穿越周期，成為最終的“生存者”。或許當資本泡沫退去，中國大模型的故事才剛剛開始。

文/每日資本論

僅僅一年前，阿里、百度、科大訊飛、騰訊等大模型紛紛宣布降價，甚至免費。部分權威媒體形容，這是中國大模型“吹響了競爭下半場的哨子”。還有一個令人熱議的話題是，大模型到底要卷什么？

半年后，深度求索公司先后發布DeepSeek V3和DeepSeek R1大模型，并快速“出圈”，提升了中國在全球人工智能領域的影響力，并在全球范圍掀起又一輪大模型發展浪潮。于是，一場聲勢更為浩大的探討在廣大網民中展開，燒錢的大模型如何才能賺錢？

或許全球關心人工智能的人們都在盯著，誰能拿到更多的訂單，這也意味著未來活下來并走在大模型隊伍前列，其股價更具投資價值。

有意思的是，這幾日，網絡上突然多起來有關大模型“六小虎”變成“基模五強”的帖子。本來還很興奮，因為誰都知道，大模型市場只有經過一輪輪洗牌后，剩下來的企業才是更有競爭力。但看完之后，總覺得缺點什么。

當然，這里并非要討論這份“基模五強”的榜單是否具有說服力，更非討論哪家大模型更有代表性。畢竟，市場是檢驗一切的真理。需要提醒注意的是，在經過洗牌之后，不僅標志著資本與技術的重新分配，更揭示了行業邏輯的深刻轉向：從野蠻生長的“參數競賽”轉向以場景落地的收益、成本效益和用戶黏性為核心的第二階段競爭。

通俗點講，別看什么榜單了，更別造什么概念了，大模型已經到了真正卷落地、卷收益、卷效率、卷用戶的階段了。

事實上，早在2024年上半年，行業內就已經開始討論如何賺錢的問題。而DeepSeek的開源策略如同一枚深水炸彈，將中國大模型行業推入新紀元。其API定價低至OpenAI的1/30，訓練成本僅為行業頭部模型的1/10，徹底打破了大模型的“奢侈品”屬性。

這場“價格革命”迫使廠商重新思考：在有限的算力與資金約束下，中國大模型究竟該卷排名還是卷效益？答案或許藏于騰訊、科大訊飛、百度、阿里等大廠迥異的戰略路徑中。

眾所周知，大模型場景落地已從“通用基建”發展到更為細分的“垂直深潛”，大模型的商業化已從技術驗證步入深水區。未來大模型的核心競爭力在于“穿透行業本質、解決復雜場景的能力”。最終，變成可以從數字層面解讀的賬單。

那么，2024年哪幾家大模型廠商分別拿到多少訂單呢？

公開資料顯示，2024年，中國大模型招投標市場呈現出爆發式增長的態勢。根據智能超參數的統計數據，全年共統計到1520個大模型相關中標項目，其中413個項目未披露金額，其余1107個中標項目披露的金額達到64.67億元。

在眾多參與大模型招投標的企業中，科大訊飛的表現可謂斷層領先。其91個中標項目涵蓋了通信、金融、能源、教科、政務、醫療等多個行業，主要以央國企客戶為主。而在中標金額方面，第一名的科大訊飛超過了第二名到第六名的中標金額之和。

在科大訊飛的91個中標項目中，應用類項目數量占比最大，其中排名靠前的應用場景包括數字人&客服、知識問答&知識平臺、智能編程等。這些應用場景的成功落地，不僅為科大訊飛帶來了可觀的經濟效益，也為大模型在各行業的應用推廣提供了有力的示范。

除了科大訊飛外，百度、智譜等其他通用大模型企業也表現不俗。百度在2024年共中標69個項目，披露的中標金額為37295.3萬元。其項目主要分布在金融、能源、政務、通信、教科等行業。智譜則以32個中標項目位列第三，其中標項目主要集中在通信、金融、能源、教科等行業。字節跳動旗下的火山引擎、阿里云、騰訊云以24、20、19個中標項目分列4到6位，值得一提的是，騰訊云14803.6萬元的中標金額，僅次于科大訊飛和百度。

由此不難看出，在B端市場，大模型還是主要以大廠們為主。

不能不提的是，能源消耗與算力成本的不斷攀升，成為制約大模型行業發展的關鍵因素之一。隨著模型規模的日益擴大，所需的算力資源也呈指數級增長，這導致運營成本急劇上升，對企業的財務狀況構成了嚴峻挑戰。高昂的算力成本不僅壓縮了企業的利潤空間，還限制了模型的廣泛應用和商業化進程。因此，如何降低能耗、提高算力效率，成為大模型行業亟待解決的重要課題。

美國芯片禁令的持續加碼，迫使中國大模型廠商在算力約束中尋找出路。兩條路徑逐漸清晰：一是通過工程創新降低單位成本，二是構建自主可控的算力生態。

DeepSeek選擇前者。其采用降秩KV矩陣（MLA）與混合專家（MOE）架構，將參數數量減少60%，并通過強化學習優化訓練效率，使API定價低至1元/百萬Token。這種“極致性價比”策略不僅吸引中小開發者，更倒逼云廠商適配其開源模型——壁仞科技、華為云等紛紛宣布支持DeepSeek推理服務，形成“開源生態反哺算力生態”的奇觀。

科大訊飛則押注后者。其與華為聯合打造的“飛星”國產算力平臺，以1萬張910B芯片完成同行10倍算力卡的任務量，并在數學、教育等關鍵領域實現性能超越GPT-4 Turbo79。這種“全棧自研”路徑雖艱難，卻為央國企客戶提供了安全可控的選擇?？拼笥嶏w董事長劉慶峰曾直言，自主可控是AI發展的底氣，也是中國在全球競爭中掌握主動權的關鍵。

阿里與騰訊等則在中間地帶尋找平衡。阿里云計劃三年投入3800億元建設AI基礎設施，包括自研含光芯片與液冷數據中心；騰訊混元大模型通過開源降低生態參與成本，其視頻生成模型雖晚于Sora發布，卻以開源策略加速開發者適配。

當然，大模型的C端戰場在于用戶。用戶爭奪也從“流量入口”發展至打造全方位的“生態黏性”。

公允地講，2024年，中國生成式AI用戶規模達2.3億，但如何將流量轉化為可持續的商業價值，仍是未解之題。

字節跳動的“豆包”模型以價格戰破局，將視覺理解模型的Token成本降至0.003元/千個，較行業平均降低85%，迅速搶占教育、電商等場景。其“Dreamina”視頻生成工具對標Sora，依托抖音的流量優勢，移動端月活用戶已達4839萬，一度在行業內成為眼紅的對象之一。

百度選擇“智能體生態”作為突破口。文心大模型日均調用量超15億次，但其真正野心在于將智能體嵌入搜索、文庫等場景，通過提升廣告點擊率實現收入轉化——2024年第三季度，百度搜索收入同比翻番，印證了這一路徑的潛力。

總之，幾乎有能力的大模型公司都在用戶的“生態黏性”。盡管如此，用戶爭奪戰仍將是未來各個大模型廠商的必修課程。

好了，大模型的發展已經開始回歸到撲朔的商業話題——降本增效，用戶是上帝。那么，中國大模型的下一階段競爭將圍繞什么來展開呢？

綜合現在意見來看，有三大主軸。核心主軸，算力自主的“生死線”。美國對華芯片禁令已從硬件制裁擴展至投資限制，迫使廠商在算力底座上“脫鉤”。科大訊飛的“飛星”平臺與DeepSeek的開源生態，分別代表“硬突圍”與“軟優化”兩種路線，但共同指向自主可控的必然性。

垂類模型的“知識壁壘”或將已變得有利可圖。通用模型將集中于頭部大廠，而中小企業需在金融、醫療等高壁壘領域構建垂類模型，形成“通用主干+垂類枝干”的生態。例如，金融業的風控與投研模型若突破決策場景，有望打開千億市場。

而端側智能體將進行一場“場景革命”。“端側大模型+智能體”模式正在成為現實。手機、汽車、可穿戴設備等終端將承載輕量化模型，通過離線推理與云端協同，重塑人機交互范式。DeepSeek、字節跳動“豆包”的終端適配等，均預示這一趨勢的加速。

簡而言之，中國大模型的競爭，已從OpenAI式的“暴力美學”（拼參數、拼算力）轉向一場“精細手術”——在有限資源下，通過場景深挖、成本優化與生態構建，實現可持續的商業閉環。

這場競賽沒有唯一贏家，但可以肯定的是，“造概念”“刷榜單”不如拼內功。唯有將技術扎根于產業痛點的公司，才能穿越周期，成為最終的“生存者”?；蛟S當資本泡沫退去，中國大模型的故事才剛剛開始。

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