AI2.0時代，誰能打造AI“生態雨林”？

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1

“奇點”之后：大模型的AI1.0時代

那一年，2022。
ChatGPT橫空出世，一時間仿佛掀起了“AI奇點”浪潮。

這是屬于大模型的1.0時代，科技圈炸了，資本圈瘋了，全人類都以為AI終于通靈，世界就此打開隱藏關卡，“大模型”成為科技領域的新圣杯。

你看這些名字：

OpenAI、Anthropic、DeepMind、Meta LLaMA……

它們在GPU堆積如山的冷卻倉里，把人類知識揉成大模型。而在東方，通義千問、DeepSeek、文心一言、智譜清言也開始發出光亮，一場熱戰在看不見的維度上開打——參數比拼、數據堆疊、語料搶灘，誰也不甘當歷史演進的旁觀者。

他們說這是“AI奇點”。一個文明就要從這兒拐彎進入平行宇宙。

但幾秒鐘后，沉默的聲音響起了——不是科學家，不是投資人，是那些等著AI帶來改變的普通人，他們問：

“所以，它到底能為我們干嘛？”

2

AI黑土地，

誰能率先長出AI2.0生態森林

如果說，大模型是AI時代的“黑土地”，

那么真正重要的問題：

誰在這塊土地上播種，誰能種出莊稼，誰能收割糧食，誰能最終孕育出一個完整的、有雨、有風、有生物鏈的生態系統？

這是人類科技文明的又一次“點火”時刻：

像18世紀瓦特的蒸汽機；
像20世紀的原子裂變；
像比特幣白皮書發布的那個夜晚。

而現在，大模型已成為第四次“點火”候選。它像一塊蓄勢待發的黑土地，深沉而龐大。問起來雖然簡單，但技術的現實遠比神話骨感。大模型并不是萬能的，需要對這片黑土地進行更多的耕耘：

要標注、微調、LoRA、RAG、智能體，要引入知識庫、業務流程圖，要訓練一個AI從“看得懂”變成“干得了”，從“能說話”變成“能辦事”。

這個過程中，這時候，AI是一整條產業級生態鏈。

有人播種——那些擁有數據的企業；
有人澆水——日夜苦干的標注員；
有人養育——一個個熬夜調參的AI工程師；
有人收割——把智能體打磨到能解決客戶問題的產品經理。

整個鏈條從數據→模型→產品→商業落地，像一條長長的產業灌溉渠，穿過技術與現實的平原，最終才能長出一片AI莊稼。而當這片莊稼足夠多，它就會匯聚成林，形成局部氣候；當森林彼此聯通，它就會擁有自我調節、自我修復、自我繁殖的能力——這，才是真正的AI生態系統。

現在，中美兩個最強的AI大國，站在這片黑土地前。

誰先從模型到工具，從工具到產品，從產品到生態？

誰能把AI種成森林，育成文明？

這不僅是技術競賽，更是一次系統設計的比拼。

3

中國VS美國，

誰的“AI產品生態”能力更強？

通用大模型的比拼已經不再是唯一焦點。
今天，全球AI圈最關鍵的問題已不再是“你有沒有大模型”，而是“你能不能讓AI干正事”。也就是說：

能不能跑在真實場景中？
能不能節約成本、提升效率？
能不能成為一個產品，而不是一個Demo？

答案其實越來越清晰了：大模型很重要，但它只是“發動機”——沒有車架、油路、變速箱、駕駛艙，它永遠跑不起來。而在這場“產品力”的比賽中，

中國有三樣“看起來不高大上的優勢”：

平臺思維

不是自己做產品，而是讓別人更容易做產品；

數據土壤

不是有數據，而是有“場景中的數據”，可標注、可治理、可復用；

行業嵌入

不是技術解決方案，而是“你就是客戶身邊的工程師”。

這三者合起來，就是一套被中國實踐出來的“AI黃金三角結構”—平臺×數據×行業協同。

它不像科學家那樣崇尚底層算法的優雅，也不像學術圈那樣沉迷論文指標的美感，但它就是能落地、能部署、能生長出產業。

中國有全球最強的“產品鏈路”——可以把AI從底層技術，快速包裹成真實服務；
中國有全球最豐富的“場景數據”——能養出能干活的AI，而不是只會說話的AI；中國有全球最強的“交付文化”——AI不是寫完論文，而是解決問題。而在這些優勢的交匯點上，就誕生了像釘釘這樣的企業形態：它是一個“AI產品生態場”。

4

釘釘的下一步——打造中國AI行業級生態

在AI成為主旋律之前，釘釘就是中國互聯網史上一個極其罕見的“生態型協同平臺”：

它擁有超過7億用戶和超2500萬企業與組織，涵蓋政府、教育、醫療、制造、零售等20個國民經濟行業；各行各業在它上搭建了超過1000萬的數字化應用。它打通了從文檔、審批、項目管理到業務流程自動化的完整鏈條；它原本就是企業數字化的“中樞神經系統”。

這種系統級的存在，使得釘釘天生就具有AI產品孵化的關鍵前提：

高頻、真實、多角色的交互場景；

多業務入口和沉淀的豐富結構化數據；

千行百業萬千組織真實的AI需求。

所以當AI大模型技術成熟時，釘釘幾乎無需重建基礎——它自身就是AI生態的黑土地。

AI進入企業最難的三個點：

進入門檻：我要怎么開始？數據怎么處理？模型怎么訓練？

信任門檻：AI到底準不準？數據交給誰？效果怎么保障？

嵌入門檻：要怎么嵌入我的業務場景？重建我的業務流程？

而釘釘，恰恰就處在解決這些難題的最佳身位：
萬千企業早已在釘釘上運行核心系統，與平臺建立了長期鏈接；業務長在釘釘上，AI只需要“安一個模塊”，就能自然生效；

從人才培養，到數據治理，到模型訓練，到應用閉環，釘釘都在全方位發力，它之所以會成為AI產品化平臺的核心優勢之一，不是模型比別人好；不是做了幾個AI功能；而是它構建了一套讓AI長出生命、扎根現實、閉環進化的“產品生態系統”，并且能在客戶的需求上不斷打磨迭代。

它比多數AI公司更懂企業，更接地氣，更講流程，也更敢于“把復雜的技術流程模塊化給普通人用”。

釘釘是一個系統級的“AI造物者”，豆蔻婦科大模型的誕生，正好說明了這一點。

5

一個垂直模型的釘釘升級之路

2025年6月，AI醫療圈產生了一個振奮的數據：

創業團隊壹生檢康在釘釘支持下研發的豆蔻婦科大模型，準確率從77.1%躍升至90.2%。這不簡單是一個百分比的躍升，而是跨出了AI從“能答題”到“像醫生”邁出的關鍵一步。

這是怎么做到的？背后有三個關鍵詞：

釘釘企業專屬AI平臺、精標數據、SFT。

首先，是釘釘帶來的模型訓練加速器。豆蔻項目使用了釘釘企業專屬AI平臺，這是一站式的企業大模型生產工具鏈，不僅支持監督微調（SFT）與強化微調（RFT）等微調方式，還能分布式訓練、Lora部署，讓一次訓練時間從26小時壓縮到7小時，訓練效率提升了73%。這意味著原本要“月經式更新”的模型，如今能做到“每日迭代”。

其次，是SFT技術的極致打磨。釘釘協助壹生檢康團隊建立數據產線，壹生檢康則標注了千余條高質量問診數據，并構建完整嚴謹的“思維鏈”（COT）推理過程，模擬醫生如何從癥狀出發，層層推理到診斷與處置。這些鏈條不僅精準，還通過專家復審、自動評分系統兩重機制篩選。診斷結構要求包括：一個首要診斷、2~5個備選診斷、檢查建議、治療方案、注意事項，標準比醫生寫病例還嚴。

最后，是對“數據”的深度理解與精耕。他們在模型訓練中不僅篩掉了“月經晚了但從未性行為”的荒謬案例，更主動加入罕見病、青春期婦科、性病交叉癥狀等邊緣案例，確保AI不是只會答“常見題”，而是真能面對復雜真實世界的問診。

最終成果是：當患者描述“灰黃色血性白帶+尿頻”，模型會自動推導出6項檢查建議（如白帶常規、性傳播疾病篩查），并生成“甲硝唑+性伴侶同治”的完整治療建議，真正實現從“識別癥狀”到“落地治療”的臨床指導建議全鏈路AI思維。

這不僅僅是一個垂直行業的案例，而是一個典范：

當AI模型遇上生態級平臺，一切的可能性才剛剛開始。大模型只是底層土壤，真正讓它開花結果的，是像釘釘這樣的生態型平臺——能快速訓練、實時部署、協同復用。

而豆蔻，就是這塊土地上生出的第一批莊稼。

6

豆蔻：可以被復制的“AI生態種子”

“豆蔻婦科大模型”它最大的意義并不在于這一個模型有多優秀，而在于——它證明了AI時代的創業者可以在釘釘這片土壤上發芽、成長、開花、結果。

釘釘不是一個模型工具，而是一個完整的“生態反應堆”，它提供的是大模型從萌想到落地成長的全鏈路能力。

豆蔻的誕生并非偶然，

它經歷了一個典型的“平臺化AI模型生命周期”：

需求激發

婦科問診長期效率低下、專業醫生稀缺，用戶希望獲得秒級響應。

數據支撐

由行業內創業公司壹生檢康提供上千條精標數據，具備數據較準、思維鏈和專家校審機制，遠高于普通SFT數據質量。

平臺賦能

釘釘提供數據產線支持 + 算力+分布式訓練平臺 + 模型優化機制，整個模型在一個月內實現了性能大幅躍升。

產品融合

“AI智能體”閨蜜醫生App以豆蔻婦科大模型為基模，已服務大量用戶與醫美機構。

商業閉環

形成數據-模型-服務-用戶-反饋的正向循環，既幫助C端用戶自我問診，也幫助B端機構提升接診效率。

這條鏈路，就是豆蔻模型作為“可繁殖生態種子”的模板路徑。

換句話說，只要另一個行業的開發者、創業者擁有“類似的業務需求 + 專業數據”，那么在釘釘的行業/企業大模型建設支持體系下，就有可能復制出下一個豆蔻大模型：

一個AI牙科醫生，能讀懂X光片和病例；

一個AI皮膚專家，能識別600種皮膚病；
一個AI心理顧問，能識別用戶情緒并建議疏導方案；
甚至，一個AI藥劑師、AI運動康復顧問、AI育兒助手、AI營養師。

越來越多的AI創業者、開發者聚集在釘釘。

最終，我們看到的不是一個“豆蔻診室”，而是一整片“AI醫療森林”。

森林中，每一個枝葉都是一個“懂專業、有邏輯、能服務”的AI角色。再往遠看，或許這不只是醫療，而是教育、制造、金融、農業……

當種子可復制，莊稼就能批量播種；

當模型標準化可成長，一個AI世界就真的開始了。

7

產業落地的中國樣本——AI重塑千行百業

在這場AI從“大模型競速”轉向“生態深耕”的轉變中，很多人擔心中國是否落后了。

但事實恰恰相反：

中國在某些關鍵維度，已經悄然走到了前面。不是因為中國的模型更先進，而是因為中國的AI，更接地氣，更能“干活”。

美國的AI更像實驗室，中國的AI更像工廠.
OpenAI、Anthropic、DeepMind、xAI……美國AI公司構建了通用大模型的標準，但在大多數行業里，這些模型還停留在“演示級”、“論文級”產品。你很難在一家中型制造廠或民營醫院里看到它們的影子。

而中國呢？從AI口腔、AI質檢、AI律師到AI客服，

越來越多“專精小模型”已經悄然在企業中干起了活。在這個對比中，中國的優勢漸漸顯現出來：

不是誰寫出了最強模型，而是誰能讓模型干最具體的活。

這正是中國式AI生態的獨特之處：

如果說美國還在追問“下一代AGI的路線圖”，中國已經悄悄找到了答案的一部分：不是創造一個萬能模型，而是讓無數個AI“專才”，各自扎根，服務千行百業，自我迭代，最后拼出一個更大的“智能文明拼圖”。

在人類文明里，最偉大的技術從來不是“最強大”的，而是“最可用”的。

鐵器之于石器、電力之于蒸汽、AI之于軟件，歷史早已證明：

改變世界的從來不是那個最初發明的天才，而是那個能把技術播種到千行百業的“生態締造者”。

8

技術力的勝利，還是產品力的勝利？

2022年底，GPT-3.5橫空出世。
2023年GPT-4問鼎技術之巔，

2024年Claude 3、Gemini、LLaMA 3接連亮相。毫無疑問，美國在大模型的“智力競技場”上始終領先。

全球參數最大、表現最穩的語言模型，幾乎全出自美國；全球AI論文引用排名前十的實驗室，也幾乎都來自硅谷或波士頓；美國的大模型走到了“最聰明”的地方，中國的AI卻走進了“最需要它”的地方。

這不是智力問題，是結構問題。

模型領先 ≠ AI勝利，產品落地，生態成型才是硬道理。中國沒有走硅谷的“模型主義”，而是走了一條產品主義 + 工程主義 + 場景協作主義融合的路線。

結果是顯著的，于是你會看到，在中國的數字土地上，一場前所未有的生態化演化你將會看到：

醫療AI能在釘釘上快速實現婦科、皮膚科、牙科智能體；
教育AI能在釘釘上幫助學校完成教學、作業、教務協同；
政務AI能在釘釘上參與熱線接單、民情反饋、數據風控；

制造、金融、零售、建筑等行業都在接入自己的“AI員工”。

中國AI可能不是最聰明的，但中國AI是最有用的。

今天的大模型，是這個時代的“新蒸汽機”；而釘釘這樣的超級平臺，就是把它“接入現實世界”的齒輪、軌道與電網。

沒有平臺的體系支撐，模型只能是孤島；有了平臺的體系支持，模型才是文明的引擎。

釘釘不是一個聊天軟件，也不只是一個辦公協作工具。它正在實現從“組織操作系統”向“行業AI生態聚合平臺”躍遷——具備算力支持、數據處理、模型部署、智能體商店等核心要素。

當企業、開發者、SaaS廠商、行業專家都可以在釘釘上訓練、使用、交易AI智能體。
釘釘不是一個辦公軟件，而是一塊“AI土地”；
不是一個功能工具，而是一種“生態秩序”；

它不是在重塑組織，而是在編織一個新的“AI文明操作系統”。

AI 2.0的核心：生態的雨林

過去幾年，大模型如雨后春筍般爆發，語言理解、圖像生成、多模態聯動的能力飛速躍遷。

GPT-4o、Gemini、Claude、通義千問、DEEPSEEK……

在參數規模與推理能力的角逐中，人工智能一度被視為“新冷戰”的技術前線。

AI不是為了戰勝人類而生，而是為了補全人類的短板，增強社會的運行能力。正因如此，從2024年開始，AI從“實驗室的奇跡”走向“生態化產品”的趨勢愈發明顯。

在這個過程中，不同國家、不同企業、不同技術路線的交匯，這不是技術的零和，而是物種協同；不是冷戰，而是雨林。

你需要有光合作用的巨樹，也需要苔蘚與真菌分解數據中的冗余；你需要跨模態的老虎，也需要端側輕量的蜂群；你需要在高空運行的大模型主機，也需要在地面奔跑的智能體小獸。

當AI 1.0是參數與芯片的硬碰硬，AI 2.0則是棲息與生長的軟著陸。

AI的未來，不只是看誰擁有一顆更強大的“大腦”，而是看誰能讓這個“大腦”長出四肢、神經、血液、呼吸系統——最終形成一個能自我調節、互相滋養、不斷繁殖的智能雨林系統。

AI 2.0的真正核心，

不應只是“模型的奇跡”，更是一片“生態的雨林”。