大模型“下半场”：从技术狂热到价值深潜的产业变革之路

TL;DR：

中国大模型市场正从早期的技术狂热迈入实际落地与价值验证的“下半场”。C端应用面临残酷的生存淘汰，呼唤用户价值飞轮；B端则在“试点容易复制难”的挑战中，催生出行业分化与深度融合的新范式，预示着一个以可持续商业价值为核心的AI原生时代加速到来。

2023年被誉为“基础模型元年”，技术迭代以季度为周期飞速推进，从超大参数模型到MoE、多模态、Agent涌现，每一次突破都牵动着全球科技界的神经。然而，当目光从实验室的璀璨转向产业应用的一线，我们看到的是一个截然不同的节奏：产品上线与下线并存，试点加速而业务闭环稀缺，被寄予厚望的新能力往往昙花一现。InfoQ研究中心与中欧AI与管理创新研究中心联合发布的《中国大模型落地应用研究报告 2025》清晰揭示了这一转折点：大模型应用已然进入真正的“下半场”，竞争的核心不再是谁的算法更强，而是谁能让AI真正融入工作流、嵌入业务线，并产生可持续的商业价值¹。这场深远的产业变革，不仅是对技术成熟度的考验，更是对商业模式、组织文化乃至社会认知的一次全面重塑。

C端：从狂热涌入到生存淘汰的商业炼狱

C端市场无疑是大模型热潮中最喧嚣的战场。各类智能体、AI绘图、写真生成、AI输入法、AI聊天应用如雨后春笋般涌现，仅2023年12月，InfoQ研究中心就记录了超过200款大模型相关产品¹。这种爆发式增长反映了技术普惠的初期红利，即通过降低内容创作和信息交互门槛，激发了大众的尝鲜热情。然而，喧嚣过后，一个残酷的现实浮出水面：同质化竞争严重，用户留存成为巨大挑战。数据显示，与2023年12月相比，已有12.3%的C端大模型产品停止运营，而更多的产品则在默默无闻中消亡或更新停滞¹。

这预示着C端市场正迅速从“数量爆发”过渡到“生存淘汰”阶段。初期，技术能“跑通”只是入门门槛，而真正的胜负手在于能否跑出用户价值飞轮。这意味着产品必须提供超越新奇感的实际效用，深度满足用户需求，并形成持续使用的黏性。例如，AI写真、播客创作等新兴领域展现出增长潜力，而影像创作、智能体平台等领域则竞争激烈，新入局者稀少²³。未来，C端大模型产品需要从单一功能工具转向场景化、个性化、情感化的综合体验，深度挖掘特定用户群体的痛点与痒点，构建难以被轻易替代的竞争壁垒。资本的目光也将从“有无”转向“优劣”，更加关注用户增长曲线背后的_复购率、活跃度与商业变现效率_。

B端：试点陷阱与价值深潜的产业分化

相较于C端的狂热，B端大模型的落地进展更像是一场“静悄悄的战斗”。项目确实在推进，系统也在部署，但普遍的反馈是——“试点可以，规模化太难”¹。这种“试点陷阱”的核心在于，企业级应用不仅要求技术可行，更需要与复杂的业务流程、遗留系统、数据治理以及组织文化深度融合，以产生可量化的ROI。

报告指出，不同行业在大模型落地方面已出现明显分化¹⁴⁵：

• 金融行业：表现出显著的领先优势，部分银行已将大模型嵌入信审、投研、智能客服等核心业务流程，实现了真实的决策辅助与效率提升。这得益于金融行业对数据处理、效率提升的长期需求，以及相对规范的数据结构和较高的数字化基础。智能客服已趋成熟，而智能投研等领域仍在探索中⁵。
• 汽车行业：以售后服务、营销和用车场景为先导，大模型在客户关系管理、智能座舱交互等方面展现价值，但研发与生产环节仍处于试点探索阶段，其复杂性与安全性要求更高。
• 零售电商：聚焦于内容生成（如商品描述、营销文案）与客服提效，但普遍面临数据结构复杂、系统割裂的挑战，使得规模化复制面临障碍。
• 教育行业：热情高涨，应用方向广泛（如个性化学习、智能辅导），但整体仍处于“多点试验、尚未成体系”的状态，伦理规范与教学质量的平衡是其重要考量⁵。

这种分化表明，B端大模型的竞争已进入深度的垂直行业解决方案之争。企业不再仅仅采购一个基础模型，而是寻求能够“深度嵌入业务流程、解决实际痛点”的定制化服务。大型企业倾向于本地部署（on-premise）或一体机采购，这不仅出于数据安全和合规性考量，也反映了对模型定制化、私有化微调的需求⁵。这意味着，面向B端的模型提供商和集成商，必须从“卖技术”转向“卖解决方案”，从“提供工具”转向“成为业务伙伴”，深入理解各行业独有的商业逻辑和运营模式。

迈向“AI Native”时代：技术、战略与伦理的深度融合

大模型应用的“下半场”不仅仅是市场的自然演进，更是一场深刻的范式转移。它标志着AI从一个新奇的技术概念，蜕变为重塑商业、社会乃至人类文明进程的核心驱动力。

从技术层面看，虽然基础模型迭代速度飞快，但真正实现“落地”需要突破的远不止算法本身。多模态、Agent涌现，推理成本下降，这些都为更复杂的应用场景打下基础。然而，关键在于如何将这些技术能力转化为“可组合、可扩展、可信赖”的企业级或消费级产品。这需要扎实的工程化能力、高质量的数据飞轮、以及对特定领域知识的深度融合。Transformer架构奠定基础，RLHF等后训练手段提升推理能力，多模态模型成为趋势⁵。未来的技术竞争将聚焦于如何构建更加鲁棒、可解释、并能与人类意图深度对齐的智能体系统。

从商业战略角度看，投资逻辑正在发生根本性转变。资本不再盲目追逐大模型的“大”，而是更青睐那些能够展示清晰的商业闭环、用户留存和正向现金流的“小”而精的应用。创业公司需要找到自己的“第二增长曲线”，从解决单一痛点向构建平台生态进化。对于传统企业而言，这并非简单的数字化升级，而是要重新审视其核心业务流程，思考如何成为一个“AI Native”的企业——即AI不再是外挂，而是内嵌于组织基因、驱动决策与创新的核心要素。

更深层次地，大模型的广泛应用也带来了前所未有的社会与伦理挑战。数据隐私、算法偏见、内容真实性、就业结构变迁乃至人工智能的自主性与控制，都将成为未来几年必须认真审视和应对的问题。教育领域对个性化学习的探索，同时也需要严格把控伦理边界⁵。Wired式的哲学思辨在此刻显得尤为重要：我们正在构建一个什么样的未来？技术进步的最终目的是什么？如何确保AI的发展能够真正增益人类福祉，而非制造新的不平等或风险？

总结而言，中国大模型市场正从狂热的“基础模型元年”迈向以价值为导向的“应用深耕期”。C端的淘汰赛将催生出更具黏性的创新产品，B端的产业分化将加速AI与核心业务的深度融合。这是一个充满挑战但又孕育无限机遇的时代，唯有那些能够深刻理解技术、敏锐捕捉商业、并勇于承担社会责任的参与者，才能在这场变革中找到自己的航向，共同塑造一个更智能、更可持续的未来。

引用

• 大模型落地
• AI应用
• 商业化
• 产业生态
• 智能体