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      風起三年,群星涌動:大模型賽道的生死留存

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      對于所有幸存者而言,終極問題已不再是“你為何而戰”,而是 “你究竟能解決什么實際問題?”

      內容/帝佬

      編輯/詠鵝

      校對/莽夫

      近期月之暗面完成新一輪數億美元融資的消息不脛而走,而就在年初,這家曾經的“AI六小龍”之一還曾傳出有意出售股份給阿里巴巴,卻因阿里已將To C重任押注夸克而不了了之。

      這是一個極具戲劇性的反轉,從賣身未遂到融資在即不過數月。月之暗面的命運起伏,恰是2025年中國大模型賽道加速分化、震蕩與重構的縮影。

      風起三年,當2023年的“百模大戰”已成往事,當曾經的豪言壯語漸次沉寂,當狂熱退潮、PPT泛黃,一個更殘酷的現實浮出水面,這不再是一場關于入場的排位賽,而是一場關于幸存的淘汰賽。

      Part.1

      2025轉折之年

      八仙過海,各顯神通

      如果說2023年是有模型就行,2024年是有用戶就行,那么2025年戰場被清晰地切割為三塊,AGI的圣杯之戰、超級App的流量之戰、B端的價值之戰。

      這場“大混戰”的玩家,幾乎囊括了所有巨頭與新貴,且玩家們各自選定了截然不同的航向。

      在C端戰場,字節跳動與騰訊正依托流量入口和產品生態展開激烈角逐。豆包與元寶的競爭,本質是超級App時代用戶心智的爭奪戰。而這兩大互聯網巨頭展現出的不同戰略姿態,也尤為值得深入探討。

      騰訊表現出明顯的“焦慮”。湯道生曾在媒體專訪中坦言:“危機來自于未知,你也不知道這一波會怎么改變用戶習慣,對我們已有業務有什么沖擊。”這種焦慮催生了“重兵投入元寶”的戰略。他透露,騰訊總辦會議中AI議題占比超過50%,既要“抓住新產品形態的機會”,又要“讓已有產品演化成新形態”。元寶在微信與App中塑造不同“模格”的嘗試,背后是“希望拿到AI時代的船票”的野心。

      字節跳動則是最激進的變量。一張廣為流傳的架構調整截圖顯示,其基礎AI研究團隊Seed完全由吳永輝執掌,不再向CEO匯報。團隊合并、股權加碼、OKR精簡,高層意圖明確,押注AGI研究,而非應用落地。

      新架構“三足鼎立”,Flow負責產品應用,Seed專注模型研發,Stone夯實基礎設施。這種安排讓Seed團隊得以隔離于商業化KPI之外,成為真正的“登月計劃”,即被允許失敗,被允許追逐那個最虛無縹緲卻也最可能顛覆一切的AGI夢想。

      而在地面戰場,豆包則不惜血本加大投入,沿用“大力出奇跡”的邏輯搶奪C端用戶。據QuestMobile數據顯示,截至2025年8月,豆包App月活用戶超過1.57億,其主要競爭對手DeepSeek月活約為1.43億。更值得關注的是,“DeepSeek流失用戶里,有近4成去了豆包”。

      兩家公司在AI生態構建上也展現出不同邏輯。字節跳動在AI戰略上推行“一盤棋”式協同,騰訊則更注重依托現有優勢構建護城河。

      在另一端,百度和阿里則選擇了一條截然不同的路徑,構建從底層芯片、算力平臺到大模型能力的全棧閉環,主攻企業級市場。在這個被視為“智能時代電網”的AI云戰場,格局正在快速固化。沙利文最新報告顯示,阿里云和百度智能云在國內AI云市場份額合計已超過50%,形成雙強爭霸的局面。

      這種分化并非偶然,其背后是遠高于其他賽道的基礎設施競賽門檻,從投入規模可見一斑。阿里宣布未來三年將投入超過3800億元建設云和AI硬件基礎設施,百度近十年累計研發投入也已超過1800億元。這種量級的投入,已經將絕大多數玩家排除在核心競爭之外。

      Part.2

      “六小龍”沉浮錄

      誰在裸泳?誰已上岸?

      當巨頭們重新劃定勢力范圍,那些曾在2023-2024年風光無限的AI創業公司們,正經歷著冰火兩重天的命運。

      曾幾何時,“AI六小龍”是中國大模型創業的代名詞。智譜、MiniMax、月之暗面、階躍星辰、百川智能、零一萬物,它們承載著“中國OpenAI”的夢想,也一度在資本與技術上與巨頭分庭抗禮。而如今,這個稱號聽來更像“前朝遺夢”,正在輿論場中悄然退場。

      當巨頭攜資本與流量下場,模型本身的價值被無限稀釋。C端被豆包、元寶、夸克的補貼戰打成焦土,B端又需要極重的銷售與服務能力,“六小龍”被夾在中間,進退維谷。

      他們中的“領頭羊”智譜AI,也開始“著急上市”。為什么急?因為這場仗太燒錢了。據《金融時報》此前報道,智譜2024年營收3億元,但研發投入就超過15億元,凈虧損達20億元。這種投入產出比的嚴重失衡,反映出大模型行業面臨的普遍困境:技術迭代需要持續巨額投入,但商業化變現卻步履維艱。

      月之暗面的處境更具代表性。據業內人士透露,其明星產品Kimi雖然在國內長文本處理領域保持領先,但單月推理成本就高達數千萬元。在用戶付費意愿不高、廣告收入有限的情況下,這種高成本模式難以為繼。這也是其年初尋求出售股份的根本原因。

      李開復的零一萬物則選擇將超大模型交給阿里訓練,他的直言不諱道出了殘酷現實:“大家都看得很清楚,只有大廠能夠燒超大模型。”這也為零一萬物放棄AGI路線寫下判詞。

      其他的“小龍”也聲音漸弱。它們沒能在大廠的流量合圍中撕開缺口,技術優勢的窗口期又被DeepSeek這樣的黑馬迅速抹平。

      然而,就在“六小龍”為們在為籌錢和掙錢發愁時,一家不在名單之列的公司卻悄悄上市。10月28日,“中國版Palantir”滴普科技登陸港交所,首日漲幅超150%,市值突破218億港元,成為今年港股主板IPO超購王。

      這個在“百模大戰”中幾乎隱身的企業,為何受到資本狂熱追捧?答案或在它的定位“企業級大模型AI應用第一股”上。

      滴普的暴漲與“六小龍”的沉寂,形成了2025年最刺眼的對比。市場用真金白銀投出了清晰的一票,資本不再為“AGI的夢想”買單,但愿意為“企業級AI的確定性”支付高額溢價。而滴普的上市,也為中國企業級AI開啟了新的敘事篇章。

      Part.3

      終局開啟

      大模型只能是大廠游戲?

      如果說2023年是風起,2025年就是中場。

      大模型賽道正無可挽回地演變成一場“大廠游戲”,一場只有極少數玩家能負擔得起的資本游戲。創業公司的窗口期,正在快速關閉。

      成本的無底洞是首要障礙。無論是頂尖人才,如字節為Seed團隊合并、加碼股權,還是持續饑渴的算力需求,抑或是C端獲客的天文數字,每一項都讓創業公司在巨頭的無限彈藥面前相形見絀。

      價值的二元論同樣致命。市場已經分化,要么像字節的Seed團隊,徹底“上浮”到AGI研究,不問商業;要么像滴普科技,徹底“下沉”到臟活累活,解決具體問題。創新型公司的角色已經在發生改變,不再追求通吃,而是深耕垂類,智譜做政企、MiniMax做社交、百川做醫療……

      巨頭的生態位也難以抗衡。對騰訊、阿里、字節而言,AI是賦能與迭代,是龐大生態系統的自然延伸;而對創業公司來說,AI卻是全部。騰訊的危機感,最終會通過微信、游戲、騰訊云等成熟的生態“熨平”。

      “大廠可以虧錢做模型、做應用、做服務,因為背后有云、廣告、電商的現金流支撐。創業公司不行,它們必須自己造血。”一位關注人工智能產業的分析師指出。這種根本性的不對稱,注定了這場游戲的最終走向。

      在可見的未來,牌桌上或將只剩下四類玩家,有錢有場景有耐心的巨頭,玩的是生態保衛戰和AGI未來戰;背靠資源的“國家隊”與“混血兒”,如正在沖刺IPO的智譜;必須用技術代差換取生存空間的黑馬,如DeepSeek;以及最務實的B端實干家,如滴普科技這樣的“賣水人”和“淘金服務商”。

      而2025年的關鍵詞也不再是顛覆或革命,而是存活與適配。活下去,等待下一個技術奇點;適配場景,找到自己的生態位。

      Part.4

      前路何在

      在幻滅的低谷中尋找價值的微光

      大模型誕生之初,幾乎每個玩家都懷抱著一個通用智能的夢想。它被期待成為一個顛覆性的交互入口、一個全能的生產力引擎、甚至是一個重構商業模式的底層基礎設施。然而,三年落地歷程,正是這些宏大幻想被逐一證偽的過程。

      在C端,它未能成為新的超級入口。大多數用戶仍將其視為一個高級搜索引擎或聊天玩具,難以形成不可替代的粘性。

      在B端,它更難以成為萬能大腦。通用模型在垂直領域知識薄弱、存在幻覺、決策黑箱等問題,使其在醫療、金融、工業等嚴肅場景中難以承擔核心決策角色。

      在成本上,海量算力消耗與所能創造的實際商業價值嚴重不匹配,高昂的推理成本讓許多看似美好的應用場景在算賬時變得毫無意義。

      當技術的炫目光環褪去,行業的競爭邏輯發生了根本性轉變:從“技術驅動”的幻想,過渡到“場景驅動”的現實。

      這意味著,大模型的價值不再由其參數規模或榜單分數決定,而是由它在特定場景中解決具體問題的深度和性價比來決定。

      行業的殘酷篩選表明,能將技術“做窄”、深入特定工作流的企業,反而比那些標榜“通用”的企業,更快地觸達了價值的本質。

      “技術拐點未至”的共識,意味著我們可能將在當前的能力平臺上停留不短的時間。在這個階段,生存下來的玩家必須回答一個新的問題:在通用智能的奇點遠未到來之時,你如何基于現有技術,找到并創造堅實的價值基點?

      這要求玩家們具備一種新的能力:不再是追求技術的極致,而是追求技術與場景結合的精度。

      這意味著,可能需要放棄對SOTA(領先指標)的盲目追逐,轉而去深耕數據清洗、提示詞工程、工作流再造這些“不性感”的苦活累活。這意味著,價值創造的敘事要從“取代人類”,轉變為“輔助人類”、“增強人類”。這更意味著,商業模式的中心要從“售賣模型能力”,轉向 “交付業務結果”。

      當泡沫被刺破,浮華被洗盡,這項技術的真實價值,作為一種強大的信息處理與內容生成工具,在特定約束下為商業和社會賦能才可能真正顯現。

      展望前路,大模型行業依然面臨核心矛盾,技術演進的不確定性與商業落地的緊迫性。一方面,真正的技術拐點尚未到來,AGI仍然遙不可及;另一方面,市場已經失去耐心,要求看到實實在在的價值回報。

      對于所有幸存者而言,終極問題已不再是“你為何而戰”,而是 “你究竟能解決什么實際問題?” 在這個問題上能交出扎實答卷的玩家,才最有可能穿越周期的迷霧,等到下一個技術拐點的真正來臨。

      那些能夠穿越周期的幸存者,必將是既保持技術敏感,又深諳商業本質,既胸懷遠大理想,又腳踏實地前行的務實主義者。

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