隨著基礎模型的“風口”褪去，大模型正在成為巨頭圍獵的賽場，同時也蘊蓄著新的機遇……
伴隨著大模型技術的競爭快速走向“深水區”，科技巨頭憑借其深厚的技術積淀與行業的資源積累，快速主導這場技術革新的潮流。它們不僅投入巨資研發大模型，更在算力、數據、算法等多個維度展開全方位競爭，大模型競爭格局正在轉變成為巨頭圍獵的賽場。
這一格局 的形成，究其原因，離不開 大模型領域高昂的技術門檻與資金需求。一方面，訓練大模型的成本日益高昂，動輒需要數十億美元的投入。 這一高門檻讓許多實力不足的AI創業公司望而卻步，它們在與大廠的競爭中逐漸暴露出算力不足、數據匱乏等劣勢。 CNNIC的最新報告也印證了這一點，國內AI初創企業的融資規模已經開始縮水，而大廠則憑借強大的資本實力，持續加大在大模型領域的投入。
另一方面，大模型技術的研發需要深厚的技術積累與人才儲備。 科技巨頭在這方面具有天然優勢，它們擁有龐大的技術團隊與豐富的研發經驗，能夠更快地推動大模型技術的突破與應用。這種技術優勢也讓巨頭們在競爭中占據有利地位，進一步加劇了大模型領域的競爭格局。
11月30日，中國互聯網絡信息中心（CNNIC）在第五屆中國互聯網基礎資源大會上發布的《生成式人工智能應用發展報告（2024）》（后簡稱《報告》）指出，生成式人工智能產品的網民使用率正在快速增長，而這一趨勢也在重新塑造國內技術競爭的格局。
可見，2024年被業內普遍認為是大模型領域的轉折之年。在這一關鍵節點上，互聯網巨頭們將圍繞大模型技術展開更為激烈的競爭，而AI創業公司則需要尋找新的突破口與生存空間。
01
資源拉鋸，大模型的巨頭“圍獵”時刻
大模型技術的復雜性和對資源的高需求，既成為了“頭部俱樂部”的門票，也成為了AI企業追求做大做強必須跨越的門檻。 據某大廠高層透露，訓練一個大模型的最低成本也要數億美元，這直接改變了行業競爭的基礎邏輯。當競爭演變為一場持久的消耗戰時，創業公司所面臨的挑戰變得尤為嚴峻。
整體來看，百度成為推動大模型領域發展的核心玩家，國內其他大廠也緊隨其后，并在技術深度和商業模式創新上表現出獨特優勢。
以在國內人工智能領域投入最早的百度為例，從高端芯片昆侖芯到飛槳深度學習框架，再到文心大模型，百度實現了從底層芯片到應用層的完整體系。 這種全棧式技術布局，不僅提升了模型訓練與推理效率，也降低了生成式人工智能技術的落地門檻，為技術的大規模應用奠定了基礎，不可忽視，這是百度長期以來在基礎研究上的深厚積累帶來的效果。
比如，前不久獲得世界互聯網大會領先科技獎的百度文心智能體技術，讓“慢思考”能力備受關注。今年9月，OpenAI發布了o1大模型，也是借助“慢思考”能力來處理相對較復雜的推理任務，此后迅速成為全球AI行業的熱點。
而百度，早在去年10月份就發布智能體，提出“慢思考”能力，并提出了重點發力具備理解、規劃、反思和進化能力系統這樣的技術路線。今年文心大模型體系中看到了許許多多智能體協作的技術應用落地。
另外，為了解決大模型在多模態場景下的“幻覺”問題，在百度世界2024大會上首發了“文心iRAG” （image based RAG），提高了AI生成圖片的可用性，讓AIGC能夠更好地與影視、漫畫、海報制作等應用場景相結合。
而支撐文心大模型平臺訓練、推理的深度學習平臺飛槳，開發者數量已達1808萬，服務企業超過43萬家。
技術的突破最終需要在實踐中證明其價值。百度的生成式人工智能已廣泛應用于各行業。
例如在化工研發領域，百度與中化信息合作開發的“化小易”知識助手，將研發效率提高了五倍；在智慧交通領域，百度助力貴陽市區域車均延誤時間下降15%，顯著改善市民出行體驗。
從用戶規模和應用范圍來看，CNNIC《報告》中顯示，截至2024年6月，我國生成式人工智能產品的用戶規模達2.3億人，占整體人口的16.4%，約有三分之一的用戶將生成式人工智能作為辦公助手，以提高工作效率。其中，百度文心一言在生成式人工智能典型產品國內網民使用率位居首位，占比達到11.5%，領先ChatGPT、Gemini等主流產品。
圖注：生成式人工智能典型產品在網民中的使用率（調研樣本范圍：針對國內互聯網用戶，對網民進行大規模的抽樣調查，總樣本量約3萬。調研開展時間為2024年上半年，統計截至于2024年6月）
大模型產品的飛速普及，推動了文心大模型調用量在2024年的跨越式增長。在百度世界2024上，百度創始人李彥宏宣布：截至11月初，百度文心大模型日均調用量超15億，較5月的2億增長7.5倍，較一年前的5000萬增長約30倍。他表示“這個增速超出預期”，表明AI是“真需求”。
阿里巴巴則相對聚焦于大模型開源生態的建設，覆蓋自然語言處理、計算機視覺等領域 ，助力電商、工業制造等行業的智能化升級。阿里還通過戰略投資大模型初創企業來鞏固市場地位，如投資月之暗面，并聯合阿里云推動其技術研發。
作為“后來者”，字節跳動在今年通過推出豆包應用也有市場突破。 字節跳動CEO梁汝波曾在內部信中提到，“去年公司在技術浪潮中顯得遲鈍，但這一短板并未阻礙我們今年取得滿分成績。”迎頭趕上是好，但眾所周知，技術的創新和突破并非一朝一夕就可以達成。
在這些大廠的持續投入之下，留給基礎大模型領域的創業窗口正在逐漸關閉，成為巨頭們展現先發優勢的賽場。而對于新入局者而言，依托現有的成熟基座大模型，賽道則更加聚焦于應用層，雖然大廠們在布局方面也擁有一定的先發優勢，但面對近乎于無窮的場景，仍然為AI應用的開發者留出了廣袤的施展空間，同時避免了“重復造輪子”的狀況。
02
聚焦場景，AI應用的新“桃源”
隨著大模型技術的持續滲透，AI應用場景正變得愈發細分。據國際數據公司（IDC）2024年發布的《2024人工智能商業機遇》報告顯示，全球范圍內，已有超過75%的企業開始嘗試將大模型技術融入其業務流程，相較于2023年的55%有了顯著的增加，呈現出加速滲透的局面。
隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，AI應用的爆發已初現端倪。《報告》指出，智能體已成為生成式人工智能應用的主流形態之一 ，成為連接用戶與各類服務的新橋梁，預計將占據AI市場份額的超40%。智能體能夠模擬人類行為，自主完成復雜任務，并在不斷學習中優化自身性能。
百度也是業內最早布局智能體的大廠之一。2023年9月便上線了“靈境矩陣智能體平臺”，并在2024年4月正式升級更名為“文心智能體平臺”，幫助開發者運用多元的技術和工具打造AI原生應用。
以農業生產為例，智能體的出現，為解決專家和農民需求間的痛點提供了新的解決方案。 今年6月，由朱有勇院士與百度共同打造的首個農業智能體“農民院士智能體”正式發布。 這一智能體能夠“把院士裝到手機里”，更高效地傳授種植知識并提供實時指導。
此外，百度的中衛慧通智能體已覆蓋全國6000多個村莊，協助基層政務工作人員服務居民。在企業運營領域，比亞迪利用智能體，在優化用戶體驗的同時，其銷售線索轉化率提升了119%，成功實現AI賦能。
隨著越來越多的人工智能應用在產業提質增效方面得到驗證，AI行業正邁入新階段，從基礎模型的研發轉向應用層的競爭，而智能體基礎則為百萬AI應用的誕生創造了條件。
大模型之家注意到，另一方面，多模態技術的應用拓展了生成式人工智能的邊界，賦予了人工智能系統更多維度的感知能力，更好的探索與理解世界，進而在更多復雜的實際應用場景中發揮出強大的智能分析與決策能力。
CNNIC還在《報告》中指出，自動駕駛是新質生產力典型代表，也是多模態大模型的典型應用場景。 目前，北京、上海、廣州、武漢等城市已積極開展自動駕駛出行服務應用示范。以蘿卜快跑為代表的無人駕駛服務的引入，讓早高峰的擁堵時長縮短了30分鐘，提升了市民的出行效率。
目前，蘿卜快跑已在全國超過10座城市部署，并完成了超過1億公里的實際道路測試。蘿卜快跑第六代車輛配備自動駕駛大模型Apollo ADFM，融合點云與視覺多模態技術，能更準確地識別和理解復雜環境中的障礙物，實現信息的深度整合與聯動，將自動駕駛服務擴展至跨區、跨江及機場高速等多種通行場景。
03
寫在最后
如今，大模型領域的競爭已不再是單純的技術比拼，而是涉及產業資源、商業模式和生態構建的全面較量。無可否認的是，在這一過程中，百度等科技巨頭的策略與行動，正對行業發展起到了推動作用。這場大模型領域的較量不僅影響著國內AI產業的格局，也將在全球范圍內塑造未來的技術生態。
盡管大廠的資源和技術優勢相較于創業公司更為顯著，但大模型之家注意到，新的機會也在孕育中。CNNIC在《報告》中指出，大模型仍是一項“半熟的技術”，創業公司可以通過前瞻性技術判斷和獨特的應用場景切入，尋求差異化發展路徑。同時，未來的終端載體或生態系統的創新也將帶來新的市場機會。正如移動互聯網時代的崛起伴隨著智能手機的普及，AI應用時代的到來也需要尋找類似的硬件和場景的突破口。
隨著大模型技術能力的不斷演進，AI技術有望進一步賦能實體經濟，為各行業的智能化轉型注入新動能。在這場競爭中，無論是百度為代表的AI大廠，還是在風口之下的創企們，都將在塑造全球AI市場格局中扮演重要角色。未來的格局將取決于技術的突破、資源的整合以及生態系統的構建，而這正是AI競爭進入深水區后所需直面的復雜挑戰。
