大模型：AI产业的过渡驿站，而非终极彼岸（2/2）

但大模型的天然属性，决定了其难以直接成为现象级应用。首先，大模型的通用性与用户需求的个性化存在矛盾。不同行业、不同用户的需求差异巨大：医生需要专业的医学知识支持，教师需要适配教学场景的辅助工具，普通用户则需要简单易用的生活助手。而通用大模型追求的是样样通，必然导致样样松，难以满足具体场景的深度需求。其次，大模型的使用门槛较高，需要用户具备一定的技术认知才能有效交互，这与现象级应用低门槛的要求相悖。最后，大模型的价值输出较为模糊，不像电商购物、即时通讯那样能带来直接的价值感知，用户难以形成持续使用的粘性。

从产业实践来看，真正产生价值的AI应用，都是基于大模型进行场景化改造的产物。2025年设计行业的案例颇具代表性：电商设计师用AI工具将单张海报制作时间从150分钟压缩至12分钟，客单价提升近一倍；玩具设计师通过AI完成文创产品的快速建模与方案迭代，单笔订单收入达10万元；品牌设计师借助AI营销工具打造互动活动，带动品牌销量增长300%。这些案例的共同点是，AI（背后是大模型能力）被作为效率工具嵌入具体场景，而非直接面向用户。

反观纯粹的大模型产品，无论是To B的技术服务还是To C的订阅产品，都难以实现规模化盈利。MiMax的AI原生产品毛利率仅为4.7%，智谱的云端部署业务甚至出现-0.4%的毛利率，足以说明单纯的大模型服务难以覆盖成本。这背后的核心原因的是，通用大模型与具体场景之间存在巨大的适配鸿沟，必须经过二次开发、数据训练、功能定制等一系列环节，才能真正产生价值——而这些环节，正是大模型作为过渡态的核心体现。

四、未来方向：从通用模型到垂直智能，从算力竞争到价值创造

随着行业的理性回归，越来越多的从业者意识到，AI的未来不在参数规模的比拼，而在应用价值的创造。2026年AGI-峰会上形成的共识是：参数竞赛的时代宣告终结，具备自主行动能力的智能体将成为衡量AI水平的核心标准。这意味着，AI产业正从通用模型垂直智能转型，从算力竞争价值创造升级。

垂直智能的核心逻辑，是大模型能力+场景化解决方案。即利用大模型的通用技术底座，结合具体行业的数据集、业务流程、合规要求，打造针对性的智能应用。在医疗领域，基于大模型的AI诊断工具可以整合病历数据、医学影像、临床指南，为医生提供精准的诊断建议；在工业领域，AI质检系统可以适配不同产品的生产标准，实现缺陷的自动识别与分类；在教育领域，智能学习助手可以根据学生的学习进度、知识薄弱点，定制个性化的学习方案。这些垂直场景的应用，不需要万亿级参数的大模型，而是需要精准的场景适配与数据训练，这正是AI产业的未来增长点。

技术层面，高效化、轻量化成为大模型发展的新趋势。行业不再追求参数规模的无限扩大，而是转向架构创新、数据质量与计算效率的协同优化。月之暗面创始人杨植麟将Sg Law的本质重新定义为能源向智能转化的效率函数，强调在算力与数据有限的现实下，核心命题是提升单位投入的智能产出效率。这种转变，意味着大模型将从重资产轻资产进化，变得更加高效、经济、易用，从而更好地赋能中小企业与垂直场景。

商业层面，平台-模型-产品的联动闭环正在形成。百度的文心+千帆、腾讯的混元+微信、字节的火山引擎+API策略，都是在构建从基础模型到行业应用的完整生态。这种生态模式的核心，是让大模型的能力通过API接口、开发工具等形式对外开放，降低应用开发的门槛，让更多企业参与到AI应用的创新中。正如互联网时代的服务器厂商通过云服务赋能千万企业，未来的大模型企业也将通过技术输出，成为AI时代的基础设施服务商，而现象级应用将在这个生态中由各类开发者创造。

五、结语：回归本质，AI的未来在场景与价值

大模型的出现，无疑是AI产业发展的重要里程碑。它搭建了AI技术的基础能力底座，为后续的应用创新提供了可能。但我们必须清醒地认识到，大模型只是AI发展的过渡形态，而非终极彼岸。当前的算力内卷与参数竞赛，是产业发展过程中的阶段性误区，随着行业的理性回归，AI终将走向场景为王、价值为本的正确轨道。

AI的终极价值，在于赋能实体经济、改善人类生活，而非技术参数的堆砌。当大模型的能力被充分拆解、赋能到各个垂直场景，当企业不再执着于更大的模型而是聚焦更好的应用，当技术创新真正服务于用户需求与产业升级，AI产业才能真正走向成熟。未来已来，大模型的使命是成为AI时代的铺路石，而真正的现象级应用与产业变革，将在这条道路上悄然发生——这既是技术发展的必然规律，也是产业升级的核心逻辑。