突破AI技术深水区，垂类大模型如何重塑产业竞争格局？

市场活动

2025-04-16 11:13:57

作者：JIfan

阅读量：14

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文章摘要：“当前，大模型商业化进程已进入‘深水区’。”中关村科金得助智能总裁喻友平在2025大模型技术与应用创新城市论坛上表示。在当今数字化浪潮中，企业数字化转型面临诸多挑战，而B端市场的突破关键，在于构建具备行业知识和技术领先的垂类大模型。这不仅是破解企业数字化转型痛点的技术关键，更是驱动产业智能化升级的下一个战略增长极。

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“当前，大模型商业化进程已进入‘深水区’。”中关村科金得助智能总裁喻友平在2025大模型技术与应用创新城市论坛上表示。在当今数字化浪潮中，企业数字化转型面临诸多挑战，而B端市场的突破关键，在于构建具备行业知识和技术领先的垂类大模型。这不仅是破解企业数字化转型痛点的技术关键，更是驱动产业智能化升级的下一个战略增长极。

当下，大模型如何落地服务企业、创造价值，已成为行业关注的重中之重。爱分析联合创始人兼首席分析师张扬指出，基于行业特定场景的大模型落地难度虽大，却能创造核心价值。随着DeepSeek-R1等具备业务逻辑理解能力的开源模型出现，2025年深入业务场景的大模型及其应用前景广阔。

突破AI技术深水区，垂类大模型如何重塑产业竞争格局

一、大模型落地需突破三重难关

行业普遍认为，现阶段大模型落地面临着数据瓶颈、模型选型难题与人才适配挑战这三重难关。

沥塔创新智库专家文猛指出，很多企业的数字化基础较为薄弱，“数据孤岛”现象广泛存在。这使得直接落地大模型的跨度较大，企业需要额外投入大量的数据治理成本。以某传统制造业企业为例，其内部各部门的数据相互独立，格式不统一，质量参差不齐。在尝试引入大模型进行生产流程优化时，发现需要花费数月时间和大量资金来整合和清洗数据，才能满足大模型的训练需求。

在模型选型方面，由于大模型技术迭代速度极快，企业若选择的技术路线缺乏长期演进能力，将导致在精力和成本上的重复投入。比如，某互联网企业初期选用了一款当时性能优异的大模型，但不到半年，该模型的技术更新滞后，无法满足业务增长带来的新需求，企业不得不重新评估和选择其他模型，之前投入的人力、物力和财力都付诸东流。

此外，既懂业务又具备人工智能工程化能力的复合型人才在市场上极度稀缺。无论是外部招聘还是内部培养，都对企业的组织文化和选用育留能力构成极大考验。据相关调查显示，超过80%的企业表示在招聘此类复合型人才时遇到了困难，而内部培养的周期长、成本高，且培养出的人才流失率也较高。

以金融行业为例，艾瑞咨询分析师孙石琦表示，当前金融行业大模型主要应用于客服、办公等非决策场景，而风控、投研等核心业务仍依赖人工干预。大模型能否从非决策性场景向决策性场景突破，将决定其商业价值和市场规模。随着技术成熟度提升，满足金融审慎要求的垂类模型有望打开千亿级市场。

喻友平介绍，在解决数据瓶颈方面，中关村科金得助智能自研的得助大模型平台深度融合大模型技术，集成长文本解析与多模态处理能力，通过构建领域知识图谱与专业化语料库，实现企业数据资产的结构化治理与知识体系重构，盘活数据资产。该平台帮助某金融机构对其海量的客户数据、交易数据和市场数据进行整合和分析，构建了精准的客户画像和风险评估模型，为后续的业务决策提供了有力支持。

在解决模型选型问题方面，得助大模型平台覆盖算力调度、数据治理、模型训推、智能体构建等全链路大模型开发和应用能力，支持DeepSeek、千问等主流大模型的统一纳管，接入各种尺寸的大模型超过200个。企业可以根据自身业务需求和预算，在平台上灵活选择最适合的模型，避免了盲目选型带来的风险。

在解决人才适配问题方面，平台通过“理论培训+实战演练”双轮驱动模式，为企业提供业务诊断、技术赋能及全流程陪跑服务。例如，为某企业提供了为期三个月的培训课程，包括大模型原理讲解、实际操作演练以及业务场景应用案例分析等，帮助企业内部团队快速掌握大模型技术的应用技巧，提升了企业的数字化转型能力。

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同时，合规问题也不容忽视。孙石琦举例说，金融业监管对数据安全、输出稳定性要求严苛，厂商必须在技术迭代与合规框架间寻找平衡点。要解决人工智能幻觉、数据准确性和伦理问题，需要通过更精准的模型构建与专业化场景训练，从技术源头改善大模型产品效果。某金融科技公司在开发大模型产品时，严格遵循监管要求，采用了加密技术保障数据安全，通过大量的真实金融数据进行训练，提高了模型输出的准确性和稳定性，同时引入伦理审查机制，确保模型决策符合道德规范。

二、技术厂商应成为“AI转型伙伴”

大模型行业格局正在发生结构性变化。文猛认为，未来3年通用大模型将集中于头部大厂，中小企业需在知识壁垒高的领域构建垂类大模型，形成“通用模型主干+垂类模型枝干”的生态。

在他看来，未来会诞生一批垂类大模型应用公司，这些公司将通过API应用程序接口服务、行业解决方案等形态，成为链接通用大模型与实体产业的关键中间层，并通过结构化行业知识提升内容专业性，推动社会智力资源优化配置。例如，一些专注于医疗领域的垂类大模型应用公司，通过与通用大模型厂商合作，利用自身在医疗行业的专业知识和数据，开发出针对疾病诊断、医疗影像分析等特定场景的应用，为医疗机构提供了高效、精准的解决方案。

张扬也认为，除了几家专注基础大模型的大厂之外，未来还会有专注垂类大模型及其应用的“隐形冠军”。它们原是各行业的优秀软件公司，依托在各行业及场景的知识、标杆案例、成熟产品和大模型技术等，完成向头部垂类大模型应用公司的转型。比如，某在建筑设计领域深耕多年的软件公司，凭借其积累的丰富设计案例和行业经验，结合大模型技术，开发出了建筑设计垂类大模型，能够根据客户需求快速生成多种设计方案，大大提高了设计效率和质量，逐渐在行业内崭露头角。

值得注意的是，有行业人士谈到，央国企等大型企业的人工智能转型是全局性问题，单一垂类大模型及其应用只是解决单点、单线问题。因此，企业选择的技术厂商不能只扮演“销售模型或软件”的角色，而应该成为“AI转型伙伴”，其能力需要涵盖咨询、培训、模型、模型管理平台、应用开发平台、应用开发服务等方面。技术厂商可以通过自己组建团队、建立合作生态等方式补全这些能力。例如，某大型技术厂商为一家央国企提供了全方位的AI转型服务，包括前期的企业数字化现状调研和AI战略规划咨询，中期的模型定制开发、模型管理平台搭建以及员工培训，后期的应用开发和持续的技术支持与优化，帮助央国企顺利实现了人工智能转型。

喻友平也认为，随着越来越多企业将大模型应用到核心业务中，企业大模型的胜负手不再是模型参数大小，而是谁更懂用垂类知识和经验提升业务价值。进入垂直场景落地“深水区”的较量，正在重塑中国人工智能产业竞争。在喻友平看来，当通用能力逐渐成为基础设施，真正决定商业价值的，将是企业穿透行业本质、解决复杂场景的能力。在这场新竞赛中，既需要技术耐性，更考验生态智慧。

以教育行业为例，一些垂类大模型应用公司深入研究教育教学的本质和需求，结合先进的大模型技术，开发出了智能教学辅助系统。该系统能够根据学生的学习情况和特点，为教师提供个性化的教学建议和资源推荐，同时为学生提供精准的学习辅导和反馈，有效提升了教学质量和学习效果。这充分体现了垂类知识和经验在提升业务价值方面的关键作用。

在医疗领域，垂类大模型可以通过对大量医疗数据的学习和分析，辅助医生进行疾病诊断、制定治疗方案等。例如，某医疗垂类大模型能够对医学影像进行快速准确的识别和分析，帮助医生发现潜在的疾病迹象，提高诊断的准确性和效率。同时，该模型还可以根据患者的病情、病史和基因数据等，为医生提供个性化的治疗建议，为患者带来更好的治疗效果。

在制造业中，垂类大模型可以应用于生产流程优化、质量检测和设备维护等方面。通过对生产数据的实时监测和分析，大模型能够预测设备故障，提前安排维护，减少停机时间，提高生产效率。同时，利用大模型进行质量检测，可以快速准确地识别产品缺陷，提高产品质量。

垂类大模型在各行业的应用潜力巨大。随着技术的不断发展和完善，垂类大模型将在更多领域发挥重要作用，成为推动产业智能化升级的核心力量。而企业和技术厂商需要不断提升自身能力，积极应对挑战，抓住垂类大模型带来的机遇，在激烈的市场竞争中取得优势。

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