随着基础模型的“风口”褪去，大模型正在成为巨头围猎的赛场，同时也蕴蓄着新的机遇……
伴随着大模型技术的竞争快速走向“深水区”，科技巨头凭借其深厚的技术积淀与行业的资源积累，快速主导这场技术革新的潮流。它们不仅投入巨资研发大模型，更在算力、数据、算法等多个维度展开全方位竞争，大模型竞争格局正在转变成为巨头围猎的赛场。
这一格局 的形成，究其原因，离不开 大模型领域高昂的技术门槛与资金需求。一方面，训练大模型的成本日益高昂，动辄需要数十亿美元的投入。 这一高门槛让许多实力不足的AI创业公司望而却步，它们在与大厂的竞争中逐渐暴露出算力不足、数据匮乏等劣势。 CNNIC的最新报告也印证了这一点，国内AI初创企业的融资规模已经开始缩水，而大厂则凭借强大的资本实力，持续加大在大模型领域的投入。
另一方面，大模型技术的研发需要深厚的技术积累与人才储备。 科技巨头在这方面具有天然优势，它们拥有庞大的技术团队与丰富的研发经验，能够更快地推动大模型技术的突破与应用。这种技术优势也让巨头们在竞争中占据有利地位，进一步加剧了大模型领域的竞争格局。
11月30日，中国互联网络信息中心（CNNIC）在第五届中国互联网基础资源大会上发布的《生成式人工智能应用发展报告（2024）》（后简称《报告》）指出，生成式人工智能产品的网民使用率正在快速增长，而这一趋势也在重新塑造国内技术竞争的格局。
可见，2024年被业内普遍认为是大模型领域的转折之年。在这一关键节点上，互联网巨头们将围绕大模型技术展开更为激烈的竞争，而AI创业公司则需要寻找新的突破口与生存空间。
01
资源拉锯，大模型的巨头“围猎”时刻
大模型技术的复杂性和对资源的高需求，既成为了“头部俱乐部”的门票，也成为了AI企业追求做大做强必须跨越的门槛。 据某大厂高层透露，训练一个大模型的最低成本也要数亿美元，这直接改变了行业竞争的基础逻辑。当竞争演变为一场持久的消耗战时，创业公司所面临的挑战变得尤为严峻。
整体来看，百度成为推动大模型领域发展的核心玩家，国内其他大厂也紧随其后，并在技术深度和商业模式创新上表现出独特优势。
以在国内人工智能领域投入最早的百度为例，从高端芯片昆仑芯到飞桨深度学习框架，再到文心大模型，百度实现了从底层芯片到应用层的完整体系。 这种全栈式技术布局，不仅提升了模型训练与推理效率，也降低了生成式人工智能技术的落地门槛，为技术的大规模应用奠定了基础，不可忽视，这是百度长期以来在基础研究上的深厚积累带来的效果。
比如，前不久获得世界互联网大会领先科技奖的百度文心智能体技术，让“慢思考”能力备受关注。今年9月，OpenAI发布了o1大模型，也是借助“慢思考”能力来处理相对较复杂的推理任务，此后迅速成为全球AI行业的热点。
而百度，早在去年10月份就发布智能体，提出“慢思考”能力，并提出了重点发力具备理解、规划、反思和进化能力系统这样的技术路线。今年文心大模型体系中看到了许许多多智能体协作的技术应用落地。
另外，为了解决大模型在多模态场景下的“幻觉”问题，在百度世界2024大会上首发了“文心iRAG” （image based RAG），提高了AI生成图片的可用性，让AIGC能够更好地与影视、漫画、海报制作等应用场景相结合。
而支撑文心大模型平台训练、推理的深度学习平台飞桨，开发者数量已达1808万，服务企业超过43万家。
技术的突破最终需要在实践中证明其价值。百度的生成式人工智能已广泛应用于各行业。
例如在化工研发领域，百度与中化信息合作开发的“化小易”知识助手，将研发效率提高了五倍；在智慧交通领域，百度助力贵阳市区域车均延误时间下降15%，显著改善市民出行体验。
从用户规模和应用范围来看，CNNIC《报告》中显示，截至2024年6月，我国生成式人工智能产品的用户规模达2.3亿人，占整体人口的16.4%，约有三分之一的用户将生成式人工智能作为办公助手，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产品国内网民使用率位居首位，占比达到11.5%，领先ChatGPT、Gemini等主流产品。
图注：生成式人工智能典型产品在网民中的使用率（调研样本范围：针对国内互联网用户，对网民进行大规模的抽样调查，总样本量约3万。调研开展时间为2024年上半年，统计截至于2024年6月）
大模型产品的飞速普及，推动了文心大模型调用量在2024年的跨越式增长。在百度世界2024上，百度创始人李彦宏宣布：截至11月初，百度文心大模型日均调用量超15亿，较5月的2亿增长7.5倍，较一年前的5000万增长约30倍。他表示“这个增速超出预期”，表明AI是“真需求”。
阿里巴巴则相对聚焦于大模型开源生态的建设，覆盖自然语言处理、计算机视觉等领域 ，助力电商、工业制造等行业的智能化升级。阿里还通过战略投资大模型初创企业来巩固市场地位，如投资月之暗面，并联合阿里云推动其技术研发。
作为“后来者”，字节跳动在今年通过推出豆包应用也有市场突破。 字节跳动CEO梁茹波曾在内部信中提到，“去年公司在技术浪潮中显得迟钝，但这一短板并未阻碍我们今年取得满分成绩。”迎头赶上是好，但众所周知，技术的创新和突破并非一朝一夕就可以达成。
在这些大厂的持续投入之下，留给基础大模型领域的创业窗口正在逐渐关闭，成为巨头们展现先发优势的赛场。而对于新入局者而言，依托现有的成熟基座大模型，赛道则更加聚焦于应用层，虽然大厂们在布局方面也拥有一定的先发优势，但面对近乎于无穷的场景，仍然为AI应用的开发者留出了广袤的施展空间，同时避免了“重复造轮子”的状况。
02
聚焦场景，AI应用的新“桃源”
随着大模型技术的持续渗透，AI应用场景正变得愈发细分。据国际数据公司（IDC）2024年发布的《2024人工智能商业机遇》报告显示，全球范围内，已有超过75%的企业开始尝试将大模型技术融入其业务流程，相较于2023年的55%有了显著的增加，呈现出加速渗透的局面。
随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，AI应用的爆发已初现端倪。《报告》指出，智能体已成为生成式人工智能应用的主流形态之一 ，成为连接用户与各类服务的新桥梁，预计将占据AI市场份额的超40%。智能体能够模拟人类行为，自主完成复杂任务，并在不断学习中优化自身性能。
百度也是业内最早布局智能体的大厂之一。2023年9月便上线了“灵境矩阵智能体平台”，并在2024年4月正式升级更名为“文心智能体平台”，帮助开发者运用多元的技术和工具打造AI原生应用。
以农业生产为例，智能体的出现，为解决专家和农民需求间的痛点提供了新的解决方案。 今年6月，由朱有勇院士与百度共同打造的首个农业智能体“农民院士智能体”正式发布。 这一智能体能够“把院士装到手机里”，更高效地传授种植知识并提供实时指导。
此外，百度的中卫慧通智能体已覆盖全国6000多个村庄，协助基层政务工作人员服务居民。在企业运营领域，比亚迪利用智能体，在优化用户体验的同时，其销售线索转化率提升了119%，成功实现AI赋能。
随着越来越多的人工智能应用在产业提质增效方面得到验证，AI行业正迈入新阶段，从基础模型的研发转向应用层的竞争，而智能体基础则为百万AI应用的诞生创造了条件。
大模型之家注意到，另一方面，多模态技术的应用拓展了生成式人工智能的边界，赋予了人工智能系统更多维度的感知能力，更好的探索与理解世界，进而在更多复杂的实际应用场景中发挥出强大的智能分析与决策能力。
CNNIC还在《报告》中指出，自动驾驶是新质生产力典型代表，也是多模态大模型的典型应用场景。 目前，北京、上海、广州、武汉等城市已积极开展自动驾驶出行服务应用示范。以萝卜快跑为代表的无人驾驶服务的引入，让早高峰的拥堵时长缩短了30分钟，提升了市民的出行效率。
目前，萝卜快跑已在全国超过10座城市部署，并完成了超过1亿公里的实际道路测试。萝卜快跑第六代车辆配备自动驾驶大模型Apollo ADFM，融合点云与视觉多模态技术，能更准确地识别和理解复杂环境中的障碍物，实现信息的深度整合与联动，将自动驾驶服务扩展至跨区、跨江及机场高速等多种通行场景。
03
写在最后
如今，大模型领域的竞争已不再是单纯的技术比拼，而是涉及产业资源、商业模式和生态构建的全面较量。无可否认的是，在这一过程中，百度等科技巨头的策略与行动，正对行业发展起到了推动作用。这场大模型领域的较量不仅影响着国内AI产业的格局，也将在全球范围内塑造未来的技术生态。
尽管大厂的资源和技术优势相较于创业公司更为显著，但大模型之家注意到，新的机会也在孕育中。CNNIC在《报告》中指出，大模型仍是一项“半熟的技术”，创业公司可以通过前瞻性技术判断和独特的应用场景切入，寻求差异化发展路径。同时，未来的终端载体或生态系统的创新也将带来新的市场机会。正如移动互联网时代的崛起伴随着智能手机的普及，AI应用时代的到来也需要寻找类似的硬件和场景的突破口。
随着大模型技术能力的不断演进，AI技术有望进一步赋能实体经济，为各行业的智能化转型注入新动能。在这场竞争中，无论是百度为代表的AI大厂，还是在风口之下的创企们，都将在塑造全球AI市场格局中扮演重要角色。未来的格局将取决于技术的突破、资源的整合以及生态系统的构建，而这正是AI竞争进入深水区后所需直面的复杂挑战。
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