編輯 | 云昭、伊風(fēng)

觀點 | 《AIGC實戰(zhàn)派》特約嘉賓

2024，大模型開始走出“不落地”的樊籠，接受“市場老大哥”的捶打與教育。跟2023年不同的是，云廠商、大模型廠商、算力廠商、大模型六小龍、新一代的AI應(yīng)用創(chuàng)客，獨立開發(fā)者，一時間群雄并起，都在為新的增長機會放手一搏，蔚為壯觀。

一個有意思的現(xiàn)象是，雖然2024年大模型的進化依舊是主旋律，但是尤其進入下半年以來，大家討論“射程”的話題越來越多。誰能更早摘得低垂的果實？如何走出大模型廠商的射程，如何避開互聯(lián)網(wǎng)大廠的射程，成為了當(dāng)下業(yè)內(nèi)一眾大佬繞不開的問題。

要回答這個問題，不妨換一個角度去思考：一年過去，中國土壤之下的大模型究竟長出了那些新形態(tài)？

搞清楚大模型行業(yè)落地現(xiàn)狀之后，測算不同行業(yè)的射程也就迎刃而解。為此我們特別策劃了“2024，中國大模型落地者們”的深度報道以供參考，希望能幫到諸君。

1.大廠內(nèi)部：舍棄與業(yè)務(wù)無關(guān)的部分，別想上來就顛覆

以百度、字節(jié)、華為、阿里、騰訊等為代表的大廠，一方面重金投入大模型，另一方面同樣也不會錯過用大模型改造自己內(nèi)部的良機。

垂域模型、RAG、Agent、AIGC是2024大廠們發(fā)力最為明顯的幾個方向。但回歸到互聯(lián)網(wǎng)一代的企業(yè)，不同的業(yè)務(wù)土壤，往往會造就不同的重點與取舍。

“RAG 和 Agent是今年落地大模型的兩個重要技術(shù)方向。我們舍棄了其他與自身業(yè)務(wù)場景無關(guān)的部分，比如說AIGC、垂直領(lǐng)域大模型等，保證聚焦于這兩個技術(shù)方向上。” 快手高級技術(shù)專家歐迪佐在2024 WOT大會上分享道。

同樣是出于業(yè)務(wù)需求的考慮，去哪兒旅行技術(shù)總監(jiān)鄭吉敏則果斷確定了視頻生成的方向，并強調(diào)了以賦能現(xiàn)有業(yè)務(wù)作為終點?！拔覀冴P(guān)注AI在實際業(yè)務(wù)中的應(yīng)用。AIGC已具備生成視頻的能力，且我們的業(yè)務(wù)對此有相應(yīng)的需求。因此，我們首先確定了生成視頻的場景?！?/span>

格外讓人注意的是，58同城則快速作出了一項更為宏大的決定：構(gòu)建本地生活垂類大模型靈犀。在58同城TEG-AI Lab大語言模型算法負責(zé)人孫啟明看來，通用大模型+提示不會代替一切，應(yīng)用方需要結(jié)合自身業(yè)務(wù)場景，微調(diào)出自己的大模型。

“為了支持58整個服務(wù)鏈條的在線化、數(shù)字化，58同城AI Lab構(gòu)建了模型領(lǐng)先、敏捷易用的AI平臺，以助力AI應(yīng)用在其內(nèi)部四大業(yè)務(wù)線的快速落地?！?/span>

當(dāng)然，體量更大的頭部企業(yè)如阿里、騰訊、百度、京東等，由于龐大繁多的業(yè)務(wù)線，往往會多點開花。但不難發(fā)現(xiàn)，其中一個重要的特點是，這些大廠都在推出AI生產(chǎn)力的工具類平臺，比如阿里推出了AI輔助編程工具通義靈碼，百度除了推出類似工具快碼外、也推出一站式視頻創(chuàng)作工具度加，京東推出了面向電商的商家智能助手等等。

找準(zhǔn)了切入場景和技術(shù)方向之后，真正的挑戰(zhàn)才浮現(xiàn)出來。

首先，降低成本幾乎是所有技術(shù)負責(zé)人要考慮解決的問題。京東算法總監(jiān)韓艾指出，大模型作為一種生產(chǎn)力，企業(yè)更關(guān)注的是能否真正為企業(yè)帶來好的性價比，并且可控風(fēng)險。

百度內(nèi)容生態(tài)大模型架構(gòu)技術(shù)負責(zé)人張寶玉分享了自己在大模型降本心得時提到：“成本優(yōu)化的核心在于如何更好地利用單位算力，確保計算資源被用于最有效的地方。”

張寶玉指出有兩個關(guān)鍵的優(yōu)化方向：一方面，并非所有場景都需要大尺寸或最復(fù)雜的模型，許多場景可以通過較小的模型滿足需求，從而避免過高的成本。另一方面，還需要從工程角度出發(fā)考慮如何更高效地利用計算資源。例如，通過優(yōu)化算法和計算策略，提高單位算力的利用率。

在企業(yè)內(nèi)部落地大模型，除了成本，更大的難度則在于AI-First理念的滲透。騰訊CSIG技術(shù)總監(jiān)黃聞欣，提到“現(xiàn)在企業(yè)內(nèi)部的AI滲入度并沒有我們預(yù)期的那么深，一個很重要的原因是，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的分工往往不夠明確，人員往往需要身兼多職，導(dǎo)致流程缺失。這種現(xiàn)狀使得數(shù)據(jù)難以持續(xù)性地高質(zhì)量輸出，進而導(dǎo)致AI難以有效介入。

華為在AI實踐方面做得比較早，并且內(nèi)部確立了AI First的思維范式，部門和團隊都要去思考“all in AI”這件事情，去思考在自己的業(yè)務(wù)領(lǐng)域上要怎么去做，如何用 AI Native 的技術(shù)和方法來重構(gòu)業(yè)務(wù)、重塑流程；同時，華為內(nèi)部形成了用于指導(dǎo)AI Native實踐的“五階八步十二檢查點”方法論。

最后，大模型的不確定性也是令無數(shù)技術(shù)、產(chǎn)品人員為之頭疼的難題?！霸瓉淼臉I(yè)務(wù)，第一次用14B的模型做實驗之后發(fā)現(xiàn)效果比之前的更差，但用了72B的模型之后，發(fā)現(xiàn)效果得到了顯著地提升?！卑⒗锿x靈碼產(chǎn)品技術(shù)負責(zé)人陳鑫感慨：“打造AI產(chǎn)品，大家或多或少有種煉丹的感覺，具備高度的不確定性。”

快手高級技術(shù)專家歐迪佐同樣表示了這一點：“我們在做大模型驅(qū)動的應(yīng)用研發(fā)時候，必然面臨著不確定，效果永遠不會達到100%。必須要匹配相應(yīng)的評測中心，以保證你的系統(tǒng)是可控的、單調(diào)的達到效果的提升。”

綜合考慮上面這些因素，整體上看，大廠對于大模型能力的上線是比較審慎推進的，往往會采取逐步替換某些環(huán)節(jié)而非一開始就全面AI化的方法，這樣可以讓用戶更容易接受，并逐步建立對AI產(chǎn)品的信任。

正如京東集團算法總監(jiān)韓艾所說：大模型是一種新技術(shù)，但并不意味著之前的“三板斧”可以丟掉。不管是workflow還是agent，AB測試、灰度發(fā)布、全流程埋點監(jiān)控指標(biāo)、用戶體驗優(yōu)化等等都依舊是要做的功課。這些措施是確保模型上線后能夠穩(wěn)定運行的關(guān)鍵。

韓艾提出，在推進大模型上線和AI化的過程中，不要急于顛覆整個架構(gòu)，而是先從一些關(guān)鍵點入手，逐步引入大模型的功能。結(jié)合傳統(tǒng)方法和新模型的優(yōu)勢，通過全流程監(jiān)控和用戶反饋來持續(xù)改進產(chǎn)品，不斷去優(yōu)化用戶體驗。

2.當(dāng)大模型轉(zhuǎn)向行業(yè)：小步快跑，技術(shù)與產(chǎn)品的互相彌補

大模型落地不易，但經(jīng)過2024年的鉆研和摸索，新的技術(shù)已然在千行百業(yè)中生根發(fā)芽。

行業(yè)大模型的本質(zhì)是富有針對性的解決方案。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，當(dāng)前60%的企業(yè)通過垂類大模型實現(xiàn)AI的落地，其中，金融、政務(wù)、影視游戲業(yè)的大模型滲透率較高，電信、電子商務(wù)領(lǐng)域的技術(shù)相對成熟。

一般來說，模型的滲透率與行業(yè)過往的信息化基礎(chǔ)息息相關(guān)。而技術(shù)的相對成熟度，則取決于業(yè)務(wù)對模型能力的要求：越是教育、醫(yī)療這樣需要高度個性化服務(wù)的領(lǐng)域，對AI能力的要求越接近AGI級別，才能真正帶來生產(chǎn)力的革命性躍升。

在教育領(lǐng)域，受教學(xué)場景復(fù)雜性和高要求的影響，技術(shù)的成熟進程仍處于初級階段。51Talk技術(shù)副總裁蔡林提到，AI尚難勝任“1對1真人外教”這一場景——幾乎需要AGI水平，但新技術(shù)對教育行業(yè)的顛覆性影響毋庸置疑。因此，這條賽道的玩家在全力擁抱新技術(shù)：推出矩陣式AI應(yīng)用，小步快跑；同時軟硬結(jié)合，圍繞業(yè)務(wù)場景開發(fā)單詞筆等智能硬件。

在醫(yī)療領(lǐng)域，大模型的潛力不可小覷。然而，由于醫(yī)療數(shù)據(jù)的隱私保護要求極為嚴格，加之不同醫(yī)院間的數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一，模型廠商如何獲取高質(zhì)量數(shù)據(jù)，成為突破發(fā)展的關(guān)鍵。今年9月，百川智能以兒科為切入點，與北京兒童醫(yī)院達成合作，進行了“一大四小”的嘗試：四個場景模型「居家、社區(qū)、醫(yī)院、智控」。百川CEO王小川這樣解讀合作的長期意義，“我們認為有機會在3年內(nèi)打造出具有三甲醫(yī)院主治醫(yī)師水平的AI兒科醫(yī)生，相當(dāng)于造出了100萬個主治醫(yī)師，足以覆蓋全國鄉(xiāng)一級的診所?！?/span>

相較而言，在用AI做「錘子」的行業(yè)，往往更先一步摘取到大模型落地帶來的果實。

在文旅領(lǐng)域，AI作為效率工具，成為獲得競爭力的一個關(guān)鍵。中旅國際科技創(chuàng)新負責(zé)人龔夢溪提到，AI可以縱深的結(jié)合到景區(qū)搜索、咨詢、預(yù)訂等場景中，重塑整個行業(yè)的流量入口。無獨有偶，去哪兒旅行技術(shù)總監(jiān)鄭吉敏也分享，他們將國際酒店的宣傳視頻制作AI化以后，酒店的定制視頻覆蓋率大幅提升，視頻上線后效果相對提升6%。

在金融行業(yè)，數(shù)據(jù)信息化的扎實“地基”，讓大模型的落地之路更加通暢。然而，金融業(yè)固有的風(fēng)險厭惡，使得技術(shù)的演進更為謹慎。展望下一步，恒生電子首席科學(xué)家白碩提到，要從技術(shù)導(dǎo)向的「容易實現(xiàn)場景」轉(zhuǎn)向業(yè)務(wù)導(dǎo)向的「剛需場景」。

從以上典型行業(yè)的實踐來看，AI落地的核心動力來源于業(yè)務(wù)剛需，而模型能力的上限則決定了AI當(dāng)前能夠為哪些場景賦能。

除了模型能力的限制外，用戶對新技術(shù)的接受度也是AI落地不可忽視的重要因素。以AI社交為例，Soul AI產(chǎn)品負責(zé)人程兆華提到，用戶面對形象可愛的虛擬客服時，對AI幻覺的容忍度會顯著提升。他指出，在技術(shù)能力難以完全滿足需求的情況下，從產(chǎn)品層面優(yōu)化體驗，以彌補技術(shù)的短板，是一個可行的解題思路。

總結(jié)來說，AI在行業(yè)中的落地依賴模型能力，但更需要結(jié)合對業(yè)務(wù)需求的深刻理解以及對用戶體驗的細致打磨。AI的落地必須有明確的目的導(dǎo)向——這需要從對AI的精準(zhǔn)認知和長期的實踐積累中來。

3.不懼大廠的新一代創(chuàng)客：走出大模型和大廠的射程

2024年，AI領(lǐng)域的新創(chuàng)業(yè)者們達成了一個共識：不要做OpenAI會做的事情。

不可否認，通用大模型玩家正隨著時間推移愈發(fā)強大，這意味著它們的觸角將持續(xù)侵蝕更多的領(lǐng)域。以O(shè)penAI為例，從4o到o1的模型迭代，到推出SearchGPT和寫作工具Canvas，每一次更新的背后，都有無數(shù)創(chuàng)業(yè)項目被迫停下腳步。

軟積木CEO劉海峰提到，值得AI創(chuàng)業(yè)者投入的項目大致可以分為兩類：大模型做不到的事情，或者大模型能做到但成本極高的事情。

AI領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者必須對技術(shù)趨勢保持足夠的敏銳度。MetaGPT聯(lián)合創(chuàng)始人徐宗澤曾分享過，他們的團隊如何從現(xiàn)有產(chǎn)品的不足中找到突破口。他表示：我們創(chuàng)建MetaGPT的理由很“簡單粗暴”——因為LangChain遠遠不夠好，而海外用戶對多智能體框架有著較高的需求。在MetaGPT中，我們支持多種智能體角色的定義和配置，覆蓋軟件開發(fā)項目的各個階段，例如產(chǎn)品經(jīng)理、架構(gòu)師、工程師等等。

這種精準(zhǔn)的定位，果然為產(chǎn)品贏得了市場。據(jù)他分享，許多用戶自發(fā)地在公司內(nèi)部宣傳了MetaGPT，為產(chǎn)品帶來了可觀的初始流量。

如果說，獨到的眼光和果斷的判斷是AI創(chuàng)業(yè)者的敲門磚，那么堅韌的勇氣則是他們闖關(guān)的關(guān)鍵。因為選擇了AI創(chuàng)業(yè)，就意味著時刻與風(fēng)險同行。

正如王小川所言：“創(chuàng)業(yè)公司需要在大廠的射程之外尋找發(fā)展空間。如果一個公司被看得特別明白，那就不是一個創(chuàng)業(yè)公司了?！?/span>

劉海峰也提到，即使有再正確的判斷，AI創(chuàng)業(yè)依然充滿不確定性，但正是不確定性孕育了新的機會。

4.AI編程產(chǎn)品，“我們實際在做兩件事”

AI編程賽道是AI應(yīng)用領(lǐng)域最早、也是獨角獸最集中的方向之一。國內(nèi)大模型廠商都試圖從編程場景找到LLM落地的切入口。

不過與傳統(tǒng)編程產(chǎn)品不同的是，這一輪AI編程工具天然就暗存著“民主化編程”的愿景，即不僅是提高開發(fā)人員的生產(chǎn)效率，更要讓普通用戶也能參與到軟件創(chuàng)造中來。

百度Comate架構(gòu)師徐曉強在考慮Comate產(chǎn)品的發(fā)展時，表達了“縱橫”兩個方向的期望?！笆紫龋覀兿Ｍ軌驍U展它，以覆蓋更多的研發(fā)場景，甚至于應(yīng)用到非研發(fā)場景中，從而幫助各種不同的角色在開發(fā)和軟件工程協(xié)同工作中提升效率。其次，我也希望Comate能在垂直在開發(fā)領(lǐng)域中，為開發(fā)中的需求分析提供更深入的支持。幫助大家在使用過程中能夠更容易上手，快速地達到熟練水平，獲得更好的成果?！?/span>

對于現(xiàn)在扎堆涌現(xiàn)的AI編程類產(chǎn)品，究竟進化到怎樣的程度了？

商湯科技Copilot技術(shù)應(yīng)用負責(zé)人張濤認為，如果不考慮現(xiàn)在模型能力的限制，可以說趨于成熟了。張濤看來，對于AI編程產(chǎn)品而言，實際上大家現(xiàn)在在做這兩件事情：第一，克服現(xiàn)在大模型的若干個缺點，第二，激發(fā)大模型更多的思考能力。

但對于克服大模型的缺點方面，“業(yè)內(nèi)還沒有行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的成熟狀態(tài)，大家還是在摸索?！北热缭谝种拼竽Ｐ突糜X方面，雖然有不少方法如prompt engineering、SFT、RAG等，可能路徑是清晰的，但在實際的技術(shù)棧上還沒有形成真正的共識。針對不同的場景，大家會采用一些不同的方式?！?/span>

此外，徐曉強指出目前大模型在信息的深入理解、多模態(tài)信息處理及創(chuàng)新能力方面仍有著巨大的短板。

另外對于“AI會取代程序員”的質(zhì)疑，這些身在其中的產(chǎn)品打造者都不約而同的表示，現(xiàn)在的AI輔助編程工具代替不了開發(fā)者，目的是為了增強人的能力，讓機器與人更好地協(xié)作。

通義靈碼產(chǎn)品技術(shù)負責(zé)人陳鑫解釋道：“因為我們現(xiàn)在太多的企業(yè)需求，其實還沒有得到滿足。我們現(xiàn)在要做的就是先把這些需求一點點腳踏實地地去滿足，最終去實現(xiàn)一個AI產(chǎn)品，幫助開發(fā)者去解放生產(chǎn)力，從而更多聚焦于創(chuàng)新。”

值得注意的是，AI編程工具更像是大模型落地初始場景，基于它，阿里、百度、商湯等大模型廠商紛紛已經(jīng)將其復(fù)制擴展到更多非程序員的白領(lǐng)辦公場景中，隨著大模型能力的進化，相信2025將會迎來新品類的爆發(fā)。

5.為什么大家集體押注智能體

整個AI圈正瘋狂加碼智能體。有人斷言，2025年將成為智能體元年。

這種集體押注并非偶然，背后的邏輯清晰可見。一方面，AI的未來不可能止步于聊天對話層面，一個具備行動能力的智能體才是邁向 AGI 的必經(jīng)之路；另一方面，訓(xùn)練效能的瓶頸已成AI發(fā)展的公認困境，而智能體則是開啟下一個增長曲線的希望。

Agently.cn創(chuàng)始人、前光年之外開發(fā)者生態(tài)產(chǎn)品經(jīng)理莫欣指出，“單靠大模型遠遠不夠”。無論是為現(xiàn)有業(yè)務(wù)賦能，還是開發(fā)垂直領(lǐng)域應(yīng)用（如語言翻譯工具），從模型能力走向?qū)嶋H服務(wù)用戶的過程中，必須構(gòu)建一套連接層，智能體正是這個中間環(huán)節(jié)的核心所在。

從年初至今，多位AI大佬頻繁提及智能體對未來生活的深遠影響。OpenAI CEO Sam Altman 在年終總結(jié)《Reflections》中預(yù)言，2025年將迎來首個AI智能體進入工作場景，產(chǎn)生實際經(jīng)濟效益。據(jù)報道，OpenAI已在開發(fā)代號為“Operator”的智能體產(chǎn)品，有望于1月發(fā)布。NVIDIA CEO 黃仁勛 在CES演講中表示，智能體將成為數(shù)字世界的核心角色，能夠自主學(xué)習(xí)、分析，并完成復(fù)雜任務(wù)，從而徹底改變我們的工作和生活方式。

然而，不是所有人都認為2025年會成為智能體的全面爆發(fā)之年。前OpenAI開發(fā)者關(guān)系負責(zé)人、現(xiàn)Gemini API負責(zé)人Logan Kilpatrick認為，智能體的規(guī)?；涞剡€需更多時間。他預(yù)計，2025年的主題將是AI視覺能力的突破，而大規(guī)模智能體應(yīng)用則可能在12個月后才真正成熟，離觸達十億級用戶仍有較大差距。

在具體實現(xiàn)層面，MetaGPT創(chuàng)始人徐宗澤認為，兩類智能體更有可能“出圈”：一、融入當(dāng)下生活方式的智能體，如抖音和快手平臺中提升搜索體驗的AI助手；二、提升生產(chǎn)力的智能體，尤其是能處理開放式任務(wù)和多模態(tài)信息的系統(tǒng)，能處理廣義上的各種數(shù)據(jù)類任務(wù)。

智能體為何如此炙手可熱？核心在于它讓AI從“理解”走向“執(zhí)行”，從“工具”變?yōu)椤盎锇椤薄?/span>

6.國產(chǎn)芯片的崛起：最大贏家英偉達未必能笑到最后

提到芯片算力，不得不提到AI領(lǐng)域的最大贏家——英偉達。今年2月，英偉達首次突破了2萬億市值，并在4個月后突破了3萬億，曾一度登頂全球市值第一。

除了英偉達，其他廠商也在積極布局，爭奪AI芯片的市場份額。AMD計劃在2025年推出其最強AI芯片MI355X，與英偉達的Blackwell展開競爭。谷歌則憑借其專為AI大模型設(shè)計的TPU芯片取得了顯著進展，性能是傳統(tǒng)GPU的3到5倍。國內(nèi)方面，華為推出了7nm工藝的AI芯片昇騰910C，直接對標(biāo)英偉達的H200，進一步加大在AI領(lǐng)域的競爭力。同時，摩爾線程、燧原科技、壁仞科技等國產(chǎn)芯片廠商紛紛排隊IPO，這也反映了資本對國產(chǎn)芯片未來前景的看好。

然而，如今的GPU競爭已不僅僅是硬件的較量。在今年的GTC大會上，黃仁勛更是直接表示：“英偉達是一家軟件公司”。有了CUDA這條強大的護城河，即便AMD和國產(chǎn)芯片廠商在內(nèi)存、計算能力等規(guī)格上推出了更強的產(chǎn)品，其實際性能仍難以與英偉達的GPU相媲美。

不過，中昊芯英創(chuàng)始人楊龔軼凡卻認為英偉達未必能笑到最后。他指出，GPU并不是AI大模型的終極解決方案。楊龔軼凡認為，GPU并非專為AI而設(shè)計，它只是當(dāng)前環(huán)境下的最佳選擇。隨著AI應(yīng)用的不斷深入與市場的擴展，作為服務(wù)工具的芯片將會迎來新的變革，新的現(xiàn)象級芯片將應(yīng)運而生。他大膽預(yù)測，最終，GPU在市場上的份額可能只有兩成，而剩下的八成市場將由TPU等新型AI芯片主導(dǎo)。

7.寫在2025：大模型落地一番新景象

以上，我們從行業(yè)應(yīng)用、云廠商、大模型創(chuàng)業(yè)者、AI產(chǎn)品開發(fā)者、國產(chǎn)算力創(chuàng)業(yè)者分別展開了各自的落地敘事，并重點對AI編程和Agent兩個賽道玩家的進展和挑戰(zhàn)做出了解讀。令人欣喜的是，大模型通用的能力已經(jīng)得到了各行業(yè)用戶普遍接受，因為的確可以給社會帶來真實的生產(chǎn)價值，但同時可以看出：成熟的產(chǎn)品卻乏善可陳，依舊任重道遠。

去年10月，51CTO對500多位企業(yè)內(nèi)部的技術(shù)專家在做了一項的大模型行業(yè)落地的問卷調(diào)研，調(diào)研顯示超三成的企業(yè)已經(jīng)在企業(yè)內(nèi)部著手部署應(yīng)用，同時在這些企業(yè)當(dāng)中有39%的企業(yè)已經(jīng)將LLM用于核心業(yè)務(wù)。然而，綜合看各個行業(yè)的實際應(yīng)用體感，大家給出的大模型應(yīng)用分數(shù)差強人意：6.35，只是剛剛及格。

“早期被高估，長期被低估”，大模型也不例外。如果我們把目光投向2025，就會發(fā)現(xiàn)一番新的景象——一方面，大模型在多模態(tài)、深度推理等方面正在穩(wěn)步推進，另一方面以Agent為代表的AI原生應(yīng)用正在被給予商業(yè)爆發(fā)的厚望；此外，新一代的智能化設(shè)備，包括具身機器人、AI眼鏡等都已經(jīng)開始步入到我們的生產(chǎn)生活之中。

首先，以o1為代表的深度推理模型的推出會帶來新一輪的想象空間。英諾天使基金合伙人王晟指出，這意味著大模型的范式開始從“經(jīng)驗知識系統(tǒng)”推進到了“推理決策系統(tǒng)”，不止可以打造ChatBot，而是可以真正切入到各個產(chǎn)業(yè)，尤其在科學(xué)、醫(yī)療領(lǐng)域?qū)玫礁袃r值的實踐落地。

其次，多模態(tài)方面更深一步的應(yīng)用。未來6個月多模態(tài)技術(shù)的突破將會成為關(guān)鍵的亮點。未來更多產(chǎn)品形態(tài)中會引進多模態(tài)交互、生成的能力。51Talk技術(shù)副總裁蔡林預(yù)測，在教育醫(yī)療行業(yè)有望誕生出殺手級應(yīng)用。Soul AI產(chǎn)品負責(zé)人程兆華認為，特別在傳統(tǒng)的視頻制消費領(lǐng)域，將會迎來新一輪的AI變革，C端體驗上也會迎來多元化的提升。

然后，AI Agent是業(yè)界的一個共識。作為基礎(chǔ)的大模型技術(shù)的應(yīng)用框架，Agent是大模型基建和人類社會生活和生產(chǎn)結(jié)合的關(guān)鍵橋梁。

京東集團算法總監(jiān)韓艾表示，現(xiàn)有的Agent應(yīng)用實例已經(jīng)給行業(yè)帶來了很大的鼓舞，比如情感陪伴場景和各種平臺應(yīng)用等，不僅提高了用戶體驗，也帶來了很大的企業(yè)商用的潛力。

完全有理由相信，2025年，Agent將會在B端和C端全面開花。像素綻放CEO趙充指出，未來Agent不僅會在數(shù)量上爆發(fā)，同時Agent產(chǎn)品也將會更加貼近用戶畫像和需求。

再把視角拉向生活，新一代的智能化設(shè)備將會大量涌現(xiàn)。隨著大模型的小型化，電腦、手機、眼鏡、耳機、車載設(shè)備等成為模型載體，真正有望實現(xiàn)小算力的智能普惠；另一方面具身智能機器人的興起，勢必也會帶動新一輪的生產(chǎn)力變革。

最后值得一提的是，2025年隨著國內(nèi)千卡、萬卡集群的逐步成熟，中美大模型之間的差距將會越來越小甚至反超；而在產(chǎn)品層面，中國AI產(chǎn)品也將會深度參與到全球化的競爭之中，繼續(xù)發(fā)揮中國作為世界工廠的優(yōu)勢。

展望2025，大模型落地?zé)o疑將會度過一個關(guān)鍵的渡劫期。AI原生應(yīng)用的打造范式能否成型，Killer App能否涌現(xiàn)，是留待大模型公司和AI應(yīng)用創(chuàng)客們奮力一搏的關(guān)鍵之戰(zhàn)。

鮮花與荊棘同在，榮耀屬于“愛拼者”。共勉！提前祝各位新春快樂！

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