技術狂飆、應用井噴,企業如何在AI創新中找出口?

不再有孤膽英雄,唯有共生者贏‌。

2025年短短的三個月里,ai大模型的世界已經稱得上「天翻地覆」。

deepseek一夜爆火,7天用戶數破億、海外科技巨頭股價狂跌、gpt-4.5緊急發布卻深陷爭議、manus趁勢崛起……

今年年初,在deepseek火遍全球、用戶擠破伺服器之際,硅基流動和華為雲團隊經過春節的連日攻堅,於2月1日宣布⾸發並上線基於華為雲昇騰ai雲服務的deepseekr1/v3推理服務,率先跑通了在國產算力部署deepseek模型的路徑。消息一出,全球大量用戶湧入,場面一度火爆到官方被迫限流。

與此同時出現的,是不少知名ai公司開始陸續傳出裁員、高管動蕩、甚至停止大模型研發等新聞。不知不覺間,「百模大戰」開始洗牌,在這場引發全球「ai創新」浪潮中,越來越多企業出現「技術焦慮症」。

ai深水區:從「百模大戰」到「多維競速」

fomo,fear of missing out——中文譯作「錯失恐懼症」,或「局外人困境」。該名詞的定義出自2004年的《麥金尼斯的兩個fo:哈佛商學院的社會理論》,用於描述因擔心失去或錯過機會而產生的焦慮狀態。

在2023-2024年ai大模型發展初期的這兩年,用fomo來描述整個行業,幾乎是再貼切不過了。

「別人有,我也要有」、重複開發、戰略跟隨、同質化嚴重,大模型服務與應用遍地開花,百模大戰正式拉開帷幕。

幾乎所有企業在同一時間面臨著高昂的研發成本、重金聘請的技術專家、roi(投資回報率)不成正比的高額投放,以及日益慘烈的競爭態勢——以轟動一時的「大模型價格戰」為例,2024年5月,deepseek突然大幅調低api價格,其每百萬token輸入價格低至1元,幾乎是gpt-4 turbo的百分之一。此後,位元組跳動、百度、阿里、騰訊、智譜ai、科大訊飛等行業玩家全面跟進,一場轟轟烈烈的大模型價格戰就此打響。

‌在價格廝殺愈演愈烈之際,華為雲卻展現出不同的戰略定力。正如華為強調的「通信行業是投資類市場,短期的機會主義無法贏得客戶信任」,華為雲選擇深耕基礎設施:從昇騰ai雲服務突破算力瓶頸,到modelarts平台降低開發門檻,再到盤古大模型紮根礦山、氣象、醫藥等垂直領域,華為雲通過軟硬體協同的自主創新體系,率先在行業縱深場景中開闢出差異化的應用路徑。

這種戰略分野背後,折射出更深層的行業困局。自deepseek引爆需求以來,全球gpu價格飆升創下歷史紀錄,國內高端算力更長期處於有價無市的緊平衡狀態。而當大模型應用真正深入產業腹地時,適配性問題開始集中爆發:技術層面,部分大模型存在「幻覺」頻發、專業領域知識匱乏、工具調用能力薄弱等硬傷;行業應用端,政務、製造等領域因數據孤島難以構建垂直模型,而企業自研又面臨單次訓練成本超百萬美元、維護升級複雜的現實阻礙。

當行業陷入高度同質化競爭的深水區,越來越多的企業開始反思:大模型創造的真正價值究竟在哪裡?是繼續在通用能力上貼身肉搏,還是像華為雲那樣通過基礎設施+行業know-how的深度結合,開闢屬於自身的破局之路?這場從「百模大戰」向「多維競速」的進化,正在考驗每個參與者的戰略智慧。

破局之法:從「技術競賽」到「價值落地」

讓我們再來看一些實際的例證,經過兩年多的產業發展,人們開始逐漸對「ai大模型」這一概念祛魅,企業關注的重心也從榜單、參數的技術競賽回歸產業實用價值之中——這恰恰正是ai發展的破局之法。

本質上,企業決策講究的是投資回報率與核心競爭力,任何新技術想要在生產中發揮價值,都要找到適合企業的真實需求、真實場景。

例如,當前,雲端ai大模型調用是業內主流落地模式;然而,同樣在雲端ai場景下,不同類型企業的需求卻各有側重。

1、中小型開發者

中小型開發者傾向於調用大模型介面進行應用開發,往往傾向於api與token方案;

2、大型央國企

大型央國企對於大模型在具體場景中的應用落地、針對具體問題的生產力創新方面需求更強,更傾向於聯合大模型廠商、雲廠商共同打造場景與行業解決方案,推動企業數字化轉型與戰略生態布局;

3、政府客戶

政府客戶則在大模型深入場景、應用創新的基礎上,對於混合部署、數據安全、國產算力、自主創新提出了更高要求。

首先,從底層技術角度,大模型的本質是token數據的輸入與輸出,這也意味著單獨的模型本身幾乎無法融入企業工作流。

因此,無論是哪一個類型的ai企業用戶,想要將大模型真正在生產流程中創造價值,更重要的是聚焦垂直場景,將技術與應用場景深度綁定,打造場景化、產業化、生態化的解決方案。

從城市治理的維度來看,當前智慧政務核心圍繞幾個字「優政、惠民、興業」,如何提升政務效率是提升民眾滿意度的關鍵,在北京昌平,通過華為云為社區工作人員帶來了「百事通」助理,它不僅24小時在線,還能對群眾提出的問題秒級精準答覆,同時能幫基層工作者「減負」,完成報表統計、報告撰寫、提綱生成、數據校核、生成可視化圖表等日常高頻工作,對高一級的管理人員,還可以根據人員信息生成老弱病殘重點人群關懷建議,真正意義上提升了服務效率及用戶體驗。

從產業安全等更高維度上看, 在武漢、克拉瑪依等城市與地區的政務智能化升級中,華為聯合武漢雲成功部署上線參數規模高達6710億的完整最大型號的deepseekr1大模型,為武漢市市區兩級政務用戶提供訪問服務;並幫助克拉瑪依成為全疆首個實現政務智能化全棧國產化落地的城市。

回歸到行業場景,在當前最具潛力的製造領域,湘潭鋼鐵攜手華為雲及夥伴聯合打造並落地了行業首個「盤古鋼鐵大模型」,將ai技術應用至智慧配煤、自動轉鋼、ai質檢等32個場景中,涉及煉焦、煉鐵、鍊鋼、皮帶傳輸、廢鋼循環、鑄造生產等多個環節——一般的大模型供應方几乎完全不具備從數據訓練到應用開發能力,並有超100個創新應用場景調研孵化中。

當前,華為雲盤古大模型已經在政務、金融、製造、煤礦等30多個行業、400多個場景中落地,覆蓋政務、金融、製造、醫藥研發、煤礦、鋼鐵、鐵路、自動駕駛、工業設計、建築設計、氣象等多個領域,並能夠為合作夥伴提供定製化解決方案,實現與合作夥伴的「雙向進化」。

此外,隨著大模型的進一步落地,產業對國產算力與自主創新提出了更高的要求——年初華為雲與硅基流動團隊率先跑通在國產算力部署deepseek而廣受好評就是個絕好的例子。

事實上,目前,華為雲擁有中國唯一全棧自主的ai雲算力底座,通過遍布全國的智算中心以雲服務的方式為企業提供算力支持,其能夠實現從硬體到軟體的自主研發,並擁有覆蓋硬體、軟體、框架、演算法、應用的全棧技術能力,確保高安全性、高可靠性。

在不久前剛剛閉幕的兩會上,《政府工作報告》提出,持續推進「人工智慧+」行動,將數字技術與製造優勢、市場優勢更好結合起來,支持大模型廣泛應用……優化全國算力資源布局,打造具有國際競爭力的數字產業集群。

生態聚變:ai價值落地背後的共生法則

當ai技術從實驗室躍進產業戰場,單一企業的單點突破已無法應對這場全局戰爭。據中國互聯網路信息中心(cnnic)數據,2024年中國生成式ai用戶突破2.5億,企業智能化需求呈現‌井噴式、差異化、場景化‌三大特徵——這意味著,唯有構建‌技術供給端、行業需求端、生態夥伴端‌的共生網路,才能將ai轉化為真實生產力。

在數字中國建設的宏偉藍圖下,華為雲正與產業夥伴強強聯合,為千行萬業樹立了技術創新與行業應用深度融合的典範。展望未來,隨著更多如依柯力、今日人才、贊奇等創新企業的不斷湧現,華為雲的夥伴生態將更加枝繁葉茂,攜手為全球產業創新增長貢獻智慧與力量。

在華為中國合作夥伴大會2025‌上,我們彷彿又看到了「百花盛開」的盛況,更多華為雲的朋友們嶄露頭角,這場以「‌因聚而生 眾智有為‌」為主題的盛會,或將定義下一代ai生態的遊戲規則:‌不再有孤膽英雄,唯有共生者贏‌。

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