从DeepSeek的开源风暴到华为昇腾384超节点的首次亮相，从“六小虎”的差异化布局到巨头的全面反击，大模型正告别“百模大战”的混沌期，步入更加理性而激烈的“中场战事”。 我们看到，2025WAIC上，在去年显得低调的机器人产业变得火热，相关公司由2024年的18家剧增到80家，占领几乎整个展馆二层H3展馆，火热非凡。而大模型厂商们则主要集中在一层H1展馆。 今年，“AI六小虎”中的零一万物、百川智能并未现身，BAT、科大讯飞等头部厂商展位不再专注比拼模型参数，而是展示出多样的落地生态。 如今，大模型竞争已不再是单纯的技术军备竞赛，而是一场关乎产业生态、商业模式和国际竞争力的综合较量。当大模型从实验室走向产业一线，推理能力成为新的分水岭，国产化成为不可逆转的趋势，每一个参与者都在重新审视自己的定位和实力。 据业内分析，DeepSeek-R1的训练成本仅为560万美元，远低于美国AI公司的数千万美元乃至数亿美元投入。更重要的是，这一技术突破开启了推理模型的“平民化”路径，让原本高不可攀的AGI研究变得相对可及。 WAIC前后，国内大模型厂商展示自家最新推理模型，呈现出在技术路线上明显的差异化策略，主要体现在模型架构、推理机制、参数策略及成本三方面： 首先是架构选择、创新的分野。大模型架构从纯Transformer走向混合架构时代，单一架构已无法满足推理模型的性能需求，混合架构成为新的技术制高点。 百度的文心X1，采用“思维链-行动链”协同训练，在复杂任务中自动拆解为二十多个推理步骤，同时可以调用十几种的工具链，增强Agent的能力； 当下，推理模型的竞争已不再局限于参数规模和算力消耗，模型的推理链条设计、多步骤逻辑处理能力以及与下游任务的适配性，正成为新的评价维度。 这场推理模型的军备竞赛，实质上是各家厂商对未来AI发展方向的不同押注。开源还是闭源，通用还是专用，效率还是效果，每一个选择都将决定其在下一阶段竞争中的位置。 在推理模型解决“思考”问题后，应用落地展示出“为谁想”和“想什么”的关键方向。2025年的WAIC展会上，最引人注目的变化莫过于大模型从“技术展示”向“应用实战”的转变。 这一转变首先体现在WAIC厂商策略的分化上——互联网巨头依靠平台生态及能力，不断在B端、C端广泛布局；专业模型厂商选择垂直赛道深化，选择B端作为突围出口。 其中，腾讯展示出混元大模型“从云到端”的完整展示链路，以及B端金融分析助手、智能视频剪辑、媒体内容生成等内容，颇为吸睛的亮点在于社交——在微信中添加“腾讯元宝”好友，能让14亿微信用户像加好友一样接触AI助手。 比如，通义大模型技术底座支撑下，天猫精灵全屋智能构建的空间智能体系，让用户现场体验AI影音搜推、AI K歌、AI健身等丰富场景；通义APP融合AI翻译、AI对话、AI语音通话三大功能，成为用户的“贴身伙伴”。 百度聚焦百舸GPU算力平台、“万源”智能计算操作系统等AI基础设施，配合文心大模型技术底座，进而推出慧播星、文心快码、“万源”智能计算操作系统、AI升级的百度文库及百度网盘等产物。 智谱AI的CogAgent平台支持训练个性化对话体，快速封装为智能客服、内容助手等角色，并拥有私有知识库、多模态API与流程自定义等功能。智谱此前表示，GLM-4.5的API价格仅为Claude的1/10，速度可达100tokens/秒。 阶跃星辰新一代多模态大模型Step 3能力覆盖文字、语音、图像、视频、音乐、推理，称国内Top10手机厂商过半都已接入阶跃的多模态能力，OPPO、荣耀、中兴的旗舰机型都已搭载适配，合作伙伴还包括吉利汽车、智元机器人等公司，预计2025年全年收入近10亿人民币。 MiniMax的MiniMax Agent智能体平台，能够进行长程复杂任务处理，替代专业人士一周工作量，深入网页开发、深度调研等垂直领域应用，支持钉钉、飞书、公司微信等办公系统集成。 但根植于当下环境——近期C端通用Agent明星产物Manus总部迁移至新加坡、国内裁员80人并放弃国内版本上线，大模型厂商们更注重垂直Agent能力的开发。 例如，在金融领域，风控、投顾、客服等环节都在积极引入大模型技术；在医疗领域，诊断辅助、药物研发、病历管理等应用场景不断涌现；在制造业，智能质检、预测性维护、供应链优化等用例逐步落地。 技术能力是基础，但产物化能力、生态整合能力、客户服务能力同样重要，能够在这些维度上形成差异化优势的厂商，才有可能在应用落地的竞争中胜出。 近期，黄仁勋访华为国产算力发展提供新的视角。在接受央视采访时对，黄仁勋表示华为AI芯片取代英伟达或许只是时间问题，也让人更加期待国产算力的潜力。 据公开资料，阿里、字节跳动近几个月的日均Token调用量增长相比一年前均接近、超过100倍，这种爆发式增长对算力供给提出了巨大挑战。 作为“八大镇馆之宝”之一，华为昇腾384超节点首次实机展出。昇腾384超节点基于超节点架构，通过总线技术实现384个NPU之间的大带宽低时延互联，解决集群内计算、存储等各资源之间的通信瓶颈。 国产GPU厂商的表现同样令人瞩目。燧原科技的新一代人工智能推理加速卡“燧原S60”，对标英伟达L20，搭载了48G显存和PCIe 5.0接口，支持各种主流推理框架和200+主流模型，可满足千亿参数大模型的推理需求。 在 今年 2月 与美图旗下美颜相机的合作中， 燧原 科技仅用 4天时间就完成了近万张推理卡的上线部署， 解决 “AI换装”功能爆火 带来的需求 。 此外，国产算力还展现出从单点突破转向生态协同的趋势。7月，阶跃星辰联合华为昇腾、沐曦、壁仞科技、燧原科技、天数智芯等近10家芯片及基础设施厂商发起“模芯生态创新联盟”。 国产算力的发展仍面临诸多挑战。在芯片性能上，国产算力与国际先进水平仍有差距；在软件生态上，开发工具链和优化算法还需要进一步完善；在大规模部署上，稳定性和可靠性还需要更多验证。 但我们不妨更加乐观。技术路径的多样化为后发追赶创造了机会，庞大的国内市场为产业化提供了基础，政策支持为创新发展提供了保障。 当WAIC的热潮逐渐退去，大模型产业的“中场战事”才刚刚开始。这不再是一场单纯的技术竞赛，而是涉及技术路径、商业模式、生态建设和国际竞争的全方位较量。 分化体现在技术路径的多元化、应用场景的专业化和商业模式的差异化；聚焦则体现在核心技术的攻坚、关键应用的突破和生态护城河的构建。 展望未来，三大趋势将继续深化：推理模型将从当前的逻辑推理扩展到多模态推理和具身智能推理；应用落地将从工具型应用发展为平台型应用和生态型应用；国产算力从追赶模式转向比拼模式，在某些细分领域实现领先。 中场战事的胜负，最终将由应用价值和用户选择来裁判。WAIC热潮落幕后，留在舞台中心的国内大模型产业路在何方，仍待进一步验证。
