本文来自微信公众号“工联网iitime”，【作者】胡锦明。
随着人工智能技术的迭代升级，大模型商业化进程已从最初的探索期，逐步迈入技术融合与场景落地的“深水区”。这一阶段的发展重点不再是单一的技术突破，而是如何将大模型的泛化能力转化为产业价值，在复杂应用场景中啃下“硬骨头”。我国作为全球AI竞赛的重要参与者，正经历着从“技术追赶”到“价值深挖”的关键转型。
我国大模型商业化发展并非一蹴而就，而是经历了从萌芽到快速发展的多个阶段。
早在2018年OpenAI发布GPT-1后，全球范围内大模型技术开始兴起，我国也逐渐关注并投身于大模型的研究与开发。2023年，堪称我国大模型发展的“井喷之年”，国内掀起了“百模大战”的热潮，大模型数量急剧增加，涵盖通用大模型和垂直大模型。到2024年，大模型行业发展进入下半场竞争，市场逐渐趋于理性，企业更加注重模型的商业化落地与实际应用价值，不断探索新的商业模式与应用场景，推动大模型商业化进入更为深入的发展阶段。截至2024年11月，我国已有309个大模型通过备案，据IDC数据，2024年我国生成式AI基础设施规模达356亿元，公有云大模型调用量半年内增长近10倍。这一系列数据见证了我国大模型商业化的快速发展。
当前，我国在大模型技术研发方面取得了显著进展，众多企业推出了具有竞争力的大模型产品，在语言理解、多模态交互和内容生成能力等方面表现出色。同时，大模型还可帮助企业优化业务流程、提升决策效率，推动各行业的数字化转型。在金融领域，通过精准的风险评估和智能投顾服务，提升了金融机构的风险管理能力和服务质量，为投资者创造了更好的投资体验；在医疗领域，辅助诊断系统和健康管理平台的应用，有助于提高医疗服务的可及性和准确性，改善患者的健康状况。随着大模型商业化的推进，我国逐渐形成了涵盖模型研发、数据服务、应用开发、算力支持等多个环节的产业生态。众多企业和机构在产业链的不同环节发挥作用，相互协作，共同推动大模型产业的发展，完善了产业生态体系的建设。
尽管成果显著，但我国大模型商业化仍面临深层挑战。
技术瓶颈是首要难题。训练千亿参数模型需数千万美元算力成本，中小企业难以承担，跨模态融合尚未成熟。而数据困境同样棘手。大模型依赖海量数据训练，但企业敏感数据的使用面临法律与伦理争议。如何在保障隐私的前提下实现数据共享，仍是待解难题。此外，商业化模式亟待突破。市场上80%的大模型API功能重叠，价格战导致利润率极低；另一方面垂直场景深度不足，工业领域大模型多停留在“预测性维护”，未能深入工艺优化等核心环节。
我国大模型商业化已跨越“从无到有”的起步阶段，正迎来“从有到优”的关键节点。未来，能否在“深水区”实现突破，不仅取决于技术迭代速度，更需要政府、企业、科研机构等各方共同努力，通过完善数据治理、优化商业模式、健全行业标准与监管体系等措施，推动大模型商业化持续健康发展，将大模型的能力与市场需求深度绑定，方能在这场商业化“大考”中交出满意答卷。
