随着人工智能领域的“百模大战”逐渐升温，市场关注的焦点逐渐转向了大模型的PMF（产品市场匹配）问题。然而，这一切在DeepSeek的出现后发生了翻天覆地的变化。DeepSeek的全面免费开源，如同一场超级风暴，席卷全球，不仅大幅降低了算力成本，更改变了模型开源与闭源的竞争格局。受此影响，众多大型科技公司、互联网企业和初创公司纷纷宣布自有大模型的开源计划，或基于开源模型进行业务重构。
在探讨大模型时代的商业应用时，一个不可忽视的问题是：大模型如何成为企业商业模式重构的驱动力？繁荣的AI生态又应具备怎样的特征？企业在利用大模型赋能业务时面临哪些挑战与误区？为了解答这些问题，我们采访了多位来自B端技术服务商与C端应用方的从业者，深入探讨了大模型的本质与应用方法论。
在大模型生态日益繁荣的背景下，市场开始寻找大模型时代的“杀手级应用”。然而，与移动互联网不同，大模型更多地被视为一种“生产力工具”，而非“生产关系重构者”。阿里云智能集团副总裁安筱鹏指出，大模型能够深度融入各行各业，作为智能大脑嵌入各类硬件设备，以软件形态与人协同作业，或成为自动驾驶系统的控制核心。这种多元化的应用形态，使得大模型的价值和商业模式更加丰富多彩。相比之下，将大模型与集成电路行业进行类比，或许更为贴切。
在实际应用中，大模型展现出了显著的效率提升和成本降低优势。以雷科智途为例，这家专注于井工矿无人驾驶解决方案的公司，通过大模型重构场景作业能力，使得旗下无人车矿山机械的售价几乎与海外品牌持平，不仅提升了场景作业能力，还提升了品牌溢价。同样，新蓝标数字集团通过智能体的应用，大幅提升了内容生产效率，AI直接驱动的营收在2025年第一季度已逼近去年全年水平。
除了效率提升，大模型还通过智慧大脑嵌入硬件设备、软件协同作业和自动化系统控制等方式，渗透到企业的各个业务场景中。而要实现大模型的效能最大化，关键在于企业能否运用独有场景数据形成业务闭环。昆仑学堂认为，技术应与应用场景深度融合，避免“屠龙刀找龙”的尴尬局面。五节数据就是一个典型的例子，他们通过自有数据微调大模型，实现了对文本和视频内容情感分析准确度的显著提升，从而降低了舆情监测的人力成本。
在细分场景的应用上，雷科智途同样展现出了强大的竞争力。他们通过微调后的大模型赋能矿山L4无人驾驶场景，提升了复杂场景下的决策模块感知能力和高效协同能力，最终减少了近50%的井下作业人力，提升了矿山场景的安全性。当红齐天集团则将大模型应用于全链路业务赋能，包括内容创作、用户洞察分析、后期运营与优化等，实现了业务的全面升级。
然而，大模型的应用并非一帆风顺。企业在摸索解决方案的过程中，也走了不少弯路。对此，我们采访的从业者给出了一些宝贵的建议。首先，要拒绝技术盲目崇拜。很多企业过于追求基础大模型的先进性，而忽视了与具体应用场景的结合。实际上，现有大模型的算力已经足够强大，企业需要脱下孔乙己的长衫，从实验室走向应用场景，实现软件与硬件的壁垒打通和业务闭环。其次，要关注用户体验的优化，特别是降低用户的使用成本。数据的安全性和隐私保护也是关键问题，企业需要建立完善的数据管理和安全机制。
在智能体的应用上，蓝色光标是一个典型的成功案例。他们通过打造专属营销大模型BlueAi和多个智能体，实现了全链路AI营销的高效运作。智能体不仅能够帮助行业新手快速上手，还能实现社媒数据的实时分析、营销趋势洞察和合规文案的自动生成等功能，大幅提升了营销效率。
尽管大模型的应用前景广阔，但企业在实际应用中也面临着一些挑战和误区。除了上述提到的技术盲目崇拜和数据安全问题外，AI还不能完全取代创作者。内容创作的本质是传递情感、态度和个人风格，AI虽然能够提供创意，但无法替代人类创作者的独特价值。组织架构的转型也是企业拥抱AI的必要条件。一个真正理解并善于应用AI的组织，比单纯应用技术更重要。
最后尽管中国在基础大模型上与美国的差距不大，但在大模型的应用上还处于初级阶段。美国已经涌现出多家与AI相关的独角兽公司，而中国虽然有很多企业都在利用AI赋能业务，但所创造的收入规模和AI原生企业的规模还无法与美国相提并论。然而，从长远来看，中国在应用落地和数据场景上的潜力巨大，打破技术限制并与行业资源融合，将是中国企业的破局之道。
