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21世紀經濟報道記者 陶力 實習生林欣宜上海報道

大模型和具身智能，無疑是2025世界人工智能大會（WAIC）上最受關注的賽道。大會公布的數據顯示，中國已發布1509個大模型，在全球已發布的3755個大模型中數量位居首位。

從產業方面看，2024年我國人工智能產業規模突破7000億元，連續多年保持20%以上的增長率。中信證券研報認為，下一代大模型（如GPT-5），有望成為決定本輪AI產業前景的關鍵變量。

下一代大模型在邏輯推理、原生多模態、記憶系統等關鍵能力突破，將加速高價值復雜行業場景應用落地。產業端，Agent和多模態兩大主線有望持續引領，建議關注企業管理、教育、醫療等領域的頭部公司，與海量推理帶動的算力產業機遇。

不過，綜合多名行業人士的采訪來看，大模型目前在算力芯片、數據參數等方面仍存在一定的局限性，面臨著最終提供的結果與用戶需求錯配等問題。

如何打通“算力-數據-模型-應用”的最后一公里，成為所有大模型公司面臨的共同考題。

算力和數據細分

隨著更多大模型的應用落地，可以看到大模型應用，已不再局限于對話助手和簡單的通用內容創作，正越來越多地針對特定垂直行業進行優化和應用。

大模型逐步滲透至自動駕駛、醫療影像分析、3D角色生成等行業深度應用場景，從主要面向消費者應用（B2C）轉向更多地服務于企業客戶（B2B）。金融、政府、影視游戲和教育領域是大模型滲透率最高的四大行業，滲透率均超過50%。

據沙利文《2024年中國行業大模型市場報告》的測算，2023年中國行業大模型市場規模達105億元人民幣，受行業智能化轉型需求帶動，預計2024年市場規模將達到165億元，同比增長57%，2028年市場規模有望達到624億元人民幣。

細分大模型的發展離不開算力的變革。2025世界人工智能大會上，百望股份與沐曦發布了面向“一帶一路”的“金盾”全球交易管理智能體。該智能體支持全球100+種語言，可智能識別全球200+類票據格式，集成全球30000條國際財稅規則，實現跨境稅率智能判斷與多語言自動適配。

“通用智能體無法解決企業的毛細血管問題”，百望股份CEO付英波在接受21世紀經濟報道記者采訪時直指行業痛點，脫離場景的數據智能是無根之木，只有扎根業務場景的數據智能才能釋放真實價值，需要把通用大模型轉化為“小而精”的行業模型。

對于向行業模型轉化的通用大模型來說，中小企業的數據盡管存在參差不齊的問題，但都是非常真實的高價值的養料，可以為中小企業開發精準模型。放棄通用模型，聚焦垂直場景，成為更多企業的選擇。

目前，百望構建的金盾全球合規智能體，也源于其十余年積累的產業數據。該平臺累計處理發票交易金額達953.5萬億元，相當于2024年全國GDP的7倍，2024年發票處理量突破206.8億份，同比增長45%。

這些數據橫跨金融、制造、能源、電商、交通物流、生活服務等關鍵領域，覆蓋超2800萬企業用戶，形成了中國企業經濟活動的“數字鏡像”。

在付英波看來，真正的AI革命不在實驗室排行榜，而在解決現實商業難題的價值創造中。

當然，細分大模型的發展也離不開數據的驅動。Gartner發布的《2025年中國人工智能（AI）十大趨勢》中提到，那些他人難以獲取或復制的獨特內部數據，正成為推動AI落地和差異化創新的關鍵驅動力，同時企業對自身數據生態系統的整合能力，也成為了關鍵。

復合型人才成關鍵

數據、算力、算法和應用是大模型發展的四大關鍵驅動力。大模型時代，整個技術架構已經迭代升級。

在智能算力生態論壇上，上海庫帕思科技有限公司CEO黃海清認為，從前的IaaS、PaaS、SaaS三層架構已經變成了現在的五層架構，IaaS層以GPU為核心的智能算力，PaaS層最大的一塊是以語料數據為核心的形態（Corpus as service），往上一步是模型即服務，然后是智能體即服務，最上面是應用。

如何用數據、用語料把生態打通，成為了我國人工智能技術化產業當前發展的一大難題。目前，技術與應用層面存在著認知差，需要更多復合型的公司、復合型的人才的出現。

在談及如何打通人工智能應用落地“最后一公里”時，產業合作、打造生態成為人工智能企業家們的共識。

銀河通用聯合創始人張直政提到，在具身智能領域里面，從數據到模型提升的閉環打通、把模型和產品以及場景打通這兩點打通非常重要。

“再好的技術如果不能解決行業實際的痛點問題、應用問題，就是一個假技術。”黃海清提到，庫帕思目前日生成語料已接近1TB，預計到今年年底，可望形成1000TB的語料數據集。如今AI總集成商要將算力、算法、語料數據、智能體集成在一起，需要把很多AI知識、專業技術應用到應用實踐上來，這可能會成為未來打通“最后一公里”最主要的核心力量。

對于AI企業來說，當下需要合理構成端到端的產業鏈，才能加速行業服務落地，而不是簡單的競爭關系。然而，推理成本高昂、效率低下，也是當前困擾整個大模型行業的問題。

“AI推理算力市場將呈現指數級增長，未來95%的算力可能都是推理算力。”PPIO聯合創始人兼CEO姚欣在WAIC現場表示，在尺度定律的影響下，AI大模型行業普遍相信“大力出奇跡”，單點算力規模越來越大，但是需要大規模訓練的廠商越來越少，國外已經在收縮，下一步大模型將走向集中化，這是新應用普及的前兆。

大會期間，PPIO發布了國內首個Agentic AI基礎設施服務平臺。姚欣坦言，模型公司會不斷擴充邊界，而Agent正是模型能力演進的產物，Agent不再只是炫技，而是創造營收。Agent最容易落地的領域具備三個特征：人力成本高、數據易取得、任務標準化，目前像編程、醫療、法律、金融等領域的Agent營收規模較高。

在此背景下，綜合型人才的需求也會越來越大，投身AI領域，并不僅僅只有計算機或者理工科人才，對于語言、法律、心理學、哲學等各行各業的人才都產生了龐大需求。

在人才培養層面，清華大學電子工程系教授汪玉建議，高校應調整培養模式。眼下，清華大學計劃采用“AI +書院”模式讓學生參與企業實習，深入理解實際場景中的任務需求，培養有又懂應用又懂算法技術的人才。