文 | TMT 星球融易盈，作者 | 黄燕华
日前，阿里 AI 大模型千问在杭州举行产品发布会引发业内广泛关注。
会上，阿里宣布千问全面接入淘宝、支付宝、高德、飞猪等业态，构建消费全链路闭环。
此时的千问不再只是问答工具，而是成为 AI Agent（智能体），让用户"动嘴不动手"，轻松实现购物、点外卖等操作。
就在 2025 年末，字节跳动联合努比亚发布"豆包 AI 手机"。该手机具备自主跨应用操作能力，被众多用户称为"一款真正意义上的 AI 手机"。
无论是豆包 AI 手机，还是阿里升级千问打通淘宝生态，都是 2025 年大模型赛道竞争激烈的一个缩影。
从年初的 DeepSeek 横空出世引爆 AI 大模型全民应用热潮，到年中阿里、字节跳动、百度等持续在大模型领域发力，再到年末智谱、MiniMax 等企业冲刺资本市场，争做 AI 大模型第一股，混战过后，曾经近 300 家大模型同台竞技的热闹场景逐渐落幕，价格战、生态站与商业化争夺战全面打响。
大模型发展处在了从"技术狂欢"走向"价值兑现"的关键转折点。
混战与洗牌，市场格局加速重塑
2025 年 1 月，DeepSeek R1 系列推理模型发布，其不仅以低成本训练惊艳业界，也让更多普通人注意到大模型不再是"人工智障"，而是工作、生活中真正的人工智能助手，创下一周增长 1 亿用户的消费级 AI 大模型增长新纪录。
DeepSeek 打破原有市场平衡的同时，更像催化剂一样，彻底点燃了 C 端用户，字节跳动旗下豆包、腾讯旗下元宝等 AI 大模型相继发力，使得大模型赛道从之前的百花齐放进入到快速洗牌阶段，行业格局从分散走向集中。
在资源与资本的加持下，大模型赛道逐渐形成以字节跳动、阿里、百度为代表的巨头阵营，他们凭借算力、数据和生态优势，发起凶猛的进攻，将行业竞争推向一个新高度。
尤其是字节跳动，其以"更强模型 + 更低价格 + 更易落地"的打法迅速抢占市场。
2025 年 12 月，字节跳动发布的豆包大模型 1.8 版本，针对多模态 Agent 场景定向优化，工具调用能力与复杂指令遵循能力显著提升，在视觉推理、视频理解等任务中斩获多项公开评测佳绩，整体水平接近全球顶尖通用模型，月活超 1.5 亿。
元宝深度嵌入微信、QQ 浏览器、腾讯地图、腾讯会议等腾讯旗下业务生态的同时，也进行疯狂投流抢夺用户。
据中国经营报报道，腾讯在元宝项目上 2025 年 6 月、7 月的广告投放额达到 10 亿元，表明其在推广 AI 产品上进行着巨大的投入。
百度与阿里则分别从技术迭代和开源策略着手，强化核心竞争力。
2025 年 3 月，百度发布文心大模型 4.5 与深度思考 X1，前者多模态能力优于 GPT-4o，API 价格仅为竞品的 1%，后者作为首个自主运用工具的深度思考模型，可调用搜索、绘图等多款工具。
阿里围绕开源这一核心策略，于 2025 年 4 月发布开源通义千问 Qwen 系列，一次性推出 8 款不同参数规模的模型，多模态与推理能力全面升级。
此后，阿里" 1+6+N "拆分成为历史，AI 成为最高战略。到了 2025 年底，千问进一步升级，不再是一款简单的问答工具，而是开启了" AI 办事时代"。
巨头们的持续加码，加速大模型赛道发展的同时，也让市场格局迎来分化。
一方面融易盈，缺乏核心技术与研发能力的大模型企业被淘汰出局；
另一方面则让此前赛道内风光无限的独角兽企业，比如月之暗面、DeepSeek、阶跃星辰等面临较大压力，或转向行业解决方案，或放弃通用大模型转而聚焦某一领域，通过差异化策略实现突围。
背靠幻方量化的 DeepSeek 2025 年持续迭代模型，V3.1 版本采用混合架构，支持思考与非思考双模式，核心基准测试性能提升超 40%，始终以 MIT 协议开源，积累大量开发者资源，同时不断探索模型前沿，挑战技术极限。
智谱、MiniMax、阶跃星辰在坚守大模型训练的同时，对商业化落地的重视程度也提到前所未有的高度，通过产品生态渗透 C 端市场，打造独特竞争力。
业内分析人士指出，随着 AI 技术的发展，未来每个应用、千行百业都会被 AI 重塑，由此产生庞大企业应用需求，投资人 / 机构更愿意投资 AI 应用、消费者应用、AI 基础设施类型的创新企业，而非底层模型的创新企业。
显然，在大模型赛道加速洗牌的背景下，缺乏资金或技术实力的部分中小玩家逐渐被淘汰，还有一部分企业则因算力成本高企、商业化不及预期，被迫收缩业务线，从通用大模型转向垂直领域，行业"马太效应"愈发显著，市场资源加速向头部集中。
B 端落地遇冷，C 端激战正酣
根据 36 氪研究院发布的《2025 年中国大模型行业发展研究报告》，2024 年中国大模型市场规模为 294.26 亿元，同比增速高达 62%，预计 2025 年 -2026 年增速仍将维持在 50% 以上，2026 年市场规模将突破 700 亿元，反映出中国大模型产业从技术探索期进入商业化规模化应用期。
按照当前大模型的方向，大致可分为通用大模型和垂直大模型，前者包括豆包、千问等，后者则根据应用行业来区分，比如金融领域的拓尔思、专注教育的学而思、医疗领域的智云健康等。
另外，从商业化的目标用户来看，通用大模型用户范围较为广泛，既包含以企业为主的 B 端用户，也包含以个人消费者为主的 C 端用户；垂直大模型更多以 B 端企业用户为主。
在 B 端应用方面，多数 AI 大模型在受控环境下表现优异，而一旦部署到真实的企业环境中，则在可靠性、标准化等方面面临着挑战。
就拿可靠性来说，在金融风控、医疗诊断等场景下，1% 的误差可能导致结果相差甚远，甚至是灾难性的后果；标准化则因客户差异，需要深度定制，导致交付周期长、成本高，难以形成规模效应。
与 B 端相比，大模型在 C 端应用上呈现出多元化发展态势，字节跳动、阿里、百度等企业纷纷在 C 端应用层面加码，接入办公、购物、学习、外卖、健康等多种生活场景，为用户提供智能对话、信息查询、内容创作等不同服务，展现出更为广阔的商业前景。
不过，相较 B 端，AI 大模型 C 端因庞大用户规模，产生的需求更为复杂，不同用户可能因需求的不同而对某一大模型产生偏好或无感。
「TMT 星球」梳理发现，同样一款 AI 大模型应用，于程序员而言，字节跳动旗下豆包可能比 DeepSeek、Kimi 更好用，而对于考研党来说，豆包或许不如 DeepSeek 好用。
图 / 抖音
此外，对于某些用户的特定需求，当前市面上主流的 C 端应用大模型可能都不好用。有网友表示，在论文综述方面，无论是 DeepSeek，还是豆包，抑或 GPT 均不好用。
显然，面对 C 端庞大而更具个性化的需求，对重点布局 C 端的 AI 大模型产品 / 企业来说，需投入更多的资源和资金，持续快速迭代，以吸引和留住用户，从激烈的市场竞争中占据更多更大的主动权，为开展商业化运营奠定基础。
值得注意的是，大模型产品深度融入用户日常生活的同时，也带来了一系列挑战，如数据隐私、算法偏见、责任认定等，会给用户使用过程中带来意想不到的麻烦，甚至另一种灾难性后果。
「TMT 星球」注意到，随着 AI 大模型在 C 端应用的普及，一种基于生成式 AI 环境下的内容整合与结构数据优化（简称"生成引擎优化"，英文缩写为" GEO "）受到追捧。该技术目标是让 AI 快速提取内容中的关键信息，并在生成答案时优先引用品牌内容，进而实现品牌曝光，或者是商品转化的效果。
这种情况下，用户习惯通过 AI 大模型获得的内容，比如某个问题的答案或购物推荐的物品，都不再纯粹。相反，大模型给出的内容可能是商家刻意优化后的，带有强烈的营销倾向，对用户决策产生直接影响。对于那些盲目相信 AI、缺乏辨别能力的用户来说，后果无法预料。
据工人日报此前报道，有金融黑灰产组织通过干扰大模型、产出虚假金融机构客服电话，让一些用户误信错误电话，从而上当受骗。
图 / 网络
另据 IT 时报报道，部分商家抓住大模型抓取内容缺乏基本的筛选和校验能力，通过结构化的知识"投喂"、场景化的内容设计，让品牌信息潜移默化地融入大模型的回答中，从而增加商家的曝光量，为自己的店铺进行引流。这种行为破坏了 GEO 领域本应有的公平竞争环境，让优质商家难以凭借自身价值获得合理曝光，更可能成为滋生诈骗的温床。
智能体崛起，生态成关键
尽管 AI 大模型发展过程中出现种种挑战，但不可否认的是，随着技术的全面普及和应用，其正在深度融入生活的方方面面，且在技术升级和能力升维下，已从"对话机器"转变为"行动伙伴（Agent）"。
以企业用户为主的 B 端市场，大模型应用可能会迎来一段时间的冷静期，解决此前应用过程中出现的成本过高、数据要素整合与保护，迭代优化旧的工作流程等问题，并在此过程中，出现一批可衡量商业价值的可行性产品，推动大模型技术在垂直行业中规模化落地，开启价值爬升之路。
而在 C 端，随着字节跳动、阿里、百度等互联网巨头依托现有生态积极持续布局，强化基于 AI 大模型的产品，提前卡位 AI 时代超级应用入口。在此背景下，大模型赛道的竞争也将从单一模型能力的比拼，升级为"生态体系"的完整度与开放度的较量。
东北证券在相关研报中指出，2026 年大模型主要趋势为多模态、长文本、多智能工具调用和复杂推理能力的持续突破。于字节跳动、阿里等大厂而言，致力于在 AI 基础设施、大模型、AI 应用方向全面布局，构建更深、更宽的"护城河"。
360 集团创始人周鸿祎也曾在个人社交平台发文预测，随着 AI 全面融入社会经济，2026 年将被定义为"百亿智能体之年"，依托 AI 大模型的智能体不再是被动问答的工具，而是具备深度目标规划与执行能力的数字助手，成为个人生活和工作的"第二大脑"。
而随着大模型应用的爆发和普及，政策合规和治理体系方面也在加速成型。在中国，《人工智能生成合成内容标识办法》发布和实施，将可信与安全纳入核心考核指标，倒逼相关企业将安全机制前置到模型设计阶段，应对算法失控带来的挑战。
业内分析认为，在 C 端市场，经历了初期的免费模式和"数量爆发"后，市场已经完成初步培育，基于 AI 大模型的应用将会迎来进一步的爆发，形成更为丰富的 AI 大模型应用生态。
对于相关企业来说，他们也将迎来 AI Agent 商业化元年。在这一过程中，大模型的竞争也将回归本质，即谁能以用户为中心，在合规的同时，真正解决用户真实需求和痛点，创造独特价值，谁才最有可能在 C 端竞争中占据优势。
结语
2025 年，AI 大模型行业在混战中洗牌，在竞速中成熟，在深耕中落地，完成了从"野蛮生长"到"理性发展"的关键转身。
这一过程中，巨头与独角兽的双向博弈重塑了行业格局。细分化、专业化的发展趋势则指明了技术落地的方向。
与此同时，随着技术持续迭代、资本回归理性、应用场景拓宽，大模型与产业的结合正逐步融入经济社会各领域，成为数字经济发展的核心引擎。
2026 年，大模型赛道或将迎来更深度的整合与创新，通用模型与专用模型的协同发展将更加紧密，商业化落地效率有望进一步提升。
于企业而言，大模型的下半场，既是技术深耕的持久战，也是商业价值的兑现战。
究竟谁能脱颖而出融易盈，现在下结论或为时尚早，不妨让子弹继续飞一会儿。
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