2025年，AI大模型已不再是神秘黑箱，而成为像电力一样的基础设施。真正的竞争，早已不在底层原理，而在如何用它点亮一盏属于自己的灯。

最近几个月，我一直在思考一个问题：
在 ChatGpt、Gemini、阿里、字节、腾讯这些巨头几乎垄断了数据、算力和流量的今天，一个小型创业团队还有没有机会在AI大模型赛道杀出重围？

起初，我的答案是否定的——直到我重新梳理了“大模型”的本质。

第一步：大模型的“通用时代”正在结束

一开始，我以为所有大模型都在争夺同一个目标：成为用户的“AI生活入口”，就像手机时代的微信或苹果Siri。
但在最近突然意识到：这个想法是错的。

  • 豆包（字节）的核心能力，不是通用问答，而是短视频脚本生成、直播话术优化、音乐配乐推荐——它根植于抖音的内容生态，偏娱乐化；
  • 通义千问（阿里）的优势，在于能调用淘宝、高德、饿了么、钉钉等真实服务，回答“附近哪家温泉酒店有发票？”这种高度本地化的生活问题；
  • DeepSeek 和 GPT-4o 则聚焦于代码、数学、文档处理，服务程序员、分析师、律师等专业人群；
  • Google 的 Gemini 更像是“办公智能体”，深度集成 Gmail、Calendar、Workspace，目标是替代白领的重复性工作。

所以，大模型其实早已分化。它们不再追求“什么都会”，而是“在某个领域做到极致”。

所谓“入口”，其实是一个伪命题。真正的入口，是用户在具体场景中的“想要解决的问题点”。

第二步：为什么会出现这种分化？

目前，几乎所有主流大模型（GPT、Gemini、Claude、Qwen、Llama、DeepSeek）都基于相似的底层架构：

  • Transformer 架构（尤其是 Decoder-only 或 Encoder-Decoder 混合）
  • 自回归生成 + 自监督预训练 + 有监督微调（SFT）+ 强化学习（RLHF/DPO）
  • Tokenization → Embedding → Attention → Prediction 的基本流程

就像内燃机汽车，不管丰田还是特斯拉（早期Roadster），底层都是“燃烧燃料→推动活塞→转动车轮”。基础物理定律是公开的。

所以，他们能力的上限基本不会有颠覆性的差异。而他们所表现的效果则取决于下面几点：

1. 数据决定能力边界

大模型的能力，本质上是其训练数据的投影。

  • 英文数据多，所以 GPT 擅长全球知识；
  • 中文社区活跃，所以 Kimi 擅长长文本阅读；
  • 阿里拥有亿级电商对话日志，千问自然更懂“怎么帮用户买到合适的商品”。

你喂给模型什么数据，它就长成什么样子。

2. 政策塑造释放节奏

在中国，AI产品必须通过安全评估、内容审核、实名制等合规要求。
这意味着：即使技术上能做到“自动下单”“代发消息”，也必须先确保每一步都可控、可追溯。
因此，千问选择先做“建议型助手”，而非“执行型代理”——这不是能力不足，而是制度环境下的理性选择。
也可能是 DeepSeek 不做太多应用层功能的原因。

3. 生态决定落地效率

大厂之所以快，是因为它们不需要从零获取用户。

  • 豆包直接嵌入抖音创作流程；
  • 千问天然存在于钉钉会议中；
  • 百度网盘一键开启AI相册整理。

对小团队而言，连“让用户打开你的App”都是难题，遑论构建闭环？

第三步：创业者的机会在哪里？

既然通用赛道已被封锁，是否意味着小团队无路可走？
恰恰相反——垂直领域的“脏活累活”，正是大厂看不上、但客户急需的黄金缝隙。

有几条可行路径：

一、做“行业专家分身”

不必自研大模型，只需用 RAG（检索增强生成） + 微调，把客户的内部知识库（合同模板、设备手册、历史工单）注入现有模型（如 Qwen 或 DeepSeek），就能打造一个只懂他们业务的AI助手。
例如：

  • 给光伏电站运维团队做一个能看懂报警日志+电路图的AI；
  • 为跨境电商卖家自动生成海外平台申诉信。

二、嵌入现有工作流

不做独立App，而是开发插件或机器人：

  • Notion 插件：自动将会议记录转为OKR；
  • 企业微信机器人：销售发聊天截图，AI生成跟进话术；
  • 抖音创作者工具：输入产品卖点，输出爆款标题+脚本。

你不需要拥有用户，只需要让大平台上的用户离不开你的小工具。

三、聚焦“城市级”或“社群级”场景

与其服务全国，不如深耕一城。
想象一个“西安AI生活管家”：

  • 能推荐回民街不排队的小店；
  • 帮游客规划兵马俑+华清池一日游；
  • 为本地大学生解答教务系统操作问题。

这种高度本地化的AI，大厂不会做，但本地商户和居民愿意买单。

结论：未来属于“垂直智能体”，而非“通用大脑”

经过这一轮思考，彻底转变了我的认知：

大模型的底层原理确实已趋同，如同电力或互联网协议，成为公共基础设施。
真正的价值，不再是谁的变压器更先进，而是谁能用这股电流，点亮一盏解决具体问题的灯。

对创业者而言，不要试图再造一个“豆包”或“千问”，而要问自己：
“在我的行业/城市/社群中，有哪些重复、繁琐、但极其重要的任务，可以用AI自动化？”

只要找到那个“任务完成点”，哪怕再小，也可能长出一片属于你的森林。

2025年，AI创业的黄金时代并未结束——它只是换了一种方式开始。

本文基于笔者与通义千问的多轮对话整理而成，感谢AI带来的思维碰撞。
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