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2025年AI技术研发并未遇到瓶颈,反而以更快的速度进步,年初的Sora和O1等大模型激发了行业对AI大模型范式的新思考。

摘要

AI产品在大规模买量和宣传后,虽然用户数量增加,但商业化路径仍然滞后,许多产品依赖于持续的营销投入以维持用户活跃度,存在“ICU产品”的风险。

百度掌门人李彦宏指出,AI原生应用在各行各业迅速普及落地,新的一年将是AI应用井喷式增长的一年,需要有落地可行的商业模式。

李彦宏强调,重大技术突破往往是规模化应用的结果,百度以“应用驱动创新”的理念,推动技术发展和迭代,尤其在B端市场,大模型的中标项目增长显著。

在AI生态构建的前夜,平台机会显得尤为重要,而API调用、模型训练和推理的成本居高不下是限制因素,谁能提升基础大模型能力、算力效率和数据协同,谁就能吸引更多AI原生应用开发者和客户。

大跨步迈进 2025 年,AI 赛道的竞逐,并没有变得更轻松。

技术研发并未如预想一样撞上瓶颈,反而进步的速度丝毫不减。从年初文生视频的 Sora,到慢思考的 O1,都激发着行业人士对 AI 大模型范式的思考。
12月,OpenAI 在发布日又先后公布了 Sora Turbo 和 O3,让人直呼“追不上”。
而产品侧,AI 产品似乎又冲进了过去互联网产品的“老路”:大规模买量、宣传,通过烧钱的方式做大用户池子。
钱的确烧了,用户数量也的确堆了起来,但商业化路径却似乎仍然滞后。一个个大 MAU 的产品,实际都成了“ICU 产品”——把买量和营销的钱掐了,用户活跃量就有急转直下的风险。
数十亿的真金白银砸到营销上,换来的多少是“虚假的繁荣”?
面前是急速迭代的前沿技术,背后是“高速增长”的烧钱陷阱,新的一年,人工智能的航道上,似乎仍有大风大浪。
而有风浪的地方,就一定有机会。2025 年,会是 AI 的又一个“大年”吗?
01

“井喷”的 AI 应用,怎么长?长在哪里?

2025 年 1 月 1 日,百度掌门人李彦宏在公司 25 周年时发布全员信。信中,李彦宏指出,AI 原生应用正在各行各业迅速普及落地,而新的一年,又是 AI 应用井喷式增长的一年。
事实上,这个趋势相当明显,基础大模型卷了几年,不少公司——尤其是创业公司——已经被 Scaling Law 紧紧地拴住了手脚,逐渐走下了“造轮子”的牌桌。
卷向产品,就像前面提到的一样,如果把宝“押”在买量上,商业模式又并不健康。好的 AI 产品,必须要有一套足够落地可行的商业模式,才不会变成“赔本赚吆喝”。
当下,不少大模型产品仍然主打免费使用,并以此拉来了一波尝鲜的用户。而对于任何一个科技产品来说,这种用户无异于一把双刃剑。
“尝鲜者”们的确为产品带来了更好看的数据,也在短期给产品带来了真实的试用反馈;
但在长期来看,要维护住这些“尝鲜者”并不是一件易事,一旦把商业化的东西塞进来,其中不少都会离开,更别提他们中的一些“羊毛党”,对于产品长期稳定的运行都是一种挑战。
而用户愿意为 AI 原生应用付费的逻辑,则更加简单直接——产品能实际解决用户在生活、工作中的需求,使用和留存的意愿够高,以至于可以支撑他们为之花下真金白银,这才是 AI 产品的立身之本。
也是因此,在当下的环境,抗风险能力和长期运营能力更强的 AI 付费产品,或许是更加值得研究的对象。
在大市场里,百度文库是重构最彻底的 AI 原生产品之一,至今已经有超过 4000 万人成为了它的付费用户,在行业仅次于微软的 Copilot。
图片
数据显示,在 AI 重构后,百度文库的 MAU 达到了 7000 万,超过 4000 万的付费用户,占到了其月活跃量的六成左右。
如果说,在一年前的这个时候,行业对于“用户是否会为 AI 工具买单”仍有怀疑,文库在今天的成绩就是一个有力的回击。
商业模式上,原先百度文库的盈利方式,广告仍然是相当重要的一环。而在 AI 重构后,作为“更好挣的钱”,百度文库决心把广告清理出去,给用户一个更纯净的使用体验,凭真本事赚钱。
这个“真本事”,指的是背后文心大模型的支持、14 亿权威专业文档的积累、一站式解决智能生产的产品设计,让用户能实际通过文库赚到钱,成为人们新质的生产资料。
今天,作为市场上 AI 原生应用的商业化先锋,文库已经彻底摆脱了广告盈利的窠臼,更好的体验,也给百度文库 AI 功能的 DAU 带来了 150% 的年同比增长,累计使用次数超过 28 亿次,占据了智能 PPT 市场 80% 的市场份额。
稳扎稳打,能实际给用户产生价值,进而自己造血,文库给市场上茫茫多的 AI 产品打了个好样。
02

规模化的应用,是 AI 更进一步的基础

 

然而,一花独放不是春,百花齐放春满园。AI 原生重在生态,在 2024 年,这已经可以说是行业的共识。
诸多大模型玩家中,百度最早提出了“不做‘超级应用’,而是帮助让更多人做‘超级有用’的应用”,旗帜鲜明。
曾有人质疑,百度不主推“超级应用”,或许是在未来竞争日渐激烈的市场中“自断一臂”,分散了自己的竞争优势。
而在全员信中,李彦宏解释了百度不做“超级应用”的深层洞察:“重大的技术突破,颠覆式的创新往往是规模化应用的结果,而不是原因。”
应用永远是技术创新的动力和归宿。在科技史上,有了飞机,才有人研究空气动力学;中国高铁运营里程数全球第一,人们才有了更多动力研究、迭代高铁技术,进而向全世界输出——没有应用,就没有技术的进一步演进和迭代。
一直以来,百度都在以“应用驱动创新”。面对文生图实际使用中的幻觉问题,百度开发了基于图像的检索增强技术(iRAG),在别人生成的东西“货不对板”的时候,百度更早地保证了自己生成的图片更有可信度。
而以应用驱动创新,另一个要求是“规模化”。
全员信中,李彦宏提到:“没有数以亿计的运营公里数,无人驾驶就不可能比有人驾驶安全十倍。”不以实际应用检验技术,自动驾驶也就永远无法发现在驾驶当中,复杂路况衍生出的无数问题,进而无法对症下药。
今天,仅靠文小言、豆包、kimi 等等单点的“超级应用”,仍然无法满足技术演进要求的超大规模使用,这也是百度的野心并不止于圈地跑马、固步自封的原因——只有越来越多的人开始使用百度的技术,技术才能完成向着下一个境界的升级。
今天,大模型规模化应用的机会,或许首先在 B 端。统计数据来看,过去一年的 11 个月里,大模型的中标项目相比 2023 年同期增长了 2.6 倍,达到了 728 个之多。
而在 2024 年,百度以 40 个中标项目数、2.74 亿元的中标金额,排名冠绝所有厂商。
分领域来看,在金融领域,百度中标 14 个,中标金额 3734.4 万元,同样领跑大模型厂商;在智能终端行业,包括三星、荣耀、vivo、OPPO、小米等超半数的手机厂商,都在使用文心大模型;而在汽车领域,十余家车企都是百度文心大模型的客户,其中不乏上汽大众、吉利汽车、蔚来汽车、长安汽车等主流厂商的身影。
在百度文心“全家桶”的帮助下,更多厂商能根据自己的需求,精调出适合自己的模型、开发出更适合自己的应用,也自然有更多人愿意选择更好用的大模型和工具链,百度的技术也就能够在这个“应用-技术”的飞轮中,得以高速地发展和迭代。
应用的井喷,也不止步于大 B 企业的使用,让更多人——尤其是不懂代码的一般人——掌握应用开发的能力,才是大模型真正“飞入寻常百姓家”的关键。
看到这个机会,代码辅助生成的工具已经成为了大模型领域的绝对大热门。
而百度旗下,虽然也有“文心快码”在赛道主战,但在去年世界大会发布的“秒哒”,却把橄榄枝伸向了完全的代码“素人”,让每个人都能拥有开发 AI 原生应用的能力。
当每个人,无论年龄、背景、学历,都能随心所欲地,用极短的时间开发专属于自己的 App,那么我们距离 AGI 的终极梦想或许也就不再遥远了。
在“应用为先”的路上,不少前人其实踩了坑——当一家技术公司迷失在客户和投资者的目光中,为了营收苦做项目,忘记了技术发展的初心,他们的动作也必然会不自觉地变形。
在一般人眼中,人们开公司、做企业,都是为了赚钱。如果做项目能赚钱,为什么还要担压力、冒风险,走上“做技术”这条受累不讨好的路呢?
即使最有洞见的投资者,也并不总是青睐科技公司,比如巴菲特就曾多次公开表示,科技公司不是他的“菜”——原因不外乎风险太高,不够稳健。
做技术是“危险的”,更是“寂寞的”,要在不确定性中独行,还要在低谷时遭遇别人的白眼。
而“冒更大的风险”“不断试错”,甚至“走错了迅速调整方向,重新出发”,不仅是李彦宏在百度 25 周年时给自己提出的要求,更是当下不少科技公司需要共勉的箴言。
03

结语

在一个巨型生态落成的“前夜”,平台机会永远是“皇冠上的明珠”——井喷的 AI 原生应用长在谁家,谁就有跨越个体产品成败,依靠大盘子赚钱的实力。
规模化的应用爆发,背后重要的限制,是 API 调用、模型训练和推理的成本仍然居高不下。
困难的背后,必然隐藏着机会,谁能更早让基础大模型的能力再提升一节,把算力利用的效率再提升一节,把数据的协同再提升一节,谁就更有可能吸引来更多的 AI 原生应用开发者和客户,在未来的竞逐中占得先机。
当下,有能力持续做大模型迭代创新、十万卡算力调度、与企业做合作数据的大厂,不过百度、字节、阿里三家,一个初步的 BBA“三国鼎立”态势,已经初见格局。
这场三方争霸,既然没人愿意走下牌桌,就必须要持续地卷下去。百度文心大模型的新版本,很有可能在下半年上线,而字节和阿里也在不同程度地跟进。
这场大模型的激战,在新的一年又会有什么新的发展?
壮哉,2025

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文章作者:雷峰网

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