文 | TMT星球，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，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。
图 / 抖音
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，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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