简介
文章分析了2025年AI大模型的发展趋势与挑战。技术持续突破，但产品面临"烧钱陷阱"和商业化难题。百度文库等AI原生应用通过实际解决用户需求实现付费转化，证明商业化可行性。规模化应用是AI发展的基础，B端市场机会显著。百度提出"应用驱动创新"理念，让更多人掌握开发能力是关键。大模型领域初步形成百度、字节、阿里"三国鼎立"格局，持续竞争将推动技术进步。
“有风浪，才有人当立潮头。”****
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？
一、“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。
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。
二、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。
三、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？
最后
我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。
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为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？
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智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200%，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。
AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。
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