在 AI 技术迅猛发展的当下，大模型领域已从狂飙突进的技术增长阶段，步入了生态构建的关键时期。2025 年，AI 大模型的 “生态战” 正式打响，这不仅关乎技术的进一步突破，更决定着 AI 能否真正落地产业，实现广泛且深入的应用。
中国工程院院士郑纬民曾指出，AI 生态对于产品的重要性不言而喻。在 AI 领域，一个完整且成熟的生态是实现产品市场契合（PMF）的关键，这一模式适用于云计算、SaaS，同样也适用于 AI 大模型产品。如今，当大模型的高速发展浪潮逐渐平稳，分化与困局接踵而至，生态构建成为了产业发展的核心命题。
AI 生态主要分为三个层级。基础层作为根基，为 AI 开发提供算力硬件，如芯片、服务器，以及云计算平台。这一层面，既有华为昇腾、阿里云、百度昆仑芯等大厂的身影，也有寒武纪、天数智芯等 “国家队” 的参与。
平台层则是大模型的核心战场，也是众多 AI 创业者的聚焦之地。它涵盖了模型能力的提供、模型开发工具以及数据服务。在模型能力方面，又细分为通用模型和垂直模型。阿里通义、腾讯浑元、百度文心等大厂，以及 DeepSeek、Minimax、智谱等专业厂商在通用模型领域展开角逐；而医疗领域的 MedGPT、工业领域的 Cosmo - GPT 等垂直模型，则多由行业头部企业主导打造，部分科研机构与大厂也会参与其中。开发者社区、初创企业和大厂云厂商则是开发工具的主要提供者，例如 Hugging Face 中国版、百度飞桨、华为 MindSpore、腾讯 Angel 以及澜舟科技等。数据服务领域，大厂云厂商与 Testin 云测、滴谱科技、星辰数据、Zilliz 等专业数据厂商共同发力。
应用层作为场景落地的竞技场，主要基于大模型提供行业解决方案。金蝶苍穹 GPT、用友 YonGP 等传统软件商，循环智能、追一科技等 AI 原生企业，以及神州数码、东华软件等系统集成商是这一层级的主要参与者。
如此精密的分工协作体系，其价值在 AI 落地过程中逐渐凸显。随着大模型参数规模从百亿级迈向万亿级，研发过程涉及数据、算法、算力、场景等多方面的协同，单靠一家企业独立完成几乎是不可能的。而且，在多模态融合、端云协同的趋势下，跨领域技术整合的需求愈发强烈，企业更难以独自应对复杂的技术难题。
从应用角度来看，不同行业和场景对模型的要求差异巨大。通用模型虽潜力广泛，但要真正适配具体场景，离不开合作伙伴的深度参与和针对性优化。此外，AI 技术的普惠性至关重要，然而当前大模型的研发和部署成本居高不下，成为众多中小企业进入该领域的巨大障碍，开源模型、API 接口和开发者工具链成为解决这一问题的关键。从商业层面分析，若企业仅依赖标准化 API 接口提供大模型服务，极易引发同质化竞争，企业难以构建独特的技术壁垒，客户也可能因微小差异频繁更换供应商。因此，AI 生态不仅是技术迭代的必然结果，更是推动 AI 落地产业的核心动力，有助于企业发挥自身优势，提升竞争力。
在 AI 浪潮中，中国互联网巨头纷纷发力，凭借自身优势搭建各具特色的 AI 生态圈。腾讯、阿里、百度、火山引擎等大厂，将 AI 生态建设列为云事业部的首要任务。它们一方面复用云厂商的服务体系，如代理商和渠道商政策；另一方面积极吸纳 ISV 开发者，通过百度千帆、阿里百炼、字节扣子等平台赋能开发者，助力其充分调用大模型能力。
以阿里为例，零售企业若要部署智能客服系统，可直接调用百炼平台预置的电商大模型，由合作伙伴提供行业知识库微调服务，并借助阿里云边缘计算节点获得技术支持。这种 “大厂提供核心基座模型能力 + 伙伴负责数据体系和运营交付” 的协作模式，显著提升了解决方案的交付效率，帮助客户在无需自建复杂技术团队的情况下实现智能化升级。
然而，中国 AI 生态目前仍存在诸多问题。整体成熟度不高，服务商在 AI 产品落地方面经验不足，自身的 AI 大模型全栈能力（硬件 + 软件）无法完全满足客户需求，多数中国企业的数据体系建设也尚在进行中。
在芯片兼容方面，晟腾、昆仑芯等国产 AI 芯片虽在性能上不断追赶，但软件生态与主流开发框架的兼容性欠佳，开发者需要针对不同芯片重新编写代码，迁移成本极高。中国信息通信研究院院长余晓晖也表示，多种芯片、框架、软件栈和算子库之间的兼容问题是巨大挑战。
工具链不完善也是一大难题。例如，有开发者反映调试模型兼容性问题时，在 Stack Overflow 上查找的答案全是英文，增加了解决问题的难度；国内某厂商的模型压缩工具虽能减少参数量，但推理精度损失较大，且缺乏自动化调试支持。
AI 落地成果也受到生态不成熟的影响。虽然客服、代码生成等头部场景已实现落地，但大量长尾场景尚未开发。对于 AI 客服等已落地场景，渠道商和代理商在为企业提供适配产品的原厂实施部署服务时，如知识库能力、微调推理等方面，存在明显不足。
造成 AI 生态不成熟的原因是多方面的。模型迭代速度远超部署能力，国内大模型平均每 3 - 6 个月升级一次，而部分企业的部署周期却需要 6 - 12 个月，导致实际应用版本落后 2 - 3 代，出现技术驱动与工程落地的断层。
头部企业对数据与算力资源的垄断，形成了 “高频场景虹吸 — 长尾场景失血” 的恶性循环。相关咨询报告显示，国内 70% 的 AI 企业将资源集中于头部场景，仅有 15% 的企业布局长尾需求开发。
在企业层面，对 AI 的认知存在偏差，“万能论” 和 “无用论” 的观点既导致了无效投入，又抑制了企业的务实探索，进一步加大了 AI 生态建设的难度。
此外，渠道代理与实施服务的断层也是一个潜在危机。传统云厂商依赖代理商销售算力与 API，但 AI 项目要求代理商具备模型调优、场景适配等深度服务能力，多数代理商目前仍停留在硬件部署与基础运维阶段，缺乏 AI 工程化能力。同时，企业对服务商的要求日益提高，不仅需要系统部署，还期望获得模型迭代、业务流程改造等持续服务，然而能提供开发、部署、运维、再训练全栈服务的厂商并不多。
面对这些问题，大模型厂商需要认识到，构建优质的 AI 生态已从单纯的技术竞赛演变为一项系统性工程。可以通过技术底座共建、垂直场景深耕、开源与商业化平衡等策略，实现从 “单点突破” 到 “生态协同” 的转变。
针对算力、数据、算法等底层资源的碎片化问题，一些头部企业通过开放技术底座和统一接口标准，降低生态协作门槛，例如 mcp 协议的应用以及数据治理体系的打造，都有助于降低服务伙伴的交付难度和在企业内的落地难度。部分软件厂商还提出并构建基于 Agent 等产品的交付实施体系，有望降低实施交付成本。
国内包括云厂商在内的 AI 服务商，正从产品开放、渠道政策推动、开发者工具兼容适配等多方面入手，尝试构建一个良性、低门槛且具有商业空间的生态体系，加速自身模型产品和模型算力的落地。
在 AI 落地元年，大模型生态虽然面临诸多挑战，但也在不断成长。随着各方的持续努力，AI 大模型生态有望逐渐完善，推动 AI 技术在各个领域的深度应用，开启全新的产业发展篇章。