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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。

原文作者：雷峰网

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