走出“赛马”试错期,大厂AI步入大一统
最近这半个月,大厂们在AI业务都在做出同一个动作:入口归一、能力聚合。
比如,微信的原生AI助手“小微”启动小范围灰度测试,支付宝上线了AI助手“阿宝”,两大国民级超级应用以整合的方式来推动AI技术的落地;字节跳动的豆包也正式开启付费功能,通过市场分层来完成C端AI产品的资源集中化运营;百度则整合文心全产品线打造一站式AI服务门户。另外,阿里收拢QoderWork、悟空、MuleRun分散AI工具,准备推出统一生产力 AI平台。
随着“百模大战”的野蛮生长周期落幕,曾经遍地开花、分头赛马的AI产品矩阵,正在被大厂主动收拢、整合、归一。从企业端降本增效协同发力,到监管层面出台新政加强顶层设计,一条“企业内部整合、行业标准统一”的AI大一统主线清晰浮现,让当下的AI产业迎来时代转向。
合纵连横:大厂AI业务的整合浪潮
最近半年来,大厂在AI业务层面的调整呈现出惊人的一致性——不再热衷于推出独立的AI超级App,而是将AI深度嵌入现有国民级应用,并整合内部资源打造统一的服务入口。
在移动端,微信、支付宝这两大超级平台不约而同地选择内测原生AI助手“小微”、“阿宝”。这种策略不是让用户下载一个陌生的独立App,也并非简单的功能叠加,而是将AI能力作为底层服务深度嵌入生活场景,让普通用户能够对AI完成从感知、接触到使用的转变。
具体能力上,“小微”已覆盖多个日常使用场景,支持用户通过语音或文字指令直接调整微信设置、发送消息、拨打电话、调用生活服务的小程序等;“阿宝”覆盖居家打理、交通出行、优惠采购、政务证件、钱包账单、陪伴互动等场景,用户只需一句话,就能完成查询、办理、领券、购物、规划等事务。
在网页端和工具端,整合的动作更为明显。百度正试图将文心一言、文小言、AI搜索、百度网盘、地图、文库等散落各处的AI原生应用进行统一归拢,打造一站式的AI服务入口,以覆盖学习、办公、生活、娱乐等多重场景。阿里则对内部生产力工具动刀,将QoderWork、悟空、MuleRun等产品整合重塑,新的统一生产力AI产品大概率会搭成“桌面+云端+组织”的三层架构,力出一孔夯实AItoB战略。
豆包也不再只满足于对话和生成,开始补充办事能力,其中最具差异化的就是针对生产力场景推出了付费专业版。最新的消息显示,豆包开始与飞书进行打通,其账号可以与飞书网页版、企业版协议产生关联。
即便是以往专注模型层的DeepSeek,在完成500亿融资后,也开始启动了大规模招聘,岗位覆盖技术、产品和运营,这意味着它不想只停留在模型能力本身,也要补应用、产品和场景能力,正在向更完整的AI公司靠拢。
凭借“能办事”的优势,智能体这两年成为大厂们重点发力的AI应用。但当下的智能体产业却也面临一个现实的尴尬:无数个智能体各自为战,却没有一套通用的神经通路让它们彼此协同。这背后的原因在于,各家自研接口、通信协议互不兼容,天然形成封闭“智能体孤岛”,跨域交互缺少统一身份核验、能力互通机制。
这种情况下,近期工信部也于日前正式发布了《人工智能 智能体互联》。作为国内首个系统性的智能体互联指导性技术文件,这意味着,未来不同厂商、不同架构、不同部署形态的智能体,不再需要一对一定制适配接口,只要遵循同一套标准,就能实现跨平台、跨系统的无缝协同。对于产业而言,多智能体集成的开发成本将大幅降低,项目周期显著缩短,原本因适配成本过高而无法落地的复杂协同方案,将首次具备规模化推广的商业基础。
综上来看,无论是企业层还是政策层,AI行业正逐渐告别“多点开花、各自为战”的局面,开始进入“统一入口、统一底座、统一规范、统一商业化”的集约发展新阶段。
试错与淘汰:从百模大战到剩者为王
要理解今天的“大一统”,必须回望昨天的“百模大战”。
2023年初,ChatGPT的爆火点燃了中国AI的“百模大战”。据不完全统计,截至2024年底,国内公开发布的大模型超过200个,平均每1.5天就有一个新模型问世。这场竞赛中,大厂们普遍采取“赛马机制”——鼓励各业务部门独立探索AI产品,谁跑出来谁就是赢家。
这几年,大厂几乎每个业务部门都推出了自己的AI应用。比如阿里系的大模型应用就有通义千问、通义万相、灵光、通义听悟、绘蛙、EMO以及灵光、夸克AI浏览器等;百度的AI应用更是遍地开花,包括文心一言、文心一格、文小言、AI搜索、百度网盘AI版、地图AI助手、文库AI功能等等;腾讯有M2UGen、AnimateZero、元宝、ima、Hy翻译、妙思等,字节跳动则重启了“App工厂”模式,上线二十余款AI产品,覆盖聊天、社交、办公、教育、图像、视频、音乐等各大类型,国内有Boximator、Dreamina、豆包、猫箱、星绘、小云雀、BuboGPT,海外有Cici、BagelBel、PicPic等对应产品。
在这场长达三年的“百模大战”试错期,各个大厂的AI应用追求“全覆盖、不遗漏”,每个部门都想证明自己的AI能力,每个团队也都想打造下一个爆款,这种资源竞争、重复研发、节奏分散几乎不可避免,最终形成海量分散、良莠不齐而且同质化的AI产品矩阵,陷入“重复造轮子”的尴尬竞争。
像百度的文心一言,作为国内首批大模型产品一度占据舆论高地,可说是“百度版ChatGPT”,但随后推出的文小言、AI搜索、百度网盘AI等功能,却因定位模糊、名称众多、体验不佳而反响平平。其中,百度网盘AI试图将文件管理与AI结合,但用户发现它既不能高效整理文件,也无法提供有价值的智能推荐;地图AI则因为导航场景的特殊性,AI交互反而增加了操作复杂度。百度则几乎将所有业务线重做了一遍,试图用AI重构搜索、文库、地图乃至网盘。但这些产品的共同问题是:为了AI而AI,忽视了用户真实需求。
阿里的情况类似。通义千问作为基座模型,本应是AI生态的核心,但阿里内部后来又同时孵化出灵光(面向设计师)、夸克AI浏览器(面向年轻用户)、钉钉AI(面向企业办公)等多款产品。这些产品虽然各有侧重,但在底层能力上高度同质化,导致研发资源重复投入。更严重的是,由于缺乏统一规划,不同产品之间的数据无法打通,用户体验支离破碎。
客观来看,“百模大战”的本质,是大厂们在不确定环境下的试错行为。当技术路线不明朗时,多点布局可以降低风险;但当技术成熟度提高、市场格局初现时,分散的资源只会拖累竞争力。然而大浪淘沙,经过近三年的野蛮生长和市场检验,真正的玩家正在急剧减少。曾经堆砌出来的众多AI产品,要么因为数据不佳或定位模糊而被悄然下架,要么被收编进更大的母体进行资源复用。
当前的AI行业,已经从几年前的“百模大战”,逐渐变成了“巨头生态领跑+技术新贵突围”的市场格局,每家企业只保留1-2个核心统一入口承载C端与B端全部AI能力。这本身也是竞争的结果,百模大战拼数量,大一统时代拼聚焦;遍地试错是阶段必经,集中统一是产业归宿。
“大一统”背后的三重逻辑
大厂主动收拢分散AI业务、国家出台统一行业标准,并非短期战略跟风以及简单的组织架构调整,而是多重因素叠加的结果,我们可以从以下三个方面来理解这种“大一统”的原因。
其一、降本增效下的资源集约与成本控制,告别烧钱时代。AI是极度烧钱的生意。当企业内部各部门各搞一套大模型时,算力资源被分割浪费,人才团队重复搭建,市场推广互相打架。
从算力维度看,每一款独立AI产品都需要单独部署推理集群,多产品线并行意味着多套算力24小时空载运行,推理、训练成本成倍叠加。通义、文心、豆包均为千亿参数大模型,单次调用成本居高不下,分散布局直接推高企业月度算力开支。从组织人力维度,各业务线独立AI团队存在大量重复研发:对话能力、生图、文档处理、代码工具等基础功能被数十个团队重复开发,产品标准不统一,跨部门协同难度极高。从市场推广维度,多款独立AI产品需要分别投放流量、运营活动、用户拉新,品牌心智分散,用户难以形成稳定认知。
这种各自为战的模式,在行业初期以及上升期尚能被容忍,但在降本增效的大背景下,企业必须集中力量办大事。该合并的合并,该升级的升级,将有限的算力和人才投入到最具潜力的核心产品上,能力整合和协同已成为唯一理性的选择。比如C端全面接管生活琐事,B端实现跨职能多Agent协同(如客服、供应链分工协作),垂直行业(金融、政务、制造)将形成定制化解决方案。在统一整合之后,企业针对市场需求,仅需运营一套产品、一套会员体系,营销、客服、运维成本大幅缩减。
其二、提升产品体验,跑通商业化闭环。AI发展到现在,已经不仅仅是技术和产品的比拼,更多的是生态和市场的认可,尤其是如何实现商业化的闭环。分散的产品矩阵往往意味着割裂的用户体验,会员权益互不通用,而统一的入口能将AI能力通过协同效应放大,构建完整的付费链路。
以豆包收费为例,在整合前,豆包作为字节旗下的一款AI产品,可能面临着与其他内部产品功能重合或冲突的问题,用户在使用时需要在不同产品间切换,体验较为割裂。整合全部AI能力后,豆包搭建统一免费+三级付费体系:基础对话永久免费,办公Agent、长上下文、专业生图等高阶能力分层订阅,单一产品承载轻度用户、职场人群、企业客户三类付费群体,完整打通用户转化链路。还有百度文心,统一门户走普惠路线,以统一入口扩大免费用户基数,依靠企业千帆平台实现B端变现,两种路径均依托统一产品矩阵完成商业闭环。
其三、合规监管的内在要求,引导行业走向规范发展。随着国家对人工智能顶层设计的出炉,“合规统一”也成为硬性要求,这也决定着产品未来能否存续,为数众多的AI应用也需要应时而变。
比如,《人工智能 智能体互联》系列国家标准化指导性技术文件的发布,主要解决厂商间“智能体孤岛”、数字身份的安全监管、降低成本实现智能体规模化落地这三大痛点。
而7月15日将正式施行的《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》,对AI拟人陪伴、自定义角色、虚拟人设提出严格备案、审核、未成年人保护要求,最近豆包、千问统一下线零散智能体功能,收拢相关需求至合规管控产品,大幅降低内容合规风险,正是对此监管政策落地的前置响应。试想一下,如果厂商要维持数十款分散AI产品,每一款均需独立完成安全评估与备案,合规人力与审核成本那或许将呈几何级增长。
结语
从“百模大战”到“大一统”,中国AI行业正在经历一场深刻的洗牌。未来行业格局将呈现“少数通用大模型底座+统一集成入口+垂直行业定制方案”三层结构。头部大厂守住统一C端、B 端入口,中小厂商聚焦细分行业落地,不再出现全民造大模型、遍地独立AI App的无序竞争,产业分工更加清晰。
企业向内整合产品矩阵,国家向外统一行业技术规则,内外两条主线共振,这既是市场竞争的自然选择,也是产业发展规律的必然结果。
本文来自微信公众号“商业新研社”,作者:商靖,36氪经授权发布。















