大模型的風吹向哪裏？專家：從技術狂熱迴歸價值理性

近兩年的世界人工智能大會上，大模型都是當仁不讓的主角。那麼，以大模型爲代表的新一輪人工智能（AI）變革席捲至今，風向變了嗎？作爲行業一線的觀察者，北京金融科技產業聯盟理事王維的答案可以用一句話概述：“今天，行業正經歷一場靜水流深的轉向，從對參數規模的盲目崇拜，轉向對真實價值的務實追尋。”

狂熱退潮，模型開發從求“大”到求“精”

過去30個月，大模型的到來爲AI發展猛踩一腳油門，“百模大戰”風生水起，互聯網大廠全部入場做大模型，與AI相關的創業公司競相湧現。

如今，大模型之爭有何變化？“行業經歷了從技術狂熱到價值迴歸的轉變。”王維用“理性迴歸”概括這場深刻轉向。他認爲，初始的“百模大戰”本質是技術驚豔亮相後的必然喧囂——資本湧入、巨頭鏖戰，千億參數模型競相刷榜，但這種唯規模論的非理性繁榮註定難以持續。

從去年開始，王維就注意到幾大關鍵變化，其中最大的變化是模型開發從追求“大”轉向追求“精”。過去，“尺度定律”被業界認爲是大模型預訓練第一性原理，但現在，人們不再一味追求模型參數規模，而是更關注推理結構、稀疏激活、性價比和部署效率。在此基礎上，算力、數據的重要性正日益凸顯。王維認爲，算力成本壓力正推動企業重新評估投入產出比，而且數據比參數更重要，數據質量在垂直領域的權重甚至超過數據規模。

另一重要變化是開源生態強勢崛起。王維觀察發現，除了開源社區生態越來越活躍以外，企業對於非極致性能要求的應用也優選開源模型，輕量化、邊緣部署、“小模型+知識庫”正成爲新熱點。

“大戰並未結束，而是進入差異化競爭深水區。”王維認爲，通用大模型正集中到少數頭部玩家手中，而金融、能源、醫療等領域的行業模型滲透正加速推進。

落地攻堅， “場景價值”取代“參數規模”

大模型落地千行百業是今年的風向。步入應用階段，企業關注正從“訓”好模型變成“用”好模型。“‘參數規模’的光環正被‘場景價值’所取代。”王維坦言，雖然參數量仍是基礎能力門檻，但競爭邏輯已被“行業加訓”重塑，頭部企業正通過“行業預訓練+場景精調”模式，讓技術紮根產業土壤。

王維舉了個例子，某金融科技企業推出的推理大模型追求“出廠即專家”，僅用50%的數據和50%的訓練時間就能達到更優性能。他以此爲例解釋行業加訓的三點變化：數據質量權重超越數據規模，領域知識嵌入機制持續創新，推理效率倒逼架構精簡。“未來競爭將轉向‘場景深水區’，誰能把AI能力嵌入產業毛細血管，誰就能贏得主動權。”他說。

不過，大模型的落地應用並非坦途。王維觀察到，其滲透率呈現明顯行業差異——金融、能源等數據基礎良好的領域突飛猛進，比如，上海某銀行就已實現完整的AI手機原生銀行改造，也有區域級銀行將所有重點業務線智能體化。但王維覺得，共性挑戰依然嚴峻，包括幻覺問題削弱用戶信任、投入產出比測算模糊、複合人才嚴重斷層等。

“破局之道在於構建‘領域知識-模型反饋’的強閉環。”王維以螞蟻數科爲例解釋說，其金融任務系統覆蓋銀行、證券、保險、基金等六大類66個小類專業知識，經專業數據集訓練後，模型在保持通用能力的同時，專業性能顯著躍升，且表現出更強的意圖識別、實體識別、工具調用、結構化表達與幻覺抑制能力。

未來競速，深水區還有“三大戰役”

大模型對新一輪技術革命的影響纔剛剛開始，未來3年的競爭方向在哪裏？在王維看來，未來競爭有3條關鍵賽道。

一是技術深水戰，當前大模型對物理世界的理解仍顯薄弱，突破當前以文本爲主的交互模式，多模態融合與推理效率持續進階將是關鍵。比如：在醫療場景，用戶需求驅動架構優化，醫療業對多輪對話的要求催生長上下文窗口技術突破。

二是場景滲透戰，大模型落地必須構建產業知識壁壘，把行業know-how轉化爲模型競爭力，“專而精”解決痛點問題。“真實場景是最好的技術驗證場，產業數據才能反哺模型進化。”王維舉例說，我國首個農業大模型“雄小農”就整合大量農業專家經驗與一線生產、交易數據，能對未來3至6個月的農產品市場價格走勢作出預測。對於應用來說，關鍵要建立“問題發現-模型迭代-價值驗證”的飛輪，比如：建立行業級測試基準，把產線良品率、客服滿意度等硬指標轉化爲技術改進方向。

三是商業生態戰，技術優勢需轉化爲商業價值，行業需構建包含規模化複製、智能體生態培育、平臺化支撐的完整能力體系，讓技術紅利在產業鏈中順暢流動。

“當資本狂歡潮水退去，露出的是產業需求的堅硬礁石。”王維表示，大模型的最終價值在於能否真正淌進經濟發展血脈，在鋼鐵廠提升良品率，在手術室輔助精準決策，在農田預見豐收價格，這纔是技術賦能的真正要義。