如何用AI将所有产业重做一遍

2025年春天，DeepSeek的爆发式崛起，正式开启了“中国版ChatGPT时刻”。这场由自主创新驱动的AI革命，正重塑所有产业的竞争规则。当我们谈论DeepSeek时，本质上是在探讨：当技术创新回归工具本质，中国企业该如何以 “接地气” 的智慧，书写属于自己的 “智能文明论”。

《AI应用革命》一书以DeepSeek为切入点，带读者看透AI技术落地的底层逻辑，无论是企业管理者、创业者还是数字化转型负责人，都能从中找到破局之道。其聚焦人工智能技术为企业与商业模式带来的跃迁式变革，系统梳理以DeepSeek 为代表的大语言模型及人工智能大模型的发展脉络，深入剖析其技术突破、商业落地路径与创新应用场景。书中生动展现人工智能如何模拟人类思考逻辑，为企业优化决策提供科学支撑；同时通过丰富的案例分析，揭示了企业在转型过程中面临的挑战并给出解决方案。此外，书中还提出了“设计即分类”的商业模式方法论，帮助企业理解如何在AI时代构建可持续发展的商业模型。

中国AI市场的追赶与突破

在全球AI产业飞速发展的背景下，中国的AI市场正以前所未有的速度追赶并实现突破。丰富的全球数据资源、政府的大力扶持、互联网巨头的深度布局以及初创企业在应用场景上的灵活探索，为AI技术从研发到商业化提供了坚实支撑。近年来，随着资本不断涌入和技术不断突破，中国的AI市场不仅在规模和技术水平上实现了跨越式发展，更在商业模式和生态构建上逐步形成了独特优势，尤其在全球AI融资版图中表现亮眼——2024年人工智能领域的投资金额超过1000亿元人民币，同比增长35.5%。

从历史数据来看，中国AI企业在2012—2025 年的融资持续增长（见下图）。正是得益于这种鼓励创新的氛围，像DeepSeek这样的AI领域超级巨星才得以崛起。而DeepSeek的成功，不仅为AI行业的发展树立了标杆，也为全球投资者带来了丰厚的回报，进一步激发了资本对AI领域的投资热情。另一方面，战略级融资频繁落地，大模型赛道呈现明显的马太效应，MiniMax、智谱AI、百川智能等头部企业相继完成单轮均超过50亿元的融资。资本市场对具备底层技术突破能力的平台型企业展现出前所未有的热情。

中国AI企业2012—2025年融资情况

机构布局策略也在升级，红杉中国、高瓴创投等头部机构快速深化AI产业布局。值得注意的是，企业创投（CVC）例如阿里巴巴、腾讯、字节跳动等大型互联网公司参与度同比提升，产业资本与财务投资者的协同效应日益明显。

研究显示，中国AI资本市场的结构性特征如下。

投早投小：根据清科研究中心的数据，2019年至2021年，人工智能领域的融资活动从970起激增至1485起，涉及资金总额超过1800亿元人民币。2024年天使轮至A轮的早期融资事件占总投融资案例的比例最大，超过数百家初创企业获得资本加持。值得关注的是，成立三年内的新兴企业融资占比超过一半，其中成立不足一年的企业占比超过四分之一，反映出资本方对技术迭代窗口期的敏锐把握。早期对初创企业的投资支持，为近年来在大型模型技术日益成熟的情况下AI领域新模式和新应用的快速涌现提供了动力，进而增强了相关企业的资金吸引力。

巨头卡位：阿里巴巴以通义千问大模型+ 阿里云捆绑销售，形成“云资源换模型落地”的闭环；字节跳动依托抖音生态数据训练垂直模型，在广告推荐、内容审核场景实现边际成本下降40%。

政府引导：2025年初，杭州城投与上城资本进一步加强AI布局，对智谱AI完成了10亿元的战略投资，标志着地方国资开始深度介入大模型竞争。

AI技术的发展如何打破行业原有的壁垒

过去，行业壁垒主要源于技术、资本和信息的不匹配。如今，新技术的开放和快速迭代使得曾经只有少数大型企业才能掌握的核心技术迅速“普及” 到中小企业和创新团队。例如，大模型技术的兴起，曾让少数技术巨头垄断市场，但随着开源框架和算法优化技术的成熟，这一局面正悄然改变。随着DeepSeek的火爆，很多厂商纷纷接入了其开源系统，这一现象不仅加速了技术的普及，还促进了不同行业间的技术融合。通过接入DeepSeek 这样的开源系统，厂商能够快速获得先进的算法和数据处理能力，进而将这些技术融入自身的产品中，实现功能的升级和迭代。这种技术融合不仅打破了原有的行业界限，还为市场带来了新的竞争态势和创新机会。例如，一些传统制造业企业开始利用深度学习技术进行产品设计和优化，而金融行业也开始探索如何利用大数据和人工智能技术提升风险控制和客户服务效率。

我们可以从多个维度对比传统行业与新兴技术（如AI大模型等）。在技术获取这一维度，传统模式下的企业往往需要投入巨额的研发资金，并面临技术门槛高的挑战，这不仅限制了技术的迅速普及和应用，还导致了创新的缓慢。研发团队常常在漫长的探索和试错中挣扎，而高昂的成本和时间投入使得许多有潜力的项目难以见到曙光。而开源技术的兴起和云平台的广泛共享，为企业提供了快速验证原型的机会，降低了技术获取的难度和成本。这种开放和共享的精神，不仅加速了技术的迭代，也激发了整个行业的创新活力。

在数据积累这一维度，传统行业中的数据孤岛现象严重，数据难以流通和共享，限制了数据价值的挖掘和利用。企业内部的数据往往被锁定在各自的系统中，无法实现有效的整合和分析，导致了资源的浪费和决策的低效。但在新技术推动下，大数据采集与共享平台的建立，以及跨部门协同工作的推进，打破了数据壁垒，促进了数据的广泛流通和高效利用。企业能够通过分析海量数据，洞察市场趋势，优化产品设计，甚至预测未来的发展方向， 从而在竞争中占据有利位置。

研发周期是另一个值得探讨的维度。传统研发模式通常周期长，且高度依赖硬件设备，这不仅增加了研发成本，也延长了产品上市时间。研发团队往往需要等待数月甚至数年，才能看到自己的努力转化为实际的产品。而在新技术环境下，模型压缩技术和云端训练的广泛应用，显著缩短了研发周期， 提高了研发效率。企业能够利用先进的算法和强大的计算资源，在云端进行大规模的模拟和测试，从而快速迭代产品，迅速响应市场变化。

另外，我们往往忽视了市场进入门槛这一维度。在传统行业中，市场进入门槛较高，准入者通常仅限于少数巨头企业。这些企业凭借其规模和资金优势，构筑了难以逾越的行业壁垒，使得新竞争者难以进入。在新技术推动下，生态平台的开放性为中小企业提供了快速入局的机会。这些平台不仅提供了必要的工具和服务，还构建了一个合作与竞争并存的生态系统，促进了市场的多元化竞争。这为消费者带来了更多的选择和创新产品，同时也为整个行业注入了新的活力和创造力（见下表）。

传统模式与新技术变革对比

从移动互联网到AI时代的生态共建

随着移动互联网的迅速普及，生态系统的构建已成为各大平台争相布局的重要领域。在AI时代，生态共建不仅是企业实现商业模式创新的关键路径，还是中小企业抢占市场、快速扩展业务的重要战略。借助生态共建，企业可以与上下游合作伙伴、技术供应商及用户之间形成紧密互动，形成一个良性循环的创新生态系统。

生态共建强调平台经济下的开放与协同。传统模式下，企业往往独立运作，难以形成规模效应。而在生态共建模式中，各方通过共享资源、互换数据和共同开发，形成互利共赢的局面。例如，AI 平台通过开放API和软件开发工具包（SDK）接口，吸引了大量第三方开发者与合作伙伴加入，共同丰富产品功能和应用场景。在这样的生态环境中，中小企业可以依托大平台的流量和资源，实现快速突破。

生态共建有助于打破信息孤岛，促进数据流通。数据作为AI时代的重要资源，其价值在于能够被多方共享和挖掘。通过生态共建，企业不仅可以获得更为全面的数据支持，还能与合作伙伴共享技术成果和市场信息，从而加速商业模式的创新。例如，智能家居领域中，家电厂商与互联网公司通过数据共享，实现家居设备的互联互通和智能控制，从而构建出一个完整的智慧家居生态体系。

生态共建在未来也将催生出全新的商业模式。中小企业可以在开放生态中定位自身角色，选择与核心平台进行深度合作或通过垂直细分市场独立开辟新赛道。以金融科技为例，许多中小金融机构通过与大型数据平台和云服务提供商合作，实现风险评估、信用审批及智能投顾等功能，从而在激烈的金融竞争中占据一席之地。

为了实现生态共建，中小企业需要制订清晰的战略规划。

明确合作定位：在进入生态系统前，企业应明确自身在产业链中的定位，找准与核心平台及上下游企业的切入点，与之形成互补优势。

构建开放平台：积极参与行业联盟和开放平台建设，通过技术标准化和数据接口开放，实现资源共享与互联互通。

打造用户社区：通过线上线下活动、社交媒体运营和用户反馈机制， 构建活跃的用户社区，促进产品持续迭代与优化。

注重合作共赢：在生态共建过程中，企业应以合作共赢为目标，与各方建立长期战略合作关系，共同推动整个生态系统的繁荣发展。

例如，一家专注于智慧医疗的中小企业，通过与大型医院、健康管理平台及医疗器械厂商合作，构建了一个完整的医疗数据共享与智能诊断生态系统。借助这一生态共建模式，企业不仅实现了技术与市场的双重突破，还通过数据赋能和平台协同形成了独特的竞争优势。生态共建所带来的网络效应， 使得企业在未来市场中更具成长性与抗风险能力。

从未来趋势来看，中小企业如何借力现有AI平台实现商业模式创新，不仅是一项技术任务，更是一种战略思维的转变。只有充分认识到技术共享、平台集成和生态共建的重要性，企业才能在数字化浪潮中迎来新的增长点。未来的商业竞争将不再单纯依靠企业自身的研发能力，而是更多地依赖于跨界合作与开放生态的构建。积极借助外部力量，才能实现从传统模式向智能化、平台化、协同化的转型升级，最终在激烈的竞争中取得持久优势。

图书简介：

本书探讨了人工智能(AI) 技术对企业和商业模式的跃 迁式改变。 本书系统分析了以 Deep-Seek为代表的大语言 模型以及人工智能大模型的 发展历史、技术突破、商业 应用等，以及人工智能技术 创新与应用，展示了人工智 能如何模仿人类思考并帮助 企业优化决策。并通过丰富 的案例分析，揭示了企业在 转型过程中面临的挑战与解 决方案。 此外，书中还提出了“设 计即分类”的商业模式方法 论，帮助企业理解如何在AI 时代构建可持续发展的商业 模型。

来源：百道网