人工智能的“应用元年”终于来了。过去几十年，芯片算力、网络带宽、海量数据、资本和人才像浪潮一样层层叠加，终于在2025年把AI推到了大规模商用的临界点：大模型的调用成本两年内降到原来的几十分之一，ChatGPT、DeepSeek 等超级应用的周活用户以亿为单位飙升，谷歌、微软、亚马逊、Meta 的资本开支继续加码，单季砸下数百亿美元修建 AI 基础设施。成本骤降、用户暴增、收入兑现——三条曲线同时抬头，意味着 AI 行业从“技术验证”正式迈入“快速扩张”阶段，就像互联网在2000年前后的那一次集体起飞。
如果把未来的 AI 生态想象成一座城市，通用大模型是地基，垂直大模型是梁柱，最上面的建筑才是千行百业的 AI 应用。地基必须足够便宜、足够通用，才能让任何行业都负担得起；而梁柱必须深扎在行业的专属数据里，才能解决真实场景的专业问题。中国恰好在这两步上都找到了自己的比较优势：上游芯片和云被国外卡脖子，但下游场景、数据体量和完整产业链是我们的王牌——超过八成的政府数据还没被开发，制造业增加值占全球近三成，14 亿人口带来无数细分需求。因此，中国的打法是“以通用大模型为基、垂直大模型为梁”，先在医疗、教育、能源、文旅、金融、交通等场景中扎钉子，做出看得见的 ROI，再用行业数据反哺模型迭代，形成“场景—技术—商业”的正循环。
落地最快的例子已经跑通。在医疗领域，腾讯、百度、华为等公司的病理、药物和影像大模型已接入上百家医院，把新药研发周期从 13 年压缩到 8 年，三甲医院的导诊、病历、随访被 AI 接管，基层医院的误诊率明显下降；在能源领域，国家电网、中石油等推出的“光明”“昆仑”等行业大模型，把风光发电的弃电率从近两成降到 3%，储能设备通过 AI 实时充放电，削峰填谷直接变成现金流；教育、金融、交通等赛道也在复制同一条路径：先用通用大模型降低门槛，再用私域数据做垂直化微调，最后让场景里的每一个人、每一台设备、每一次交易都成为模型的“燃料”和“客户”。当这些场景级应用开始自我造血，中国式的 AI 飞轮也就真正转起来了。
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