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2在生成式 AI 掀起全球技术革命的今天，模型、算力与应用工具的迭代速度远超想象，中美两国的技术博弈与产业创新正在重塑全球 AI 格局。
本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第二十二章，我们将跳出技术细节的迷雾，以更具洞察力的视角，拆解 AI 产业的核心逻辑、发展趋势与中国机遇，看看这场变革如何改写企业命运与行业规则。
共谈嘉宾：
谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长
钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人
SHOWNOTES：
2:22 人工智能模型可分为大语言模型、图像模型、视频模型和垂类模型。
5:09 DeepSeek推理模型在大语言模型基础上学习思维链，成本大量降低。
12:09 人工智能模型供给趋势：成本降低、多模态发展、个性化服务以及智能体化。
14:39 中国芯片虽面临技术限制，但算力基础设施仍在加强。
17:11 应用工具供给极度丰富，从专业生产力工具转向多样化应用。
19:17 生成式AI工具将更智能化和个性化，服务个体需求。
21:18 中美智能模型差距约2%，某些领域中国仅落后半年。
24:17 AI市场呈现百花齐放状态，将持续洗牌但难以形成完全垄断。
一、模型革命：从 "规模制胜" 到 "推理为王"，中国模型实现换道超车
（一）模型生态多元化：覆盖全场景的能力矩阵成型
人工智能的核心竞争力始于模型，如今的模型体系已告别单一维度的竞争，形成了覆盖多场景的多元化矩阵。从文本处理领域的大语言模型（LLM），到图像识别领域的卷积神经网络模型，再到动态分析场景的视频模型，以及聚焦基因测序、医疗诊断、股票预测等细分赛道的垂类模型，不同类型的模型正成为社会生产的 "基础设施"。
我们熟悉的豆包、文心一言、通义千问等，正是大语言模型的典型代表，而华为盘古则深耕工业场景，快手可灵 AI 聚焦创意生产，垂类模型的专业化发展让 AI 应用更加精准高效。
（二）推理模型横空出世：打破语料与规模的枷锁
2025 年，AI 领域最具颠覆性的突破莫过于推理模型的崛起。以中国团队研发的 DeepSeek 为代表，推理模型在大语言模型基础上完成了核心升级 —— 不再局限于海量语料的学习，而是转向思维链与推理过程的训练。这一变革彻底打破了 "规模法则" 的迷信，过去被质疑的 "中文语料仅占全球 5%" 的劣势不复存在，高级思维与推理能力成为模型竞争的核心维度。
更值得关注的是，推理模型带来了成本的指数级下降，其训练与运行成本仅为传统模型的 1/10 甚至更低。如今，微博、腾讯、百度等企业纷纷采用 DeepSeek 作为模型框架，美国多家企业也将服务模型切换为 DeepSeek 和千问，充分印证了中国推理模型的全球竞争力。
数据显示，全球 AI 大模型中美国占 44%，中国占 36%，中美差距已缩小至 2%，在实际应用场景中，中国模型的表现甚至实现了反超 —— 在全球股票与数字币投资模型大赛中，千问与 DeepSeek 跻身前三，而美国主流模型则表现不佳。
（三）开源 VS 闭源：中国模型重构全球竞争规则
全球模型竞争的底层逻辑正在发生深刻变化：美国模型逐渐走向闭源垄断，试图通过 "算力资源集中 + API 绑定" 的模式，构建起依赖美国服务器的产业生态；而中国模型坚持开源路线，在全球开源模型榜单中占据前列，以免费、低成本、可部署的优势，赋予每个企业成为独立智能体的可能。
这种差异背后，是中国产业政策对创新的支持，也是中国企业对 "普惠 AI" 的追求，最终形成了 "美国垄断封闭，中国开源开放" 的鲜明格局。
二、算力博弈：能源与芯片的双重破局，中国走出特色发展之路
（一）算力核心矛盾转移：能源成为关键竞争要素
算力是 AI 运行的 "动力引擎"，而如今算力竞争的核心已从芯片性能转向能源供给。AI 对能源的消耗堪称惊人：ChatGPT 每日耗电量约 50 万千瓦时，相当于 1.7 万个美国家庭的日用电量；谷歌 AI 的年能源消耗堪比爱尔兰整个国家。能源短缺已成为制约全球算力发展的瓶颈，美国约 1/3 的算力卡因电力不足而闲置，而中国正凭借能源优势破解这一难题。
（二）芯片卡脖子下的突围：构建能源 + 算力的协同优势
尽管中国在高端芯片领域面临技术限制，但通过战略布局实现了算力基础设施的持续升级。一方面，以华为为代表的企业持续推进芯片技术自主创新，众多独立芯片厂商共同发力，逐步降低对外部芯片的依赖，英伟达在中国的市场份额已逐渐归零；另一方面，中国将算力中心向绿色能源富集区部署，依托风电场、水电站等低成本能源基地，大幅降低电力成本。这种 "能源 + 算力" 的协同策略成效显著，2025 年上半年中国算力采购成本下降 70%，产业链集群效应初步显现。
（三）企业算力选择理性化：中小规模模型成主流
过去追求超大参数模型的热潮正在退去，企业对算力的需求变得更加理性。数据显示，规模企业用户更倾向于选择 100 亿 - 200 亿参数的模型，这类模型无需超大型机房，部署成本可控 ——DeepSeek 仅需 8 台显卡服务器即可运行，纯硬件成本约 300 万人民币，完全满足企业实际应用需求。这种理性选择背后，是企业对 "实用算力" 的追求，也推动了算力资源的高效配置。
三、应用工具进化：从生产力工具到生活方式，AI 重构应用生态
（一）工具供给百花齐放：从专业级到大众化的全面覆盖
AI 应用工具的发展已进入 "井喷期"，供给极度丰富且呈现多元化特征。2024 年 8 月数据显示，仅深圳市完成备案并上线的 AI 大模型就达 190 个，覆盖基础层（芯片、云计算）、技术层（自然语言处理、计算机视觉）、应用层（医疗、金融、教育）全产业链。工具形态也从过去晦涩的专业生产力工具，转向友好、有趣的大众化应用 —— 豆包、千问等工具不仅能帮用户批改作业、进行英文对话，还能提供情感陪伴、宠物照看等服务，AI 工具正从 "工作助手" 转变为 "生活伙伴"。
（二）应用工具四大趋势：智能化、个性化、智能体化、场景化
当前 AI 应用工具的发展呈现出清晰的四大趋势：一是成本持续降低，TOKEN 调用成本大幅下降，让更多企业和个人能够使用 AI 工具；二是多模态融合，文本、图像、视频等多种形式的交互成为常态；三是个性化服务，模型能够记录用户需求、推理用户意图，提供定制化解决方案；四是智能体化（Agentic AI），工具不再局限于被动响应，而是能够主动调用资源、反问确认需求、自我检查成效，像 "代理人" 一样完成复杂任务。
更重要的是，AI 工具正与实体经济深度融合：新能源车成为 AI 应用的重要载体，政务领域的招投标管理、质量管理引入 AI 辅助，金融行业的风险规避与预测依赖 AI 模型，医疗领域的智能问诊、法律领域的文书撰写都离不开 AI 工具的支持。场景化应用的深化，让 AI 从技术概念转化为实实在在的生产力。
（三）新入口革命：AI 助理重塑移动互联网格局
AI 应用的普及正在催生移动互联网的新入口 —— 人工智能助理将打破 APP 之间的壁垒，重塑流量分发规则。过去，我们需要通过搜索引擎查找信息、通过邮件 APP 发送邮件、通过购物 APP 完成消费；未来，AI 助理将整合这些功能，实现 "一站式" 服务，用户无需切换多个应用，即可通过 AI 完成信息检索、沟通协作、在线消费等一系列操作。这一变革不仅改变了用户习惯，更将为企业营销带来全新的逻辑重构。
四、产业展望：洗牌与机遇并存，中国 AI 市场的未来图景
（一）市场格局：百花齐放与持续洗牌并行，垄断难以形成
当前中国 AI 市场呈现百花齐放的繁荣景象，文心一言、豆包、通义千问等主流模型与众多垂类模型共同构成了多元化生态。未来，市场洗牌将成为常态，但完全垄断难以实现：一方面，头部企业凭借用户规模和技术积累，可能在通用领域形成相对垄断；另一方面，垂类领域的创新永不停歇，自动驾驶、税务识别、医疗诊断等细分赛道将持续涌现新的玩家。像 Kimi 这样因定位单一而掉队的案例，也将促使企业不断调整战略，适应市场变化。
（二）企业战略：无需自建模型，聚焦场景与智能体构建
对于企业而言，AI 时代的技术布局无需 "大而全"，而是要 "专而精"。当前模型供给已极度充分，企业无需盲目自建通用模型，而是应依托外部成熟的模型与算力资源，聚焦自身行业场景，构建专属的垂类应用与智能体。通过微调、工作流程优化等方式，将 AI 工具与业务深度融合，才能在这场变革中抢占先机。
（三）中美竞争：从技术差距到生态博弈，中国优势持续扩大
中美 AI 模型的竞争已从单纯的技术差距，转向生态体系的全面博弈。尽管在编程等专业领域美国模型仍有优势，但在应用场景落地、成本控制、开源生态等方面，中国模型已形成显著优势。随着中国模型开源化、低成本、可部署的特点被全球市场认可，以及能源与算力协同优势的持续强化，中国 AI 产业将从 "跟跑" 走向 "并跑"，并在部分领域实现 "领跑"。
生成式 AI 带来的不仅是技术的革新，更是产业逻辑、商业模式与生活方式的全面重构。模型的推理革命、算力的能源破局、应用的场景深化，正共同推动中国 AI 产业进入高速发展的黄金时期。对于企业而言，这是挑战更是机遇；对于每个人而言，这是变革更是红利。
Takeaway
1、生成式 AI 驱动全球技术变革，模型、算力、应用工具供给持续丰富
2、人工智能模型已形成多元矩阵，覆盖文本、图像、视频及各类垂类场景
3、推理模型崛起改写竞争规则，思维链训练取代语料规模成为核心优势
4、模型竞争进入推理 + 场景维度，成本大幅降低成为关键竞争力
5、中美模型差距仅约 2%，不存在绝对代差，各有领域优势
6、中国模型坚持开源路线，打破海外闭源垄断格局
7、算力竞争核心转向能源供给，中国依托绿色能源构建独特优势
8、芯片受限背景下，中国算力基础设施仍持续升级，成本显著下降
9、AI 应用工具从专业生产力型，转向生活化、娱乐化、个性化
10、AI 市场将持续洗牌，难成完全垄断，垂类场景创新空间广阔
思考点
1、推理模型崛起后，企业该如何利用开源优势与场景适配构建核心竞争力？
2、能源成为算力竞争关键，中国应如何持续强化 “能源 + 算力” 的协同优势？
3、AI 智能体成移动互联网新入口，企业营销需做出哪些核心调整？
