即将过去的2025年，人工智能行业在技术突破、应用落地与资本浪潮的交织中加速演进。这一年，随着DeepSeek等现象级应用的涌现及人形机器人走向台前，技术正以多元形态融入现实。产业竞争的核心逻辑也随之发生根本性变化：从参数规模的比拼，全面转向阿里、蚂蚁、字节、腾讯、百度等企业在生活与生产场景中深度落地能力的较量。
资本是这一进程的加速器，也是试金石。从国产GPU企业集中上市，到智谱、MiniMax冲刺“大模型第一股”，行业在资本助力下狂奔。然而，盛宴之下，“高幻觉、高功耗、高成本”与“低用户留存”的残酷现实，以及尚未完全打通的商业闭环，正持续拷问着每条赛道的可持续性。
面对挑战，“协作共创”从可选项变为必选项。当单一技术优势难以通吃，通过开源与生态共建实现系统协同，成为头部企业的共同选择。这一结构性转变将在2026年深化，成为推动AI行业规模化与产业化落地的关键动能。
大模型从拼参数走向拼应用
从一句语音指令完成支付，到AI健康管家提供专业建议，再到机器人自主协同完成复杂工业操作……这些日益普及的场景，清晰勾勒出2025年人工智能“高光爆发”与“具身落地”的产业图景。若将2023年视作生成式AI的“启蒙元年”，2024年是“应用探索期”，那么2025年，无疑是AI技术全面从实验室走向产业，实现从单一场景到全场景渗透的关键跃迁。
这一年，人工智能在多维度实现了根本性质变。语言大模型从机械的词语拼凑进化为具备逻辑推理能力的“思考者”；视频生成模型不再满足于“看起来像”，开始构建理解物理规律的“世界模拟器”；更具突破性的是，AI真正“长出双腿”，以人形机器人形态走进工厂与家庭，实现了从数字世界到物理世界的跨越。
伴随技术突破，产业竞争焦点已从参数规模转向场景落地的广度与深度。字节跳动的“豆包”深入短视频创作、智能客服等高频场景，通过与手机厂商的系统级合作实现跨应用任务协同；腾讯“元宝”化身全天候“个人搭子”，深度融入视频号、企业微信等生态；阿里系则相继推出通义千问APP、蚂蚁灵光、蚂蚁阿福等多款AI原生应用。其中，“阿福”借助“医生AI分身”技术，让健康服务更为普惠；“灵光”则允许用户通过自然语言快速生成可交互的轻应用，上线仅一个月，用户创建的“闪应用”数量已突破1200万。
应用场景的持续拓展，进一步催化了智能硬件等细分赛道创新。随着大模型与空间计算深度融合，智能眼镜领域从创业公司主导的小众市场，迅速演变为科技巨头齐聚的“百镜大战”。小米、联想、百度、阿里等企业的入局，正在加速这一领域的产业化进程。
在应用层快速迭代的同时，底层模型能力的竞争依然激烈。阿里的通义千问登上全球开源模型榜首，累计下载量超6亿；豆包大模型日均调用量已突破50万亿Tokens，其多模态智能体能力已应用于教育、工业质检等场景；腾讯混元大模型全年发布超30个新模型；百度的文心大模型也迭代至5.0版本。
上海科学智能研究院院长漆远表示，纵观2025年，企业在人工智能领域的竞争已超越了算力与参数的比拼，进入价值创造能力的深层较量阶段。尤其在金融、医疗等高要求领域，技术必须完成从“能用”到“敢用”再到“好用”的三重跨越。这要求企业不仅拥有过硬的技术能力，更要深入理解行业语境、规则与核心痛点，才能真正形成差异化竞争优势。
DCCI互联网研究院院长刘兴亮指出，2025年AI应用演进的核心主线是Agent（智能体）的系统性升级。智能体已从早期执行单一指令的辅助工具，转变为能够自主规划、协同执行复杂任务的有机体系，从而深度重构企业的工作流与决策机制。在他看来，未来三至六年，面向垂直场景、具备深度行业知识的专家型智能体将进入规模化落地阶段，成为推动产业效率与决策质量跃升的重要因素。
资本助力AI加速发展
除技术与应用的深度迭代外，AI企业在2025年集体奔赴资本市场，已成为贯穿全年的显著趋势。随着摩尔线程、沐曦股份等公司陆续上市，以大模型、具身智能为代表的科技公司掀起了一轮上市与融资高潮。
据不完全统计，截至2025年年底新上市公司约215家。其中具备AI业务的公司从去年的21家快速增长至51家，增幅达143%。
从具体进程看，7月，宇树科技启动科创板IPO辅导并于11月完成辅导；8月，群核科技向港交所提交上市申请，由摩根大通和建银国际担任联席保荐人；12月，智谱、MiniMax两家大模型公司通过港交所聆讯，竞逐“大模型第一股”；同月，证监会官网显示，云深处科技启动科创板上市辅导，辅导机构为中信建投证券。
这类企业普遍具有研发投入大、周期长、早期亏损显著的共同特征，高度依赖资本市场支持以构建技术壁垒。财务数据也印证了这一点：智谱2022至2024年净亏损从1.44亿元扩大至29.58亿元，并预计亏损将继续扩大；MiniMax截至今年三季度亏损约36.1亿元，过去三年累计亏损超8亿美元。两家公司均在文件中表示，亏损主要源于大模型研发与算力基础设施的持续投入，且短期内盈利与分红可能性较低。
在此背景下，资本的筛选逻辑也趋于清晰：既要评估技术的硬核程度与核心壁垒，也需考量企业的持续经营能力。这意味着，最终能在竞争中突围的AI企业，不仅依靠技术实力，同样依赖于融资能力与资本运作水平。
资本市场的支持也进一步推动企业在战略层面的投入。阿里方面表示，正在推进3800亿元的AI基础设施建设，并计划追加投入；字节跳动初步计划2026年投入1600亿元发展AI；腾讯、百度方面则称，通过升级研发架构，以及设立独立部门强化研发体系。
政策层面，“人工智能+”行动持续深化。国家网信办数据显示，截至11月初，全国已完成生成式AI服务备案611款，月均备案数较去年增长55%，行业进入规范化发展快车道。
深度科技研究院院长张孝荣指出，与去年招股书中“主营业务+AI”的表述不同，今年AI已成为企业实打实的收入来源与基础设施。随着这批公司从一级市场走向二级市场，预计2026年上市公司中的“AI含量”还将持续提升，资本市场与AI产业的融合将进入新阶段。
降低AI应用门槛 协同是关键
尽管资本持续涌入、市场热度居高不下，AI端侧产业要从概念走向成熟，仍需跨越技术、生态和成本等多重考验。让模型在现实世界中可靠、合规、可盈利地运行，已成为2026年行业演进的核心议题。
一名不愿具名的AI行业相关人士表示，当前，市场上产品数量繁多，但真正成为现象级应用的却寥寥。其背后存在多重制约：终端设备在算力与功耗限制下，难以保证体验的流畅与稳定；应用生态尚处早期，多数功能尚未切入用户日常的高频刚需；模型能力也呈现分化，通用模型在逻辑理解、任务执行与跨模态协调上有待提高，而垂直模型则需在专业深度、运行可靠性与场景适应力上进一步优化。
腾讯研究院资深研究员徐思彦从具身智能落地角度补充指出，机器人虽已逐步渗透在工业、物流、服务等场景，承担高风险任务，但行业仍面临成本高企、技术成熟度不足、真实交互数据匮乏等关键瓶颈。
面对挑战，科技企业正探索差异化的生态突围路径。字节系凭借“流量聚合与分发”，将AI深度融入内容生态，重点布局娱乐、信息入口；阿里系则围绕电商、金融、本地生活等民生服务基建，将AI定位为生产力与生活入口，从而构建“工具生成—服务落地—支付闭环”的商业链路。同时，腾讯、百度等厂商也在加速将生成式能力嵌入支付、社交、地图等高频场景，通过生态协同构建用户黏性与竞争壁垒。
谈及未来生态竞争的核心逻辑，在蚂蚁集团相关人士看来，AI时代的竞争壁垒已演进为“数据-模型-生态”的智能飞轮：丰富场景与海量用户数据训练出更精准的模型，智能模型提升用户体验并吸引更多用户，持续的用户交互又反哺数据与模型迭代。当这一飞轮与平台的商业履约能力（如支付、线下服务）相结合，所形成的护城河将远超纯技术公司的能力边界。
技术创新被普遍视为破解成本困境、推动生态扩容的关键。火山引擎相关人士指出，未来，大模型行业的核心任务不是内部竞争，而是合力做大市场。通过持续的技术优化降低成本，降低AI应用门槛，推动AI普惠化发展，这是生态协同的基础前提。
阿里巴巴相关人士则从更长远的产业格局出发，认为在从AGI（通用人工智能）到ASI（超级人工智能）的变革中，大模型将逐步成为下一代操作系统，AI云则将构成下一代计算机。基于这一判断，阿里巴巴将通义千问全面开源，目标是打造AI时代的“安卓系统”，以开放生态加速整个产业的协同。
展望2026年，张孝荣指出，生态协同将进一步向纵深发展：头部平台将继续整合全场景资源，推动生成式能力在全生态链中深度渗透；同时，生态内部分工将更加清晰，拥有流量与技术优势的平台企业，与具备垂直数据、线下场景的实体行业，将形成更紧密的协同关系，共同定义AI时代的商业新规则。
