“国产AI芯片只要达到国外芯片60%的性能，如果生态做好了，客户也会满意。即使硬件做的很好，甚至比国外做的更好，但如果生态没有做好，依然不被喜欢”。
当大模型的狂飙时代已过，分化与困局接踵而至。中国工程院院士郑纬民这段关于AI生态的表述正中产业的“眉心”。
从百亿参数到万亿规模，技术突破让AI生态站上新高度，但开源与闭源的对立、通用与垂直的撕裂、技术与产业的错位，正撕开生态的裂缝。
2025年的中国大模型生态正面临十字路口：一边是巨头们通过生态联盟抢占制高点，一边是工具链不完善、长尾场景开发滞后、渠道商能力不足等断点频现。当技术迭代的速度远超社会适配能力，生态的构建不再是单点技术的胜利，更是一个推动产业的必要命题。
生态往往是TO B服务的重要一环，尤其在企业需求个性化极强的中国土壤上，包括渠道商、代理商、产品伙伴等都是必须的一个链条，他们在成为更好的TO B服务触角的同时也更在推动着中国整个数字化进程的迈步，在过去的多年里，云计算、SaaS等都构建出完备的生态体系，也因此催生出成熟的市场商业模型。
如今，这个主角成了AI大模型。那么，在2025年这个被称为AI落地元年的如今，中国的AI大模型生态，到底走到哪了？
一位国内Agent企业负责人告诉产业家，“我们现在大部分项目交付还是自己来做，渠道商和服务商还没办法跟上我们Agent的交付体系，中国的AI生态建设需要时间。”
这个时间是多久？又或者说，是哪些生态环节的建立需要时间？
一
生态拷问：
为什么大模型也需要“拉帮结派”？
大模型技术的爆发，让AI时代加速到来。不同于以往的AI技术狂潮，这波潮水中，有新的玩家、新的赛道，生态的层级也发生了新的变化。
AI时代的生态“肖像”，更像一个“新物种”。
一般来说，AI生态主要分为3个层级。一是基础层，主要提供AI开发所需的算力硬件（芯片/服务器）、云计算平台。主要的参与者包括以华为昇腾、阿里云、百度昆仑芯为代表的大厂阵营，以寒武纪、天数智芯等厂商为代表的国家队。
二是平台层，这是大模型的核心战场，也是AI创业的主要标地。主要提供模型能力，模型开发工具，还有数据服务。
这一层级的参与者众多，细分来看，光是模型能力就分为通用模型和垂直模型，前者参与方主要是阿里通义、腾讯浑元、百度文心等为代表的大厂，以及以DeepSeek、Minimax、智谱等为代表的专业厂商；而后者一般都是由行业的头部企业领头打造，例如医疗领域的MedGPT、工业领域的Cosmo-GPT等。一些科研机构以及大厂也会与企业合作，开发出垂直模型。
开发工具提供主体主要是开发者社区、初创企业以及大厂云厂商。例如Hugging Face中国版为代表的开发者社区；提供开源框架的百度飞桨、华为MindSpore、腾讯Angel；像澜舟科技这样提供工具包的初创企业。
数据服务的参与者主要是以大厂云厂商以及以Testin云测、滴谱科技、星辰数据、Zilliz等为代表的专业数据厂商。
三是应用层，这是场景落地竞技场，主要基于大模型的行业解决方案。参与方有金蝶苍穹GPT、用友YonGP等为代表的传统软件商，以循环智能、追一科技等为代表的AI原生企业；还有以神州数码、东华软件为代表的系统集成商。
当我们拆解完AI生态的三层架构与参与者图谱后，一个关键问题浮现：这种精密的分工协作体系究竟创造了什么不可替代的价值？
答案在AI落地的技术难题下，逐渐浮现。
当下，大模型参数规模从百亿级向万亿级跃迁，大模型全链条的研发涉及数据、算法、算力、场景协同，单靠一家企业独立完成几乎是不可能的事情。且在多模态融合、端云协同趋势下，需要跨领域技术整合，企业难以独自应对这种复杂的技术。
另外，在AI技术落地产业的过程中，不同的行业和应用场景对模型的要求各不相同。通用模型虽然具有广泛的应用潜力，但要真正适应具体的场景，还需要合作伙伴的深度参与，进行针对性的适配和优化；且想要AI落地，就必须保证技术的普惠性，但当下大模型的研发和部署成本极高，这成为许多企业尤其是中小企业进入这一领域的巨大门槛。开源模型、API接口和开发者工具链是解决这一问题的关键。
更为重要的是，在商业层面，若大量企业仅通过标准化API接口提供大模型服务，可能引发严重的同质化竞争问题。这种模式下，模型能力被封装为"黑箱"接口，企业难以构建独特的技术壁垒，客户可能因细微的价格波动或短期性能差异而频繁更换供应商。
可以说，AI生态是技术迭代的必然要求，是AI落地产业的核心驱动力，更是弥补短板专注长板竞争力的重要手段。
二
中国的AI生态：
是必需品，但也更是一个“半成品”
在AI浪潮的竞逐中，中国互联网巨头以各自基因重塑技术版图，搭建出一个个各具特色的AI生态圈。
在过去的一年时间里，能看到腾讯、阿里、百度、火山引擎等各个互联网大厂都在把AI生态作为云事业部们的最高优先级任务，其中能看到的几个共性信号是一方面各家都在复用之前的云厂商的服务体系，比如代理商和渠道商政策，另一方面也更在吸纳更多的ISV开发者，通过如百度千帆、阿里百炼、字节扣子等平台为开发者赋能，帮助其充分调用自身的大模型能力，强化布局。
以阿里为例，据了解，零售企业若需部署智能客服系统，可直接调用百炼平台预置的电商大模型，由合作伙伴提供行业知识库微调服务，并通过阿里云边缘计算节点进行技术支持；同样的情况也更出现在另外几家大厂的AI项目执行过程中。
能看到的是，这种“大厂提供核心基座模型能力+伙伴负责数据体系和运营交付”的协作模式，使解决方案交付效率提升好几倍，客户无需自建复杂技术团队即可实现智能化升级。
但在这之外，一些问题也更在同步出现。一个真实的现状是，如今国内AI生态的整体成熟度，其实并不高，这种成熟度对应的一方面是服务商对于如何进行AI产品落地缺乏经验，另一方面是服务商自身的AI大模型全栈能力（硬件+软件）并不能完全满足客户需求；此外，最为关键的在于，对大部分中国企业而言，其数据体系的建立仍在路上。
以芯片兼容为例，即从目前来看，尽管晟腾、昆仑芯等国产AI芯片虽在性能上逐步追赶，但其软件生态与主流开发框架兼容性不足，开发者需针对不同芯片重新编写代码，迁移成本高昂。
“我们有几十种芯片，不同框架，不同软件栈，不同算子库，怎么兼容是一个非常大的挑战。”中国信息通信研究院院长余晓晖在媒体采访中直言。
此外，便是工具链的不完善。两个市面上流传较广的案例是，某开发者曾表示，“调试一个模型兼容性问题，查了3天Stack Overflow，答案全是英文”。另外一个典型的案例：国内某厂商的模型压缩工具虽能减少60%参数量，但推理精度损失仍达5%-10%，且缺乏自动化调试支持。
AI生态的不成熟，更表现在AI落地的成果上。
例如一些头部场景如客服、代码生成场景已经落地，但众多长尾场景尚未被开发。此外，对于AI客服等场景，尽管目前产品力没有问题，但渠道商和代理商很难为企业提供适配产品的原厂实施部署服务，比如知识库能力，比如微调推理等能力。
可以说，如今的AI生态，是一个必需品，但却也仅仅可以称之为“半成品”。
三
AI生态，下一步重点在哪？
一个疑问是，造成AI生态不成熟的原因是什么？
事实上，当下的模型迭代速度远超部署能力，国内大模型平均每3-6个月升级一次，但有些企业部署周期需6-12个月，导致实际应用版本落后2-3代。这直接导致了技术驱动与工程落地的断层。
此外，头部企业垄断数据与算力资源，形成“高频场景虹吸—长尾场景失血”的恶性循环。某咨询报告的一个数据显示，国内70%的AI企业将资源集中于头部场景，仅15%的企业布局长尾需求开发。
而在企业侧，对AI“万能论”“无用论”的认知，既催生无效投入，又抑制务实探索，进一步加剧了AI生态的建设难度。
值得注意的是，另一个更隐形的危机也在发酵，即渠道代理与实施服务的断层。
传统云厂商依赖代理商销售算力与API，但AI项目需要代理商提供模型调优、场景适配等深度服务。然而，多数代理商仍停留在硬件部署与基础运维阶段，缺乏AI工程化能力；此外，当下企业不再满足于系统部署，要求服务商提供模型迭代、业务流程改造等持续服务，但是你能同时提供开发、部署、运维、再训练的全栈服务商并不多。
这些缺失的生态环节，让AI落地陷入“高空有云、地面无路”的困局。
一个事实是，当前AI生态的困境本质上是技术革命与产业变革不同步的产物。在这个生态的大盘里，存在许多空白和断点。这个断点是生态参与者之间的断点、生态层级之间的断点、交付流程的断点、技术承接能力的断点。
对于大模型厂商而言，构建优质的AI生态已从技术竞赛升级为系统性工程，需通过技术底座共建、垂直场景深耕、开源与商业化平衡等策略，实现从“单点突破”到“生态协同”的跃迁。
针对算力、数据、算法等底层资源的碎片化问题，可以看到一些头部企业正通过开放技术底座和统一接口标准，降低生态协作门槛，比如如今的mcp协议，比如各家都在重点打造的数据治理体系，这些都在降低服务伙伴交付的难度和在企业内落地的难度。
此外，一些基于Agent等产品的交付实施体系也更在被一些软件厂商提出并构建。“现在我们的实施交付成本很高，因为都是自己在做，但随时我们合作的几个生态伙伴成型，这块的成本会降低很多。”
能看到的是，不论是从产品层面的开放，还是渠道政策的推动，抑或是基于开发者工具的兼容适配，国内的包括云厂商在内的AI服务商都在尝试构建一个良性、低门槛、具备商业空间的生态体系，以此加速完成自身模型产品和模型算力的落地。
一个没有生态的软件服务生态是不完整的，也更是没办法完成自身的PMF验证的。这个模式适用于云计算，适用于SaaS，也更适用于如今的AI大模型产品。
“我们期待更多的AI伙伴，不论是产品还是渠道交付的伙伴，在接下来的都能自己长出来。”上述软件负责人告诉产业家。
AI落地元年，大模型生态正在茁壮成长。
注：文/斗斗，文章来源：产业家(公众号ID：chanyejiawang)，本文为作者独立观点，不代表亿邦动力立场。
文章来源：产业家
