大模型规模化应用2025「觉醒年代」？

大模型从神话到落地的故事教会了我们:技术的真实想象力来自于“脱敏”。在对过高的期望和泡沫脱敏后，我们也应该对技术本身脱敏。

要不然，应用的关键价值，就会变成房间里的大象。

2025年，没有“百模对决”的国产大模式，无疑会继续卷入深水区，但一年后还有谁留在牌桌上，却成了一个未知的谜题。

百度、阿里、字节是三张明牌，计算率、技术、数据三个硬性指标都处于世界前沿水平，未来有资格对比GPT5。六小虎和DeepSeek来势汹汹，但Scaling Law的失败和“AI领袖”称号的魅力似乎也意味着这些创业公司的精力可能会释放到真正能产生利润的商业路径中，避免与大厂商的正面竞争。

新年的第一天，李彦宏给所有百度员工写了一封信。回首百度技术基因的一字一句，到处直指AI应用。

AI应用在2025年将何去何从？

更新的OpenAI越来越“平淡”、如今，AI应用渗透率越来越高，但市场担心AI烧钱不可持续。早在2024年的WAIC会议上，李彦宏就再次回答了“卷应用”和“没有应用，一文不值”的问题。

01

大规模应用，是颠覆性创新的“种子”

从交通、通信基础设施到电子商务供应链，中国市场最终将产能优势导出到全球市场的行业通常有一个特点，那就是经过高密度应用的验证。

这种验证取决于技术能否承受流量爆发时刻的极限，取决于普通用户的日常依赖和感知，从而选择整个人类技术创新和落地方向。

在2024年的大型行业中，出现了一些因果倒置。

科技公司在模型世界中的技术投入和前沿远远超过大学实验室。国外的谷歌、微软、OpenAI，百度和阿里是中国最早进入的。文心的话和ChatGPT的时差几乎可以忽略不计，这主要是因为百度从十年前移动互联网红利期就重新投资AI，每年研发超过20%的资金。

这也导致了一个结果:AI创新的全链路整合到这些科技巨头手中，比如写论文、创新、寻找场景、孵化超级应用。于是，“创新竞争”开始了。

这种竞争不难理解。它吸引更多的用户和开发者加入生态，在赚钱之前先亏本赚钱。这是互联网圈的经典方式，以大模型的数量级、成本和评价表现为卖点。

但是问题是，大型模型本身只是创新的可行性切入点，而真正的创新，必须根植于各行各业的实际场景。

就像5G只是创新的起点一样，支撑一个技术时代完成质变的关键创新要素，比如短视频、直播电商等5G原生应用场景。

而且在大模型领域，目前商业化火光微弱，也正是因为AI使用的情况与与之匹配的用户数量还没有成为气候。

这些都是李彦宏所说的：重大技术突破，颠覆性创新通常是大规模应用的结果，而非理由。

在过去的一年里，大模型计算率瓶颈似乎已经成为AI行业的共识。OpenAI多次使用Sora文生视频来刺激客户的神经，但效果是喜忧参半。这也证明，技术很难依靠“自我封锁”来迭代价值，只有通过大规模应用的验证，才能决定技术创新的下一步。

另一方面，Sora走下神坛，OpenAI的市场份额开始下降，这也印证了李彦宏的分析。2024年，我们会发现AI的渗透率在每个细分轨道上都有了明显的提高，但模型终端产生的效益并不再被称为“颠覆”。之前积累了很久的创新，自然没有带来超级应用。

相反，科技公司对AI渗透率的痴迷导致了烧钱投放丛林的规律。它不再仅仅是技术创新的基因，更是资本拔河的韧性。这条路走到最后是不可行的，但是在底层技术和AI应用的逻辑关系上，制造轮子的人应该反思一下。

因为没有理由，只能是结果。

所以，李彦宏强调的AI探索与创新，是一种检索增强技术iRAG，可以降低图片产生幻觉率，是AI。 Coding工具秒哒，是百度文库的发展，而非大型模型本身提升了多少数量级。

2025年，随着应用领域的优化和发展，大模型自然会优化，不会有那么多人造神。商业化的迷路，AI应用的增长爆发，你会张嘴说话。

这个过程中，资源布局或者长期的心态，都有可能在头部选手之间拉开身份：

首先，它仍然是AI基础设施层的建设。百度除了帮助客户调整33000个模型，开发了77万个企业应用的千帆大模型平台外，还选择了一条普及编程的方式——秒，这也符合李彦宏对规模的思考。

其次，勇于预测和失败。

李彦宏所说的“承担高于同行的失败概率”，是对百度过去支付的学费的总结，也是对2025年继续探索和试错的“预告”。

02

如何“井喷”AI应用？4000万付费用户找到了一条路？

李彦宏的另一个判断是，到2025年，AI应用将呈现井喷式增长。随着客户规模的增加，市场可能会迎来鲜花。

其实这种趋势并不难想象。首先，各行各业的AI场景中落地的子弹已经在飞了。2024年可以说是AI应用的第一年。各行各业与各种AI能力的细分赛道相结合，做出了成千上万的智能应用。量变用了一年时间，商业水果要慢慢取。

所以，如果你想从这些应用程序中找到一条标杆跑道，那将是谁？

与AIGC关系最密切的智能搜索、智能生产力、智能教育，都受到了高度期待。

在国内市场，一个启发性的视角是，在AI应用时代，SaaS时代商业表现不佳的公司业务领域很可能会再次崛起，成为AI大规模应用的“天桥”。

大模型调用的增长也可以反映这种趋势。数据显示，过去一年百度大模型B端调用量翻了30倍，达到15亿。目前，超过60%的央企和国企都在使用大模型，百度也是去年大模型相关中标项目中表现最好的:公开数据显示，百度在总额17.1亿元的728个项目中排名第一，中标次数40，金额2.74亿。

企业和技术服务提供商共同探索新的升值场景，产生长期的商业化潜力，以获得更多更好的调用效果付费，只是时间问题。

另一方面，C端场景虽然是未来超级应用的最佳解决方案，但实际上在C端商业化表现最好的应用领域还是被B端需求推开了。

也是在这封全员信中，李彦宏首次披露百度图书馆的付费用户数已经超过4000万，增加了60%，而这些用户基本上购买了图书馆的AI功能。

百度文库本身的定位是办公文档、知识整合等场景的生产力平台。与以娱乐生成为基调的产品相比，百度文库更符合B端和基于B端办公需求的C端用户，能够实现奇迹般的自然增长也就不足为奇了。

基于AI时代的生产力逻辑，百度优先完成了图书馆产品的重构，获得了第一波AI商业化收益，这就是预测AI应用会喷到哪里的重要性。

看看一些不够垂直的AI应用。即使用户数量、知名度、口碑都很好，付费场景的生产力和价值也会缺失，导致商业化路径不清晰，C端客户很难买到。

伴随着百度文库的AI MAU已经达到7000万，智能生产力赛道的大规模空间已经被证明。在百度眼里，对现有明星产品的改造和重构，会在1亿元的用户基础上转化为AI势能，似乎比烧钱投资在一个难以渗透到下沉市场的Chatbot形态上要有感染力得多。

03

在持久战下，超级应用不会是偶然的。

AIAPP同样遵循这一道路，这是一个开放、随机的时代。

在国外市场，ProductHunt每天都有光鲜亮丽的AI应用，创业者异想天开，但大厂更务实，更专注:OpenAI看好物理世界和智能，苹果一直在寻找生态合作，谷歌也在瞄准AI应用。

在中国，一级市场已经大幅减少投资。根据IT橘子数据，2024年AI领域的总融资金额只有2023年的80%左右。作为一条技术门槛不高的赛道，AI应用每个月都有新的垂直工具进入公众视野，但很难证明其长期价值。

类似的原则是大模型不被看好。几百亿真金白银砸下来拉新和月活，是一场赌博。赌博是一个可以和微信、百度、淘宝、抖音相媲美的超级应用。

但真正的用户留存和转化率差，并不是技术不到位，而是用户在应用领域并没有像其他超级应用那样“上瘾”。

即使搜索价值相同，百度过去也能家喻户晓，让“一半以上的中国人每个月都能用百度获取信息”，这当然不是一个简单的输入框。如今，AI作为一个新的流量入口，还没有找到“权威答案”和广告等商业形式之间的平衡。

所以做一个有用的AI应用很简单，因为大模型天生就有用。但是做一个超级应用是一件很有耐心的事情，在大厂多点规划的持久战下，很难成为一个偶然的事件。

在全员信中，李彦宏说：“竞争比以往任何时候都要激烈。

因此，在任何跑道上，专业技能都被拆分成大众可以使用的应用形式，这已经成为百度一贯的策略。所以秒达的受众是普通人，不像AI。 Coding跑道的主流产品同样帮助程序员敲击代码。

AI原生的超级应用在未来会出现在哪里？

总而言之，它会出现在普通人每天依赖和感知最强烈的场景中。

现在AI月活已经超过7000万的百度文库，距离智能生产力领域的超级应用还有多远，今年还会拿出新的答卷。下半年，百度还将发布5.0版的文心大模型，将模型能力转化为无限“0”，而应用领域则是最前沿的“1”。

生活在严冬之中，逐渐成为英雄。

人工智能领域的长跑能力，一直是这个企业涌现出的创新基因。

下面是全员信原文：

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