“这个春节没闲着。”不止一位AI公司的高管，在2025年开工后这样感慨。
中国AI行业，正以前所未有的速度加速狂奔。
DeepSeek不光是在春节期间轰炸了美国科技圈，也倒逼整个中国AI行业在春节前后都紧锣密鼓地赶进度——发模型，接产品，搞开源。
“半夜发新品”，成为了中国AI公司们的新常态：无论是最近爆火的Manus，还是通义最新开源的推理模型QWQ-32B，“经常一觉醒来，又被什么黑马公司和新技术轰炸。”
一日三变的行业，时常轰炸着AI从业者的神经。
这些“黑马”的公司们，虽然以“杭州六小龙”声名大噪，但AI公司真正密度最高的地区，依然是“宇宙中心”五道口的周边5公里内——这是清华系和中科院自动化所的势力范围，培养中国顶尖AI人才最多的两所高校。
为了招聘清北的人才，DeepSeek创始人梁文锋把北京办公室放在了清华南侧约2公里的融科大厦；智能体Manus背后的公司，则藏在北京海淀区花园路社区的办公园区里，毗邻字节跳动。
曾经的“宇宙中心”，又在大模型的加持下恢复了荣光。
在五道口一个十字路口的周围，就坐落着智谱、百川智能、生数科技、面壁智能、无问芯穹、趋境科技等多家AI明星创业公司。
铁打的写字楼，流水的创业公司。在大模型发展十倍于互联网的速度时，每家公司都在玩命狂奔，否则可能活不过五道口“枣糕王”。
在这里的每一家咖啡厅，你都可能撞到聊AI的从业者；晚上聚会后，有人会转身回公司继续加班到凌晨。
机遇的兴奋和内卷的焦虑，是这里空气的味道。
2025年的第一季度即将过去，AI公司的爆红和洗牌时刻发生，产品在各种测试集上的排名不断变换。
2025年，是行业内期许的Agent（智能体）爆发之年，也可能是基础大模型之争迎来终局的一年。
短期内，技术优势将是争取时间窗口的最佳武器。而在这段时间内，一场针对着场景、流量、人才的拉锯战正在展开，手握更多资源的挑战者，和占据先发优势的守擂者，两者都在拼命奔跑。
预期调整：基模之战
收尾、垂类竞争加剧
如果用一个词连接2024和2025，“预期调整”恰如其分。
一年过去，王者不再。曾经如日中天的OpenAI渐渐被竞争对手Anthropic超越，最新发布的大模型GPT-4.5也不再给业内带来轰动，更多是失望。新的技术和产品仍然高频出现，挑动着从业者的情绪。
就连去年不相信AGI、拒绝看任何一家AGI公司的朱啸虎，也在看到DeepSeek后直呼“我肯定会投”。
认知的反复颠覆，频繁地发生在AI公司的掌门人身上。
提到过去一年AI发展的关键词，容联云副总裁&诸葛智能创始人 孔淼向光锥智能表示，2024年对于大模型的市场价值预期调整，从完全buy in模型能力，到开始关注应用，从技术驱动到业务参与。
“无论是对技术的调整，还是对商业化的规划，大家的预期都在进行调整。”孔淼说。
从OpenAI出走的科学家ilya宣告“预训练达到上限”、用于训练的公开数据早已耗尽，到传闻中的GPT-5亦未如期而至，到国内六小虎之一的零一万物宣布放弃超大模型预训练，再到DeepSeek横空出世，打破算力桎梏。
在2025年开局的前两个月，AI圈的变动已经掀起了国内外的一场地震。
以春节期间爆火的DeepSeek来说，它的出现为什么能够让从业人士振奋？DeepSeek将给行业带来什么样的意义？
像素绽放 PixelBloom（AiPPT.cn）创始人兼CEO 赵充将它归纳为三点：开源带来的技术红利、C端AI应用的成本门槛降低、中国AI“场景定义技术”进入新阶段。
赵充表示，DeepSeek的开放策略倒逼全行业重新思考技术垄断的边界。此外，其引发的成本革命将决定商业终局。
“当千亿参数模型的推理成本从‘开超跑’降到‘骑共享单车’，意味着AI应用终于能规模化服务普通用户。”赵充说。
在此基础上，一众产品也将迎来“场景定义技术”的新可能——谁能用更低的成本解决更具体的问题，谁就能重新制定游戏规则。这也是中国创业者最擅长的战场。
另外，DeepSeek也加速了基模大模型的终场战争。有多位人士向光锥智能表示，预计基础大模型之战会在2025年杀出结局，尘埃落定。
开年起，零一万物宣布退出超大模型预训练，坦率地公布了公司从追求AGI到聚焦商业化落地的转变。而其他几家公司的变动也在持续发生：MiniMax首次发布了开源模型，以“线性注意力”机制代替了传统的transformer架构；在众人视野中沉寂的百川智能年后发布了首个全场景推理模型Baichuan-M1-preview，王小川依然专注医疗领域的应用。
李开复曾提及，“超大模型是大厂才能玩的游戏”，而对于其他五家公司来说，烧钱、攒人才的庞大战争同样难以持续。
但DeepSeek爆火后，大模型依赖算力的故事似乎又被改写，大厂资源似乎又输给了极致的技术创新。
生数科技联合创始人兼总裁唐家渝看到，一批有技术优势的企业弯道超车的机会。他告诉光锥智能，从DeepSeek身上能明显看到技术从算力依赖变为算法依赖，这意味着过去大厂拥有的算力资源不再是明显优势，一批有核心技术门槛的大模型创业公司，将利用自身算法等技术优势快速占领市场。
相比之下，对于六小虎接下来的梯队变化，多数人更看好以B端业务为主的公司们。
多位业内人士向光锥智能表示，在这场大模型创业公司的战争中，to C的公司可能会更早结束战争，而to B的公司相对存活时间更长。
“相对于C端来说，B端其实有防御纵深，它是大厂纯靠流量打不下来的一个地方。”赵充告诉光锥智能，to C的公司很难抵抗字节“豆包”和腾讯“元宝”两家的竞争压力，但像智谱等拥有一批B端客户的公司来说，这些是能靠得住的，B端也是更适合前期商业化的模式。
除了通用大模型的竞争，一些正在趋于成熟的垂类行业竞争也在加剧。
以AI视频为例，在这个Sora、可灵、生数、海螺等选手“神仙打架”的赛道，已经从最初的PPT形态，向着更加拟真的质量进化。
对于越来越“卷”的AI视频生成赛道发展进程，唐家渝的判断是，这场战争会在今年划下句号。
“今年，国内AI视频生成领域可能只会留存3家顶尖企业，全球是5家。”
在唐家渝的眼中，2025年，AI视频生成已经来到了一个“人人可用”的阶段。对于没有做视频经验的小白来说，也能轻松上手。
“人人可用”的背后，是AI视频的“不可能三角”正在被逐步打破，即速度、成本和质量可以兼得。
在赵充看来，AiPPT.cn在国内的战争早在2024年就已经完成，“只需要巩固优势即可”。接下来，他们的重点将会放在海外市场。
如果说生成式AI像一个夹心饼干，除了基础大模型和应用层之外，身处中间的AI Infra一直被认为是确定性很强、但并非那么性感的生意。
关注AI硬件领域的投资人林松告诉光锥智能，2025年，AI Infra领域会更加“卷”。
“这些企业至少能活，也能有零售、有利润，但是如果行业找不到一些特别大的增长空间的话，我觉得增速可能会快速减少，这个时候一旦卷起来就比较难受。”林松说。
林松表示，经历过2023年的指数级增长阶段，2024年的投资放缓是一个正常现象，既是因为竞争态势稳定，也是一个去泡沫的过程。“2023年投的大多是从0到1的企业，所以肯定是重金投入，越到后面，公司需要的资金（比例）也会降低。”
砸钱、整队，
中国的巨头确实会跳舞
在这场逐渐收紧的战争中，大厂队正在付出更多的人力和财力All in AI。
免费、开源、联动DeepSeek都是开胃菜，每当有新的细分领域的机会出现，大厂想要上车的决心迫切极了。
新的现象级产品出现后，焦急的一批人中一定有大厂的身影。
有大厂AI产品负责人向光锥智能表示，Manus引爆AI圈的当天下午，他所在的组专门拉了会议，紧急讨论：“Manus到底是怎么实现的”、“最快我们多久能复现”。
在追逐技术之外，大厂们正在用场景和生态提前布局，调整随时都在发生，排名的变化可能只是一夜之间。
这种调整首先体现在大厂一再变化的组织架构上。从字节到阿里、再到腾讯，将大模型研发团队和to C产品团队拆分成了一步必下的棋。
阿里的AI to C战略正在一天比一天清晰。从2024年末，归属于阿里云的通义App团队并入阿里智能信息事业部，再到今年，夸克和通义千问完成合并。
有接近阿里的人士向光锥智能评价，夸克团队打法凶猛，通过把商业化偏弱、工程师性更强的通义千问团队并给前者，靠夸克的4000万DAU，直接可以把流量导入给后者。
今年，腾讯也同样加快了分拆团队的步伐。在刚刚过去的两个月中，腾讯先后将腾讯元宝从TEG事业群调整至CSIG（云与智慧产业事业群）；将QQ浏览器、搜狗输入法、ima等产品团队，从PCG（平台与内容事业群）转入CSIG（云与智慧产业事业群），将经由AI再升级的产品放在一起发力。
其中，腾讯元宝也转交给腾讯会议负责人吴祖榕负责，腾讯或许是希望靠C端产品经验丰富的负责人提升腾讯元宝的影响力。
如果说2024年，还有大厂处在观望和试水阶段，到2025年，所有大厂都在押注超级 AI应用诞生的可能性，并不惜一切代价调用人才和金钱。
“在起跑的第一年，团队还没调好是很正常的，”有业内人士告诉光锥智能，“从2025年上半年开始，各公司的老板都会选出最强选手带队，重新排兵布阵。”
比如过去两年在AI上反应比较慢的腾讯，有前腾讯的技术中层向光锥智能分析，腾讯在人才、经验的积累上，在大模型来临之后，没有很好地应用到AI发展中。比如之前专注于机器学习的腾讯优图团队，并未接手AI视频模型的训练工作，而现有人员调转向新的视觉模型架构方向的过程中，也很难快速切换方向。
调整团队之外，大把砸钱也是大厂的常态。相比于创业公司，资金池充足的大厂在硬件端投入更加雄厚。
年后，几家大厂陆续公布的未来规划，透露着相同的野心。1月23日，路透社爆料字节跳动今年将拨出超过200亿美元，用于AI芯片、数据中心以及其他硬件。2月24日，阿里宣布，将在未来三年中投入超过3800亿元，用于建设云和AI硬件设施，其总额已超过过去十年总和；百度次日宣布，将投入110亿元用于AI基建。
但在不确定性更强的AI 2.0时代，真金白银不一定换来奇迹，洗牌随时都在发生。
在被称为“AI Agent之年”的2025，生态既是大厂弯道超车的希望，也是小厂望尘莫及的壁垒。
有人利用DeepSeek推广自家产品，有人则在新鲜血液的启发下及时调转船头，走向开源之路。
前两年，坚信“闭源才能带来更好商业化”的李彦宏，开始积极拥抱开源。不仅旗下旗舰模型文心一言4.5大模型宣布将于6月30日开源，还决定将文心一言旗下所有模型全部免费供应。
“我在过去几个月中学到的是，开源可以帮助你获得更多关注。我们正处于AI、生成AI创新的早期阶段，更快的传播将有助于提高采用率，但也有助于更多的人尝试这项技术，从而在应用层促成创新。”在World Governments Summit 2025峰会上，李彦宏这样谈论开源。
从文本大模型开源起，这股“开源风”也在多模态领域中延续下去。2月25日，“开源大户”阿里再度开源万相2.1视频生成模型；3月6日，腾讯在此前开源文生视频模型的基础上，再度开源图生视频模型。
目前，备受瞩目的四家大厂中，阿里、腾讯和百度均已坚定了走开源的路。相较于前三家，致力于打造“AI应用工厂”的字节跳动，目前还在闭源。
在做基础模型上，字节仍然在招兵买马，或许对内部自研模型有着更高的期待。
2月17日，在谷歌Gemini工作的吴永辉博士加入字节跳动，据悉将担任大模型团队Seed基础研究负责人，专注大模型基础研究。
从张一鸣熬夜看论文、拉作者聊天，到部门早早调整，调兵遣将，先后成立负责AI应用的部门Flow和主管大模型技术的Seed，看得出，字节押注AI的决心一天比一天强烈。
有接近字节的人士告诉光锥智能，相比于前几个月，字节在Q4阶段的发展速度变得更快了。这是由于字节整体公司战略高度再度提升，其投入的各种资源继续“加码”。
遵循着“大力出奇迹”的打法，字节把豆包抬到了同类产品中Top 1的位置。不过，这个位置并非高枕无忧。
“从豆包的视角来说，它的第一竞争对手是腾讯，其次才会是百度和夸克，”有受访者向光锥智能表示，“不过，其实潜在的最大威胁者是华为，加上智能终端的优势，华为将会成为最有力的竞争对手。”
对抗还是共生，
创业公司怎么选？
创业公司在“卷”上，丝毫不输给巨头。
随着时间的推移，压在创业公司身上的压力正在加剧。面对大厂有流量、有场景壁垒，创业公司是对抗还是共生？
通往AGI的第二年，融资困难、不够挣钱，已经有不少创业公司倒下。它们之中最好的结局可能就是被某家大厂收购，比如被谷歌纳入麾下的Character.AI，更惨的则是公司宣告破产，而员工还在走仲裁，试图要回拖欠的工资。
但在这一轮AI行业的发展中，针对创业公司的收购玩法发生了一定改变。收购方不再大方地把一家创业公司的员工和财产全部接收，而是只挑走核心人才和算力设备。当一家公司的核心被掏空，剩下的只是躯壳。
在越发艰难的创业环境下，“不碰大厂的生意”成了创业者们心照不宣的原则。
从OpenAI到DeepSeek，技术创新，依然是掀大厂桌子的最有效路径。
回顾AI 2.0时代和AI 1.0时代的差异，作为两个时代的亲历者，唐家渝能明显感觉到两者之间的异同。
“两个时代都靠积累，但AI 1.0时代更多靠的是成熟经验的积累或获取，比如方案明确的标注数据，具有模型调参经验的成熟人才，只要资源到位，事情基本就能做成。”唐家渝说，“但AI 2.0时代具备更多的不确定性，处于技术的发展期，解决技术难题的路径并不确定，还需要创业公司基于自己的认知循序渐进。
但也正因为如此，创业公司才有弯道超车的机会。
不过这代创业者和2014年不同，在创业之初，很少有公司能不考虑和大厂之间可能存在的战争。对于创业公司来说，如何活下去，也是一开始就必须考虑的问题。
对于更偏向应用的AiPPT.cn来说，他们在第一天就确立好了自己和大厂共生的打算：通过合作的方式，借助大厂抢占尽可能多的流量入口，成为垂类赛道的头号玩家。
“我们的定位不是通用智能体，而是垂类智能体，所以我们跟所有大厂基本上都是合作关系。”赵充说，“目前国内大约30个核心大厂玩家，其中一半以上都选择和AiPPT.cn独家合作。这一块的话我们在国内几乎没有竞争，几乎是断层第一。”
通过和大厂平台、智能硬件端等渠道的联动，赵充表示自己总能够得到免费的流量。“比如联想去年AIPC的出货量到Q2增长30%，我就跟着它走就行。”这样做的好处是，无需在投流上花费太多成本，也能尽可能触达更多用户。
赵充分享，在2024年结束之前，AiPPT.cn已经顺利突破千万用户大关。
在用户增长层面，AiPPT.cn的思路也同样突出了和大厂避免竞争的想法。
“我们得和大厂做错位，我们做品（产品）之前都会先和大厂沟通，避开那些高频刚需的品。”赵充说，“像PPT其实是低频刚需，这样可以尽可能选择和大厂做互补。”
在赛道的选择判定上，一些创业公司也在遵循着避让的思路。其中，一些公司选择了规模小的市场，它们不在大厂的射程范围内；另一些公司则选择啃下那些对大厂来说更费力的硬骨头。
“市场规模太大的，基本上都是大厂射程范围内，大厂的战略部门其实都是很聪明的，所以那些能赚大钱的都不要考虑。”赵充说，“业内交流的时候，有朋友分享自己的经验，超过10亿的市场他都不会去做。
专注于金融、客服领域的容联云，做的就是“啃硬骨头”的工作。在孔淼的眼中，大模型发展带来的新订单，更多还是需要交给行业服务厂商完成。
“大模型厂商做投标，拿到了会把行业应用场景相关的工作分包出去。”孔淼解释道，因为企服需要行业经验的沉淀，所以大厂一般会选择交给垂类领域的服务商。
“**大模型能力只是解决了很多场景的AI泛化能力，但它只占据所有需求的20%，剩下80%落地的脏活累活也好，但是你站在一个行业应用厂商的角度来讲，它可能就是一个产品标准。”孔淼说，“行业内客户的这些工程项目和技术需求，大厂一看80%做不了。其实，不是他没有技术能力做，是他没有knowhow（行业专业知识），所以不太能做这么细的市场。”
和大厂业务线有部分重合，生数科技的做法则是，通过技术优势拉开时间窗口，再从细分领域尽可能多地占据用户心智。
“从战略层来说，我们首先会在AI视频生成的一些细分应用行业站稳脚跟，比如泛娱乐、动漫等，为一些面向C端消费者的平台提供B端服务。”唐家渝说。“比如现在用户提到AI视频生成动漫，包括日本在内的国内外地区用户的第一选择就是生数科技Vidu，我们希望占据更多类似这样的行业赛道，成为用户的’第一选择’。”
以动漫为例，只需要创作团队画几个关键帧，中间的一些片段全部可以交由AI生成，这会大幅缩减制作成本和时间。比如，在动画剧集的制作环节，普遍成本在1分钟10万左右，但Vidu可以在实现相同视频效果的同时，将成本降到原来的不到十分之一。
“之前我们承接的电影《毒液》官方宣传片，是一个水墨版本的动画，帮助制作团队减少了约90%的后期时间。”
在C端层面，唐家渝分享，他们目前正在关注由新技术催生的新内容消费模式，随着AI时代的到来，这些新的内容不一定最适合长在抖音、快手上。在内容形式演变中，新的机会点正在诞生。
找准自身定位和规划，创业公司才能在2025年跑得更远、更久。
2025，智能体的“爆发之年”
用户对AI的感知越来越明显。
当身边的家人也能随时随地打开豆包提问；当更多写报告、写论文、做PPT的活被人们习惯性地扔给了AI，没有人会再质疑AI是泡沫，而是在铺天盖地的新产品中不断地尝试和摸索。
翻开最近的App Store应用排行，免费榜单中位列前七的应用，有四个是AI应用。DeepSeek位列榜首，其次是字节豆包、腾讯元宝和阿里夸克。
而从2024年开始，一批“千亿俱乐部”的C端应用玩家已经出现。根据AI产品榜统计，截至2月，以DeepSeek为首的11个产品已经突破千万访问量。
多位业内人士对光锥智能表示，2025年会是智能体的“爆发之年”。
就在3月初，Manus的出现和爆火，正是2025年“智能体之年”的一个强有力的符号。
“更少结构，更多智能（Less structure, more intelligence）”，喊出口号的Manus证明了，当下大模型能力的溢出已经到达了一个临界点，在底层架构能力足够支撑的情况下，如何将能力串联在一起，让智能体在规划、执行的流程中尽可能少犯错，这考验的是AI公司们的产品力。
和以往不同的是，其他追赶的企业需要时间去复现甚至超越同样的技术，往往需要更长的时间，但这次，复刻在不到1天的时间内完成了。
无论是3个小时开源出“Open Manus”的MetaGPT，还是打出“0天复刻”、目前市面上复刻表现最佳的OWL。它们的存在都证明，风口来临之前，早有人在同方向做着同样的事。
“单一任务执行完成的Agent，一定会在今年实现。”Pokke AI创始人朱哲清在锦秋基金的分享会中表示。
而一批借助AI能力升级或新创的App，也将在今年迎来爆发。
从必要条件——成本来看，得益于大模型基座成本的优化，一些AI应用厂商早已经实现了收支平衡，即使不做付费产品，也能靠CPC（浏览广告付费）的模式打平成本，实现盈利。
制作过“哄哄模拟器”的开发者王登科最近公开分享，其团队AI陪伴应用“独响”在免费用户依然可用的情况下，基本达到了收支平衡。“我们不为大模型烧钱，并可以养活团队。”
一些行业正在被AI改写，甚至颠覆。以SaaS行业来说，微软CEO萨提亚·纳德拉曾经做出过预测：AI Agent （智能体）将从根本上改变 SaaS 的定义，它甚至会终结一部分原有的服务模式。
“大模型出现后，已经在一些行业应用落地之后加速，原来我们以为是5-10年，现在是3～5年，很多企服公司一定会被干掉。”孔淼说。以前大模型是起到辅佐人力的作用，而现在，代理可以完成一些多业务流程自动化的过程，再实现多智能体协同，这是一个很大的颠覆。
AI和SaaS的结合过程中，一开始，AI将先通过大模型能力为企业增加竞争力，从而提升客单价，出现增量。以客服为例，原先只是单纯的在线机器人，现在它可以做一些客户沟通记录总结，企业再针对这项服务单独收费。
但放到中期来看，这部分增长的市场迟早会萎缩。孔淼告诉光锥智能，通过使用工具做大部分提升，（容联云）将把原有的这种SaaS软件流程替换掉。“我们不再需要后台有训练师、业务流程配置师，而是自动通过大模型去配置流程，那么原有的软件服务将会被端到端的代理软件替换掉，蚕食原有的市场。
此外，通过Agent代替人力，能够大幅提升人效比，这相当于把原来的软件及服务变成真正的软件服务，让用户真正按效果付费。
比如在金融领域，当券商需要响应政策，把质检纳入业务范围内，大模型的介入就帮助这些公司节省了人力资源。
不过，受制于行业知识壁垒，以及一些行业对隐私性、准确性的特殊要求，AI在千行百业的落地仍然需要时间。
“AI在金融行业中的融合是必然的，只是一些需求的落地需要解决，这属于时间问题。”孔淼说。“金融现在的落地点，需要经历业务流程和数据调优流程，软件工程RAG的落地需要时间。从以前压根不可能规模化，到现在，需要时间来帮助行业重塑业务流程。”
不过，仍然有一些赛道还尚未迎来明显的拐点，需要等待技术成熟和团队找到差异化优势。
以AI硬件赛道热门的AI眼镜来说，林松认为，这个赛道目前还是大厂更具备优势。
“耳机、眼镜，都和手机息息相关，如果有手机生态、供应链和行业用户的认知、用户渠道、内容衔接，相比之下肯定（手机厂商）更有优势。”林松说，“作为新的创业公司，你得有足够新的创意，且具有一定护城河，才有可能突出重围，避免被大厂快速攻破技术门槛。”
在确定和不确定中，正如唐家渝所言，AI 2.0时代，新的可能性仍在不断涌现，而跑在前列的团队不能只是经验依赖型。AI公司，需要通过提升人才密度和人效比来加速奔跑。
赵充还向光锥智能分享了他的感受：
“回顾这三年，2023年可能还有人不相信AI，2024年基本所有人都相信AI，并且投入其中。2025年，所有的App基本上都会被AI改造一遍，所有的行业全部明牌，大家拼的就是执行力。”赵充说，在过去的一年，他的团队人数翻了一倍。
AI时代的群体疾驰，恰如互联网时代的又一缩影。
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