在AI“鱿鱼游戏”中，DC·AI生态创新中心梳理了一条有效的突围路径

文 | 智能相对论

作者 | 叶远风

“鱿鱼游戏”一词随着同名剧集的火爆而持续走红，在全球范围掀起了广泛热议。而这种无限生存流的游戏模式，既残酷又现实，像极了商业市场的搏杀与淘汰。

1月20日，DeepSeek发布了全新的开源推理大模型DeepSeek-R1，在数学、编程和推理等多个任务上达到了与OpenAI o1相当的表现水平，同时将应用程序编程接口（API，Application Programming Interface）调用成本降低了90-95%。这一消息迅速冲顶圈内话题榜，引发热议无数。事实上，去年5月DeepSeek-V2的超低价格就曾引发了国内大模型的价格战，DeepSeek也被迅速冠以“AI界拼多多”之称。与此同时，OpenAI、谷歌、百度等头部企业也在不断推出更强大的模型，提升生成式AI的性能和效率。

大模型的世界已经卷到飞起。

而与之相对应的，关于生成式AI场景落地的竞逐，也在悄然中拉开帷幕。种种迹象表明，2025年将成为生成式AI商业化落地的元年，而“卷落地”将成为2025年生成式AI的重要关键词。事实上，在行业、企业的实际应用场景中，各家AI厂商也已经纷纷开启“卷王模式”。

在如此残酷的商业竞争环境中，毫无疑问，谁能率先完成场景落地，谁便有更大的可能在这场现实商业的“鱿鱼游戏”中脱颖而出。

生成式AI之争，来到了Next Level

过去一年，越来越多的市场信号显示生成式AI商业化进程在不断提速。

从全球范围来看，生成式AI在多个领域的应用已经从概念验证逐步走向实际落地。例如，金融行业尝试利用生成式AI技术优化风险评估模型，医疗领域试图借助生成式AI技术辅助医疗诊断，教育行业希望通过生成式AI技术平衡教育资源，提升教学质量。这些应用场景的拓展不仅证明了生成式AI的商业价值，也为其大规模推广奠定了基础。

与此同时，生成式AI落地的市场竞争也愈发激烈，科技巨头和初创企业纷纷加码布局。众多初创公司聚焦于特定行业或场景，提供定制化的解决方案。这种多层次的竞争格局不仅推动了生成式AI技术的快速迭代，也加速了其在不同行业的渗透和落地。

面对行业的快速发展，第三方国际权威机构IDC开始梳理和评估生成式AI领域的开发平台，并发布《中国大模型平台/生成式AI应用开发平台技术评估报告》。《报告》显示，越来越多企业计划使用生成式AI，62%的企业认为生成式AI是提高运营效率的驱动力，使用AI的组织由21%提高到38%。

以上这些信号显示，生成式AI的市场竞争正在进入Next Level。这一阶段，企业不仅要考虑生成式AI技术适配企业内部的发展，也需要研究技术与所在行业的适配性，系统性探索生成式AI技术与企业场景的融合落地。

在“鱿鱼游戏”里，DC·AI生态创新中心梳理了一条有效的突围路径

对于接下来的AI行业而言，若要在激烈的市场竞争中赢下这场“鱿鱼游戏”，需要做好技术创新，并兼顾商业、管理等其他纬度的发展。

1.技术端：企业已经没有时间“重复造轮子”，全栈式AI解决方案趋于主流。

目前，AI发展行至中场，如果企业自行研发从底层技术到上层应用的整套AI系统，不仅需要耗费大量时间在技术研发、调试、优化等环节，从而错过市场竞争的最佳时间，还需要投入大量的人力、物力和财力资源，打乱企业的竞争节奏。

因此，全栈式AI解决方案对于很多企业而言是非常必要的，但更多的企业实际上却不知道去哪里来寻求全栈式的AI能力支持。1月中旬刚刚开门营业的DC·AI生态创新中心从某种程度来说进一步弥补了市场的这一遗憾。

DC·AI生态创新中心是一个聚焦生成式AI场景落地的主题空间，由神州数码联合AI生态伙伴共同打造，以Discover（探索）与Collaborate（合作）为核心主旨设计理念。作为神州数码全栈AI能力的集中体现，该中心以神州数码自研AI原生赋能平台——神州问学提供Gen AI大模型能力驱动，不仅汇聚了全球前沿的AI产品，“所见即所得”的成熟解决方案，还有可以互动体验的AI落地场景，可谓是将受众体验与产品营销融合在一起。

具体来看，该中心提供包括神州鲲泰问学一体机、服务器、交换机等底层基础硬件设施，以及神州数码面向企业级客户提供的生成式AI应用服务能力，其神州问学平台搭载全系列基座大模型及AI工具链，配套算力适配、模型优选、语料转化、应用构建全方位运营服务能力，满足企业在不同场景下的AI应用需求，提供了从模型定制到应用部署的一站式解决方案。目前，神州问学已被IDC报告收录，被认为是国内较早的生成式AI应用开发平台。

当企业不想再“重复造轮子”，或许就可以去DC·AI生态创新中心重新梳理一遍自己的需求或是寻求专业的全栈式AI解决方案。随着AI落地的加速发展，这样的需求会是更多企业的常态。

2.商业端：大而泛的商业场景缺乏意义，小而美的用户需求洞察更能完成落地。

在过去的探索中，人们逐渐发现大而泛的商业场景对于AI落地而言价值有限，不仅需要浪费更多的资源进行开发和测试，还会在实际的应用中扰乱用户的注意力，难以快速找到自己想要的功能和服务，降低体验感。

现如今，AI市场更倾向于聚焦真实且具体的用户需求，讲好小而美的应用故事，从而拉开AI落地的商业化进程。比如，在DC·AI生态创新中心里，神州数码旗下高科数聚针对汽车门店数智化解决方案就做了具体的产品研发。

他们在门店销售的名牌中内置大模型，用于监测和分析销售的销售话术、解析客户的隐藏需求，从而更好地帮助门店和客户做好供求匹配，提高成交率。这种看似很小的点却是AI应用落地的一大有效路径，且非常细节，成功撬动了AI大模型在汽车销售领域的商业化进程。

除此之外，在DC·AI生态创新中心里，神州数码还针对教育领域的教师人才培养和教学质量打造了AI教学能力评估中心，针对财报分析、人才招聘、知识梳理等不同需求打造了专业智能体。这些小而美的故事，都代表着未来AI落地的关键不在于大而泛的商业场景，而要聚焦真实且具体的用户需求做好产品和服务。

3.管理端：生态之上，协同关系才是未来的主旋律。

当整个AI产业迎来一轮“鱿鱼游戏”的现实性竞争，闭门造车式的角逐正在成为过去时，更多的企业开始寻求生态上的合作共赢，在产业链加速成熟的进程里推介自家的产品和服务。

去年年底，亚马逊云科技re:Invent 2024大会召开，亚马逊云科技重磅升级Amason Bedrock，继续以开放共赢的理念加码AI大模型生态，加速拉动更多的主流大模型一同更好地服务各行各业的企业客户向智能化转型升级。

时至今日，在DC·AI生态创新中心里，生态协同走向又一个高潮，神州数码、德勤中国、高仙机器人、探真科技、智子熹源、上海格马伊智能、大象机器人、智邦科技、高科数聚、Formlabs等企业的产品和解决方案在DC·AI生态创新中心的集中展示，意味着众多生态力量将共同携手，探索生成式AI深度落地的有效路径。

结语

今天，生成式AI领域场残酷而现实的“鱿鱼游戏”已开启，更激烈的竞争与不断加速的淘汰会是接下来业内各种企业的常态。如果不想在这场游戏中被淘汰，AI企业们就需要迅速完成行业解决方案或应用的落地，甚至是进一步协同生态为市场做好All in AI的能力准备。

亚马逊云科技re:Invent 2024大会、CES 2025、神州数码DC·AI生态创新中心这些在不同领军企业主导下的峰会、平台对于行业而言有着非凡的意义，他们代表的不仅是AI行业的风向标，也是一条又一条真实、反复验证的AI落地路径。

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