走出“赛马”试错期，大厂AI步入大一统

最近这半个月，大厂们在AI业务都在做出同一个动作：入口归一、能力聚合。 比如，微信的原生AI助手“小微”启动小范围灰度测试，支付宝上线了AI助手“阿宝”，两大国民级超级应用以整合的方式来推动AI技术的落地；字节跳动的豆包也正式开启付费功能，通过市场分层来完成C端AI产品的资源集中化运营；百度则整合文心全产品线打造一站式AI服务门户。另外，阿里收拢QoderWork、悟空、MuleRun分散AI工具，准备推出统一生产力 AI平台。 随着“百模大战”的野蛮生长周期落幕，曾经遍地开花、分头赛马的AI产品矩阵，正在被大厂主动收拢、整合、归一。从企业端降本增效协同发力，到监管层面出台新政加强顶层设计，一条“企业内部整合、行业标准统一”的AI大一统主线清晰浮现，让当下的AI产业迎来时代转向。 合纵连横：大厂AI业务的整合浪潮 最近半年来，大厂在AI业务层面的调整呈现出惊人的一致性——不再热衷于推出独立的AI超级App，而是将AI深度嵌入现有国民级应用，并整合内部资源打造统一的服务入口。 在移动端，微信、支付宝这两大超级平台不约而同地选择内测原生AI助手“小微”、“阿宝”。这种策略不是让用户下载一个陌生的独立App，也并非简单的功能叠加，而是将AI能力作为底层服务深度嵌入生活场景，让普通用户能够对AI完成从感知、接触到使用的转变。 具体能力上，“小微”已覆盖多个日常使用场景，支持用户通过语音或文字指令直接调整微信设置、发送消息、拨打电话、调用生活服务的小程序等；“阿宝”覆盖居家打理、交通出行、优惠采购、政务证件、钱包账单、陪伴互动等场景，用户只需一句话，就能完成查询、办理、领券、购物、规划等事务。 在网页端和工具端，整合的动作更为明显。百度正试图将文心一言、文小言、AI搜索、百度网盘、地图、文库等散落各处的AI原生应用进行统一归拢，打造一站式的AI服务入口，以覆盖学习、办公、生活、娱乐等多重场景。阿里则对内部生产力工具动刀，将QoderWork、悟空、MuleRun等产品整合重塑，新的统一生产力AI产品大概率会搭成“桌面+云端+组织”的三层架构，力出一孔夯实AItoB战略。 豆包也不再只满足于对话和生成，开始补充办事能力，其中最具差异化的就是针对生产力场景推出了付费专业版。最新的消息显示，豆包开始与飞书进行打通，其账号可以与飞书网页版、企业版协议产生关联。 即便是以往专注模型层的DeepSeek，在完成500亿融资后，也开始启动了大规模招聘，岗位覆盖技术、产品和运营，这意味着它不想只停留在模型能力本身，也要补应用、产品和场景能力，正在向更完整的AI公司靠拢。 凭借“能办事”的优势，智能体这两年成为大厂们重点发力的AI应用。但当下的智能体产业却也面临一个现实的尴尬：无数个智能体各自为战，却没有一套通用的神经通路让它们彼此协同。这背后的原因在于，各家自研接口、通信协议互不兼容，天然形成封闭“智能体孤岛”，跨域交互缺少统一身份核验、能力互通机制。 这种情况下，近期工信部也于日前正式发布了《人工智能 智能体互联》。作为国内首个系统性的智能体互联指导性技术文件，这意味着，未来不同厂商、不同架构、不同部署形态的智能体，不再需要一对一定制适配接口，只要遵循同一套标准，就能实现跨平台、跨系统的无缝协同。对于产业而言，多智能体集成的开发成本将大幅降低，项目周期显著缩短，原本因适配成本过高而无法落地的复杂协同方案，将首次具备规模化推广的商业基础。 综上来看，无论是企业层还是政策层，AI行业正逐渐告别“多点开花、各自为战”的局面，开始进入“统一入口、统一底座、统一规范、统一商业化”的集约发展新阶段。 试错与淘汰：从百模大战到剩者为王 要理解今天的“大一统”，必须回望昨天的“百模大战”。 2023年初，ChatGPT的爆火点燃了中国AI的“百模大战”。据不完全统计，截至2024年底，国内公开发布的大模型超过200个，平均每1.5天就有一个新模型问世。这场竞赛中，大厂们普遍采取“赛马机制”——鼓励各业务部门独立探索AI产品，谁跑出来谁就是赢家。 这几年，大厂几乎每个业务部门都推出了自己的AI应用。比如阿里系的大模型应用就有通义千问、通义万相、灵光、通义听悟、绘蛙、EMO以及灵光、夸克AI浏览器等；百度的AI应用更是遍地开花，包括文心一言、文心一格、文小言、AI搜索、百度网盘AI版、地图AI助手、文库AI功能等等；腾讯有M2UGen、AnimateZero、元宝、ima、Hy翻译、妙思等，字节跳动则重启了“App工厂”模式，上线二十余款AI产品，覆盖聊天、社交、办公、教育、图像、视频、音乐等各大类型，国内有Boximator、Dreamina、豆包、猫箱、星绘、小云雀、BuboGPT，海外有Cici、BagelBel、PicPic等对应产品。 在这场长达三年的“百模大战”试错期，各个大厂的AI应用追求“全覆盖、不遗漏”，每个部门都想证明自己的AI能力，每个团队也都想打造下一个爆款，这种资源竞争、重复研发、节奏分散几乎不可避免，最终形成海量分散、良莠不齐而且同质化的AI产品矩阵，陷入“重复造轮子”的尴尬竞争。 像百度的文心一言，作为国内首批大模型产品一度占据舆论高地，可说是“百度版ChatGPT”，但随后推出的文小言、AI搜索、百度网盘AI等功能，却因定位模糊、名称众多、体验不佳而反响平平。其中，百度网盘AI试图将文件管理与AI结合，但用户发现它既不能高效整理文件，也无法提供有价值的智能推荐；地图AI则因为导航场景的特殊性，AI交互反而增加了操作复杂度。百度则几乎将所有业务线重做了一遍，试图用AI重构搜索、文库、地图乃至网盘。但这些产品的共同问题是：为了AI而AI，忽视了用户真实需求。 阿里的情况类似。通义千问作为基座模型，本应是AI生态的核心，但阿里内部后来又同时孵化出灵光（面向设计师）、夸克AI浏览器（面向年轻用户）、钉钉AI（面向企业办公）等多款产品。这些产品虽然各有侧重，但在底层能力上高度同质化，导致研发资源重复投入。更严重的是，由于缺乏统一规划，不同产品之间的数据无法打通，用户体验支离破碎。 客观来看，“百模大战”的本质，是大厂们在不确定环境下的试错行为。当技术路线不明朗时，多点布局可以降低风险；但当技术成熟度提高、市场格局初现时，分散的资源只会拖累竞争力。然而大浪淘沙，经过近三年的野蛮生长和市场检验，真正的玩家正在急剧减少。曾经堆砌出来的众多AI产品，要么因为数据不佳或定位模糊而被悄然下架，要么被收编进更大的母体进行资源复用。 当前的AI行业，已经从几年前的“百模大战”，逐渐变成了“巨头生态领跑+技术新贵突围”的市场格局，每家企业只保留1-2个核心统一入口承载C端与B端全部AI能力。这本身也是竞争的结果，百模大战拼数量，大一统时代拼聚焦；遍地试错是阶段必经，集中统一是产业归宿。 “大一统”背后的三重逻辑 大厂主动收拢分散AI业务、国家出台统一行业标准，并非短期战略跟风以及简单的组织架构调整，而是多重因素叠加的结果，我们可以从以下三个方面来理解这种“大一统”的原因。 其一、降本增效下的资源集约与成本控制，告别烧钱时代。AI是极度烧钱的生意。当企业内部各部门各搞一套大模型时，算力资源被分割浪费，人才团队重复搭建，市场推广互相打架。 从算力维度看，每一款独立AI产品都需要单独部署推理集群，多产品线并行意味着多套算力24小时空载运行，推理、训练成本成倍叠加。通义、文心、豆包均为千亿参数大模型，单次调用成本居高不下，分散布局直接推高企业月度算力开支。从组织人力维度，各业务线独立AI团队存在大量重复研发：对话能力、生图、文档处理、代码工具等基础功能被数十个团队重复开发，产品标准不统一，跨部门协同难度极高。从市场推广维度，多款独立AI产品需要分别投放流量、运营活动、用户拉新，品牌心智分散，用户难以形成稳定认知。 这种各自为战的模式，在行业初期以及上升期尚能被容忍，但在降本增效的大背景下，企业必须集中力量办大事。该合并的合并，该升级的升级，将有限的算力和人才投入到最具潜力的核心产品上，能力整合和协同已成为唯一理性的选择。比如C端全面接管生活琐事，B端实现跨职能多Agent协同（如客服、供应链分工协作），垂直行业（金融、政务、制造）将形成定制化解决方案。在统一整合之后，企业针对市场需求，仅需运营一套产品、一套会员体系，营销、客服、运维成本大幅缩减。 其二、提升产品体验，跑通商业化闭环。AI发展到现在，已经不仅仅是技术和产品的比拼，更多的是生态和市场的认可，尤其是如何实现商业化的闭环。分散的产品矩阵往往意味着割裂的用户体验，会员权益互不通用，而统一的入口能将AI能力通过协同效应放大，构建完整的付费链路。 以豆包收费为例，在整合前，豆包作为字节旗下的一款AI产品，可能面临着与其他内部产品功能重合或冲突的问题，用户在使用时需要在不同产品间切换，体验较为割裂。整合全部AI能力后，豆包搭建统一免费+三级付费体系：基础对话永久免费，办公Agent、长上下文、专业生图等高阶能力分层订阅，单一产品承载轻度用户、职场人群、企业客户三类付费群体，完整打通用户转化链路。还有百度文心，统一门户走普惠路线，以统一入口扩大免费用户基数，依靠企业千帆平台实现B端变现，两种路径均依托统一产品矩阵完成商业闭环。 其三、合规监管的内在要求，引导行业走向规范发展。随着国家对人工智能顶层设计的出炉，“合规统一”也成为硬性要求，这也决定着产品未来能否存续，为数众多的AI应用也需要应时而变。 比如，《人工智能 智能体互联》系列国家标准化指导性技术文件的发布，主要解决厂商间“智能体孤岛”、数字身份的安全监管、降低成本实现智能体规模化落地这三大痛点。 而7月15日将正式施行的《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》，对AI拟人陪伴、自定义角色、虚拟人设提出严格备案、审核、未成年人保护要求，最近豆包、千问统一下线零散智能体功能，收拢相关需求至合规管控产品，大幅降低内容合规风险，正是对此监管政策落地的前置响应。试想一下，如果厂商要维持数十款分散AI产品，每一款均需独立完成安全评估与备案，合规人力与审核成本那或许将呈几何级增长。 结语 从“百模大战”到“大一统”，中国AI行业正在经历一场深刻的洗牌。未来行业格局将呈现“少数通用大模型底座+统一集成入口+垂直行业定制方案”三层结构。头部大厂守住统一C端、B 端入口，中小厂商聚焦细分行业落地，不再出现全民造大模型、遍地独立AI App的无序竞争，产业分工更加清晰。 企业向内整合产品矩阵，国家向外统一行业技术规则，内外两条主线共振，这既是市场竞争的自然选择，也是产业发展规律的必然结果。 本文来自微信公众号“商业新研社”，作者：商靖，36氪经授权发布。