标题：安克创新、自然堂高管坐阵，寻找AI+营销的最强落地 正文： 作者 | 大鲸助理 2025年，“AI+营销”已成为AIGC技术最先进入实战的应用领域。从文案生成到用户运营，AI正在重新定义每一个营销环节。然而，真正的挑战并非技术能否实现，而是它是否真正有效。许多AI工具尽管Demo精美、...

2025年6月14-15日，A2M峰会在北京举办，主题聚焦大模型的产业落地应用。本届峰会汇集55位顶尖专家，围绕‘AI教AI’范式跃迁、多模态认知能力等前沿议题展开讨论。大会新增大模型产品创新、技术研发提效等专题，并展示通信、教育等行业55个成功案例。嘉宾阵容强大，包括15位行业大咖和55位技术领袖，旨在解决AI落地的关键挑战。峰会致力于提供可直接复用的技术方案，助力企业实现商业化价值转化。

2025年被称为AI落地元年，中国AI大模型生态正面临技术与产业适配的十字路口。技术迭代迅速，但生态建设仍存诸多断点，如工具链不完善、长尾场景开发滞后及渠道商能力不足等问题。中国工程院院士郑纬民指出，生态是AI大模型成功的关键，硬件性能虽重要，但生态建设更为关键。目前，阿里、腾讯、百度等大厂正通过开放平台和渠道政策吸纳ISV开发者，但整体成熟度有限，尤其在芯片兼容性和数据体系建设方面仍有挑战。生态建设需从技术底座共建、垂直场景深耕及开源与商业化平衡入手，实现从单点突破到生态协同的转变。尽管存在困难，AI生态正逐步构建良性、低门槛的体系，助力大模型产品落地。

大模型商业化面临七项挑战：价值共识、实施周期、中台建设、数据驱动、算力选择、定制化和运维。业界正加速推动商业闭环，强调价值导向、3-6个月实施周期、混合云的经济性、数据飞轮、工具链优化、标准化与定制化结合以及运维的重要性。例如，企业需建立价值共识，通过小规模试用验证效果，混合云成为主流的算力选择，而大模型中台能整合资源，降低浪费。大模型落地需处理数据难题，尤其是过程数据的缺失，并重视数据治理和工具链建设。同时，定制化需求依然存在，但通过工具化和标准化寻求解决方案。最后，运维作为关键环节，确保投资回报，企业和服务商需适应快速的技术迭代，持续学习和优化方法论。

2024年的上海人工智能大会上，大模型AI应用展现小规模爆发迹象，创业公司如阶跃星辰、百川智能、MiniMax等崛起，与华为、百度等大厂一道成为焦点。各公司不仅展示大模型性能，更侧重于落地应用，如智能助手、AI健康顾问及行业解决方案。AI应用层的爆发趋势明显，预计2024年成为元年，但同质化竞争和突破性创新仍待加强。面壁智能CEO李大海提醒，技术与应用创新需同步发展，大模型公司需平衡模型迭代和应用落地。智谱AI CEO张鹏强调模型泛用性和能力提升对产业发展的重要性，Minimax创始人闫俊杰则提出降低错误率是关键，以实现更高价值。

2024年初，酱香酒企肆拾玖坊尝试利用大模型驱动的聊天机器人提升经销商服务，但发现技术虽能提供情绪价值，但商业价值有限。大模型在企业中的落地主要有私有化部署和API调用两种方式，但目前面临的挑战包括场景价值有限、工程化能力不足、行业模型不完善及企业认知差距。大部分企业对大模型持谨慎态度，认为2024...

中国大模型市场正经历降价潮，多家To B厂商如字节跳动、阿里、百度等卷入，主要原因是公有云接口成本降低及轻量化模型调用成本优化。尽管40%以上企业尝试使用大模型，但降价对部分企业影响有限，关注点在于内部使用和工程落地。业内认为，大模型降价促使技术向工程转变的驱动力减弱，企业卡点更多在于自身，如数据管理、流程梳理等。大模型发展虽快，但算力短缺、技术优化等问题限制了成本效益。大模型厂商通过降价争夺市场份额，建立AI生态，但实际落地涉及复杂的数据整合和模型微调。虽然降价能降低初期入门门槛，但整个落地过程中的系统工程挑战依然巨大。大模型厂商还需解决行业壁垒，通过与行业合作打造定制化解决方案。未来，算力普惠将推动大模型更广泛应用，但技术成熟度和时间仍是关键因素。