2025年的中國大模型市場，正經(jīng)歷一場靜默卻深刻的洗牌。

　　曾在2023-2024年瘋狂融資、高調亮相的“六小虎”們有些逐漸淡出主流視野，而以字節(jié)跳動、阿里巴巴、階躍星辰、智譜AI和DeepSeek為代表的“基模五強”則強勢崛起，成為國產(chǎn)基礎大模型領域的核心力量。

　　這場變局的背后，是資本、技術、人才和戰(zhàn)略的多重博弈。

　　接下來，大模型能力的重要性將愈發(fā)凸顯。追求智能的上限，仍然是當下大模型領域最重要的事情。大模型的應用，繞不過基礎模型的能力邊界。只有不斷突破基礎模型的天花板，大模型應用才有可能呈現(xiàn)百花齊放的局面。

　　1.國產(chǎn)大模型公司正加速洗牌

　　大模型的故事開始于2022年底，OpenAI發(fā)布的ChatGPT以顛覆性效果引爆全球 AI行業(yè)。

　　此后，中國市場迅速反應。2023-2024年，國內(nèi)大模型市場迎來爆發(fā)式增長，政策、資本、企業(yè)三股力量共振，觸發(fā)了一場持續(xù)一年的“百模大戰(zhàn)”。

　　首先是政策定調。中國政府將大模型列為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，多地出臺專項扶持政策(如上海“人工智能算力券”、北京“智源計劃”)，鼓勵企業(yè)布局通用大模型。

　　在政策指引下，各類大模型如雨后春筍般涌現(xiàn)，既有互聯(lián)網(wǎng)巨頭布局，也有創(chuàng)業(yè)公司紛紛入局，資本也大量涌入大模型賽道，迅速催熟了全國大模型市場。到2024年，國內(nèi)公開披露的大模型項目達數(shù)百個，覆蓋語言、視覺、代碼等領域。

　　可以說，整個2023年，幾乎都在白熱化的“百模大戰(zhàn)”中度過。最終，這場混戰(zhàn)以“6+2”的市場格局暫告一段落。“6”為月之暗面、階躍星辰、智譜、MiniMax、零一萬物與百川智能，業(yè)內(nèi)也稱為“大模型六小虎”;“2”即兩家規(guī)模稍小但各具特色的公司：深度求索(DeepSeek)與面壁智能。

　　然而，在這一階段，由于行業(yè)尚在早期，入局的企業(yè)幾乎都在摸著石頭過河，很多企業(yè)都在拼參數(shù)、拼算力，試圖復刻OpenAI的暴力美學路線，一味追求模型規(guī)模和性能指標，反而沒有考慮到實際的國情和商業(yè)環(huán)境需要;更有部分初創(chuàng)公司缺乏技術積累，依賴短期融資和概念炒作，商業(yè)化路徑模糊。

　　到了2024年，市場格局開始發(fā)生重大變化。隨著2024年全球AI融資環(huán)境收緊，中 美融資總額同比縮水超60%，中國大模型市場也開始“去泡沫化”。

　　具體表現(xiàn)來看，融資重心逐漸向技術和商業(yè)化路徑更成熟的頭部企業(yè)傾斜。例如，階躍星辰在2024年底完成數(shù)億美元B輪融資;智譜AI則在2025年先后完成多筆融資，并開啟IPO進程。

　　事實上，2024年底，“六小虎"中的部分公司已經(jīng)開始調整戰(zhàn)略方向。據(jù)市場消息顯示，其中兩家已經(jīng)放棄大模型預訓練。2025年初，隨著DeepSeek的異軍突起，對“六小虎”的生態(tài)位置形成擠壓，行業(yè)加速進入“洗牌時刻”。

　　2025年，“百模大戰(zhàn)”落幕已成為共識，市場格局收斂為“基模五強”(字節(jié)、阿里、階躍星辰、智譜 AI、DeepSeek)為主的新秩序。

　　巧合的是，美國市場也呈現(xiàn)出OpenAI、Google、Anthropic、X.ai 和 Meta“五強爭霸”的格局。某種程度上，這也是技術逐漸深入市場的過程中，市場格局從粗放到收斂的必然經(jīng)過。

　　2.“新基模五強”，各有不同

　　不同于“六小虎”時期的無知者無畏，“新基模五強”格局下，每位玩家都走出了鮮明的差異化路徑。依次來看：

　　字節(jié)跳動的 AI 戰(zhàn)略不疾不徐，兼具“航母級資源”和“創(chuàng)業(yè)級敏捷”。

　　而字節(jié)之所以能走得這么穩(wěn)，一個關鍵原因便是，公司將 AI 做成了“一把手”工程。張一鳴直接擔任起AI戰(zhàn)略的核心推動者，不僅從戰(zhàn)略層面統(tǒng)籌全局，還深度參與技術路線與產(chǎn)品落地方向。

　　通過資源整合、技術攻堅和生態(tài)閉環(huán)，字節(jié)試圖從流量驅動轉向AI驅動。而其成敗關鍵在于，能否在基礎模型、視頻生成等領域實現(xiàn)技術突破，同時構建可持續(xù)的商業(yè)化模式與生態(tài)壁壘。

　　為此，字節(jié)也有著充分的人才和資金儲備。團隊整合了光年之外(LingYuan)、零一萬物(01.AI)等外部* AI 團隊，并吸納吳永輝、黃文灝等技術大牛，形成兼具學術背景與工程落地能力的 AI 團隊;資金儲備更不用說，支撐其在AI領域的長期投入。同時，抖音、今日頭條等平臺還可為模型提供海量數(shù)據(jù)和應用場景。

　　阿里是全球最早大規(guī)模開源大模型的科技巨頭之一，以開源為杠桿，撬動開發(fā)者生態(tài)與行業(yè)應用，同時通過全棧技術布局（從算力到模型到應用）構建護城河。

　　阿里通義系列模型(如Qwen、萬相)覆蓋文本、視覺、語音等多模態(tài)領域，參數(shù)規(guī)模從0.5B到110B全尺寸覆蓋，滿足不同場景需求。其開源模型下載量已超9000萬次，開發(fā)者生態(tài)規(guī)模僅次于Hugging Face，形成“開源獲客-商業(yè)版變現(xiàn)”的閉環(huán)。

　　而這些成績則是得益于阿里云的全棧布局。阿里云未來三年將計劃投入超3800億元建設AI基礎設施，包括自研AI芯片(含光系列)、液冷數(shù)據(jù)中心和高速網(wǎng)絡;通過專有云+公共云組合，滿足企業(yè)敏感數(shù)據(jù)本地化與彈性算力需求。

　　與此同時，阿里的通義系列模型也正在深入阿里的整個業(yè)務生態(tài)。例如，淘寶通過通義千問優(yōu)化推薦系統(tǒng)，提升用戶粘性;通義靈碼輔助醫(yī)生生成診斷報告，提升效率;夸克還推出AI作業(yè)助手，解析學生問題并提供解題思路，覆蓋K12教育場景。

　　階躍星辰則是*調卻也最務實的大模型創(chuàng)業(yè)公司，多模態(tài)是其顯著標簽。

　　目前，階躍星辰已發(fā)布22款自研基座模型，其中16款為多模態(tài)模型(占比 70%)，覆蓋文本、圖像、視頻、語音、音樂、推理等全模態(tài)，多次拿下國內(nèi)外權威榜單*，被業(yè)界稱為“多模態(tài)卷王”。

　　創(chuàng)始人、CEO姜大昕認為，多模態(tài)是實現(xiàn)AGI的必經(jīng)之路。人類智能的多元性(語言、視覺、運動等)需通過多模態(tài)融合才能復現(xiàn)，而當前多模態(tài)模型仍處于“前 Transformer”階段，需探索可擴展的多模態(tài)理解生成一體化架構。據(jù)悉，階躍也正在此領域加速探索。

　　因性能行業(yè)*，階躍的多模態(tài)模型已取得廣泛落地應用，成為多個爆款AI應用技術底座。公開信息顯示，2024年下半年階躍星辰多模態(tài)API的調用量增長了超45倍。

　　目前，階躍星辰正將多模態(tài)能力嵌入智能終端(手機、汽車、機器人)，打造“用戶感知的延伸”，并與Oppo、吉利、智元機器人等頭部廠商展開深度合作。

　　智譜AI是*啟動IPO的大模型創(chuàng)業(yè)公司。其之所以能成為“清華系”學院派大模型企業(yè)中規(guī)模*的一家，很大一部分原因在于，智譜*程度釋放了“清華大學”背后所蘊含的學術、社會以及商業(yè)生態(tài)價值。

　　智譜AI脫胎于清華大學計算機系知識工程實驗室(KEG)，擁有27年AI技術積累。其自研的GLM(通用語言模型)系列通過多階段增強預訓練方法，在中文問答、代碼生成等領域表現(xiàn)*。

　　目前，智譜構建了基座模型(GLM)、推理模型(GLM-Z1-32B)、多模態(tài)模型(清影文生視頻)及智能體(AutoGLM)的全棧產(chǎn)品體系，滿足不同場景需求。

　　此外，智譜將2025年視為開源年，開源旗下多款模型，通過開源社區(qū)積累技術反饋，可進一步優(yōu)化模型性能。

　　商業(yè)方面，智譜則專注2G/2B業(yè)務，智譜在B端覆蓋金融、醫(yī)療、政務等20余個行業(yè)，2024年中標32個政府及企業(yè)項目(金額1.29億元)。

　　DeepSeek的崛起則打破了國產(chǎn)大模型的“常規(guī)路線”。

　　在LMSYS Org榜單中，DeepSeek其模型在數(shù)學、代碼生成等任務中*。其驚艷的性能表現(xiàn)來自于底層的工程創(chuàng)新。

　　DeepSeek通過降秩KV矩陣(MLA)減少顯存消耗，結合混合專家(MOE)架構動態(tài)激活部分專家模型，顯著降低計算量(參數(shù)數(shù)量減少約60%)。同時，DeepSeek放棄傳統(tǒng)SFT微調，轉向基于GROP算法的強化學習(RL)，通過“模糊思考+精確證明”的訓練機制，縮小非正式與正式數(shù)學推理之間的差距。

　　更重要的是，DeepSeek憑一己之力，通過開源打破大廠技術壟斷，推動全球開發(fā)者協(xié)作(如與法國AI峰會、國際科研機構的合作)，形成以中國為核心的全球AI生態(tài)。

　　通過工程創(chuàng)新，DeepSeek-R1訓練成本僅為行業(yè)頭部模型的1/10，API定價低至 OpenAI的1/30(輸入1元/百萬token，輸出 16元/百萬token)，將AI服務從“奢侈品”變?yōu)?ldquo;日用品”。

　　3.“基模五強”誕生背后，

　　資金、人才與技術缺一不可

　　雖然如今的“基模五強”各成一派，但他們能在“百模大戰(zhàn)”中走到下一階段，并逐漸形成差異化路線，找到商業(yè)閉環(huán)方向的深層原因，實則有一定共通性。

　　訓練大模型是典型的“重資產(chǎn)”模式，確保資金來源是入局的基礎。

　　字節(jié)跳動和阿里巴巴依托自身大廠優(yōu)勢，明確基礎大模型建設戰(zhàn)略，得以長期投入。

　　智譜和階躍星辰分別背靠北京、上海，國家隊實力自不用說。

　　DeepSeek則依靠自有量化基金平臺資本投入，通過開源策略、技術工程優(yōu)化(如模型壓縮、分布式訓練)降低邊際成本。

　　而有了資金保障，大模型競爭本質是人才戰(zhàn)爭。

　　“基模五強”每家公司均圍繞自身技術定位構建差異化團隊，字節(jié)與阿里側重全棧生態(tài)，階躍星辰與智譜AI依托多模態(tài)與學術創(chuàng)新，DeepSeek則專注數(shù)理能力與成本優(yōu)化。具體來看：

　　字節(jié)的AI團隊以張一鳴為核心，吳永輝擔任AI基礎研究負責人，朱文佳擔任AI業(yè)務負責人。整個團隊以“技術+商業(yè)”復合型團隊為核心，通過開放創(chuàng)新文化和“Top Seed”博士計劃強化人才梯隊。

　　團隊注重多模態(tài)技術(視覺、語音)與商業(yè)場景的快速落地，通過Seed與Flow雙軌并行的架構(基礎研究與應用開發(fā)分離)提升效率，并依托全球AI實驗室(北京、上海、新加坡等)構建技術壁壘。

　　阿里大模型研發(fā)一號位是阿里云CTO和通義實驗室負責人周靖人。整個團隊以“全棧技術矩陣+資源整合”為核心，通過“達摩院(前沿研究)+阿里云(工程落地)+行業(yè)應用(電商、政務、物流等)”形成閉環(huán)。團隊具備連續(xù)創(chuàng)業(yè)基因與國際化視野，通過“飽和式投入”布局AI基礎設施(如通義千問系列)，并依托淘天、釘釘、夸克等業(yè)務實現(xiàn)技術商業(yè)化。

　　階躍星辰核心團隊，由獲得2025 IEEE follow的創(chuàng)始人姜大昕、首席科學家ResNet作者張祥雨以及系統(tǒng)負責人朱亦博等大牛組成。通過*科學家的加入，強化視覺、語音等前沿的模型能力研究，以多模態(tài)技術驅動為核心，覆蓋手機、汽車、機器人等終端場景，實現(xiàn)技術與數(shù)據(jù)飛輪和B2C商業(yè)化方向。

　　智譜AI則依托清華大學知識工程實驗室(KEG)的學術背景，通過“學術+產(chǎn)業(yè)”結合模式構建技術壁壘，核心成員在知識圖譜、自然語言處理等領域具有深厚積累。

　　DeepSeek則匯聚了一群“技術奇兵”，以數(shù)理推理與工程優(yōu)化為核心，團隊年輕化且本土化，成員多來自清華、北大等高校。

　　有了資金和人才的充分儲備后，能否孕育出差異化的技術創(chuàng)新能力，是決定企業(yè)能否在市場站穩(wěn)腳跟的關鍵。

　　目前，基模五強的技術路線可分為兩類：

　　字節(jié)、阿里、階躍星辰、智譜AI可歸為“全才型”，技術矩陣全面覆蓋，通過生態(tài)協(xié)同和行業(yè)滲透構建長期壁壘。

　　這條路線的玩家未來可能通過全棧技術覆蓋線上和線下的廣泛場景(如類移動互聯(lián)網(wǎng)的超級應用、AI+硬件等)，優(yōu)先搶占AGI(通用人工智能)入口的主導權。

　　DeepSeek則更像“專才型”，聚焦語言模型與數(shù)理推理，通過開源普惠和*工程優(yōu)化，搶占高精度場景的“技術護城河”。在數(shù)理推理、代碼生成等高精度領域形成差異化競爭力，真正成為垂直場景的“基礎設施”。

　　無論哪種路線，都在共同推動大模型行業(yè)從“工具化”向真正的“智能化”演進。

　　4.下一階段的決勝點：突破智能的上限

　　盡管“基模五強”在戰(zhàn)略定位、技術路線和商業(yè)化路徑上呈現(xiàn)出鮮明的差異化特征，但它們的共同目標始終指向一個核心命題——突破大模型的“智能上限”。

　　無論是字節(jié)跳動的全棧布局、阿里的開源閉環(huán)、階躍星辰的多模態(tài)探索，還是DeepSeek的*工程優(yōu)化，本質上都在為大模型的“天花板”尋找新的突破點。

　　當然，他們也面臨著不小的挑戰(zhàn)。從大環(huán)境來看，中 美技術脫鉤加劇的背景下，美國對華AI芯片出口限制可能影響國產(chǎn)大模型的算力供給。

　　具體到商業(yè)模式方面，如何在To B、To C場景中實現(xiàn)規(guī)模化盈利，仍是核心命題。而隨著AI應用范圍越來越廣泛，以及人類對智能上限的探索越來越機制，AI的可控性與安全性問題將越發(fā)不容忽視。

　　可以預見，以“基模五強”為代表的頭部玩家將在未來3-5年繼續(xù)主導中國大模型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，而這場AGI競賽的真正贏家，或將是那些能突破“智能上限”、實現(xiàn)AGI 愿景的企業(yè)。