在生成式 AI 引发全球产业变革的当下，模型、算力与应用工具，这三大板块不仅是技术创新的核心战场，更是中美竞争的关键赛道。

本期播客为《生成：AI生产力重构营销新范式》新书解读第二十章，带大家看透 AI 技术的底层逻辑与未来走向。

共谈嘉宾：

谭北平 — 营销科学家 MSAI联合主播 / 秒针营销科学院院长钱峻 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人

SHOWNOTES：

0:49   第20章技术层面模型算力和应用工具

2:18   算力模型包括大语言模型，图像模型，视频模型以及很多垂类模型。

4:35   DeepSeek它在大语言模型基础之上学习了思维链。

7:09   美国市场模型全球化，而中国市场模型以DeepSeek和千问为主

12:51  AI三大趋势：成本的降低、多模态和个性化。

15:05  AI算力的背后，能源的需求反而是最重要的一件事情。

17:29  AI应用工具由偏生产力工工具变成了一个对话机器人的工具。

21:30  中国的模型跟美国比的优势跟劣势。

24:26  AI从某些层面上的垄断也是会存在的，但不断有新产品出现。

一、模型供给：从 "规模制胜" 到 "推理为王" 的范式转移

模型是 AI 产业的基石，但其发展逻辑已发生根本性颠覆。过去行业奉为圭臬的 "规模法则"—— 即模型性能依赖海量语料与算力投入 —— 正在被中国创新打破。

（一）模型分类：从通用到垂类的全场景覆盖

从应用场景出发，AI 模型已形成四大核心品类，全面渗透产业与生活：

• 大语言模型（LLM）：以 ChatGPT、文心一言、豆包等为代表，深耕文本生成、问答对话等领域，是自然语言处理技术的核心载体；
• 图像与视频模型：前者聚焦图像识别、分类与转化，后者拓展至动态维度，二者共同构成多模态模型的基础；
• 垂类模型：深耕细分领域，从基因序列分析、股票预测到医疗诊断、围棋博弈，实现技术与行业需求的精准匹配。

（二）中国突破：推理模型改写全球竞争规则

2025 年初中国团队推出的 DeepSeek，标志着模型竞争进入 "推理时代"。与传统大语言模型不同，DeepSeek 在掌握语言能力后，核心学习 "思维链与推理过程"，带来两大革命性改变：

• 成本优势：训练与运行成本仅为传统模型的 1/10 甚至更低，300 万人民币的硬件投入即可部署 8 台显卡服务器支持其运行；
• 生态渗透：已被微博、腾讯、百度等企业采用，成为全球最受关注的开源大模型，推动全球大模型集体向推理方向转型。

（三）中美格局：开源对闭源的战略分野

当前全球大模型市场呈现 "中美双雄" 格局：美国占比 44%，中国占比 36%，但发展路径截然不同：

• 美国模型：以 GPT 系列、Gemini 等为代表，逐渐走向闭源，试图通过 "API 脐带" 模式垄断算力与资源；
• 中国模型：文心一言、通义千问、豆包、DeepSeek 等十大主流模型坚持开源策略，在全球开源榜单占据前列，让企业拥有成为独立智能体的可能。

二、三大核心趋势：成本、多模态与智能体化引领未来

AI 模型供给侧的进化，已形成三大不可逆转的趋势，深刻改变技术应用形态：

趋势一：成本大幅下降，降低产业应用门槛

过去一两年间，模型调用的 TOKEN 成本显著降低，叠加中国算力成本上半年 70% 的降幅，让中小企业乃至个人都能享受到 AI 技术红利，为产业规模化应用奠定基础。

趋势二：多模态融合，打破信息交互边界

单一文本、图像或视频的处理模式已无法满足需求，多模态融合成为必然。快手可灵 AI 在视频创作领域的强势表现，印证了多模态技术在创意生产中的巨大潜力。

趋势三：智能体化，从 "问答工具" 到 "全能代理人"

智能体（Agentic AI）的崛起，让大模型突破问答局限，具备指挥其他模型与工具的能力 —— 自主订航班、处理股票交易、主动揣测用户意图并校验工作成效，成为重塑产业生态的核心力量。

三、算力供给：能源优势破解 "芯片卡脖子" 困局

算力是 AI 发展的 "发动机"，而中国正凭借独特的战略布局，在中美算力竞争中实现破局。

（一）核心矛盾：能源成为算力竞争的关键变量

AI 算力的能源消耗极为惊人：ChatGPT 每日耗电量约 50 万千瓦时，相当于 1.7 万个美国家庭日用电量；谷歌 AI 年能耗堪比爱尔兰全国。这导致美国约 1/3 算力卡因电力不足而闲置，而中国则将能源优势转化为竞争胜势。

（二）中国战略：能源 + 国产芯片的双重突破

面对高端芯片 "卡脖子" 困境，中国采取 "两条腿走路" 策略：

• 能源布局：将算力中心部署在风电场、水电站等绿色能源富集区域，以低成本电力降低算力消耗；
• 芯片替代：以华为为代表的国产芯片崛起，推动英伟达在中国市场份额逐渐归零，形成 "算力 - 应用 - 场景" 的产业链集群效应。

四、应用工具：从 "生产力" 到 "生活化" 的全面爆发

AI 应用工具的进化，已从专业领域走向大众生活，呈现 "百花齐放" 的繁荣景象，2024 年 8 月深圳备案上线的 AI 大模型就达 190 个。

（一）消费端：工具生活化、娱乐化转型

豆包、千问等产品不再局限于工作学习辅助，而是成为帮孩子批改作业、英文对话、宠物照看、情感陪伴的日常工具，以友好易用的形态融入生活场景。

（二）产业端：全行业深度渗透，推动产业升级

AI 应用已覆盖金融、政务、教育、制造等各大领域：教育行业从基础教育到高等教育全面拥抱 AI；政务领域实现招投标管理、政务问答智能升级；新能源车成为 AI 落地的重要载体，华为自动驾驶技术已处于行业领先地位。

（三）新入口革命：AI 助手重塑流量格局

人工智能助理正成为移动互联网新入口，打破 APP 之间的壁垒。用户不再依赖搜索引擎，而是通过 AI 直接搜索信息、发送邮件、购物消费，重塑流量分发规则，为企业营销带来根本性变革。

五、中美模型深度对比：优势、劣势与竞争本质

关于中美模型的差距，"落后五年" 或 "差距 2%" 的论断均不客观，二者已形成差异化竞争格局：

（一）美国模型优势：专业领域深耕

在编程（如 Web CODING）、蛋白质构型（如 AlphaFold 2）等专业领域，美国模型因长期专注投入仍保持领先，核心是专业领域的技术积累优势。

（二）中国模型优势：场景与生态领先

中国模型在生活化应用、行业场景落地等方面已实现超越：千问与 DeepSeek 在全球股票与数字币投资实战比赛中跻身前三，而美国模型则表现不佳，印证了中国模型在推理与场景适配能力上的优势。

（三）竞争本质：独立智能体对垄断生态的博弈

美国模型的闭源策略，本质是试图垄断算力与资源，让企业和个人失去独立思考能力；而中国开源模型的普及，打破了这种垄断，让每个主体都能构建自己的智能体，这是中国对全球 AI 生态的核心贡献。

六、行业展望：洗牌与创新并存，细分领域迎来黄金期

对于 AI 行业的未来，"洗牌" 与 "百花齐放" 将长期并存，行业格局呈现两大特征：

（一）垄断难成，相对优势决定生存

美国市场倾向于形成全面垄断，但中国市场因应用场景丰富、需求多元，难以出现绝对垄断。像 Kimi 因定位偏生产力工具，在生活化工具竞争中掉队，但细分领域的相对垄断仍有可能 —— 谁能精准匹配用户需求，谁就能占据优势。

（二）垂类创新，成为新的增长引擎

自动驾驶、税务识别、交通管理、医疗诊断等垂类领域，将涌现大量创新模型。企业无需自建全栈模型，依托外部开源模型与算力，搭建适配自身流程的智能体应用，成为最高效的发展路径。

技术重构产业，中国 AI 迎来黄金时代

AI 技术的发展已进入 "模型 - 算力 - 工具" 协同进化的新阶段，中国凭借推理模型的技术突破、能源与芯片的战略布局、开源生态的开放优势，已在全球竞争中占据重要地位。从企业到个人，从产业到生活，AI 技术的渗透正在重塑一切，而人工智能助理作为新入口的崛起，更将引发营销模式的根本性变革。

Takeaway

1、AI 模型已从规模竞争转向推理与场景适配的核心赛道

2、推理模型崛起，让语料优势不再是 AI 竞争的关键因素

3、中美主导全球 AI 模型市场，呈现开源对闭源的战略分野

4、成本降低、多模态融合、智能体化是 AI 三大核心趋势

5、能源成为算力竞争关键，中国以能源优势破解芯片困局

6、国产算力成本大幅下降，形成完整产业链集群效应

7、AI 应用工具从生产力属性转向生活化、娱乐化全面渗透

8、人工智能助理将成为移动互联网新入口，重塑流量格局

9、中美 AI 模型各有侧重，专业领域与场景落地形成差异化竞争

10、AI 行业洗牌持续，绝对垄断难成，垂类创新是重要增长点

思考点

1、AI 模型从规模竞争转向推理竞争，企业应如何调整技术布局？

2、能源成为算力核心竞争力，中国 AI 产业如何持续放大这一优势？

3、智能体成为新入口，将给企业营销带来哪些根本性变革？