“百模大赛”后半程，大模型锚点出现新转向。

近一周内，三六零、腾讯和美图等上市公司，相继发布了各自的大模型产品、解决方案或重要进展。大模型训练之外，商用化的部署和应用成为这些大厂或创业型互联网公司竞逐的新阵地，这勾勒出大模型正在从“技术力”转向“生产力”的商业化图谱。

业内认为，大模型混战正在进入落地战，这将牵引人工智能从“可用”向“好用”进阶。这个过程的重要支点，是实现场景与生态的共振，在场景中具有优势的上市公司，以及被纳入大厂生态的企业主体，都有望在这场盛宴中分羹。同时，随着大模型竞逐阵列的持续扩容，如何构建标准体系、如何引导产业良性竞合，也将成为新课题。

大模型的“高频时刻”

一直在大模型方面保持沉默的腾讯终于入局了。6月19日，腾讯云首次公布行业大模型研发进展，并发布面向B端客户的腾讯云MaaS(模型即服务)服务解决方案。这是大模型赛道的新增重磅玩家，也是华为、百度、阿里等头部大厂中最后一个官宣入局大模型产品和服务的云厂商。

ChatGPT点燃大模型之后，互联网公司对于大模型的布局，很快进入“开卷”时刻。近月来，文心、通义、商量、星火等相继推出，发布者在各自的宣讲会上，有的播放录像，有的现场DEMO，更有的悄然潜行。

近一周内，发布大模型及重要进展的重要玩家至少包括三家。除了腾讯外，三六零在6月13日召开360智脑大模型应用发布会，认知型通用大模型360智脑4.0正式亮相，360AI数字人也同期发布。与腾讯同日，美图公司19日也发布了AI视觉大模型MiracleVision，以“懂美学”的身份与其他大模型形成区隔。

越来越多的玩家竞逐，大模型参数规模已达到万亿级水平。但拆解下来，部分玩家有“打不过就加入”的意味。以美图为例，在AIGC带来的巨大生产力变革面前，修图工具类软件开始遭受挑战，市场中不时传出“AI吃掉软件”的担忧。从公司最新入局大模型来看，一方面在直面AI冲击，另一方面也在致力于把握更多创新和增长的机会。

周鸿祎说，大语言模型是场新工业革命，任何APP、软件、网站和应用都值得被重塑。李彦宏也表示，大模型改变人工智能，也即将改变世界。可见，在这场竞逐赛中，各大玩家都在表现出前所有未的兴奋与乐观。

但在中国信通院李欣(化名)看来，多方角力大模型，也是互联网公司探索新的平台级入口迫切性的反映。

“近些年来，VR(虚拟现实)、区块链、元宇宙等概念相继加持互联网，也都曾在二级市场中掀起阶段性高潮，但事后证明，不少概念的实际价值并不高，多数技术也是明显塌方。大模型让移动互联时代的大厂和创业公司重新亢奋，希望借此实现对产业天花板越压越低的破局。”李欣表示。

从技术力到生产力

竞逐赛激战正酣，一些变化悄然出现。其中之一是，主流玩家所推出的新品，除了具体产品，还更看重行业服务与解决方案。

腾讯最新明确的大模型战略是，为企业构建专属大模型及智能应用。通过打造行业大模型精选商店，降低落地门槛，为企业提供MaaS一站式服务。这意味着，腾讯跳过面向消费端的聊天机器人产品，直接参与大模型在行业端应用的竞争。

MaaS是“百模大战”衍生出来的一种全新的商业模式，但这一战略并非腾讯首创。此前，国外就曾有“MaaS将会颠覆SaaS模式”的判断。从国内来看，创业黑马旗下数智云科就携手阿里巴巴达摩院，打造专属MaaS赋能加速全流程。百度李彦宏也曾提出，MaaS将会改变云计算的游戏规则，百度产品希望为企业客户提供MaaS服务。

李欣对记者打了这样的比喻，“通用模型再好，也只能看做基础知识扎实的‘应届生’。要想成为‘社会人’，必然需要专业化再造。MaaS模式相当于就是从基础教育向专业教育的打磨与进阶。”

自ChatGPT火爆出圈后，阿里等公司虽然相对先行公布，但是AI对话机器人是核心场景;百度在抢占这一场景后快速转身，公布面向企业客户的大模型平台文心千帆，提供包括数据标注处理、再训练微调、大模型压缩等，成为商业化指向的先行者。

在这种变化中，大厂正在校准自己的新定位——大模型只是开端，AI与产业的融合才是更有创造力的未来。相较于此前云计算兴起后开启对产业的赋能，大模型产业融合的觉醒时点大幅提前。

美图也借助大模型正式切入生产力，这对于公司来说，意义重大。

随着AI工具全家桶的发布，美图公司正式形成了由底层、中间层和应用层构建的AI产品生态。其中视觉大模型MiracleVision是最具有支撑意义的底层产品，为美图全系产品提供AI模型能力。

按照美图公司创始人、董事长兼首席执行官吴欣鸿的表述，这带来优质内容的创作门槛将不断降低，影像行业的生产效率不断提升。从商业逻辑考量，这将是美图公司从生活场景全面进入“生活+生产力”双场景，进而解决变现和盈利问题的重要基础。

拆解大模型从技术力到生产力的核心演进逻辑，相当于发布者把算力、技术要求等高复杂事项留给自己，行业和企业端则可以无压力地部署应用。这其实是一场发布者与应用者之间的双向奔赴。

对于这种演进，