定焦One（dingjiaoone）原创

作者 | 王璐

编辑 | 魏佳

AI似乎成了大厂的“救命稻草”。

无论财报里的亮点数据，还是隔三岔五的利好信息，都离不开AI。

比如在百度2024年这份喜忧参半的财报中，高光时刻基本都是AI给的：

文心大模型日均调用量持续高速增长，一年增长33倍至16.5亿。百度文库付费用户超4000万，位居全球第二、中国第一。

阿里也凭借着AI在开年来了三连击：

先是受DeepSeek影响，同为开源大模型的阿里通义千问（Qwen）受到关注；接着发布的最新模型Qwen2.5-Max，被评价为性能超越DeepSeek V3；随后又宣布与苹果就AI业务达成合作，股价猛涨。

不过，DeepSeek出圈近40天以来，大厂AI承受的焦虑多过收获，毕竟各家都投入了大量人力、物力、财力，最后一鸣惊人的却是一个初创团队做出的产品。这两天，DeepSeek还首次公开了爆炸性消息——其成本利润率高达545%（理论收益），利润理论上可达每天346万元。

在种种冲击之下，大厂纷纷改变路线，一边打不过就加入，纷纷宣布接入DeepSeek，一边将自家大模型从闭源转向开源，甚至不惜自断一条商业化路径，将C端产品免费。

可是，这波操作，真能治好大厂的AI焦虑症吗？

大厂AI，做得怎么样了？

在DeepSeek出现前，大厂做AI的路线是高举高打、重投入，围绕自身优势做产品。

大模型被视为AI行业的基础设施，互联网大厂（百度、腾讯、阿里、字节、快手等）、消费电子厂商（华为为代表）、智能语音厂商（科大讯飞等），都推出了自研大模型。相比“AI六小虎”这类初创公司，大厂的优势在于具备更雄厚的资金和人才储备。

从AI行业整体技术迭代速度，以及各家的公开信息来看，大厂大模型在底层技术上没有根性本差别，但在入场时间、模型定位、市场策略上有所不同，具体区别如下：