不是只有大厂才能玩

　　聊国内AI十强企业这个话题，我其实琢磨了挺久的。看完今日头条和建行冠名的《杨澜对话：探寻人工智能》，心里更是五味杂陈，嗯，有对技术的惊叹，也有对未来的些许迷茫。怎么说呢，AI这波浪潮，早就不是实验室里的新鲜事了，它撞进了柴米油盐，却也带着不少待解的难题。

　　节目里有人说“AI会彻底掌控人类思维”，我听完第一反应就是不认同。真的，算力再强，算法再精，那串冰冷的代码也生不出喜怒哀乐。你想想看，你刷到的那些AI写的文章，是不是辞藻工整，却总少了点灵魂？少了作者敲字时的情绪，少了字里行间的烟火气。

　　AI的厉害，从来都该是锦上添花，而非取而代之。2025年的行业数据里，AI医疗影像市场规模要突破350亿元，基层渗透率到了28%，肺结节诊断准确率能稳在98%以上。智能养老设备前三季度就卖了2100亿元，4800个智慧养老社区藏着老人的日常。这些数字背后，是技术最温柔的样子。

　　我总觉得，人类对AI的恐惧，本质上是对“失去”的恐惧。怕工作被替代，怕情感被消解，怕自己的独特性变得无足轻重。但忘了啊，AI本就是人类造出来的，它的边界，从来都是人类定的。

　　国内这十家AI企业，说起来是十强，其实早早就分了赛道，各有各的活法，也各有各的难处。寒武纪和华为守着算力芯片的根基，百度、阿里、腾讯、DeepSeek扎进大模型的赛场，商汤和云从啃着计算机视觉的硬骨头，科大讯飞和字节跳动则把技术往生活的细缝里钻。

　　其实AI行业从来不是单打独斗，越往深走，越需要抱团。寒武纪的芯片要给字节的大模型供算力，商汤的视觉技术要融到百度的大模型里，可各家的算盘又打得精，毕竟市场就这么大，谁都想占得先机。这十强，就像十艘驶向深海的船，有的吨位大，有的速度快，有的擅闯浅滩，却都要面对同一片风浪。

　　我原本想说，十强企业的竞争是零和博弈，不对，应该是共生共荣。AI的深水区，没有哪家能独善其身，技术的融合，才是破局的关键。

　　寒武纪绝对是AI芯片赛道里的孤勇者，偏安一隅，却硬生生在英伟达的围堵里撕开了口子。2025年一季度，字节跳动给它贡献了96.48%的营收，这数字看着亮眼，背后却藏着大隐患。

　　思元690确实争气，在大模型训练里的算力密度能达到英伟达A100的80%，单卡价格才8万，比H100便宜73%。字节在火山引擎部署了超2万张思元690，支撑着每天10亿次的AIGC内容生成，连TikTok的智能推荐系统里，都嵌着它的边缘芯片。

　　可问题也摆在明面上，客户太单一了。阿里、腾讯虽有采购，却都在测试阶段，2025年腾讯的国产芯片采购里，寒武纪占比还不足5%。更头疼的是生态，阿里、腾讯要把CUDA应用迁到它的平台，得重构70%的代码，工具链的算子也只有英伟达的60%。

　　还有产能，思元690依赖中芯国际5nm工艺，每月就3K片的产能，字节的需求都快喂不饱，更别说拓展其他客户了。寒武纪这步棋走得险，靠字节站稳了脚跟，却把鸡蛋都放了一个篮子里，慌啊。

　　和寒武纪比起来，华为做AI芯片，走的是完全不同的路。它不追求单点突破，而是搭一个全栈的生态台子，昇腾芯片就是这个台子的基石。2025年华为公布的昇腾路线图，说要一年一代算力翻倍，Ascend 950PR和950DT就要来了，专门解决大模型推理和训练的算力痛点 。

　　华为的底气，在于它的生态。政务云里，昇腾占了60%的份额，南京、昆山的智算中心，全是昇腾的集群。它还把CAN编译器接口开放，Mind系列工具链全开源 ，甚至连DeepSeek这样的新势力，都能靠着华为的生态优化模型。

　　和寒武纪的差异化竞争也很明显，寒武纪聚焦互联网的训练市场，能效比高，华为则是“芯片+服务器+云”通吃，推理和边缘计算的场景，昇腾更吃香。字节甚至搞了混合架构，高端训练用寒武纪，推理用昇腾。

　　华为做AI，从来不是急功近利。它在磨慢功夫，把算力的底座打牢，让更多企业能在这个台子上唱戏。这就是大厂的底气，不贪一时的营收，只求长久的布局。

　　科大讯飞是最早把AI带到普通人面前的企业之一，从语音输入法到翻译机，它的技术从来都不飘在天上。别人都在拼大模型的参数，拼算力的大小，讯飞却把精力放在了“让普通人用得上AI”这件事上。

　　它的语音交互技术，早就在养老、教育、医疗里扎了根。智慧养老社区里，讯飞的智能机器人能陪着老人聊天，精准提醒用药，连老人说的方言，都能精准识别；基层医院里，它的语音病历系统，能让医生少敲一半的字；学校里，AI批改作业的系统，能把老师从重复的工作里解放出来。

　　我个人觉得，讯飞最厉害的不是技术多牛，而是它懂“落地”。AI的价值，从来不是参数的数字，而是能不能解决实际的问题。讯飞把AI扎进了民生的泥土里，浇上水，施上肥，让它长出了烟火气。

　　当然，讯飞也有自己的挑战，大模型时代，语音技术只是基础，如何把语音和多模态大模型融合，把业务从民生拓展到更多领域，是它要迈的坎。但至少，它已经走在了前面。

　　百度是国内最早All in AI的大厂，熬了这么多年，文心一言终于交出了成绩单。2025年，文心一言的用户数突破了2亿，成了国内用户规模最大的生成式AI应用之一，这个数字，是对百度多年深耕的最好回报。

　　商业化也有了起色，2025年上半年收入预计15-20亿元，API客户突破10万家，中小企业占了70%，还有150万用户订阅了99元每月的Pro版。和国有银行合作的智能信贷审批系统，把审批效率提了30%，单项目收入就超500万。

　　可这份成绩单，也藏着遗憾。文心一言的收入，占百度整体收入的比例还不足4%，商业化还在早期。百度做AI这么多年，投入了上千亿，终于看到点成果，却还是慢了点。毕竟大厂的包袱重，既要守着搜索的基本盘，又要闯大模型的新赛道，难免瞻前顾后。

　　但百度的优势也很明显，20万开发者，50万个生成应用，已经形成了生态闭环。文心一言的底子在，只要找对了商业化的路径，厚积薄发，只是时间问题。

　　阿里做AI，从来都带着浓浓的商业味，它不追求做最牛的大模型，只追求做最适合阿里生态的大模型。通义千问从诞生起，就不是为了和文心一言、混元拼参数，而是为了给阿里的电商、金融、物流赋能。

　　2025年阿里计划采购45万张国产AI芯片，寒武纪占了15%，这些芯片，大多用来支撑通义千问的推理和金融风控系统。阿里云还在测试思元690和平头哥玄铁C910的协同计算，在图像识别里把推理成本降了75%，蚂蚁集团的区块链节点，也嵌着寒武纪的边缘芯片。

　　通义千问的能力，藏在淘宝的智能推荐里，藏在菜鸟的物流调度里，藏在支付宝的风控里。淘宝的主播能用它快速生成直播脚本，菜鸟的仓库能用它优化拣货路径，支付宝能靠它识别欺诈交易。阿里的AI逻辑，从来都是“业务驱动技术”，技术好不好，要看能不能帮业务赚钱。

　　当然，阿里也在布局通用大模型，只是步子迈得稳。在阿里看来，AI的价值，终究要落到商业上，脱离了业务的大模型，只是空中楼阁。

　　腾讯做AI，一直带着点佛系，不喊口号，不拼参数，却把技术悄无声息地融到了生态里。混元大模型很少单独出来“秀肌肉”，但微信、视频号、王者荣耀里，处处都是它的影子。

　　腾讯也测试了寒武纪的思元690，还和寒武纪合作开发了低成本训练套件，10块卡就能完成百亿参数模型的微调。微信视频号里，混元支撑的实时内容审核，每天能处理500万条，误判率比GPU方案低了40%；王者荣耀的智能客服，能秒回玩家的问题，解决率超80%。

　　和百度、阿里比起来，腾讯的大模型商业化节奏更慢。它不急于卖API，不急于做定制化服务，而是先把技术在自己的生态里磨成熟。微信有12亿月活，视频号有数亿用户，这么大的流量池，足够腾讯把大模型喂得更聪明。

　　这种润物细无声的打法，其实最可怕。等腾讯把混元的能力彻底开放，靠着微信的入口，能快速触达数亿用户和千万商家，到时候，市场格局可能又要变了。

　　商汤科技是计算机视觉的老大哥，做了十几年，终于把视觉AI从“看见”做到了“思考”。2025年年底，商汤升级了“方舟”平台，推出了视觉AI 2.0，不再是单纯的图像识别，而是能把视觉感知和大模型融合，做到“读得懂、会思考、能决策”。

　　它的“无感通行”技术，已经覆盖了全国10多个超大城市的700多个地铁站，15514个通道，市场占有率近70%。戴着口罩也能精准识别，算法比对速度不到200ms，这在全球都是独一份的。昆明的人工智能赋能中心，上海博物馆的AR+AI导航，都是商汤的手笔。

　　商汤的厉害，在于它把视觉技术做深做透了。传统的视觉AI，研发周期长，成本高，方舟平台却能让一线工程师也能快速搭建模型，把研发效率提了数倍。它还在做具身智能，把视觉技术融到无人机、机器狗里，让这些设备能自主巡检、自主决策。

　　当然，商汤也面临着挑战，大模型的兴起，让计算机视觉不再是单一的赛道，如何把视觉技术和大模型深度融合，如何从To G向To C拓展，是它要解决的问题。但至少，商汤已经走出了视觉AI的舒适区，迈向了更广阔的天地。

　　和商汤比起来，云从科技显得低调很多，没有那么大的规模，却把“人机协同”做到了极致，专啃政务和民生的硬骨头。它不像商汤那样遍地开花，而是把一个赛道做深做透，靠着小而美，在十强里占了一席之地。

　　2025年，云从和智慧互通合作，给广州番禺做了城市道路秩序智能化管理方案，覆盖了近200条道路 。AI摄像头能毫秒级识别违停、占道经营，智能决策系统能预测高发违规区域，还能打通城管、交警的数据，实现“发现-派单-处置-反馈”的闭环 。

　　番禺的项目里，云从做的最妙的，是复用了已有的监控设备，没让政府花冤枉钱，却把治理效率提了数倍。违停现象少了，道路通行效率高了，市民的幸福感也跟着提了。这就是云从的价值，它懂政务的需求，懂民生的痛点，能把技术做的接地气。

　　云从的赛道是慢赛道，政务项目回款慢，周期长，却也足够稳定。它不追求规模，只追求落地的效果，这种打法，在浮躁的AI行业里，显得格外珍贵。

　　字节跳动做AI，带着它一贯的流量思维，快、准、狠，靠着海量的数据，硬生生把豆包喂成了国内用户量最高的AI原生应用。2025年12月，豆包的日活突破1亿，日均Token调用量超过50万亿，半年涨了200%，在全球也就比OpenAI和Google差一点 。

　　字节的狠，体现在舍得砸钱。2026年计划豪掷1600亿元加码AI，一半的预算用来采购芯片 ，这可是它2025年净利润的四分之一。它还搞“低价策略”，火山引擎的AI开发套件，几十块钱就能让用户永久调用云端大模型，靠着这个，半年内接入豆包的AIoT设备就从100万台涨到了600万台 。

　　豆包的优势，在于字节的流量池。抖音、今日头条的海量数据，能让豆包快速迭代，用户的每一次对话，每一次点击，都是在给大模型喂料。字节还把豆包的能力开放给硬件厂商，和vivo、联想合作做AI手机，想把豆包装进每个人的口袋里 。

　　但字节的问题也很明显，豆包的Token调用，80%来自企业，20%来自个人，而企业里又有不少是字节的“内循环” 。如何把流量转化为持续的商业价值，如何让豆包从“聊天工具”变成“生产力工具”，是字节要迈的坎。不过以字节的速度，这些问题，或许很快就能有答案。

　　DeepSeek是十强里最年轻的选手，作为大模型新势力，没有大厂的资源，却靠着垂直领域的突破，硬生生挤进了十强。它的底气，在于和寒武纪的深度合作，联合推出的DeepSeek-R1多芯片版本，128卡集群就能训练6700亿参数的模型，速度和英伟达H100的误差小于3%。

　　和百度、阿里的通用大模型比起来，DeepSeek走的是垂直赛道，在金融、医疗、教育等领域做精做深。它的金融大模型，能精准分析财报，预测市场走势，给券商和基金公司提供决策支持；医疗大模型，能辅助医生做诊断，解读医学文献，基层医院用起来特别顺手。

　　小厂的优势，在于灵活。没有大厂的包袱，能快速响应市场的需求，能把模型磨得更贴合垂直领域的痛点。DeepSeek还靠着华为的昇腾生态，优化模型的推理效率，降低部署成本，让更多中小企业能用得起大模型。

　　当然，DeepSeek也面临着挑战，资金、算力、数据，都是摆在面前的难题。但作为新势力，它已经证明了，在AI行业，不是只有大厂才能玩，小厂只要找对了方向，也能闯出一片天。

　　聊完十强企业的技术和竞争，还是要回到人本身。《杨澜对话》里，AI赋能医疗和养老的内容，最让我触动。技术的冰冷，终究要在人的身上，揉出温度。

　　2025年，AI医疗影像已经在国内1500余家医院投入使用，基层医疗机构的渗透率到了28%。云南、贵州的基层医生，靠着AI影像助手，能把肺结节、脑卒中的诊断准确率提到98%以上，减少了很多误诊。对于偏远地区的患者来说，这就是生的希望。

　　养老领域更是如此，4800个智慧养老社区，280万户家庭，智能手表能实时监测老人的心率、血压，异常情况自动报警。AI机器人能陪着独居老人聊天，提醒他们吃药，甚至能帮他们操控家电，搭建起和外界的社交桥梁。

　　我见过一位独居的老人，家里的智能音箱就是她的伴，每天和音箱聊聊天，听听戏曲，音箱还能帮她叫外卖，联系子女。那一刻我觉得，AI最动人的样子，从来都不是多高的参数，多强的算力，而是能给孤独的人，一点温暖。

　　算力是冰冷的，但当它支撑起独居老人的一次紧急报警，支撑起基层医生的一次准确诊断，就有了温度。这就是AI的意义，不是替代人，而是守护人。

　　《杨澜对话》里说，拒绝空洞的“技术向善”口号，直面AI发展的真问题。这话说到了点子上，AI的发展，从来不是技术问题，而是人的问题。

　　我们怕AI替代工作，却忘了AI能把人从重复的劳动里解放出来，去做更有创造力的事；我们怕AI泄露隐私，却忘了隐私的边界，从来都是人类定的；我们怕AI掌控思维，却忘了AI的算法，终究是人类编写的。

　　十强企业在技术的赛道里狂奔，算力越来越强，模型越来越聪明，场景越来越广，但更重要的，是守住技术的底线。数据隐私的保护，算法的公平性，就业的保障，伦理的约束，这些都是AI发展的必修课。

　　AI的浪潮势不可挡，我们不必害怕被技术裹挟前行，因为方向盘，终究握在人类手里。十强企业是技术的探路者，而我们每一个人，都是AI未来的定义者。

　　那么，你觉得，AI最该融入哪个领域，才能发挥最大的价值？是教育，是医疗，还是乡村振兴？评论区聊聊吧，毕竟，AI的未来，属于每一个人。

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