大模型正在从根本上改变人工智能应用市场的游戏规则。大模型凭借强大的泛化能力，让AI应用开发从“一事一训”的定制化模式，转向“一次训练、多场景适配”的规模化部署，研发门槛和边际成本大幅下降，从而激活大量此前因成本过高而被忽视的长尾场景，推动整个市场从项目制向产品化、平台化扩容。

从“小模型定制”到“大模型通用”的范式转移

过去，AI模型多为针对特定场景训练的小模型，通用性差，换一个应用场景往往需要重新训练，牵涉大量调参、调优的工作和成本。同时，某些场景数据量少，训练出的模型精度不理想，导致AI研发成本高、效率低。

大模型的出现改变了这一局面。大模型在大规模无标注数据上训练，学习出通用特征和规则，泛化能力强。基于大模型进行应用开发，只需利用下游任务的小规模标注数据进行微调，甚至不微调，就能完成多个场景的任务。这有效降低了AI应用的研发门槛，也解决了小数据场景下模型精度低的问题。

市场扩容：从“项目制”到“产品化”

研发门槛的降低，直接改变了AI应用市场的增长逻辑：

  • 边际成本下降：小模型时代，每个新场景都是一次新项目，成本高、周期长；大模型时代，底层能力复用，新增场景的边际成本极低。
  • 长尾场景激活：过去只有大企业才负担得起的AI定制开发，如今中小企业也能以较低成本获取AI能力，大量长尾需求被释放。
  • 平台化趋势：应用开发从“项目制交付”转向“平台化产品”，AI能力像水电一样按需调用，市场空间随之扩大。

从市场规模数据看，这一趋势已有体现：中国人工智能市场规模占全球比重，预计将从2021年的13.8%提升至2025年的20.9%，增速持续高于全球水平。

常见问题

中小企业也能用上大模型吗？

能。大模型的核心价值之一就是降低AI应用门槛。中小企业无需从零训练模型，基于现成的大模型进行微调甚至直接调用，就能获得AI能力，成本远低于过去的小模型定制开发。

大模型的“涌现能力”意味着什么？

当模型规模达到某个阈值时，模型对某些问题的处理性能会突然快速增长，这就是涌现能力。它意味着大模型不仅能完成训练时设定的任务，还能在未专门训练的任务上展现能力，进一步拓展了应用边界。

AI应用市场的增长逻辑发生了什么变化？

过去AI应用市场以项目制为主，每个场景单独定制，成本高、复制难。大模型推动市场转向产品化、平台化，底层能力复用、边际成本递减，使得AI应用能够规模化覆盖更多行业和场景，市场容量随之扩大。