食品安全追溯新规下的数字化应对：国产PLM如何构建全程可追溯体系
2026/1/14 23:26:29
中国AI大模型行业2025年从"技术狂热"迈向"价值回归"，多模态、MoE架构、AI Agent等技术突破推动商业化落地。市场格局分化明显，B端主导商业模式，开源与国产化突破加速。2026年行业将进入"长跑赛"，核心是盈利验证、生态固化与安全可控，技术向通用智能迈进，市场规模预计达1.2万亿元，头部企业引领生态构建。
2025年是中国AI大模型行业从“技术狂热”迈向“价值回归”的关键转折年，行业告别“百模大战”的同质化竞争，进入技术深耕、商业化规模化、生态格局固化的新阶段，成为培育新质生产力的核心引擎。
- 技术演进：从“参数竞赛”到“效能革命”
核心技术突破：原生多模态成为标配，从“拼接式”转向“单一架构全模态处理”，覆盖图文音视频及3D、物理感知等维度，商汤、快手等厂商实现多模态生成规模化应用 ；MoE（混合专家）架构普及，DeepSeek-R1等模型通过“按需激活”降低90%推理成本，MiniMax M1支持100万上下文输入，推理效能与成本平衡成为核心竞争力。
AI Agent商业化爆发：成为“数字员工”落地关键，在招投标、政务办公、工业质检等场景实现闭环，如“AI招投标Agent”将标书撰写效率提升5倍，中标率提升300% ；IDC将其列为年度十大战略技术，全球市场规模年复合增长率预计达44.8%。
开源与国产化突破：国产开源大模型全球周度Token使用量达13%，与国际水平持平；中国电信建成央企首个“全模态、全尺寸、全国产”大模型体系，实现万卡万亿参数模型国产化训练 ；“模芯生态联盟”打通“芯片-模型-平台”链路，国产芯片在部分场景规模化应用。
- 市场格局：头部集中，分化加剧
竞争主体多元竞合：形成“大厂主导+新锐突围+央企布局”格局，百度智能云以5.1亿元中标金额成为政务/央国企采购“标王”，阿里、字节持续强化基座能力；新锐企业中，DeepSeek年初登顶美区App Store，“六小虎”分化明显，智谱、MiniMax冲刺上市，百川、零一万物转向垂直应用。
市场规模爆发式增长：人工智能核心产业规模突破1.2万亿元，生成式AI用户达5.15亿人、普及率36.5%；2025年上半年大模型招投标市场规模64亿元，项目数1810个，超2024年全年，央国企采购占比超六成。
场景渗透向实体经济深化：从政务、互联网转向制造、医疗、能源等核心领域，全国智能工厂突破3万家，生产效率提升22.3%；医疗领域实现电子病历结构化、用药冲突监控等全流程渗透，诊疗效率提升超50%。
- 商业化：路径清晰，从“试点”到“创收”
B端主导，模式多元：政企本地化部署（智谱占比84.8%）、行业解决方案（零一万物覆盖金融/工业）、API服务成为主流，2025年上半年大模型解决方案市场规模30.7亿元，同比增长122.1%。
C端出海表现亮眼：MiniMax靠Talkie（社交）、海螺AI（视频生成）实现海外收入占比73.1%，累计用户超2.12亿；出海从“产品输出”转向“生态合作”，零一万物落地“一带一路”国家主权模型建设。
开源服务成新增长点：头部厂商开源多参数规模模型，降低中小企业使用门槛，形成“基础模型-工具链-应用”完整生态，中国开源模型开发者数量同比增长150%。
- 政策与资本：合规护航，IPO竞速
政策形成“三位一体”体系：《“人工智能+”行动意见》明确发展方向，累计433款大模型完成备案；《政务领域大模型部署指引》规范集约部署，防范“数字形式主义”和数据泄密风险。
资本从“融资”转向“上市”：智谱、MiniMax相继通过港交所聆讯，智谱2026年1月挂牌上市，成为“大模型第一股”；一级市场降温，资本更倾向AI应用、基础设施领域，全年具身智能获257亿元融资，占AI领域52%。
二、2026年中国AI大模型行业发展展望
2026年行业将进入拼持久力的“长跑赛”，核心关键词是“盈利验证、生态固化、安全可控”，技术与商业深度绑定，分化格局进一步加剧。
- 技术趋势：向“通用智能”稳步迈进
Agent与多模态深度融合：实现“感知-规划-行动”全闭环，50%中国500强企业将用智能体处理数据工作，工业、金融等领域出现“行业专属Agent”标杆案例。
架构与算力革新：Transformer架构遇瓶颈，Non-Linear RNN（非线性循环神经网络）成为下一代技术方向；智能算力占比有望突破35%，推理成本较2025年再降30%-50%，边缘端大模型适配加速。
国产化全栈能力强化：国产芯片、训练框架与模型适配度提升，“东数西算”工程推动算力协同调度，政务、能源等关键领域实现“全国产化部署”全覆盖。
- 市场与商业化：规模翻倍，盈利攻坚
市场规模冲刺1.2万亿元：IDC预测2026年中国AI市场达1.2万亿元，大模型应用为增速最快细分领域，垂直行业解决方案占比将超60%。
商业化从“增收”到“盈利”：B端API服务占比提升，智谱等头部企业有望实现API收入占比50%；C端聚焦订阅制与场景溢价，多模态创作工具向广告、电商延伸；垂直赛道出现“模型+数据+牌照”一体化服务商，医疗、工业领域盈利企业占比提升至30%。
出海进入“生态战”阶段：与海外硬件厂商、本地服务商合作加深，避开同质化竞争，重点突破东南亚、中东等新兴市场，国产大模型海外市场份额有望提升至15%。
- 格局与生态：头部固化，细分突围
形成“2-3家上市龙头+垂直冠军+开源服务商”格局：智谱、MiniMax上市后引领估值，字节、阿里稳居基座第一梯队；百川（医疗）、阶跃星辰（终端Agent）等成为垂直赛道标杆；DeepSeek持续主导开源生态，中小企业依托开源模型做场景定制。
生态协同成核心壁垒：“芯片-模型-应用”全链条协同深化，大厂通过生态投资整合场景资源，央企与地方政府共建“AI+产业”创新平台，避免“模型孤岛”。
- 挑战与风险：合规与盈利双重考验
盈利压力加剧：研发投入持续高企，部分缺乏场景的企业面临并购或淘汰，市场倒逼企业收缩非核心业务，聚焦高毛利场景。
合规与安全要求升级：数据安全、算法备案、知识产权保护趋严，模型“幻觉”、供应链安全问题需系统性解决方案，合规成本占比或提升至企业营收的8%-10%。
国际竞争与技术壁垒：面临谷歌、OpenAI等国际巨头的生态挤压，基础研究短板仍存，高端芯片、核心算法的自主可控需持续突破。
如何系统的学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生
2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：
国内大模型相关岗位缺口达47万
初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）
70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点
真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！
02.大模型 AI 学习和面试资料
1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工
📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
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✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。