計算機行業智能體應用研究系列（二）：全球大模型的技術迭代與商業化.pdf

上傳者：每***
時間：2026/06/09
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本報告系統梳理了全球大模型的技術迭代演進邏輯與商業化進程。技術層面，大模型遵循Scaling Law，在參數、數據、推理與學習環境四個維度持續迭代。參數方面，從追求規模轉向注重效率，MoE架構成為主流；數據方面，從原始文本轉向高質量合成數據及多模態、物理交互數據；推理方面，通過思維鏈、測試時計算擴展和強化學習提升邏輯與代碼能力；學習環境方面，代碼執行與Harness Engineering推動智能體在真實工程場景落地。商業化層面，會員訂閱與API調用是基本盤，OpenAI通過分層訂閱和多元變現拓展空間，Anthropic深耕企業級Coding與Agentic場景實現ARR領先，阿里Qwen通過開源和價格優勢拓寬市場，字節豆包依托生態實現綜合變現。報告指出，大模型競爭核心在于技術迭代頻率、自我增強飛輪及單位智能成本下降，未來將從“賣Token”向“賣效果”轉變，AI算力基礎設施及MaaS云服務廠商將持續受益。