12月大模型的五大趋势解析

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今年 12 月，OpenAI 先后发布 o1 和 o3 系列模型，引发了一场大规模的推理竞赛。根据 OpenAI 公布的测试数据，o3 在数学、编程和博士级科学问题上展现出强大实力。比如，它在全球数学家团队设计的 EpochAI Frontier Math 测试中，准确率高达 25.2%，远超其他模型的 2.0% 以下。国内外多家科技公司争相追赶，如谷歌的 Gemini 2.0 Flash Thinking，月之暗面 Kimi 的 k0-math 数学推理模型，DeepSeek 的 DeepSeek-R1-Lite 预览版，以及阿里云的 QwQ-32B-Preview 等，都在一些评测中超过了 o1。

不过，目前 o3 更适合专业领域的使用，如编程、数学和科学研究，却不一定能直接改善普通用户体验。此外，推理成本依然高昂。如 ARC-AGI 基准测试显示，虽然 o3 高计算模式下得分率达 87.5%，但单任务费用高达几美元。幸运的是，清华 NLP 团队提出的大模型密度定律表明，未来每 100 天，能用更小的模型实现相同性能，推理成本将快速下降。

总的来看，OpenAI 重申了规模规律（Scaling Law）依然有效，重点从预训练转向推理提升，通过强化学习和增多思考时间实现更强的复杂推理能力，这对全球模型厂商来说提出了新的追赶目标。

继年初和 9 月的两轮价格大战后，12 月 OpenAI 和火山引擎（字节跳动旗下云厂商）再掀第三轮降价热潮。OpenAI 针对 GPT-4o 音频模型进行了 60% 的价格调降，输入费用降至 40 美元 / 百万 tokens，输出 80 美元 / 百万 tokens。更小的 GPT-4o mini 音频价格仅为 4o 的四分之一，明显回应了开发者成本压力。

火山引擎则将价格战扩展到了视频模型领域，其发布的豆包视觉理解模型推理输入价格低至 0.003 元 / 千 tokens，较行业均价便宜 85%，开启了“厘时代”。此前 5 月火山引擎启动的豆包主力模型推理价格战已带动阿里云、百度、腾讯云等跟进，今年大模型推理算力成本整体下降超 90%。

国内降价幅度更大，多由云厂商主导。主要原因包括：通过低价换取更大推理算力使用量，激发开发者和企业积极接入，从而抢占应用生态；其次是技术优化带来的成本降低，结合算法改进、混合硬件利用等工程手段，实现更高效算力使用。以火山引擎为例，日均 tokens 从今年 5 月的 1200 亿激增至 12 月超 4 万亿，涨幅达 33 倍；百度文心模型使用量也增长 6.8 倍。

著名投资人李开复总结道，短短一年半内，模型价格下降了 500 倍，能力大幅提升，未来几年内成本将进一步降低以支撑多样化应用。

推理成本降低和基础模型多样化，催生了大模型应用层的爆发。风险投资人指出，初创企业不再仅仅围绕单一模型做表层包装，而是通过“鸡尾酒策略”融合多模型优势以优化性能和成本。

国内 AI 厂商如跃然创新便同时与 MiniMax、豆包和智谱合作，满足儿童教育等细分场景的需求。行业共识认为，AI 对话产品或许只是一阶段过渡，AI Agent 和 AI 搜索将成为未来竞争的核心。12 月，OpenAI 宣布为 ChatGPT 新增搜索功能，谷歌也计划在 Chrome 中加入“AI 模式”，而 Perplexity AI 获得 5 亿美元融资，估值达到 90 亿美元，表明搜索领域竞争日益激烈。

同时，AI Agent（智能代理）成为最受关注的应用方向。Anthropic 的 Computer Use 功能、智谱的 AutoGLM 均展示了 Agent 在端侧的交互性和自动化能力。多家科技巨头正打造 Agent 平台，试图将它们嵌入人们的工作生活中，例如预订酒店、点餐甚至成为工作助理。智谱 AI CEO 形象地称其为通用操作系统 LLM-OS 的雏形，寄望通过 Agent 建立生态圈，实现多设备互联互通。

不过理想与现实仍存在差距，目前 Agent 尚未形成成熟的商业模式，特别是在 C 端仍依赖于现有流量红利，B 端则面临收集领域数据和编码特定认知架构的技术壁垒。除此之外，AI 玩具和 AI 耳机等新兴产品也在试水市场，销量和用户复购将决定这些领域的实际潜力。

年末大模型领域融资热潮再起。多个国内外知名 AI 企业获得新一轮资金支持，使得国内基础模型企业估值突破 200 亿元。值得注意的是，融资主体主要是老股东、国资和大型科技公司，表明资本对头部企业信心充足。

在国际市场，Perplexity AI、X.AI、Databricks 和 Cursor 等均完成新融资，其中 X.AI 计划购入 10 万块 NVIDIA GPU 扩大算力规模。风险机构警告，头部公司将继续争得高估值，而多数企业需展现明确业绩才能获投，导致“富人”和“穷人”分化加剧。市场整合加速，一些初创公司寻求退出或被收购，如 Perplexity 收购 Carbon，Anysphere 旗下 Cursor 获得 Supermaven AI 助手。

业内判断，未来一段时间，大模型领域将呈现两极分化：头部玩家扩张并整合资源，中小公司承压甚至倒闭，这促进行业加速成熟。

“人、钱、事”是公司的生命线，其中人才正成为大模型行业最大的挑战。年末围绕人才流动和组织调整的话题频频出现。

大模型领域“六小龙”中已有不少重点成员离职，他们有的选择回归大公司，有的展开新一轮创业，多从事 AI 相关项目。例如潘欣加入闪极 AI 投身 AI 眼镜项目，前月之暗面负责人王冠创立的新公司 ONE2X 完成融资。OpenAI 也经历了关键技术骨干的离开，包括 GPT 之父 Alec Radford 和搜索负责人 Shivakumar Venkataraman。

大型企业内部亦加强调整，如阿里云旗下“通义”大模型独立并并入阿里智能信息事业群，以适应激烈竞争环境。

可以肯定的是，随着行业竞争加剧，人才整合和分化将持续。回顾去年 12 月，OpenAI 经历管理层重大变动，如今则完成了新一轮人才换血。在过去的一年里，技术和市场快速演进，AI 已逐渐深入人们生活，正如 OpenAI CEO Sam Altman 所言：“你只管去做事情。”

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