在当今科技发展格局下，软件服务生态对于各类产品的重要性不言而喻。特别是在云计算、SaaS以及当下的AI大模型领域，一个完整的生态体系是实现自身PMF验证的关键。就如中国工程院院士郑纬民所提及的，国产AI芯片即便性能达到国外芯片的60%，只要生态构建良好，就能获得客户认可；反之，即便硬件出色，生态不佳也难以得到青睐。
随着大模型狂飙时代的落幕，分化与困局纷至沓来。从百亿参数迈向万亿规模，AI生态虽因技术突破站上新高度，但开源与闭源的矛盾、通用与垂直的分歧、技术与产业的脱节，正不断撕裂着生态的架构。
2025年，中国大模型生态处于关键节点。一方面，巨头借助生态联盟抢占优势地位；另一方面，工具链不完善、长尾场景开发滞后、渠道商能力不足等问题频繁显现。当技术迭代速度远超社会适配能力，生态构建不再只是单点技术的成果，更是推动产业发展的必然需求。
生态在TO B服务中占据重要地位，尤其在中国企业需求个性化突出的环境中，渠道商、代理商、产品伙伴等构成的链条不可或缺。他们不仅是优质TOB服务的触角，更推动着中国数字化进程。过去，云计算、SaaS等已构建起成熟生态体系与市场商业模型，如今AI大模型成为新主角。那么，在被视为AI落地元年的2025年，中国AI大模型生态究竟发展到何种程度？
一位国内Agent企业负责人表示，目前多数项目交付仍由自身承担，渠道商和服务商难以跟上Agent交付体系，中国AI生态建设尚需时日。
AI时代的生态“肖像”犹如一个“新物种”。AI生态主要分为基础层、平台层、应用层3个层级。基础层提供ai开发所需的算力硬件（芯片/服务器）、云计算平台，参与者有华为昇腾、阿里云等大厂阵营，以及寒武纪等国家队。平台层是大模型核心战场与AI创业主要目标，提供模型能力、开发工具和数据服务。应用层则是场景落地竞技场，基于大模型提供行业解决方案，参与方包括传统软件商、AI原生企业和系统集成商。
在AI落地过程中，大模型研发涉及多方面协同，单靠一家企业难以完成。不同行业对模型要求各异，通用模型需伙伴适配优化，且大模型研发部署成本高，开源模型等是解决之道。此外，商业层面若仅靠标准化APi接口提供服务，易引发同质化竞争。因此，AI生态是技术迭代、产业落地的必要条件，也是提升竞争力的重要手段。
在AI浪潮中，中国互联网巨头积极搭建AI生态圈。他们复用云厂商服务体系，吸纳ISV开发者，通过平台为开发者赋能。这种协作模式虽提升了交付效率，但国内AI生态整体成熟度仍不高。服务商在产品落地方面经验不足，全栈能力无法满足客户需求，多数企业数据体系尚在建设中。
以芯片兼容为例，国产AI芯片虽性能提升，但软件生态与主流框架兼容性差，开发者迁移成本高。工具链也不完善，如模型调试困难、工具精度损失且缺乏自动化支持。AI生态的不成熟还体现在落地成果上，众多长尾场景未开发，渠道商和代理商服务能力不足。
造成AI生态不成熟的原因众多。模型迭代快于部署，导致技术与工程落地脱节；头部企业垄断资源，形成恶性循环；企业对AI认知偏差，加剧建设难度；渠道代理与实施服务断层，使AI落地陷入困境。
当前AI生态困境是技术革命与产业变革不同步的结果，存在诸多断点。大模型厂商需通过共建技术底座、深耕垂直场景等策略，实现从“单点突破”到“生态协同”的转变。国内AI服务商正尝试构建良性生态体系，以加速模型产品和算力落地。我们期待更多AI伙伴出现，共同推动大模型生态发展。
