自 ChatGPT 掀起全球 AI 热潮，AI 大模型技术持续高速迭代。进入 2025 年，一个显著趋势是大模型从追逐通用智能，逐步转向深入各行业的定制化开发，力求为不同领域输出更精准、高效的服务。
通用大模型，以 GPT 系列为典型，凭借巨量参数和海量数据训练，在文本生成、多模态理解等层面成绩斐然。不过在实际落地应用时，其短板也逐渐暴露。它存在专业深度欠佳、特定场景效率低下、易产生 “幻觉” 等问题。比如医疗领域，面对罕见病诊断或复杂手术方案规划，通用大模型很难给出可靠、专业的建议。
国内的 AI 大模型在这一趋势下也表现亮眼，为现实生活带来诸多改变。字节跳动旗下的豆包增添视频生成功能，极大丰富了用户交互体验。以往用户只能通过文字交流获取信息，如今，当询问历史事件，豆包不仅能用文字详述，还能生成包含图片、影像、动画演示的视频，助力用户更全面、深入地理解知识。在教育场景中，教师能借助豆包生成的视频，生动展示科学实验、地理现象等知识，激发学生学习兴趣，提升教学效果。比如生物课上，细胞分裂过程的视频能让抽象知识变得直观，帮助学生轻松掌握。
阿里云的通义千问同样功能强大，在生活娱乐方面，其 “通义舞王” 功能可依据用户上传照片生成舞蹈视频；还具备 AI 生图、AI 生视频等趣味玩法，为用户创作增添乐趣。在日常办公里，通义能提供专业文档撰写、代码生成解释与纠错等服务；学习层面，它可拍照讲题、解析网页论文，实现多文本摘要与结构化总结，实时翻译等，是工作学习的得力助手。
minimax 公司的海螺 AI 在视频生成领域成绩突出，在 vbench 评测中拔得头筹，五周内访问量激增 8 倍。其图生视频功能可精准识别图片、理解复杂文本指令，生成逼真视频。例如将《武林外传》角色生成苦情戏，或是让《蒙娜丽莎》动起来。它还能实现好莱坞级特效，如 cg 合成、爆炸等，且无需特效模板，为独立电影人降低制作成本，在画面质量、连贯性等多维度领先同类产品。
即梦等 AI 在图片生成方面也表现出色，能够依据用户给出的关键词、创意构思，快速生成风格各异、极具美感的图片。无论是电商平台商品展示图、广告宣传海报，还是个人创作者所需的插画素材，即梦都能助力高效产出，节省人力与时间成本。
不过，行业定制化大模型前行之路并非坦途，面临诸多挑战。数据层面，行业数据分散且质量参差不齐，整合与标注成本高昂；算力方面，模型训练需大量资源，成本居高不下；人才领域，懂 AI 又熟悉行业的复合型人才稀缺。应对这些难题，需要建立统一数据标准，运用分布式计算削减算力成本，强化跨学科人才培育。
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