行业趋势：大模型性能趋同与竞争焦点转移 - 截至2025年底，头部大模型（如Google Gemini、OpenAI GPT、Claude及中国模型）之间的性能差距正在快速缩小，呈现“肉眼可见”的趋同态势 [1] - 当模型性能拉不开差距时，行业竞争焦点将从比拼模型“更聪明”转向比拼如何让客户“真的用起来”，即模型在企业系统、流程和业务中的实际应用能力 [1] - 性能趋同将导致价格压力增大、毛利率被挤压，仅通过增加模型参数难以维持溢价 [1] 技术发展：开源与工程优化加速趋同 - 模型性能趋同的核心原因在于技术开源和工程优化能力的快速传播，全球约有十多个实验室采用相同方法和数据，导致技术护城河消失 [2] - 开源加速了技术迭代，例如Mistral AI在2024年初开源的稀疏混合专家架构，几个月后中国团队DeepSeek-V3便做出了成本更低、效率更高的版本，双方技术互相借鉴 [3] - 模型训练的计算门槛迅速下降，2024年预训练模型达到10^26 FLOPs（运算规模）还很困难，但到2025年任何有资源的团队都能在几个月内追上 [3] 企业应用：AI价值实现的两大路径 - AI在企业中的价值实现可分为两类：一是提升运营效率，二是实现技术突破 [10] - 效率提升案例：法国航运巨头CMA CGM利用Mistral的AI系统，将原本需要20多名员工轮班完成的港口调度协调工作，简化为仅需2人把关，AI能自动与20多个外部系统交互并执行任务 [12][13] - 技术突破案例：ASML利用Mistral的模型进行光刻机的高精度图像识别，AI能识别出人眼无法察觉的芯片缺陷，这不仅节省人力，更突破了芯片制造的精度瓶颈，推动半导体制程向更小纳米级别发展 [17][18][19] - AI在核聚变、半导体制造等领域的应用，正帮助行业突破物理极限，其创造的价值远高于单纯节省人力 [20] 商业模式：从销售模型能力转向提供可落地方案 - AI公司真正的盈利机会不在于销售一个“聪明”的模型，而在于提供能让AI深度融入企业日常工作的落地解决方案 [21] - 许多在模型研发上投入巨大的AI实验室未必能盈利，而真正能赚到钱的是那些能让AI在企业中实际运转起来的公司 [22] - 企业需要的不是模型本身，而是能够解决具体业务问题的可执行方案 [21] 竞争壁垒：控制权与部署灵活性成为关键 - Mistral AI将其成功因素归结为三点：能用、能控、不受限 [23] - 能用：通过开源模型，允许企业根据自身需求进行修改、接入现有系统并部署在自有基础设施上运行，这与许多提供“黑盒”工具的闭源模型形成对比 [24][25] - 能控：闭源模型存在供应商锁定风险，企业可能因API变更、定价调整或功能限制而陷入被动，迁移成本极高，开源模型则赋予客户随时切换和自主部署的控制权 [26] - 不受限：模型支持本地化部署，即使断网也能使用，客户可根据需求灵活调整功能，无需与供应商反复谈判，这对稳定性要求高的关键业务至关重要 [27] - 案例验证：2026年1月，法国政府与Mistral签订框架协议，要求AI系统必须在法国本土基础设施上运行，以确保关键业务不依赖外部供应商，这同时能将投资、就业和技术生态留在本地 [29][30] - 行业共识是，随着模型商品化和技术门槛消失，真正的价值在于让AI在企业落地，并将系统控制权交给企业，AI越重要，控制权的价值就越高 [30]