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前言：2025年2月，深圳福田區(qū)政務大廳的辦事窗口前，市民發(fā)現(xiàn)原本需要3天審核的公文，如今幾小時就能反饋。這背后，是70名[AI數(shù)智員工]在240個政務場景中高效運轉(zhuǎn)。文書起草、政策解讀、招商輔助，而支撐它們的核心，是DeepSeek研發(fā)的671B參數(shù)模型DeepSeek-R1。有意思的是，DeepSeek-R1嚴格來說不算小模型，但它采用的專家混合技術卻顛覆了行業(yè)認知。根據(jù)任務自動激活部分網(wǎng)絡，只運行需要的模塊，用更少算力解決了復雜問題。這讓業(yè)界第一次認真思考：大語言模型的[大]，真的是所有場景的必需品嗎？從這一疑問開始，2025年的中國產(chǎn)業(yè)AI賽道，悄然掀起了一場[小模型革命]。

作者 | 方文三 圖片來源 |  網(wǎng) 絡 

大模型的[落地困境]與小模型的[剛剛好] 

2023年是大模型的[狂飆元年]，GPT-4、文心一言等模型憑借[寫代碼、寫論文、做推理]的全能表現(xiàn)，讓業(yè)界驚嘆[通用AI來了]。

但到了2024年，當企業(yè)真正想把大模型裝進業(yè)務流程時，卻撞進了三重[落地墻]。

某互聯(lián)網(wǎng)大廠做過一項測試：用GPT-4驅(qū)動客服Agent，一天10萬次調(diào)用的API費用接近40萬元，一個月就是上千萬。

這對中小商家來說，相當于[用直升機送快遞]。

反觀小模型，阿里發(fā)布的Qwen2.5-Coder-7B在代碼生成場景中，推理成本比上一代大模型下降70%。

7B左右的小模型驅(qū)動客服，成本直接砍去90%，月均支出可控制在10萬元以內(nèi)。

更關鍵的是隱性成本，2024年全球LLM托管的云基礎設施投資激增至570億美元，是同期LLM API服務市場規(guī)模的10倍。

服務器、GPU集群、配套工具鏈的投入，一旦轉(zhuǎn)向小模型，前期投入就可能變成沉沒成本。

但即便如此，仍有越來越多企業(yè)選擇[換軌]，因為小模型的長期運維成本，實在太香了。

在金融交易場景中，2秒的延遲可能錯過最佳交易時機；在客服對話中，2秒的等待會讓用戶滿意度下降30%。

而大模型一次推理往往需要2-3秒，甚至更久；小模型卻能輕松實現(xiàn)毫秒級響應。

醫(yī)療記錄、財務數(shù)據(jù)、用戶身份信息等企業(yè)核心數(shù)據(jù)，一旦上傳云端大模型，就面臨外泄風險。

而小模型的本地化部署能力，恰好擊中了這一痛點。

英偉達與佐治亞理工學院聯(lián)合發(fā)布的論文《Small Language Models are the Future of Agentic AI》，更是用數(shù)據(jù)佐證了小模型的價值。

在MetaGPT、Open Operator等開源Agent項目中，40%-70%的調(diào)用任務，其實只需要小模型就能完成。

大模型像[超級大腦]，適合解決開放性復雜問題；而Agent更多是[執(zhí)行型角色]，需要的是小模型這種[記得住流程、干活穩(wěn)]的[小腦]。

這就是小模型崛起的底層邏輯：不是因為它比大模型[更先進]，而是因為AI落地的主要形態(tài)（Agent），恰好需要[剛剛好的智能]。

三大典型場景，看見[小而專]的力量

小模型的落地，從來不是[一刀切]的。它的核心優(yōu)勢，在于對[流程清晰、重復性強、隱私敏感]場景的精準適配。

從客服到金融，從邊緣設備到醫(yī)療，小模型正在用[小身材]撬動[大價值]。

①標準化流程任務：客服、文檔處理的[效率加速器]。這類場景的關鍵，是不需要創(chuàng)造力，只需要穩(wěn)定性。

客服Agent只需回答[賬單在哪、怎么退貨]，文檔Agent只需[提取重點、整理結構]，小模型經(jīng)過針對性微調(diào)后，完全能達到比大模型更靠譜的效果。

Gartner調(diào)研顯示，45%部署小模型的企業(yè)，在文檔處理、客服等場景中實現(xiàn)了[成本下降+準確率提升]的雙重收益。

②高合規(guī)領域：金融、醫(yī)療的[精準解讀者]。McKinsey報告指出，小模型在法律、金融、醫(yī)療等行業(yè)更受青睞，不是因為它更全能，而是因為它更可控。

在法律領域，小模型可基于判例庫做條款匹配，輸出的法律建議解釋性更強，避免大模型模糊泛化導致的風險；

在醫(yī)療領域，2.5B參數(shù)的小模型可輔助病理切片分析，在本地設備上快速標注疑似病灶，既不泄露患者數(shù)據(jù)，又能為醫(yī)生節(jié)省30%的閱片時間。

③邊緣與端側(cè)：從工廠設備到手機，小模型[無處不在]。

在智能制造場景中，英偉達部署在工廠端的小模型，推理延遲低、帶寬消耗少，可實時分析設備傳感器數(shù)據(jù)，預測故障風險；

在手機端，三星Galaxy S24搭載的SlimLM系列，能離線完成文檔摘要、問答，運行流暢還不耗電；

在汽車智能座艙中，面壁智能的MiniCPM-V 4.0（4B參數(shù)）可實現(xiàn)[語音指令+圖像識別]雙模態(tài)交互，斷網(wǎng)時也能識別障礙物、調(diào)取導航數(shù)據(jù)。

讓人驚喜的是邊緣設備的突破，石化行業(yè)的設備檢修系統(tǒng)，用2.5B模型實現(xiàn)[語音識別+常規(guī)故障排查]，工程師在現(xiàn)場用手機就能調(diào)用；

農(nóng)業(yè)領域的[AI病蟲害識別設備]，搭載1.7B小模型，在田間地頭就能分析葉片圖像，無需聯(lián)網(wǎng)上傳數(shù)據(jù)，小模型讓AI從[云端黑盒]，變成了[嵌在機器里的芯片]。

國內(nèi)產(chǎn)業(yè)AI的[大+小]協(xié)同，不是替代而是補位 

[小模型會取代大模型嗎？]這是行業(yè)最常問的問題。答案很明確：不會。

2025年的中國產(chǎn)業(yè)AI，正在走向[大模型+小模型]的混合架構，大模型做戰(zhàn)略規(guī)劃，小模型做戰(zhàn)術執(zhí)行，兩者協(xié)同才能最大化價值。

這種模式正在普及，中大型企業(yè)用7B-9B小模型做私有化部署，集成到CRM、ERP等核心系統(tǒng)；遇到戰(zhàn)略報告撰寫、跨業(yè)務推理等復雜任務，再[求助]大模型；

1B-3B小模型則部署在移動端、邊緣設備，處理文檔總結、現(xiàn)場問詢等輕量任務。

比如石化行業(yè)的設備檢修系統(tǒng)，用2.5B模型實現(xiàn)[語音識別+常規(guī)故障排查]，復雜故障再上傳大模型分析。

據(jù)不完全統(tǒng)計，過去三年，國內(nèi)廠商[≤10B參數(shù)]小模型的發(fā)布占比，從2023年的23%飆升至2025年的56%，成為大模型版圖中增長最快的賽道。

阿里、騰訊、百度、DeepSeek等廠商，不僅推出小模型，還把[推理框架、量化壓縮、微調(diào)流程]打包成[解決方案]，降低企業(yè)部署門檻。

阿里Qwen-Agent提供文檔問答、財報解析的模塊化插件，企業(yè)按需即插即用；

騰訊混元Lite+私有部署SaaS中臺，中型B端企業(yè)無需MLOps團隊就能部署；

百度ERNIELite政務套件，針對本地合規(guī)需求優(yōu)化權限與日志審計功能；

DeepSeek開源醫(yī)療問答小模型，在私立醫(yī)院試點中，診斷建議準確率達88%。

海外廠商也在跟進，微軟Phi-3提供完整推理工具，英偉達TensorRT-LLM+NIM服務實現(xiàn)[模型壓縮-微調(diào)-部署]一條龍，Hugging Face把小模型變成任務組件。

但中國廠商的優(yōu)勢在于本土化適配，比如對中文語境的理解、對政務/金融等行業(yè)合規(guī)要求的熟悉，這是海外廠商短期內(nèi)難以超越的。

2025年，國內(nèi)開源社區(qū)涌現(xiàn)出一批垂直領域小模型。

MiniCPM在教育領域內(nèi)測，集成至作業(yè)點評系統(tǒng)；中文RAG框架Langboat和LaWGPT專注政法場景；

DeepSeek開源的代碼小模型，成為中小企業(yè)的編程助手。

這些開源模型，讓企業(yè)無需從零構建，只需做場景化微調(diào)就能落地。

更重要的是技術平權，過去只有巨頭能玩得起大模型；現(xiàn)在，5人團隊用開源小模型，就能開發(fā)出行業(yè)專用Agent。

小模型是中國AI的破局點和超車機會

美國在高端芯片上的限制，讓中國大模型發(fā)展面臨算力瓶頸；而小模型對算力的低需求，恰好繞開了這一痛點。

零一萬物在低端芯片上實現(xiàn)小模型高效訓練，百川AI與高通合作開發(fā)手機端小模型，百度、字節(jié)跳動在智能終端預裝小模型，這些實踐都證明：沒有頂級GPU，中國企業(yè)照樣能做出好用的小模型。

清華大學五道口金融學院的報告指出，中國發(fā)展小模型具有優(yōu)勢：

①在特定場景中，小模型的優(yōu)化能力可超越國外通用模型。

②小模型的成本效率更高，適合中小企業(yè)普及。

③中國有豐富的落地場景和用戶數(shù)據(jù)，能快速迭代小模型。

這些優(yōu)勢，讓中國在全球AI競賽中，找到了一條不依賴高端芯片的差異化路徑。

以醫(yī)療領域為例，國外大模型雖能回答通用醫(yī)療問題，但對中國的醫(yī)保政策、常見病診療規(guī)范理解不足。

而國內(nèi)醫(yī)療小模型基于本地病歷、行業(yè)標準訓練，能給出更貼合實際的建議。

當國外大模型還在爭奪[云端霸權]時，中國企業(yè)已在端側(cè)小模型上[搶跑]。

面壁智能的MiniCPM-V 4.0可在手機上穩(wěn)定運行，支持圖文交互；

騰訊混元0.5B-7B模型適配筆記本、智能座艙；華為云與車企合作，把小模型裝進智能座艙，實現(xiàn)[離線語音控制]。

端側(cè)是AI落地的[最后一公里]，也是未來最大的增量市場。

中國有全球最大的智能手機、智能家居、智能汽車市場，這些設備都需要輕量級AI。

小模型的普及，不僅能讓AI[飛入尋常百姓家]，還能為中國產(chǎn)業(yè)AI構建端側(cè)生態(tài)壁壘，這是國外大模型難以復制的優(yōu)勢。

結尾：

2025年的產(chǎn)業(yè)AI，已經(jīng)告別了[比參數(shù)、比算力]的粗放階段，進入[比落地、比價值]的精耕時代。

小模型的崛起，不是對大模型的否定，而是對AI產(chǎn)業(yè)化的[補位]。

它讓AI從高高在上的技術，變成觸手可及的工具；從巨頭的游戲，變成中小企業(yè)的機遇。

當AI能嵌進工廠的傳感器、醫(yī)院的診斷設備、家里的路由器、汽車的智能座艙，當每一個機器都有[剛剛好的智能]，我們才能說：AI真正叩響了產(chǎn)業(yè)落地的大門。

部分資料參考：自然系列：《2025AI指數(shù)報告：沒有一家獨大，[小而美]模型大有可為》，產(chǎn)業(yè)家：《2025中國產(chǎn)業(yè)AI以小模型破局，欲叩響真落地之門》，清華五道口：《LLM時代小模型的應用潛力與挑戰(zhàn)》，AI智研工坊：《小型語言模型（SLM）的崛起：未來趨勢、生態(tài)系統(tǒng)與應用實踐深度解析》，小黑魔法：《輕量化AI革命！三大中文小模型巔峰對決：誰將重新定義NLP未來？》，AI人工智能D1net：《小模型：傳統(tǒng)行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的[輕量級引擎]》，安邦智庫：《成本考量下的[小AI]才是方向》，工業(yè)AI專家：《AI小模型：人工智能的[輕騎兵]》，AI科技評論：《AI的下一個戰(zhàn)場：端側(cè)模型崛起》，CPSE安博會：《小模型和大模型，誰離市場更近？》，頭部科技：《[SLM優(yōu)先]才是智能體的未來？英偉達力推小模型，比Qwen3-8B快6倍》

       原文標題 : AI芯天下丨產(chǎn)業(yè)丨2025中國產(chǎn)業(yè)AI以小模型破局，欲叩響真落地之門