计算机行业智能体应用研究系列（二）：全球大模型的技术迭代与商业化.pdf
- 上传者：每***
- 时间：2026/06/09
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本报告系统梳理了全球大模型的技术迭代演进逻辑与商业化进程。技术层面，大模型遵循Scaling Law，在参数、数据、推理与学习环境四个维度持续迭代。参数方面，从追求规模转向注重效率，MoE架构成为主流；数据方面，从原始文本转向高质量合成数据及多模态、物理交互数据；推理方面，通过思维链、测试时计算扩展和强化学习提升逻辑与代码能力；学习环境方面，代码执行与Harness Engineering推动智能体在真实工程场景落地。商业化层面，会员订阅与API调用是基本盘，OpenAI通过分层订阅和多元变现拓展空间，Anthropic深耕企业级Coding与Agentic场景实现ARR领先，阿里Qwen通过开源和价格优势拓宽市场，字节豆包依托生态实现综合变现。报告指出，大模型竞争核心在于技术迭代频率、自我增强飞轮及单位智能成本下降，未来将从“卖Token”向“卖效果”转变，AI算力基础设施及MaaS云服务厂商将持续受益。
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