AI行业正在经历结构性换挡——从模型竞速到落地博弈，从能力展示到执行闭环。五个场景，五种路径，共同指向一个现实：AI，终于开始工作。
过去两年，AI 行业追逐的都是更大的模型、更高的算力、更强的能力。可到了 2025 年，越来越多的从业者开始意识到——AI 太聪明了，反而没那么有用。模型会回答，却不一定能执行；企业看热闹，却未必能回报。从“会说”到“会干”，是 AI 最艰难的一步。
就在不久前，2025前沿AI产业峰会在北京首都国际会展中心顺利举办。
本次大会由前沿在线主办，汇聚了字节跳动火山引擎、百度秒哒、出门问问、AiPPT.com 以及 LanguageX等代表性企业，共同探讨一个现实而尖锐的问题：当 AI 真正开始工作，产业会变成什么样？
不同于过往的技术秀，今年的舞台少了宏大叙事，多了工程气味。嘉宾们谈的不是愿景，而是实践：有人重构了企业敢上线的 AI 底座，有人把一句话变成能运行的应用，有人让 AI 走出云端进入生产现场，也有人用千万级用户证明，长期留存才是胜负手。
这是一场务实者的聚会，也是一面照向行业的镜子。AI 从炫技回归执行，从算法竞速转向产业复利。真正的竞争，不再是谁的模型更大，而是谁的系统更稳、谁的结果更实。
火山引擎：模型开始真正进入业务链路
今年几乎所有企业都在谈“落地”，但真正能做到“把模型嵌进业务”的玩家并不多。在这一点上，火山引擎显然走在了更靠前的位置。
如果说2023 年是模型研发的起跑线，那么 2025 年的火山方舟与豆包大模型，已经切换到工程化的主战场。
在峰会现场，字节跳动火山引擎 AI 创新行业解决方案专家 杨振宇带来了主题分享——《火山方舟与豆包大模型有力支撑 AI 应用落地》
分享重点展示介绍了火山引擎在模型、平台与行业场景融合方面的最新进展，豆包大模型在多模态理解、任务推理、语音生成、视频创作等领域的系统能力，以及火山方舟平台在算力调度、安全合规和工程化部署方面的进展。
*该部分为闭门分享，详细内容不在峰会回顾中阐述。
百度秒哒：当很多业务想法不再死于“排期”
如果说火山引擎代表企业级 AI 的“底座能力”，那百度秒哒思考的是一个同样关键的问题：当模型成为标配后，谁来释放那 90% 被困住的想法？
产业界有一句很现实的话：不是需求不够，而是研发永远不够。数字化在加速，业务需求却仍受制于资源分配，Jane 分享了一组行业观察值得反复回味：“过去 90% 的创意，都死在了开发阶段。”
因为组织必须在三个变量之间做选择：低成本、高质量、个性化，三者无法兼得。
在这一背景下，Vibe Coding的出现不是概念创新，而是对既有“开发流程”提出的一次结构性质疑：如果语言就是接口，为什么还要懂代码？
秒搭的意义也因此不在“炫技”，而在回答一个基本问题：如何让更多业务想法活下来并快速试错？
现场的生成 Demo 之所以值得观察，不在于“是否惊艳”，而在于反差：原本需要产品、前后端、部署测试齐上阵几周的开发周期，在对话框里变成了几分钟的自动生成。软件开发第一次变得和发一条消息一样轻量。
创新能力，从中心化走向分布式。组织权力结构被重新划分。
更具象的例子来自现场：百度秒哒产品运营-董艳博演示“吴磊变装”“五子棋小游戏”“跨景文旅站点”等案例，不是用来证明美观或惊艳，而是证明谁都能动手、立刻动手。
甚至有孩子用它做了一个汇率换算器，为了知道爸爸和外公跨国探望他的成本。在商业叙事之外，这也是生产力普惠的最好解释：不会写代码的人，也能改变数字世界的一角。
当行业谈“生产力革命”时，往往盯着替代，而忽略了一个更重要的指标：哪些想法本来不存在，如今得以存在？
秒搭做的事情本质上是让更多人具备数字化行动能力。不是为了取代程序员，而是让稀缺资源专注于关键系统，让长尾场景的创新不再沉没。
不只在于“节省研发成本”，而是让企业第一次有机会，规模化验证“本来会被放弃的可能性”。因为未来竞争的关键指标不是“谁的想法最对”，而是谁的想法能最快变成现实。”
一句话总结：代码的价值没有下降，但代码不再决定谁拥有创造权。从这个意义上说，秒搭站在了新一轮产业重构的起点上。不是为了取代工程师，而是为了释放创新的母体。
出门问问：AI硬件的第二次机会，当Agent找到现实入口
出门问问副总裁谢富强分享了他对AI商业化与智能硬件未来的深度洞察。开场并没有急着谈技术，而是讲了一个跨度十三年的创业故事。
“我们是一家从谷歌回国创业的公司，2012年成立，到现在已经十三年了。去年刚刚在港交所上市。”
出门问问最早以语音交互起家，是国内最早探索“让机器听懂人话”的团队之一。从键盘到触屏，再到语音，是人机交互的三次革命。
“从2014年开始，我们就在智能手表、智能家居、车载系统、机器人等场景中落地语音交互，让语音真正成为连接人与设备的入口。”
2019年，大模型浪潮兴起。团队在上海立项研发“中国版GPT-3”，正式迈入AI模型时代。此后，出门问问不断将语音、多模态与AI生成技术结合，推出了“魔音工坊”（AI配音）与“奇妙缘”（数字人生成与视频翻译）等产品。
谢富强总结说，他们在底层自研大模型，在上层利用多模态能力，持续打通AI软件与AI硬件的结合，让AI不再停留在屏幕上，而能在现实世界中“看、听、说、做”。“我们希望让大模型真正走出云端，进入日常的生活和工作中，解决真实问题。”
AI商业化的难题：技术太强，用户却无感
从语音时代走来的出门问问，对AI落地的痛点有着深刻体会。谢富强坦言，行业正在经历一次“表面繁荣、底层焦虑”的阶段：
“哪怕短短几年之间，你几百个项目，最后95%都会走向失败。”
他指出，问题的根源不在创业者不努力，而在于商业化逻辑本身出现了错位。过去几年，行业陷入“越卷越通用”的悖论：技术越来越强，产品体验却愈发趋同。“要么在做技术堆砌，花了很多钱，却没能解决一个具体场景的问题。”
在他看来，这正是AI行业商业化的核心困境：1、技术越来越通用，体验越来越相似；2、模型越强，用户越无感；3、投入越大，ROI越难算。
许多创业者在做垂直模型时，都曾经历这样的挫败：“产品刚上线没多久，GPT又更新，通用模型的效果已经超过你半年打磨的垂直模型。”
模型升级的速度，远远快于商业闭环的形成速度。这让AI创业陷入结构性困境：技术壁垒被更大的模型吞没，商业壁垒却来不及建立。
更致命的是，AI的智能提升对普通用户几乎不可感知。“像DeepSeek这样的模型，对普通人来说已经足够聪明，但它并不能解决特定场景的问题。”
于是，一个清晰的判断浮现出来：AI商业化的问题，不在于技术不够强，而在于它太通用了。
从模型到Agent：AI商业化的出路
谢富强认为，AI行业必须从“做模型”转向“做智能体”。“Agent是破解AI商业化困境的重要突破口。”
过去一年行业的焦点是“基模”——谁能训练出更大、更强的模型；而现在，新的问题是：如何让模型真正理解人、记住人、为人行动。
他提出了一个核心观点：“Agent的本质，是进化和递归。”
谢富强用人的成长作比喻：一个人从出生到成熟，会不断与环境互动、吸收反馈、调整行为——这就是“进化”；而在这个过程中，他会不断修正自己的思维模式，相当于“修改源代码”，这就是“递归”。
AI智能体也应具备这种能力：
在真实环境中进化，不断试错与自我调整；
通过递归学习，重塑推理链与决策逻辑。
一个真正的 Agent 必须拥有：✓ 长期记忆——理解用户在特定领域的历史与偏好；✓ 使用工具的能力——能自主调用外部工具完成复杂任务；✓ 规划与执行链路——具备多步任务设计与执行能力；✓ 与用户绑定的私有语境——理解个体语境，实现个性化响应。
否则，它永远只是“会聊天的鹦鹉”。
谢富强举例:一个旅行规划Agent如果能理解预算、偏好，自动搜索航班与酒店、完成下单与同步行程，“那才是真正的智能体，而不是一个回答问题的工具。”
为什么Agent必须上硬件？因为软件无法看见你
过去十年的智能硬件浪潮几乎都失败了：音箱、路由器、手表被大量生产，却无法持续变现。原因在于——它们只是被动响应指令，而非主动理解场景。
“你说‘播放一首歌’，它会播；你说‘讲个笑话’，它会答。可当你什么都不说时，它就什么都做不了。”
传统硬件缺乏记忆、无法感知场景，也没有长期学习能力。而Agent硬件的出现，改变了这一切。现在的智能体能理解上下文，记得你昨天说过什么，也能读懂你的情绪。
“过去我们买硬件是为了功能；未来我们用Agent，是为了关系。”
软件虽然能实现类似功能，但存在三大局限：
- 缺乏感知能力——无法“看见”或“听见”用户的真实状态；
- 缺乏场景上下文——不知道你身处何地、在做什么；
- 缺乏长期记忆——不记得你是谁、喜欢什么、昨天说过什么。
相比之下，硬件是AI的“触角”，能收集用户的行为数据、情绪与偏好，构建独一无二的个性化语境。AI基于这些上下文，才能输出“对的人、对的时间、对的内容”。
“Agent可以为你的AI硬件注入灵魂。”
硬件成为AI感知世界的入口：→ 看见你的状态→ 听见你的语境→ 记住你的偏好→ 主动采取行动
当设备不再只是工具，而能理解情绪与偏好，AI与用户的关系从“使用”变为“陪伴”，付费结构也随之重构。
TicNote：Agent在现实世界的第一块拼图
出门问问的落地方式很“反直觉”。不是科幻机器，而是一块仅3毫米厚的录音背夹——TicNote。
它的外形极简，功能却强大：
- 记录每一场会议并自动总结；
- 形成可搜索、可追溯的组织知识库；
- 理解个人工作方式并主动提示；
- 离线捕捉灵感，构建长期决策支持。
“假设有一个这样的智能体，从你创业第一天就参与每一次会议、每一个决策，这种知识的积累对创业公司来说极具价值。”
谢富强称，这是组织智能化的起点。人会遗忘，但Agent不会。它记录的不是声音，而是企业经验的复利曲线。“这不是AI提高效率，而是让公司从‘不再依赖个人记忆’开始变强。”
商业模式也在迁移：
- 传统硬件：卖完即止；
- Agent硬件：使用越久价值越大。
因为：
- 数据积累越久，理解越深；
- 输入越多，推理越准；
- 用户越依赖，粘性越强。
“未来三到五年，几乎所有智能硬件都值得再做一遍。”谢富强说。这不是口号，而是商业逻辑的迁移：从一次性变现到智能复利，从通用体验到高度个性化价值。
AI不再比算力，AI开始比信任
从大模型竞速到Agent落地，AI正从云端走向身边，从屏幕走向现实。它不再只“懂世界”，而是开始“懂你”。智能硬件真正的竞争力，不是功能，而是陪伴的深度。当AI开始记住我们、理解我们、补位我们，它自然就跨入了“被付费”的世界。
出门问问正在回答这个问题：当Agent找到现实入口，AI才真正开始工作。
AiPPT.com：在巨头缝隙里跑出的生产力新物种
如果只能用一句话定义当下AI应用的竞争本质，那就是：资源不再决定生死，需求理解与执行速度才决定生死。
过去两年，几乎所有创业者都盯着大模型，盯着算力。而在另一条看似拥挤的赛道里，一个不起眼的工具产品，用短短 20个月跑出2000万用户。这不是运气，而是认知与方法论的胜利。
这家公司叫像素绽放 PixelBloom，它的明星产品叫AiPPT.com。
让表达回归效率
在前沿AI产业峰会上，像素绽放 PixelBloom(AiPPT.com)副总裁刘旭，回顾了团队的起点。
他提到：AiPPT.com早期团队发端于国内领先的新媒体商业集团微梦传媒，于2018年孵化的智能内容创意工具——爱设计。团队长期服务内容创作者，对创作场景与表达需求有深刻理解。
“我们基于创作者的真实需求，开发了365编辑器、爱设计等一系列工具。2023年AI爆发，我们把AI的能力重新赋能到这些工具中，让制作PPT变得更高效。”
这句话揭示了AiPPT.com的产品原点：让表达回归效率，让创作者专注内容本身。
PPT不是工具，是表达权
为什么AiPPT.com能杀出重围？刘旭在分享中给出了答案：
“AI加PPT，打破了过去的行业限制，不再只是自媒体从业者使用，而是所有有PPT需求的人都能用。”
一句话：市场最大的痛点，不在于“做得好”，而在于“做不来”。
过去的办公场景中，大多数人都经历过这样的痛苦：
| 用户痛点 | 传统代价 |
|---|---|
| 内容：找素材、查数据、保证准确性 | 查一天资料写半页PPT |
| 排版：模板、图标、配色全靠手 | 两小时只改了标题页 |
于是“做PPT”成了一个机械劳动，而非表达过程。AiPPT.com打破了这个逻辑。刘旭说：
“一句话，一到两分钟，让大模型把PPT生出来。”
它重塑了两条最典型的创作路径：
- 从0到1的畅想式生成（告诉主题 → 自动结构化内容）
- 从1到100的资料导入式生成（文档直接吃 → 自动排版优化）
它不是让你更会写，而是让想法变得可见。产品定位不再是“做PPT”，而是：把表达权还给所有人。
不是惊艳，而是务实
PPT生成工具并不少，为什么只有AiPPT.com能留住用户？
刘旭坦言：
“发布会里的海报型PPT不是主战场。真正的主力，是对客户的沟通、给领导的汇报、业务宣讲。”
AiPPT.com的真正竞争力来自三个维度：
1）结构真实场景：智能大纲、逻辑收敛、内容复用（把业务经验变成可调用资产）
2）版式工程化：20万+专业模板，图标、示意图、颜色体系全覆盖（拒绝“为了好看而好看”的海报风）
3）持续留存能力：高频使用在职场，不是潮玩，是生产力工具（这也是2,000万用户能持续增长的关键）
一句话总结：AiPPT.com不是给观众惊艳的，是给老板省心的。
商业模式：不是单点爆发，而是生态占领
很多AI产品都火过，但活不久。AiPPT不一样。刘旭展示了他们清晰的商业地图：
“我们的用户来自四条路径：大模型生态、终端硬件、行业合作、企业方案。”
更像一张“生产力基础设施”的分发网络：
| 增长通道 | 代表合作 |
|---|---|
| 大模型应用分发 | 豆包等大模型应用市场 |
| 终端流量合作 | 联想AIPC、荣耀平板与手机 |
| 行业垂直方案 | 世纪超星、政务版合作 |
| 企业自用 | 定制化知识库与智能文档 |
其中两个案例尤其体现“工程化能力”：
教育：备课全链路重构：输入主题 → 大模型拉取电子文献 → PPT+讲义+数字人课程→ 自动生成课后习题 → 自动评分与分析；教师第一次可以把精力放回教学本身。
政务：内容合规审校，与人民网合作，解决敏感政策信息“不可搜索”与“可罚风险”，这不是点状创新，而是行业生产方式的升级。
刘旭一针见血地说：
“能留住用户的，不是效果，而是工作流。”
为什么能赢？因为理解中国式增长
刘旭把最真实的一点说破：
“就算我们做到国内第一，赚的钱也只占全球10%。剩下的90%，在海外。”
所以AiPPT.com的下一步很明确：2026年重点出海。
当国内卷成本、卷速度，海外正缺这类“AI生产力工具”。而AiPPT.com具备中国创业者最强的两种能力：
- 懂需求：不是炫能力，而是解决问题
- 能执行：快速迭代、场景驱动、以结果为准绳
这也是中国AI企业能快速突围的底层逻辑。
对所有AI创业者的启示
复盘AiPPT.com的路径，可以总结为九个字：抓痛点、做长链、建复利
抓痛点：表达权不平等做长链：从内容到呈现到讲述建复利：理解用户越久越懂用户
AiPPT.com证明：创业者不必在模型时代成为模型玩家。但必须在落地时代成为落地专家。巨头争算力，创业者争理解，未来属于能把能力转化为结果的人
一句话结尾：AiPPT.com没有依靠参数领先、算力领先，却跑出了“价值领先”的结局。因为在AI时代，生意的护城河，不在服务器机房，而在用户心智与工作台前。中国AI应用玩家正在证明：技术的革命会过去，生产力的革命才刚刚开始
LanguageX：当AI开始理解语言背后的世界
产业里一直有一句略带无奈的调侃：“机器翻译解决了‘翻译’本身，却仍未解决‘理解’。”
在前沿AI产业峰会上，LanguageX 联合创始人李光华分享的，是这句话背后的现实。
生成式AI正在席卷内容世界。写文案、做PPT、甚至剪视频，都已经越来越容易。然而，在一个最基础的功能上，人们仍然频繁失望：翻译。
不是因为翻译不好，而是因为翻译太像翻译。它传递的是词，却失去了意图。它修正了语法，却丢掉了尊重。它输出了句子，却无法承担沟通。
李光华开场先拆掉一个幻觉：
“翻译不是转换，是理解。不是对照关系，而是文化关系。”
他说，LanguageX从第一天做的事情，就是把翻译从“准确”，推进到“可信”。
为什么大模型强，但专业翻译仍旧脆弱
大模型给翻译带来两大“看似革命性”的提升：1、上下文理解变强；2、泛化能力极强，可以顺带润色与风格改写
举个例子，“松下问童子，言师采药去”大模型终于不会再把“松下”译成“Panasonic”。可问题依旧：专业文档里，术语哪怕差一个词，就会造成法律风险。一本小说中，人物称呼变化，就会破坏叙事关系。软件本地化时，阿拉伯语从右向左，界面一片混乱。政策内容翻译不严谨，传播风险巨大。
大模型并不会替你承担任何责任。它说了就算，说错也算。
“当翻译不是一句话，而是一个项目，大模型的短板会在第一秒暴露。”
李光华认为，专业翻译的本质是“可交付”，而不是“能生成”。
LanguageX：不是工具，而是“智能语言工厂”。
他们打造的不是一个翻译器，而是一个能接下复杂项目的“生产组织”。它包含：
- 多语言、多模型协同
- 术语体系贯通与可干预
- 翻译记忆、母语审校机制
- 格式智能体与排版治理
- 风险检测与质量量化
- 项目管理流与多人角色协同
一句话总结：“能交付完整结果，而不是丢给你一段机器译文。”
李光华用了一个非常形象的比喻：
“我们希望构建一个虚拟的专业语言团队，让机器承担机械劳动，人承担判断创作。”
因此，LanguageX 做的是让机器和人各就其位：
| 机器擅长 | 人类擅长 |
|---|---|
| 一致性、速度、存储、查错 | 意图、审美、文化、风格 |
翻译不是替代，而是增强。
技术能力的底牌：不是一个模型，而是能力共振
LanguageX团队自组建起就做了一件冷静又困难的事：用统一标准，评测全球所有主流模型。
包括 ChatGPT、豆包、DeepL、Claude…也包括自研专业模型。通过持续打分、差异标注与任务拆解，让每一种语言、每一类场景，都能找到最优路线。
换句话说：
英中不必是同一支队伍政务不必用市场最贵的模型小说也不必交给最懂工程的智能体
翻译进入了“最优分工时代”。
这就是一个产业级团队的成熟：不迷信单一技术，不押注单一路径。
为什么这是中国AI的一条确定性赛道
李光华分享了一个非常现实的判断：
“中国企业正在集体出海，多语言本地化就是连接全球市场的必经通道。”
未来5年，中国将迎来两个巨大的增量：1、产业AI化。2、企业全球化
每扩大一个国家市场，都意味着新的语言、文化、法规与表达方式。如果翻译交付不了，商业就无法扩张。
在此基础上，LanguageX有两条明确的战略优势：
- 中国是世界上语言处理场景、内容量最复杂的市场
- 工程化与规模化能力，是国内团队的天然强项
专业本地化不是“小而美”，而是“深且大”。
翻译未来的分水岭：AI要开始承担责任
演讲最后的Demo，有一个对行业极具象征意义的发现：
在盲测中，智能体交付的译文，在一致性与规范性上，超过了大量普通人工译文。这意味着，AI第一次具备：
- 做复杂项目
- 可量化交付
- 可追责的质量能力
当翻译从“工具使用”变为“能力输出”，它就和软件、芯片一样，是生产系统的一部分。
李光华说：
“翻译是技术，也是文化。AI翻译的终点，是让世界彼此听懂。”
当AI理解语言背后的世界，沟通才会真正产生力量
这场分享的真正价值，不是展示一个翻译平台有多强，而是指出一条关于AI的新方向：AI的下一步，不是变得更聪明，而是变得更通人性。
当模型不只理解语言规则，也懂得语气、角色、关系与场景，那不是翻译提升10%，是沟通能力提升10倍。
翻译不是跨语言，是跨文明。这句话在今天听起来也许有点浪漫，可它即将成为未来商业竞争最现实的真相。
因为只有当你被真正听懂，你才有机会被真正选择。
从模型到产品，AI真正开始工作了
从这五家公司的实践看，AI叙事已彻底换挡。舞台中心不再是“谁更聪明”，而是“谁更可靠”。能否嵌入价值链路，决定了AI能不能进入商业闭环。
技术红利在消退，工程化红利正在放大。算能力量在见顶，执行力竞争才刚开始。这意味着一个更现实的判断：2025是AI从“演示时代”迈向“责任时代”的分水岭。
在这一轮产业重排中，中国AI的真正优势越来越清晰：不是模型参数领先，而是落地速度领先；不是概念发明，而是价值兑现。模型、工具、硬件、内容、智能体正在汇聚成一条新主线：让AI不只“懂世界”，而是“懂业务”“懂场景”“懂你”。
前沿在线相信：下一代技术的护城河，不在GPU机房，而在生产关系与执行链路；真正的AI竞争，不在发布会上，而在工作台前。
当AI开始真正工作，这场产业的重新分工与价值分配，才刚刚开始。我们会持续记录这些节点，捕捉那些速度、勇气与复利正在发生的地方。
关注前沿在线，让我们一起见证：AI如何从响亮口号，变成可靠生产力。
