当基础模型成为AI应用的底座，学者称平台竞争转向生态较量

应用生态的丰富度，正成为当前大模型厂商“秀肌肉”的呈现方式。今年以来，随着国产基础大模型加速向各类场景渗透，南都记者近期在多场头部大模型公司举办的活动现场看到，接入基础模型的外部软硬件应用开发企业，业已占据展厅的大部分空间。

同时，伴随“百模大战”收缩，基础模型的头部效应愈发显著。海外知名大模型评测榜单Chatbot Arena于6月16日更新的排名显示，DeepSeek、通义和腾讯混元旗下三款基础模型跻身全球前十。

“基础模型可以视为‘平台的平台’。”在6月中旬中央财经大学一场“数字经济思享汇”研讨活动上，中国互联网经济研究院副院长史宇鹏提到，以DeepSeek为代表的基础模型不仅仅是一款应用或工具，而正在演变成一个全新的数字基础设施，一个可以生长出万千应用的“平台”。

史宇鹏分析说，随着AI底座化趋势加速，未来的平台竞争形态，将不再是单个企业之间的“寡头竞争”，而是背后“生态系统”的博弈。这和传统的商品竞争或互联网平台竞争有着本质不同。

史宇鹏认为，哪家大模型平台能吸引更多开发者，围绕其构建起一个更丰富、更有活力的应用生态，就可能通过强大的网络效应锁定胜局，形成“赢者通吃”的局面。此时，如何看待大模型时代的垄断现象和行为，比如，商品或服务的相关市场如何界定等，给反垄断当局提出新的考验。

6月中旬中央财经大学“数字经济思享汇”研讨活动现场。

在中国人民大学应用经济学院副院长黄阳华看来，对于由私人企业提供类公共性质数字基础设施的现象，反垄断执法应审慎界定监管边界，合理把握干预力度与市场激励之间的平衡。

黄阳华表示，从发展的视角看，只要划定清晰的底线——即不触及国家信息安全、不严重影响个人或小微企业的基本福利与机会公平——就应给予私人企业在数字基础设施领域最大限度的创新与投资空间。他建议采取中等偏弱的监管框架，以契合中国数字经济发展的需求。

虽然基础模型及背后的生态体系正迅速扩张，但史宇鹏表示，AI落地效果如果要反映在宏观生产率数据提升上，还需要一段时间。据其解释，这是经典的索洛悖论。诺贝尔经济学奖得主索洛此前提出，尽管计算机技术深刻改变生产方式，但统计数据未必能同步反映出生产率的大幅提升。史宇鹏说，作为通用目的技术的AI，同样存在这种时间滞后的效力发挥问题，但只要真正用好AI技术，其在企业降本增效上的效果依然显著。

面向B端和C端的Agent（AI智能体），已成为大模型的热门应用方向。北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院副教授秦曾昌预测，20%-30%的办公任务可由Agent替代完成，由此释放出的劳动力，将有机会流向技术催生的新领域。

采写：南都记者 杨柳