垂直大模型商业化浪潮：亿元订单背后的AI变现新路径

讯飞医疗于11月29日成功中标合肥国家人工智能应用中试基地（医疗领域基层卫生服务方向）项目的软件服务部分，合同总额高达4.3亿元。

据了解，该项目计划采购6个大模型，包括1个通用大模型和5个针对医疗领域定制开发的大模型，即：通用认知大模型（成品软件）、医疗认知大模型（定制）、医疗语音大模型（定制）、医学影像大模型（定制）、医疗图文识别大模型（定制）以及医疗多模态大模型（定制）。各模型的招标限价分别为1600万元、2155.5万元、480万元、5622万元、768万元和2377.5万元。

根据招标公告，该项目除采购通用大模型底座及五个国产化、自主可控的千亿级参数医学垂直大模型外，还将构建医疗高质量数据资源平台，计划采集、汇聚、治理不少于5PB的医疗健康行为数据，建设34个增强医学大模型的高质量医学知识库、42个用于构建医学大模型的高质量多模态数据集，以及11个面向基层医疗疾病研究转化的数据资源中心。医学大模型与数据资源平台相结合，将极大推动AI+医疗服务应用在医疗领域的落地。

在此之前，9月29日，科大讯飞中标了金华「婺城数智未来」新型基础设施建设项目，合同金额为3.8亿元。该项目覆盖了十大行业的AI应用场景，具体包括AI+教育、AI+公安、AI+人社、AI+招商、AI+产业、AI+医疗、AI+水务、AI+管理、AI+办公和AI+法院。

从报价文件的详细统计来看，该项目的软件部分金额占比达到41%，高于硬件部分的38%，这一现象被部分媒体解读为「AI大模型开始真正实现商业化变现的重要标志」。

垂直大模型应用的价值日益凸显。无独有偶，就在科大讯飞斩获大单的前一天，华为与深交所合作推出了基于华为盘古Reasoner 38B的证券行业法规大模型：

该模型融合了深交所的行业法规知识体系（包含10万多条法规条文标签数据），并借助华为自研的精调技术与场景化训练能力，实现了90%以上的问答准确率，同时具备可扩展性和实时性等特点。

亿元大单频现，垂直大模型率先实现商业化突破

与垂直大模型相比，公众对豆包、千问、元宝、DeepSeek等通用大模型更为熟悉。但在当前阶段，垂直大模型比通用大模型更易于实现盈利。

根本原因在于，垂直大模型有着明确的目标定位，即提升各行业处理具体问题的效率，帮助用户解决棘手的「降本增效」难题，其商业路径清晰直接，变现速度更快，因此可被视为一类「专业技能人才」；

而通用大模型则志在构建一个无所不知的「类人」交流角色，面向大众提供服务，但难以直接将赚钱作为首要目标，更像是一类「广博知识人才」。

（图源：讯飞医疗）

从内容输出角度看，垂直大模型更善于解决实际问题、执行具体任务，扮演人类的助手角色；而通用大模型则更擅长启发思考、激发创意，担当人类的伙伴角色。

助手负责创造价值，伙伴负责陪伴左右。从定位到功能，垂直大模型都比通用大模型更具商业变现潜力。

然而，如果没有通用大模型提供的底座或母体支撑，垂直大模型就成了「无源之水，无本之木」。因此，我们看到合肥刚完成招标的医疗项目，正是采用1个通用认知大模型搭配5个不同侧重的医疗应用大模型的组合模式。

深耕垂直大模型，众多企业已悄然实现盈利

除了科大讯飞、华为、阿里、字节跳动、腾讯、百度等科技巨头外，国内垂直大模型市场还吸引了众多其他玩家，包括垂直行业内的领军企业以及众多大模型初创公司，它们也在悄然实现盈利。从行业分布来看，金融、医疗、教育、政务等企业级或公共领域客户，已成为垂直大模型市场的首批「大金主」。

金融领域因细分场景丰富且变现速度快，吸引了科技巨头（如蚂蚁集团、百度等）积极参与金融大模型的研发推广，同时许多证券、银行、保险机构也借「科技金融」东风涉足其中。

在金融大模型的细分应用场景中，智能投研与投顾、智能风控与合规、智能营销与客服、智能交易与运营等成为热点。值得一提的是，DeepSeek的母公司幻方量化是一家专注于量化投资和AI技术研发的私募机构。目前，A股市场的量化交易金额已占据相当比例的规模。

幻方 AI 深度学习训练平台「萤火二号」（来源：幻方量化）

对于当前的大模型创业公司而言，垂直大模型同样是比通用大模型更稳健的「生存之道」，毕竟只有先活下去，才能追求诗与远方。

在「AI大模型六小虎」中，智谱AI、零一万物和阶跃星辰今年纷纷聚焦垂直大模型领域，试图通过B端应用市场加速商业化进程。

其中，智谱AI除持续在C端市场保持活跃外，也在大力推动大模型在金融、医疗、教育、政务等B端垂直行业的落地，宣称拥有数万家企业合作伙伴。值得注意的是，这家北京AI独角兽今年已先后获得杭州、珠海、成都、北京、上海等多地国资或产业基金的战略投资，或已成为AI创业团队中政务服务大模型的代表。

李开复创立的零一万物，今年不再追求万亿参数以上的超大基础模型，而是聚焦于打通从基座模型到垂直场景的「最后一公里」，并推出了万智企业大模型一站式平台。

阶跃星辰作为「AI大模型六小虎」中估值相对靠后的企业，今年开始裁撤C端产品线，将重心转向AI智能体和大模型研发。有媒体解读此举意味着公司战略重心从C端应用覆盖，收缩至面向开发者和B端行业市场。

通用大模型加速垂直化，垂直大模型持续迭代升级

今年以来，随着通用大模型产品攻势愈发猛烈，以及面向C端用户的AI智能体技术应用持续刷屏（B端市场同样涌现大量智能体应用），垂直大模型企业和行业的焦虑感与日俱增。不少人开始悲观预测，垂直大模型在不远的将来或被通用大模型完全取代。

这种观点并非空穴来风，但实现进程可能没那么快。正如科大讯飞刚中标的合肥医疗大单项目（1个通用认知大模型+5个医疗应用大模型）所展示的：

在行业或企业级AI平台应用中，通用大模型负责理解、认知、规划和交互，而垂直大模型则执行特定子任务，从而形成「一个通用大脑指挥多个专业小脑」的协同网络。

因此，在可预见的未来，无论是通用大模型还是垂直大模型，都将拥有广阔的用武之地。行业和企业级AI应用市场既需要高度适配的垂直大模型，也离不开通用大模型提供的底座和公共属性能力。

与此同时，聚焦垂直大模型领域的玩家，尤其是初创企业，也在加速推进垂直大模型的技术和应用迭代。

在医疗大模型领域，除科大讯飞等大企业（甚至专门成立子公司讯飞医疗）外，还有不少初创企业。作为较早涉足垂直大模型的初创公司，同时也是「AI大模型六小虎」之一的百川智能（由王小川于2023年创立），经过前两年的探索和近一年的调整，于今年进一步确立了专注医疗领域AI大模型及应用的发展战略。

今年8月，百川智能发布了全新的医疗大模型Baichuan-M2，参数量仅32B，但在各项基准测试中均超越了规模大数倍的开源/闭源模型。该模型专为真实医疗推理任务设计，支持RTX4090单卡部署——这意味着中小型医疗机构也有能力进行私有化部署。

今年 8 月的医疗健康领域大模型评估测试集排名（来源：OpenAI）

王小川表示，该模型的性能已超越OpenAI此前发布的两个开源模型；在闭源领域，其能力仅次于GPT-5。王小川毫不掩饰他的新目标：在医疗垂直领域实现对通用模型的超越。

紧接着，今年10月，百川智能发布了Baichuan-M2 Plus，通过首创的「六源循证推理」范式，致力于提升医疗大模型回答的专业性和可信度。

具体来说，在知识收集阶段，Baichuan-M2 Plus会主动屏蔽互联网上的非专业信息源，仅采用权威医学证据，确保回答基于「高等级证据」；同时，将医学证据划分为六个层级：「原始研究层」「证据综述层」「指南规范层」「实践知识层」「公共教育层」「监管反馈层」，并根据适用性动态调用。

「六源循证推理」范式（来源：百川智能）

官方评测结果显示，基于这一「循证推理」范式，Baichuan-M2 Plus的医疗回答幻觉率大幅降低，「可信度在多场景评测中达到与资深临床专家相当的水平，其医学知识运用能力也领先于人类顶尖医生」.

试想，如果将这种逻辑严密的「循证推理」范式推广到更多「严肃内容产出」行业，如教育等领域，是否能催生出更多堪比「业务专家」水平的垂直大模型产品？

垂直大模型领域的玩家持续推动技术迭代，通用大模型领域的玩家也在深入涉足垂直大模型技术与应用。在深度求索最新发布的DeepSeek V3.2中，除面向公众的常规版本外，还推出了一个V3.2-Speciale版本（仅支持API访问）。

据悉，DeepSeek-V3.2-Speciale集成了长思考能力与DeepSeek-Math-V2的定理证明能力，专注于探索模型推理边界，具备更强的指令跟随、数学证明和逻辑验证能力。该模型在IMO 2025、CMO 2025、ICPC World Finals 2025及IOI 2025等顶级国际竞赛中均斩获金牌，ICPC成绩相当于「人类选手中的第二名」.

（图源：深度求索）

垂直大模型将在自身技术加速迭代以及通用大模型玩家深度介入的双重推动下，迎来全新的技术和产品应用发展阶段。