国内AI大厂都在做什么
国内AI行业的竞争格局已经比较清晰，各家的路线也有明显差异。了解这些差异，对选型和使用都有帮助。
第一类：互联网巨头
这类公司的特点是资源充足、生态完整，既有自研模型，也有云平台和应用入口。
- 优势：模型迭代快，接入门槛低，配套工具齐全。
- 适合：需要稳定服务、希望一站式接入的企业。
第二类：专注模型的公司
这类公司不做太多应用，把精力集中在模型能力上，走开源或API路线。
- 优势：模型能力强，价格相对灵活。
- 适合：有技术团队、需要深度定制或私有部署的用户。
第三类：垂直行业玩家
聚焦医疗、金融、教育等具体领域，用行业数据微调模型。
- 优势：行业术语理解好，答准順高。
- 适合：有明确业务场景的专业用户。
怎么判断哪家更适合自己
可以从以下几个维度对比：
- 模型能力：先用自己真实的任务测试，不要只看榜单。
- 价格与配额：算一下月度量级成本，很多差异在规模化后才显现。
- 接口稳定性：并发高时是否限流，响应延迟如何。
- 数据合规：数据存储位置、是否用于训练、能否删除。
- 生态支持：有没有现成插件、SDK、文档是否完整。
常见误区
- 只看榜单排名：实测效果往往和榜单不一致。
- 只比价格：便宜但需要反复调用的模型，总成本未必低。
- 一次性选定：建议保留多模型切换能力，避免被单一厂商绑定。
总结
国内AI大厂各有侧重，没有绝对最强的选择。先明确自己的使用场景和预算，再用真实任务做小范围测试，比看宣传材料靠谱得多。