近期，中国经济在高技术制造业的强劲推动下，展现出了新的增长动力。国家统计局公布的数据显示，2025年5月，中国规模以上工业增加值同比增长5.8%，累计增速更是达到了6.3%。这一亮眼成绩的背后，设备工器具购置投资的显著增长尤为引人注目，它标志着中国经济正逐步从传统要素驱动向技术驱动型增长转型。
在全球经济范围内，生成式AI技术的潜力也得到了广泛认可。据麦肯锡预测，生成式AI有望为全球经济贡献高达7万亿美元的价值，而中国将占据其中的近三分之一。然而，尽管前景广阔，中国企业在AI部署方面却相对滞后。核心问题在于复合型人才的匮乏，即那些既了解行业痛点又精通AI技术的“业务转译员”严重不足。这一现象导致通用大模型在专业场景中频频失效，迫使产业需求转向更加专业的垂类大模型。
在6月12日于成都举办的大模型·全连接·新增长论坛上，中关村科金总裁喻友平发表了重要观点。他认为，2025年将成为企业大模型应用的元年，预计90%的企业将接入大模型技术。喻友平强调，垂类大模型的价值不在于其参数规模，而在于其能否深入解决行业的实际问题。
这一观点在实践中得到了验证。尽管中国备案和登记的生成式人工智能服务已超过500个，但真正获得市场认可的并不多。中关村科金选择了一条艰难却务实的道路，基于服务2000余家头部企业的经验，在金融、制造、政务、汽车等多个垂直领域构建了行业智能体矩阵，将AI技术深度融入业务之中。
中关村科金与中信证券合作打造的智能投顾智能体就是一个典型例子。该智能体能够洞察市场动态，匹配理财产品与投资组合，为投顾提供专业营销话术，同时满足证券金融业严格的数据输出格式与语言精确性要求，极大地提升了投顾服务的效率。中关村科金还为中国长安四川分公司构建了差旅助手智能体，显著提高了员工填报信息的效率和流程自动化程度，使集团财务工作效率提升了20%。
在金融领域之外，垂类大模型也在其他行业发挥着重要作用。例如，在交通基建领域，宁夏交建交通科技研究院与中关村科金联合打造的全国首个交通基建垂类大模型“灵筑智工”就取得了显著成效。该模型基于上万份行业规范和工程技术文档训练而成，行业推理准确性较通用大模型提升了40%以上。基于该模型开发的五个智能体平均实现了场景提效60%以上，为传统基建企业的智能化转型开辟了新的路径。
这些成功案例揭示了一个共同规律：通用模型往往难以解决行业积累多年的“硬骨头”问题，而垂类大模型则能够凭借其深入的行业洞察和场景适应能力破解这些难题。随着技术的不断成熟和算力成本的下降，垂类大模型正逐渐成为企业智能化转型的核心基础设施。
然而，垂类大模型的落地也面临着诸多挑战。例如，价值落地难、场景复杂度高、孤岛效应强以及效果衰减明显等问题都制约了其广泛应用。为了破解这些难题，中关村科金提出了“平台+应用+服务”的深度协同策略。新发布的得助大模型平台3.0深度结合了行业Know-How，集成了超100个行业智能体和200余种AI组件，支持快速构建各类型大模型应用和智能体。
喻友平表示，To B垂类大模型应用才是技术赋能千行百业、实现产业智能化升级的关键路径。中关村科金选择了一条艰难的道路，但坚信只有走过这样的道路，才能迎来真正的成功。随着更多类似解决方案的涌现和成熟，垂类大模型将在更广泛的行业领域落地生根，释放出巨大的经济价值和社会效益。
