AI应用爆发：从“大模型”到“垂直应用”，哪些企业可能成为“卖水人”？
近年来，人工智能技术的迅猛发展，尤其是大模型（如GPT、BERT、通义千问、文心一言等）的崛起，标志着AI正从实验室走向产业应用的爆发期。在这一过程中，大模型扮演着基础设施的角色，而真正推动AI落地的，则是那些深入垂直领域、解决具体问题的AI应用。这一趋势不仅重塑了技术生态，也为产业链上下游企业带来了前所未有的商业机会。
在这场AI变革中，一个被频繁提及的角色是“卖水人”——即在技术爆发期中提供基础设施、工具和平台的企业，它们不直接参与“淘金”，但通过为淘金者提供铁锹、水桶和补给，实现稳定而可观的收益。那么，在从“大模型”向“垂直应用”演进的过程中，哪些企业最有可能成为这场AI浪潮中的“卖水人”？本文将从技术、产业和商业模式三个维度进行分析。
一、从“大模型”到“垂直应用”：AI商业化路径的转变
AI技术的发展大致可以分为两个阶段：一是以大模型为核心的基础能力建设阶段，二是以垂直应用为导向的场景落地阶段。
在第一阶段，各大科技公司竞相投入巨资研发超大规模语言模型、视觉模型等，构建起AI的底层能力。这些大模型具有强大的泛化能力，可以完成文本生成、翻译、问答等多种任务。然而，这些通用能力在实际应用中往往“大而不精”，难以直接满足企业的个性化需求。
于是，第二阶段的“垂直应用”成为AI落地的关键。所谓垂直应用，是指将AI能力嵌入特定行业或场景中，如金融、医疗、教育、制造、零售等，通过定制化模型和解决方案，解决行业痛点。例如，在医疗领域，AI可用于辅助诊断、影像分析和个性化治疗方案；在制造业，AI可用于预测性维护、质量检测和供应链优化。
这种从“大模型”向“垂直应用”的转变，标志着AI技术进入商业化深水区，也催生了新的产业分工和商业模式。
二、“卖水人”的核心能力：工具、平台与生态
“卖水人”之所以能在技术浪潮中获得稳定收益，关键在于其提供的工具和平台具有高复用性和低边际成本。这些企业通常具备以下核心能力：
技术平台化能力：提供标准化、模块化的AI开发工具、训练平台、推理服务等，降低企业使用AI的门槛。 数据处理能力：AI应用离不开高质量数据的支撑，能够提供数据标注、清洗、治理等服务的企业具有独特价值。 行业理解能力：在垂直领域中，仅靠技术无法成功，必须结合行业知识和业务流程，形成可落地的解决方案。 生态构建能力：通过开放API、开发者社区、合作伙伴网络等方式，构建围绕AI技术的生态系统，增强用户粘性和平台价值。具备上述能力的企业，不仅能够服务多个行业，还能在不同应用场景中实现能力复用，从而形成规模化效应和长期竞争优势。
三、可能成为“卖水人”的企业类型
结合当前AI产业发展趋势，以下几类企业最有可能在“垂直应用”阶段中成为“卖水人”：
1. 云计算与AI平台服务商这类企业以提供AI基础设施为主，如亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云、阿里云、腾讯云、华为云等。它们通过提供AI训练平台、推理服务、模型部署工具等，帮助企业快速构建AI应用。例如，阿里云的百炼平台、华为云的ModelArts平台，都提供了从模型训练到部署的一站式服务。
这类企业具有技术积累深厚、资源丰富、客户基础广泛等优势，是AI“卖水人”的典型代表。
2. AI开发工具与中间件厂商这类企业专注于提供AI开发工具链，包括模型训练框架（如TensorFlow、PyTorch）、模型压缩与优化工具（如ONNX、TVM）、AI推理引擎（如TensorRT、OpenVINO）等。代表企业包括Hugging Face、Modzy、SambaNova、昆仑芯、寒武纪等。
这些工具的通用性和标准化程度高，适用于各种垂直行业，是AI应用开发不可或缺的“基础设施”。
3. 数据标注与治理服务提供商AI模型的训练依赖大量高质量数据，而数据标注、清洗、治理等环节往往需要大量人力与专业工具。数据标注服务提供商如Scale AI、BasicAI、星尘数据、龙猫数据等，正在成为AI产业链中不可或缺的一环。
随着AI应用的深入，数据治理（如数据隐私、合规性、可解释性）也成为企业关注的重点，具备数据合规处理能力的企业将更具竞争力。
4. 垂直行业AI解决方案商这类企业将AI技术深度嵌入某一行业，提供定制化解决方案。例如：
医疗健康领域：推想科技、依图科技、晶泰科技； 金融科技领域：同盾科技、第四范式、百融云创； 智能制造领域：深兰科技、图漾科技、极视角； 教育领域：猿辅导、好未来、松鼠AI等。这些企业在技术之外，更强调对行业流程的理解和业务场景的适配能力。它们往往不是通用模型的提供者，而是将大模型能力“封装”进行业解决方案中，成为连接大模型与终端用户的桥梁。
5. AI芯片与硬件提供商AI应用的落地离不开强大的算力支持，AI芯片企业如英伟达、AMD、英特尔、地平线、壁仞科技、寒武纪等，是AI基础设施的重要组成部分。它们提供的GPU、NPU、TPU等专用芯片，支撑着AI模型的训练和推理过程。
随着边缘计算和端侧AI的发展，低功耗、高性能的AI芯片需求日益增长，相关企业有望在AI垂直应用爆发中持续受益。
四、未来趋势：从“单点工具”到“平台生态”
当前，AI“卖水人”仍以提供单点工具或服务为主，但未来的发展趋势将是构建平台化、生态化的服务体系。具备以下特征的企业，将更有可能在竞争中脱颖而出：
一站式AI平台：整合模型开发、训练、部署、监控、迭代等全流程能力，提供端到端服务； 低代码/无代码AI工具：降低AI使用门槛，使非技术人员也能快速构建AI应用； 行业知识图谱与模型库：积累行业数据和知识，提供可复用的模型资产； AI治理与安全服务：满足AI应用在合规、伦理、数据安全等方面的需求。此外，随着生成式AI（AIGC）的发展，内容生成、自动化办公、智能客服等领域的“卖水人”也将迎来新的增长机会。例如，Midjourney、Stable Diffusion等开源模型背后的平台方，以及提供AIGC工具的企业（如Canva、Notion、钉钉、飞书等），都可能成为新一代“卖水人”。
五、结语：谁能在AI浪潮中稳坐“卖水人”的位置？
AI技术的爆发，带来了前所未有的机会，也加剧了产业竞争的复杂性。在这个过程中，那些能够提供标准化工具、降低AI应用门槛、构建生态系统的企业，最有可能成为“卖水人”，在技术红利中持续受益。
从“大模型”到“垂直应用”，AI正在从“看得见的技术”走向“看不见的生产力”。而“卖水人”的价值，恰恰在于它们让AI技术真正落地，服务于千行百业，推动社会效率的提升与创新的加速。
未来已来，谁能在这场AI变革中占据“卖水人”的位置，不仅取决于技术实力，更取决于对行业的理解、对生态的构建和对商业逻辑的重构。这场AI的“淘金热”才刚刚开始，真正的赢家，或许不是最耀眼的矿主，而是那个默默提供铁锹和水桶的人。