1月29日，MiniMax推出Music2.5音乐生成模型，宣布突破两大AI（人工智能）音乐技术难题，引爆港股AI行情，其中MiniMax股价盘中一度涨超20%，智谱股价盘中也一度涨超10%。

从此次国内各大模型厂商更新方向来看，大模型的能力进阶以及市场竞争的焦点，已然跳出了单纯比拼参数与对话表现的阶段，迈向了更深一层的工程化、系统级能力重塑。

简言之，就是让大模型完成从“科研成果”向“工业产品”的跨越，特别是要让非AI专业的业务团队也能稳定安全、高可用、低成本地消费大模型。与一味堆算力的前期阶段不同，这无疑更加考验国内大模型的综合能力。

笔者认为，目前国内大模型迈入工程化阶段仍面临三道坎。

第一道坎，是成本与效能的平衡难题。大模型尤其是高参数模型的训练与推理成本高昂，堪称“算力吞金兽”。对于多数企业而言，自建或频繁调用顶尖模型进行全量业务处理，财务压力巨大。如何在保持核心性能的同时，大幅降低部署与使用门槛，是规模化应用必须跨越的第一道坎。

第二道坎，是稳定性与可解释性的工业级要求。大模型在实验室的优异表现，不能与其在生成环境下的表现划等号。目前，大模型依旧存在“幻觉”（输出事实性错误）、输出结果随机波动等问题，如若出现在金融风控、医疗辅助诊断等严肃场景，可能带来重大风险。因此，市场需要可预期、可审计、可追溯的工业级模型方案。

第三道坎，是与现有系统的融合之困。大模型能力如何融入建设多年的现有系统，这涉及复杂的API（应用程序编程接口）对接、数据格式转换、工作流重组以及权限与安全体系的适配。然而，许多模型当前仍停留在“聊天演示”层面，缺乏与企业核心业务系统深度、无缝集成的“中间件”与标准接口。

每一道坎的突破，难度都是巨大的。

比如，在技术路径上，必须从“追求极致参数”转向“优化单位算力效能”，目标还是让企业用得起、用得好。例如，DeepSeek开源OCR（光学字符识别）模型，就是在特定任务上追求极致效能与成本优势的体现。比起一个“全能但昂贵”的通用模型，在工程化初期往往更具吸引力。

此外，企业客户购买的不是技术参数，而是解决问题的稳定能力。因此，在交付形态上，应从单纯提供模型向提供综合的服务与解决方案转变。同时，通过提示词工程、检索增强生成等技术，为关键应用场景构建“护栏”，有效控制幻觉，提升结果可靠性与可解释性。

唯有跨过这些工程化的深水区，国产大模型才能从“密集上新”的喧哗，走向“深度用上”的静谧，其创造的产业价值与市场回报，方能如资本市场所期待的那般，坚实而持久。