今天小编分享的科学经验：还得是上海！百亿级大模型项目现场对接，只用3天，欢迎阅读。
DeepSeek 彻底引爆大模型应用落地。
国民级 APP 争相接入，手机、汽车、甚至扫地机器人都来凑热闹，借着 DeepSeek 的东风，不断刷新自身 "AI 浓度 "。
当然，还有普通人的主动拥抱。医生、老师等来自各个行业的个体也都在尝试 AI 能给自己的工作、生活带来怎样的改变。
一场波及全社会范围的 AI 风暴，正在快速形成。
狂欢之下，处在 " 暴风眼 " 的行业内又有了哪些新变化？新趋势？
在上海、在 2025 全球开发者先锋大会（GDC 大会）现场，正在被总结、被热议。
新技术、新生态
如果说在 ChatGPT 风暴初期，大模型重塑一切还只是一种展望，现在，这句话正在一步步深入实际。
一方面，大语言模型技术正在向各行各业不断渗透。
在 GDC 大会上，大模型在医疗、生物、金融等领網域的前沿探索被进一步披露。
卫宁健康发布了医疗大语言模型 WINGPT-2.8 版本。这是一个专注于医疗领網域的自然语言模型，不仅可用于生成医疗相关文本（比如病历），帮助医务人员更好沟通和记录，还能为患者提供个性化的健康咨询服务。
它适用于医务人员在门诊、病房与患者沟通的场景，有效降低医患沟通中的信息误差，提高患者满意度。
根据 WINGPT GitHub，该模型使用约 20G 预训练数据、50 万条指令数据，覆盖药品说明书、多病种知识库、多学科临床指南等领網域内数据。
同时，卫宁健康还发布了国内首台内置大模型的医疗核心应用一体机。
再比如在金融领網域，大模型在海量金融数据资产治理、辅助银行服务等方面都表现出巨大潜力。
中电金信在 GDC 现场分享了旗下源启 · 数据研发平台，利用 AI 实现了更高效全面便捷的数字资产治理。相较于传统方式的 " 单一模型解决单一问题 "，大模型能够以统一的技术架构和相近的数据流程，对非结构化数据进行加工，具备将所有数据纳入容易管理的条件。
中国农业银行则分享，商业银行应该从场景、流程、组织、数据、模型以及 IT 架构上全面拥抱大模型。场景上先落地可行性高、工作效率和用户体验提升潜力大的；流程上让 AI 进一步辅助人类而不是替代人类；构建多层次、多模态、多模型协同相互融合的大模型矩阵，实现不同参数、不同能力模型的择优调控。
另一方面，以大模型技术为核心，新的产业生态正在快速形成。GDC 大会正是促进新生态全面链接的重要平台。
全球开发者先锋大会源自世界人工智能大会，已成功举办两届。2024 年 GDC 吸引线下开发者 3.56 万人次，线上触达开发者约 3200 万人，汇聚国内外 100 余家开发者社区以及 100 余家知名投资机构，超 200 个项目参与大会路演，初创企业融资超 10 亿元，发布 1000 余个人工智能相关工作岗位。
来到 2025 年，新技术新趋势下，GDC 今年重点关注科技产业生态、产业营商环境以及开发者群体三大板块。
首先在技术成果对接方面。本届 GDC 大会为了进一步推动产业融合，携总额超百亿的人工智能项目现场招标，6 大行业 29 个场景现场对接，覆盖智能制造、教育、医疗、城市治理等重点行业领網域。Demo Day Roadshow 路演为开发者、投资人提供面对面自由交流的机会，促进开发者们资源对接。
其次在开发者生态构建上，GDC 大会拉来一众行业伙伴共建。阶跃星辰在现场发布繁星计划二期，构建开发者开源生态，并发布新模型。小红书推出千万级开发者激励计划。
最后在业界生态整体构建上，上海市 " 模塑申城 " 开源创新生态建设行动正式启动。阿里魔搭社区、上海国投、库帕思科技、小红书等将深度参与。大模型正在重构产业生态，各方力量都在积极推动新格局形成。
值得一提的是，上海仪电作为 2025 全球开发者先锋大会独家智算服务商，由仪电智算云向 GDC 2025 开发者工作坊、黑客松环节提供官方赛事配套算力支持服务。
从算法到算力，从 AI 到千行百业，由内及外 GDC 大会正在成为 " 大模型重塑一切 " 的一个缩影。
更关键的是，透过 GDC 大会，不仅可以看到当下的巨变，更能提前窥见未来的挑战与机遇。
新机遇、新挑战
从基础设施到千行百业中的大模型应用，结合 GDC 上正在被热议的话题，站在现在的时间节点做一个阶段性复盘，可以说新的机遇伴随着新的挑战，正在加速涌现。
大模型底层技术的发展 + AI Infra 等基础设施的逐步完善，使得 AI 产业落地正在突破上一个发展阶段中，所面临的泛化性不足、难成规模效应等瓶颈。但当更大的想象空间被打开，仍有几方面的问题亟待解决。
首先，依然是寻找合适的大模型落地场景。
从 ChatGPT 搅动风云到现在，已经有 2 年多的时间，最适合与大模型结合的场景，比如搜索、营销等，已经初显成效。
比如 Perplexity 在 2024 年底就预测，到 2025 年其年收入将实现翻番，达到 1.27 亿美元。
但在第一批试验田之外，大模型的智能涌现潜在的更大机遇是，其与千行百业，包括一些传统行业的深入结合。
问题在于，AI 技术的提供方难以快速、深入获知各个垂直行业技术痛点，而对拥抱大模型跃跃欲试的各行业企业，又往往缺乏对大模型技术的准确认知。
如何扩展大模型的落地场景，仍是一个需要探索的课题。
其次，要找准场景，更深层次来说，是供需双方的对接。
而这同样是推动 AI 产业化落地的关键环节。
对于 AI 技术的提供方而言，以大语言模型为代表的 AIGC 技术研发正处在一个飞速迭代的阶段，这就意味着大量人力、物力、财力的投入。如何构建商业化能力，真正从订单、订阅中挣到钱，是当前 AI 公司最为关注的问题之一。
同样，对于各行各业的需求方而言，扩展接触最前沿技术、产品的渠道，对将大模型真正融入工作流、实现降本提效至关重要。
另外，还存在产业上下游打通等更多工程化问题。
好消息是，正如前文所言，GDC 这样的官方平台，正在聚焦产业生态的构建，以实现更高效的资源整合。
今年，GDC 大会就现场邀请到在智能制造、教育、医疗、金融、文旅、城市治理等 6 大行业 29 个场景的技术供应商面对面深入交流沟通。
比如，在医疗领網域，瑞金医院就带来了 " 基于视觉人工智能的临床医疗辅助决策 " 的新场景。
并且在供需大会上，招标需求非常明确，包括手术视频智能分析，放射、超声影像诊断大模型等。
日程設定方面也十分务实——不扯闲篇，就是要对接场景方和技术方，做内部数据和定制化方案交流。
教育领網域，上海海事大学提出，传统模式已经难以满足数字化时代需求。海事大学计划打造 " 海事超级智能体 "，借助人工智能与大数据技术，构建综合性智能平台，集成个性化学习、智能教学支持、高效业务管理、海事知识咨询与国际海事教育等功能。
智能制造领網域，上海外高桥造船有限公司希望借助物联网、大数据、人工智能等新技术，突破船舶总装建造中，分段堆场智能排成、平板车智能调度及路径规划等关键技术。
……
以上，还只是 GDC29 场供需大会的其中一隅。
身处时代大潮之中，我们每一个人都在亲历，在见证。从基础模型突破带来的冲击，到现在前沿技术与实际产业产生更强烈的碰撞，颠覆和变革就在每一个不经意中悄然发生，越来越深入浸润到我们日常生活的各个角落。
AI 润物细无声，却又改变了一切的一切，这或许正是大众所期待的，追寻 AGI 的意义之一。
— 完 —
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