从2022年底ChatGPT引爆全球科技圈，到2024年愈演愈烈的"百模参数大战"，AI大模型长期游走在"技术炫技"与"商业落地"的夹缝中。进入2025年，行业终于跳出参数竞赛的迷思，迎来工程化破局的关键转折，大模型从实验室的演示样本加速蜕变为产业界的生产力工具，开启了从技术可行性到商业实用性的价值兑现之旅。
大模型工程化的核心要义，在于构建一套覆盖研发、部署、运维全生命周期的系统性方法论，破解成本高、稳定性差、安全可控难、可用性不足四大核心痛点。2025年，这一领域的技术突破呈现多点开花的态势，其中MoE架构优化、模型轻量化与长上下文处理能力提升成为关键抓手。DeepSeek发布的R1系列模型采用671B参数稀疏MoE架构，通过仅激活5.5%参数的动态路由机制，将推理成本降低60%，引发全行业成本优化竞赛；智谱GLM-4.6V-Flash通过量化压缩技术，实现了百亿参数模型在终端设备的本地部署，推动算力从云端向端侧下沉。
工程化的深化直接激活了多元化的商业应用场景。在企业服务领域，GPT-5.2针对电子表格生成、跨步骤工作流等场景优化，成为金融、法务等行业的高效辅助工具；开源模型的低成本优势则让中小企业得以享受到AI红利，Stack Overflow 2025年调查显示，78%的开发者正在使用或计划使用AI工具，较2023年翻倍。在消费端，端侧AI的普及让手机、PC等设备具备了接近服务器级的推理能力，智能助手、本地内容生成等应用覆盖近85%的移动互联网用户。具身智能与自动驾驶等前沿场景也借势突破，成为万亿级市场的新增长点。
算力产业链的协同升级为工程化破局提供了坚实支撑。硬件层方面，国产AI芯片加速替代，寒武纪思元系列、海光信息DCU在云端推理场景占据一席之地，HBM高带宽内存与Chiplet芯粒技术成为芯片竞争的核心；AI服务器领域，中科曙光、浪潮信息的异构计算架构实现算力资源最优配置，液冷技术的广泛应用则解决了高算力设备的散热难题。软件层的百度飞桨、华为MindSpore等框架已适配主流大模型，通过软硬件协同优化提升算力利用效率。这种"硬件-软件-应用"三层架构的协同发力，构建起稳定高效的AI产业生态。
值得注意的是，2025年的大模型发展呈现"闭源巨头主导、开源生态突围"的二元格局。OpenAI的GPT-5系列通过单一架构整合多模态能力，推出场景化适配的多版本产品，保持技术领先；而智谱GLM-4.6V的开源策略与价格减半举措，极大降低了开发者门槛，加速了技术普惠。这种竞争格局既保障了技术创新的持续动力，又推动了AI技术的规模化渗透。
工程化破局不是AI发展的终点，而是更高质量发展的起点。当前，大模型的可解释性不足、数据隐私保护等问题仍需持续破解。未来，随着安全治理体系的不断完善，以及工程化技术与垂直行业的深度融合，AI大模型将在更多场景创造真实价值，推动产业结构重塑与社会效率提升，真正走进普惠化发展的新阶段。