Las vacaciones del Año Nuevo Chino de 2025 acaban de pasar, pero la onda de choque causada por DeepSeek aún no se ha disipado por completo.
A través de métodos como el entrenamiento FP8, la predicción de múltiples tokens, la mejora de la arquitectura MOE, el mecanismo de atención potencial de múltiples cabezas (MLA), el aprendizaje reforzado sin SFT, DeepSeek-V3 logra un rendimiento que supera a modelos de código abierto de vanguardia como Qwen2.5-72B y Llama-3.1-405B, así como a algunos modelos de código cerrado, todo con costos de entrenamiento extremadamente bajos. DeepSeek-R1 incluso muestra un rendimiento superior al de OpenAI o1 en términos de razonamiento.
El éxito de la serie de modelos DeepSeek ha abierto un nuevo camino para la industria de modelos grandes, que solía estar impulsada por la lógica de potencia de cálculo, llevando a los modelos grandes de tipo básico a un nuevo nivel en todo el mundo.
Sin embargo, además de modelos base como DeepSeek que se centran en la 'narrativa tecnológica', también vale la pena prestar atención al progreso en el desarrollo de modelos grandes de aplicaciones que se centran en la innovación tecnológica de IA en torno a productos y escenarios clave.
China has always been a big user country.
En 2024, en el contexto de un suministro creciente de poder de cálculo y una fuerte caída en los precios de inferencia, las aplicaciones de IA nacionales han surgido repentinamente, ya sea en el campo de la generación de texto y video como Onemind AI, Meow Camera, Kuaishou Kelin, o en el campo de búsqueda de IA como Nano Search (originalmente 360 AI Search), Tiangong AI Search, o en el campo de compañía de IA como Xingye, Cat Box, o en la categoría de asistentes de IA como Dou Bao, Quark, Kimi, Tongyi, etc., todos ellos experimentaron un aumento explosivo en el número de usuarios en 2024.
Estas aplicaciones de IA son inseparables del soporte de las capacidades del modelo que hay detrás. En el caso de las aplicaciones de IA, la competencia de los grandes modelos basados en aplicaciones no tiene que ver con los parámetros del modelo, sino con los efectos de la aplicación.
Por ejemplo, la razón por la que Kimi fue capaz de ganar una gran atención en un corto período de tiempo es inseparable de las capacidades de lectura y análisis de textos largos del gran modelo que hay detrás. Los 200 millones de usuarios y los 70 millones de usuarios activos mensuales de Quark se deben a la "facilidad de uso" del modelo de quark que hay detrás; Las potentes funciones de vídeo Wensheng y Tusheng de Keling AI se basan en el soporte del gran modelo de Kelin.
La evolución de los modelos grandes básicos está lejos de terminar, pero con el creciente número de empresas que comienzan a implementar aplicaciones de IA en 2025, el desarrollo de modelos grandes orientados a aplicaciones será un requisito previo necesario para el estallido completo de las aplicaciones de IA.
¿Por qué las grandes empresas tienen una ventaja en la aplicación de la inteligencia artificial?
Con la madurez y el avance de la tecnología de modelos grandes, la mejora gradual de la infraestructura informática, la continua intensificación de las políticas nacionales, la constante emergencia de aplicaciones de nivel asesino como Sora/Suno, el fuerte crecimiento de la inversión en áreas como AI Agent/inteligencia encarnada/juguetes AI/gafas AI, 2025 es el año de explosión de aplicaciones de IA, casi se ha convertido en un consenso general en la comunidad tecnológica.
Y este consenso se acelera aún más debido al éxito de DeepSeek. Dado que DeepSeek eleva el nivel de capacidad de los modelos base de la industria, crea un entorno de desarrollo más favorable para las aplicaciones de IA.
Según la observación de "Jiazi Lightyear", desde la segunda mitad de 2024, conocidas instituciones de inversión como Hillhouse Capital, Matrix Partners, Baidu Venture Capital e Innova han aumentado su inversión en aplicaciones de IA, especialmente apostando por proyectos en fase inicial dirigidos a aplicaciones de IA. Algunos inversores dijeron que para fines de 2024, el número de proyectos de aplicaciones de IA que realmente han recibido financiamiento en el mercado primario será al menos el doble que el número de proyectos realmente anunciados.
Los datos de Sensor Tower también muestran que en 2024, el gasto de los usuarios de teléfonos móviles en aplicaciones de inteligencia artificial alcanzó los 1.270 millones de dólares, con un total de 17.000 millones de descargas de aplicaciones relacionadas con la inteligencia artificial en la App Store de iOS y en Google Play Store.
Sin embargo, una cruel realidad es que hay miles de aplicaciones de IA, y solo unas pocas pueden realmente mantener un funcionamiento a largo plazo, y aún menos pueden explotar.
El 'Año de la Rata' una vez informó sobre un sitio web llamado 'Cementerio de IA', que contiene 738 aplicaciones de IA muertas o descontinuadas, incluidos algunos proyectos destacados como Whisper.ai, un producto de reconocimiento de voz de IA lanzado por OpenAI, FreewayML y StockAI, sitios web de conchas conocidos de Stable Diffusion, y Neeva, un motor de búsqueda de IA que alguna vez fue considerado como un competidor de Google (ver 'Cementerio de IA, y 738 proyectos de IA fallecidos | Año de la Rata').
Entonces, ¿qué tipo de aplicaciones de inteligencia artificial son sostenibles y tienen vida útil?
"Jiazi Light Years" believes that, first, the model should be the core and the full potential of the model should be fully utilized; second, there should be sufficient strong user demand sensing capability.
El CEO de Microsoft, Satya Nadella, una vez dijo al visualizar las tendencias de la industria de la IA para 2025, "Las aplicaciones centradas en modelos de IA redefinirán diversos campos de aplicación en 2025". En otras palabras, las aplicaciones con menos capas de envoltura, más cercanas al modelo y que maximicen al máximo la capacidad del modelo, atraerán a más usuarios para su uso y permanencia.
Al observar la lista de productos de IA en la nueva lista en enero de 2025, no es difícil encontrar que entre los 10 primeros de la lista nacional, 8 son aplicaciones de asistente de IA construidas directamente sobre modelos.
Fuente: Nueva lista
Para tener una visión suficientemente fuerte de las necesidades de los usuarios, es necesario depender de una gran base de usuarios; solo con suficientes usuarios, datos de usuarios y etiquetas pueden acumularse lo suficiente y ser lo suficientemente gruesos para que las empresas puedan descubrir los puntos de dolor más reales de los usuarios.
Estos dos puntos también significan que los grandes fabricantes tienen más ventajas en las aplicaciones de IA.
Las grandes fábricas tienen suficiente potencia de cálculo y talento para desarrollar modelos propios, lo que les permite implementar aplicaciones de IA directamente sobre estos modelos sin necesidad de capas adicionales. También cuentan con una gran base de usuarios y canales de tráfico maduros, lo que no solo enriquece los datos de los usuarios y facilita la exploración de las necesidades, sino que también brinda una ventaja natural para la promoción de las aplicaciones de IA. Además, la sólida capacidad de integración ecológica de las grandes fábricas también contribuye a proporcionar una funcionalidad más rica para los productos, fortaleciendo la adhesión de los usuarios a las aplicaciones de IA.
La lista de productos antes mencionada también demuestra que Hungry está aquí. Seis de las 10 principales aplicaciones son de los principales fabricantes.
En la última entrevista de Tencent Technology con Zhu Xiaohu, Zhu Xiaohu también dijo que las barreras de datos de las nuevas empresas no son tan altas y no son adecuadas para el modelo subyacente, pero necesitan comprender al "cliente" con más fuerza en el modelo subyacente. Esto también confirma las ventajas de los grandes fabricantes en aplicaciones de IA.
En general, los modelos y aplicaciones de las grandes fábricas también se causan mutuamente, formando juntos una rueda de crecimiento:
La acumulación de datos proporcionada por la enorme base de usuarios proporciona predicciones de alta calidad para la investigación y el desarrollo de modelos, lo que ayuda a mejorar las capacidades del modelo y a adaptarlo mejor a los escenarios de segmentación y a las necesidades de los usuarios. El crecimiento de las capacidades del modelo retroalimenta la aplicación, de modo que la aplicación tiene una mayor potencia de producto y atrae a más usuarios.
Este tipo de modelo con una gran base de usuarios, impulsado por las necesidades de los usuarios y un mejor rendimiento en escenarios subdivididos, podemos llamarlo "modelo de aplicación". Cuantas más aplicaciones de IA se construyan sobre la base de "modelos de aplicación", más probabilidades habrá de que tengan éxito en teoría.
Por ejemplo, los quarks, que ocupan un lugar destacado en la lista, son un ejemplo típico, justo detrás de DeepSeek.
"Año luz de Jiazi" observa que, en la reciente batalla de los dioses en la aplicación de IA, los quarks, que rara vez se mencionaban anteriormente, están liderando silenciosamente. El análisis de iResearch muestra que, a finales de 2024, los quarks ocuparon el primer lugar en la lista de aplicaciones de IA móvil con 71.02 millones de usuarios activos mensuales, superando a los conocidos DouBao y Kimi.
Fuente: Analysys Analytics
Lo que es más digno de atención es el indicador de "pegajosidad del usuario".
Según las estadísticas de informes de terceros, la tasa de retención de tres días de Quark es de más del 40%, en comparación con aproximadamente el 25% de las bolsas de frijoles de alto perfil y los asistentes inteligentes Kimi en el mercado durante el mismo período; Según la "Lista de productos de IA poderosa de 2024" publicada por Qimai Data, Quark ocupa el primer lugar en la "Lista anual de aplicaciones de productos de IA de fuerza" y la "Lista anual de descargas de productos", con un volumen de descarga acumulado de más de 370 millones en 2024, que es único entre todo tipo de productos de IA y ha logrado una ventaja defectuosa.
Entre los muchos productos de inteligencia artificial en la lista, Quark no fue el primero en lanzar un gran modelo, pero ha logrado liderar en términos de visitas, descargas y fidelidad de los usuarios. ¿Por qué Quark puede destacar en un mercado tan competitivo?
Todo se beneficia de la estrategia de productos y modelos de Quark con un enfoque en las aplicaciones primero.
Actualización orientada a la aplicación y basada en escenarios hacia atrás de modelos grandes
Desde el primer día en que Quark se dedicó a la 'búsqueda precisa inteligente', no solo abrió rápidamente un camino en el mercado con una interfaz sencilla y sin publicidad, y resultados de búsqueda más precisos, sino que también, basándose en el negocio de búsqueda, derivó productos verticales como Quark Cloud, Quark Scan King, Quark Document, Quark Study, etc., y el escenario se ha ido segmentando gradualmente hacia los campos de estudio y trabajo.
Tomando como ejemplo el campo del aprendizaje, a mediados de 2020, Quark lanzó la función de "búsqueda de fotos". Durante la epidemia, en vista de las dificultades a las que se enfrentaban muchos estudiantes que estaban encerrados en clases en línea en casa y no podían estudiar de manera efectiva, el equipo de aprendizaje de Quark actualizó la función de "búsqueda de fotos" varias veces
En el campo de la oficina, Quark también ha lanzado una serie de funciones relacionadas, como la extracción de texto, tablas, la eliminación de la escritura a mano, el escaneo de documentos y la conversión de formato de documentos del escenario vertical de "escaneo".
El fondo simple de la herramienta, las aplicaciones de escena cada vez más abundantes y la nueva ecología inicial sin publicidad y sin cargo han permitido que la base de usuarios de Quark se dispare, de un millón a 10 millones, y el número acumulado de usuarios del servicio ha superado los 100 millones.
En noviembre de 2023, Quark lanzó el modelo grande de Quark con parámetros a nivel de cientos de miles de millones.
El modelo grande de quark es un modelo grande multimodal desarrollado de forma independiente por Quark basado en la arquitectura Transformer, que entrenará y ajustará cientos de millones de datos gráficos todos los días, y tiene las características de bajo costo, alta respuesta y gran capacidad integral. Frente a las necesidades de los usuarios y los escenarios verticales de los productos de quarks, el modelo grande de quarks presta más atención a las aplicaciones prácticas y deriva modelos verticales como el conocimiento general, la atención médica y la educación para proporcionar capacidades técnicas más profesionales y precisas.
Al mismo tiempo que lanzaba el modelo Quark Big, Quark mejoró la capacidad de reconocimiento de IA de sus productos de escaneo y la capacidad de búsqueda de IA de sus productos de almacenamiento en la nube.
El primer escenario de aterrizaje del modelo de quarks es la salud y el tratamiento médico.
En diciembre de 2023, Quark anunció una actualización integral de su función de búsqueda de salud, lanzando la aplicación de IA "Quark Health Assistant" en diciembre de 2023. "Quark Health Assistant" integra gráficos de conocimiento médico y capacidades de diálogo generativo para proporcionar a los usuarios información de salud más completa y precisa, y también ayuda a los usuarios a tener múltiples rondas de preguntas y conversaciones sobre temas de salud.
En enero de 2024, Quark lanzó sucesivamente funciones como "AI Learning Assistant", "AI Dictation" y "AI PPT", y en julio de 2024, lanzó un servicio de IA integral centrado en la búsqueda de IA en el terminal móvil, y en agosto de 2024, lanzó un nuevo terminal de PC Quark con capacidades de "IA de escena completa a nivel de sistema".
Por ejemplo, cuando un usuario busca '¿De qué lugares de Shanxi se inspiró Black Myth: Wu Kong?', el cuadro de búsqueda súper Quark integra respuestas de IA, fuentes de información originales y búsquedas históricas, lo que no solo puede generar resúmenes inteligentes como otros motores de búsqueda de IA, sino que también muestra fuentes de información en la barra lateral y mantiene la presentación de páginas web en forma de entradas de motores de búsqueda tradicionales debajo de las respuestas de la búsqueda de IA. Esto mejora la eficiencia de obtención de información de los usuarios y también fortalece la credibilidad de las respuestas de IA.
Además, Quark también ha construido un sistema de servicio de información integral en torno a la "súper caja de búsqueda", que incluye disco de red, escaneo, procesamiento de documentos, asistente de salud y otras herramientas inteligentes, realizando todo el servicio del proceso, desde la recuperación hasta la creación, el resumen, la edición, el almacenamiento y el intercambio, brindando a los usuarios una experiencia de servicio de información perfecta.
A diferencia de muchas grandes empresas que imitan a ChatGPT y lanzan asistentes de inteligencia artificial tipo chatbot 'All in One', la estrategia de Quark es 'AI in All', integrando capacidades de IA en cada aspecto del producto y aplicándolas a escenarios de uso concretos.
Desde la búsqueda inicial de preguntas en las fotos, la consulta para el examen de ingreso a la universidad, hasta la asistencia de oficina inteligente, la evolución del producto de Quark siempre se ha centrado en las necesidades de los usuarios en escenarios específicos. Posteriormente, Quark ha lanzado y actualizado sucesivamente funciones como la búsqueda de preguntas AI, la búsqueda académica AI, el sobre AI, etc., para construir aplicaciones de IA diferenciadas en torno a los escenarios de estudio y oficina.
El desarrollo de Quark AI en el último año, gráfico: Lightyear
Entre ellas, la función "AI Search", que se actualizará en noviembre de 2024, es un representante típico de las capacidades de IA de Quark.
De hecho, ya en diciembre de 2023, Quark lanzó un asistente temático de IA. En ese momento, los asistentes temáticos de IA todavía dependían más de la "base de conocimientos" del banco de preguntas, y la IA solo podía enseñar a los usuarios a hacer las preguntas del banco de preguntas. El producto de búsqueda de preguntas de IA actualizado tiene una "inteligencia" más fuerte, que no solo puede responder a las preguntas originales en el banco de preguntas, sino que también puede enfrentar nuevas preguntas y problemas. El uso del gran modelo "Chain of Thinking (CoT)" permite a Quark AI presentar las ideas de resolución de problemas y los pasos de resolución de problemas a su vez, proporcionando a los usuarios un análisis de contenido más detallado y una guía de aprendizaje.
En comparación con productos de búsqueda de preguntas similares, que se basan principalmente en bancos de preguntas y solo pueden responder preguntas en el campo K12, los productos de búsqueda de preguntas de IA de Quark no solo pueden responder nuevas preguntas en el campo K12, sino también responder preguntas profesionales en el examen de ingreso de posgrado, el examen de ingreso público y varios exámenes de calificación. Los usuarios solo necesitan tomar una foto o una captura de pantalla, y Quark puede buscar la pregunta correspondiente y brindar contenido profesional en gráficos, videos y respuestas de IA paso a paso. Además, para preguntas en campos subdivididos como el derecho y la medicina, las "preguntas de búsqueda de IA" de Quark también pueden dar respuestas.
Las respuestas de Quark a las preguntas reales del examen de abogacía
Al mismo tiempo, la "Búsqueda de preguntas de IA" de Quark también puede utilizar las capacidades de IA para explicar los puntos de conocimiento y los puntos de prueba en las preguntas en profundidad, ubicar con precisión los pasos clave, de modo que los usuarios no solo puedan aprender esta pregunta, sino también aprender este tipo de preguntas "haciendo inferencias entre sí".
La poderosa capacidad de la "búsqueda de IA" de Quark no solo se basa en los años de precipitación de búsqueda de Quark, la información acumulada de alta calidad y las necesidades de los usuarios en escenarios de aprendizaje, sino que también es inseparable del soporte del modelo de aprendizaje "gnóstico" de Quark lanzado durante el mismo período.
El modelo grande de 'Lingzhi' es un modelo desarrollado por el equipo técnico de Quark sobre la base del 'Gran Modelo de Quark', entrenado con datos de alta calidad acumulados durante muchos años en el campo de la educación. No solo tiene la capacidad de enlazar el pensamiento que poseen numerosos modelos de primera clase, sino que también puede transformar el proceso de pensamiento en un lenguaje más comprensible y adecuado para el proceso de aprendizaje de los estudiantes.
En otras palabras, al explicar una pregunta a los estudiantes, el modelo de gran escala 'Lingzhi' sabe mejor qué puntos de conocimiento explicar y cómo construir un enfoque para resolver el problema.
Tome como ejemplo las preguntas de matemáticas del Examen de ingreso a la universidad de Beijing 2024, ingréselas en DeepSeek y quark respectivamente, y obtenga las siguientes respuestas:
La respuesta de DeepSeek
La respuesta dada por Quark
Se puede ver que, en comparación con la larga cadena de pensamiento de DeepSeek narrativa y respuestas oficiales y detalladas, la respuesta de Quark es más concisa y más parecida a explicar una pregunta.
Debido a un gran número de escenarios de "explicación del conocimiento" y "ciencia popular", la industria de la educación ha planteado altos requisitos para la capacidad multimodal de los modelos. Sin embargo, los modelos multimodales existentes tienen un reconocimiento deficiente de fórmulas, notas manuscritas, etc., especialmente la comprensión detallada de los gráficos.
Para abordar este problema, el gran modelo Quark 'Lingzhi' ha construido una gran cantidad de datos de entrenamiento especializados en el dominio a través de una base preentrenada multimodal a gran escala, y al mismo tiempo, en la estructura del modelo, garantiza una mejor efectividad en la comprensión.
En la última evaluación, el modelo de aprendizaje de gran escala de Quark 'Lingzhi' ya puede igualar la precisión y la tasa de puntuación de OpenAI-o1 en las preguntas de matemáticas de los exámenes de ingreso a la universidad, y supera con creces a otros modelos nacionales. En varias competencias de matemáticas nacionales y exámenes importantes como el examen nacional de ingreso a la universidad, la precisión y la tasa de puntuación de Quark también se encuentran en una posición de liderazgo absoluto.
Se muestran los resultados de la evaluación matemática del modelo grande "gnóstico"
Fuente de la imagen: Quark
A diferencia de empresas como DeepSeek que desarrollan capacidades de modelos puramente básicas, el modelo de investigación y desarrollo de Quark se guía por las necesidades del usuario. Tomando como ejemplo la escritura de IA, el equipo técnico de Quark ha desarrollado un modelo cultural y creativo de Quark que puede generar más de 8.000 ensayos largos mediante el uso de CoT de varias etapas y tecnología de mejora de recuperación para satisfacer las necesidades de los jóvenes usuarios de Quark de escribir informes y artículos, asegurando el efecto del cumplimiento del recuento de palabras. E incluso DeepSeek solo puede generar ensayos de hasta 3.000 palabras en este momento.
Además, la función de escritura de IA de Quark también es equivalente a un "editor de texto en línea", donde los usuarios pueden eliminar, pulir, expandir y otras operaciones complejas en los artículos generados, lo que también es inseparable del soporte de las capacidades del modelo cultural y creativo de Quark.
Se puede decir que, mientras en todo el mundo se están "enrollando" los parámetros de los modelos a gran escala, Quark ya ha puesto más énfasis en los escenarios de aplicación práctica, mejorando la capacidad del modelo de manera dirigida en base a las necesidades de los usuarios. Hasta ahora, Quark ha desarrollado capacidades de IA en todos los escenarios a nivel de sistema.
Fuente de la imagen: Quark
3.阿里AI To C加速
Como uno de los cuatro negocios innovadores de nivel estratégico de Alibaba, cada movimiento de Quark representa no solo a sí mismo, sino también la dirección de todo el negocio AI To C de Alibaba.
El 15 de enero, Quark actualizó su eslogan de marca, un "asistente integral de IA para 200 millones de personas", que muestra una nueva tendencia comercial de acelerar la exploración de aplicaciones de IA a C. Recientemente, el fundador de Alibaba, Jack Ma, de repente "flasheó" al campus de Alibaba en Hangzhou, y también fue al área de oficinas donde se encuentran Quark y otras empresas de AI To C.
Recientemente, Ali ha hecho movimientos frecuentes en el campo de AI To C: primero, Wu Jia, un ejecutivo de la "Young Zhuang School", regresó a Alibaba Group para explorar el negocio de AI To C; Luego, la aplicación de IA de Alibaba "Tongyi" se escindió oficialmente de Alibaba Cloud y se fusionó con Alibaba Intelligent Information Business Group; Recientemente, según informes de los medios, el equipo de hardware de Tmall Genie también ha estado trabajando en la integración con el equipo de productos de Quark, y su enfoque incluye la planificación y definición de una nueva generación de productos de IA, así como la integración con las capacidades de IA de Quark. Una vez que se integre el equipo, el nuevo equipo también explorará nuevas direcciones de hardware, incluidas las gafas de IA.
Desde entonces, Quark, Tongyi App y Tmall Genie se utilizarán como herramientas de productividad, chatbots y hardware de IA para proporcionar a los usuarios servicios diferenciados.
El 6 de febrero, Ali también recibió a una figura importante en el campo de ToC: el profesor de ciencia de inteligencia artificial de primer nivel mundial, Steven Hoi, se unió oficialmente a Alibaba como vicepresidente del Grupo Alibaba, reportando a Wu Jia, encargado de la investigación y aplicación de soluciones básicas multimodales de negocios AI To C y Agents.
Según los expertos, el profesor Xu Zhuhong se centrará en el modelo básico multimodal del negocio AI To C y en las soluciones básicas de investigación y aplicación relacionadas con los agentes, lo que mejorará en gran medida el salto en la capacidad de circuito cerrado de extremo a extremo de los productos C-end de aplicaciones de IA de Alibaba en la combinación de modelos y aplicaciones. Una vez que las capacidades de los modelos básicos multimodales han logrado avances, las aplicaciones del extremo C, como los quarks, tienen un nuevo espacio para la exploración en los negocios.
Al mismo tiempo, el negocio AI To C de Alibaba está construyendo un equipo superior de investigación e ingeniería de algoritmos de IA para atraer a una gran cantidad de talentos sobresalientes en la industria. Según el análisis de los expertos de la industria, a principios de 2025, la incorporación de los mejores científicos de clase mundial puede considerarse una señal importante para que Ali AI To C aumente la inversión en talentos y recursos. El equipo de mejores talentos del gran modelo apoyará la exploración en profundidad de Alibaba AI To C en la dirección de los agentes multimodales, y también abrirá el espacio de imaginación para la siguiente etapa de construcción de una plataforma de aplicaciones de IA orientada al usuario.
Hoy en día, Byte ha invertido mucho en el campo de las aplicaciones de IA, reiniciando la estrategia de "App Factory" invirtiendo vigorosamente en transmisiones, carreras de caballos internas y yendo activamente al extranjero. Tencent ha lanzado dos productos, "Yuanbao" y "Yuanqi", en la dirección de asistentes de IA y gemelos inteligentes, y ha recuperado la atención pública a través de la herramienta de gestión del conocimiento personal recientemente lanzada ima.copilot, mientras que Baidu ha lanzado una matriz de productos de IA que incluye Wenxin Yiyan, Wenxin Yige, Orange AI y Super Canvas, etc., para llevar a cabo "ataques de saturación" a amigos con un enfoque "grande y completo". Además, nuevas empresas como el gran modelo "Six Little Tigers" y DeepSeek también se han esforzado por aplicar la IA, y el negocio AI To C de Alibaba puede describirse como rodeado de enemigos fuertes, y se puede imaginar la presión.
Sin embargo, donde hay dificultades, hay soluciones. Quark ha demostrado con su estrategia 'AI in All' y un control preciso de las necesidades del usuario que no solo depende de los parámetros, sino que también puede lograr una gran potencia del producto con un 'gran modelo de aplicación' y una comprensión precisa de las necesidades del usuario, lo que también representa otra versión de 'bajo costo y alta eficiencia'; y con más de 200 millones de usuarios y un ranking mensual líder en la industria, también ha demostrado la corrección de la estrategia de Quark y un futuro brillante para el negocio de AI de AliToC.
En el momento en que la tecnología de IA ha entrado en el "área de aplicación de aguas profundas", el paradigma de innovación de Quark nos ha dado una iluminación clave: el verdadero avance tecnológico radica no solo en cuántos picos tecnológicos se pueden escalar, sino también en cuántos logros científicos y tecnológicos se pueden transformar en valor que se puede tocar con la punta de los dedos de los usuarios. Y solo cuando los usuarios realmente tomen decisiones y voten por las aplicaciones de IA con acciones prácticas, esta batalla revolucionaria relacionada con la aplicación práctica de la tecnología de IA puede llegar al punto de competencia real que determinará el futuro patrón industrial.
El contenido es solo de referencia, no una solicitud u oferta. No se proporciona asesoramiento fiscal, legal ni de inversión. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más información sobre los riesgos.
Innovación tecnológica de IA, nuevas narrativas en la aplicación de DeepSeek
Fuente de la imagen: Generado por IA sin límites
Las vacaciones del Año Nuevo Chino de 2025 acaban de pasar, pero la onda de choque causada por DeepSeek aún no se ha disipado por completo.
A través de métodos como el entrenamiento FP8, la predicción de múltiples tokens, la mejora de la arquitectura MOE, el mecanismo de atención potencial de múltiples cabezas (MLA), el aprendizaje reforzado sin SFT, DeepSeek-V3 logra un rendimiento que supera a modelos de código abierto de vanguardia como Qwen2.5-72B y Llama-3.1-405B, así como a algunos modelos de código cerrado, todo con costos de entrenamiento extremadamente bajos. DeepSeek-R1 incluso muestra un rendimiento superior al de OpenAI o1 en términos de razonamiento.
El éxito de la serie de modelos DeepSeek ha abierto un nuevo camino para la industria de modelos grandes, que solía estar impulsada por la lógica de potencia de cálculo, llevando a los modelos grandes de tipo básico a un nuevo nivel en todo el mundo.
Sin embargo, además de modelos base como DeepSeek que se centran en la 'narrativa tecnológica', también vale la pena prestar atención al progreso en el desarrollo de modelos grandes de aplicaciones que se centran en la innovación tecnológica de IA en torno a productos y escenarios clave.
China has always been a big user country.
En 2024, en el contexto de un suministro creciente de poder de cálculo y una fuerte caída en los precios de inferencia, las aplicaciones de IA nacionales han surgido repentinamente, ya sea en el campo de la generación de texto y video como Onemind AI, Meow Camera, Kuaishou Kelin, o en el campo de búsqueda de IA como Nano Search (originalmente 360 AI Search), Tiangong AI Search, o en el campo de compañía de IA como Xingye, Cat Box, o en la categoría de asistentes de IA como Dou Bao, Quark, Kimi, Tongyi, etc., todos ellos experimentaron un aumento explosivo en el número de usuarios en 2024.
Estas aplicaciones de IA son inseparables del soporte de las capacidades del modelo que hay detrás. En el caso de las aplicaciones de IA, la competencia de los grandes modelos basados en aplicaciones no tiene que ver con los parámetros del modelo, sino con los efectos de la aplicación.
Por ejemplo, la razón por la que Kimi fue capaz de ganar una gran atención en un corto período de tiempo es inseparable de las capacidades de lectura y análisis de textos largos del gran modelo que hay detrás. Los 200 millones de usuarios y los 70 millones de usuarios activos mensuales de Quark se deben a la "facilidad de uso" del modelo de quark que hay detrás; Las potentes funciones de vídeo Wensheng y Tusheng de Keling AI se basan en el soporte del gran modelo de Kelin.
La evolución de los modelos grandes básicos está lejos de terminar, pero con el creciente número de empresas que comienzan a implementar aplicaciones de IA en 2025, el desarrollo de modelos grandes orientados a aplicaciones será un requisito previo necesario para el estallido completo de las aplicaciones de IA.
Con la madurez y el avance de la tecnología de modelos grandes, la mejora gradual de la infraestructura informática, la continua intensificación de las políticas nacionales, la constante emergencia de aplicaciones de nivel asesino como Sora/Suno, el fuerte crecimiento de la inversión en áreas como AI Agent/inteligencia encarnada/juguetes AI/gafas AI, 2025 es el año de explosión de aplicaciones de IA, casi se ha convertido en un consenso general en la comunidad tecnológica.
Y este consenso se acelera aún más debido al éxito de DeepSeek. Dado que DeepSeek eleva el nivel de capacidad de los modelos base de la industria, crea un entorno de desarrollo más favorable para las aplicaciones de IA.
Según la observación de "Jiazi Lightyear", desde la segunda mitad de 2024, conocidas instituciones de inversión como Hillhouse Capital, Matrix Partners, Baidu Venture Capital e Innova han aumentado su inversión en aplicaciones de IA, especialmente apostando por proyectos en fase inicial dirigidos a aplicaciones de IA. Algunos inversores dijeron que para fines de 2024, el número de proyectos de aplicaciones de IA que realmente han recibido financiamiento en el mercado primario será al menos el doble que el número de proyectos realmente anunciados.
Los datos de Sensor Tower también muestran que en 2024, el gasto de los usuarios de teléfonos móviles en aplicaciones de inteligencia artificial alcanzó los 1.270 millones de dólares, con un total de 17.000 millones de descargas de aplicaciones relacionadas con la inteligencia artificial en la App Store de iOS y en Google Play Store.
Sin embargo, una cruel realidad es que hay miles de aplicaciones de IA, y solo unas pocas pueden realmente mantener un funcionamiento a largo plazo, y aún menos pueden explotar.
El 'Año de la Rata' una vez informó sobre un sitio web llamado 'Cementerio de IA', que contiene 738 aplicaciones de IA muertas o descontinuadas, incluidos algunos proyectos destacados como Whisper.ai, un producto de reconocimiento de voz de IA lanzado por OpenAI, FreewayML y StockAI, sitios web de conchas conocidos de Stable Diffusion, y Neeva, un motor de búsqueda de IA que alguna vez fue considerado como un competidor de Google (ver 'Cementerio de IA, y 738 proyectos de IA fallecidos | Año de la Rata').
Entonces, ¿qué tipo de aplicaciones de inteligencia artificial son sostenibles y tienen vida útil?
"Jiazi Light Years" believes that, first, the model should be the core and the full potential of the model should be fully utilized; second, there should be sufficient strong user demand sensing capability.
El CEO de Microsoft, Satya Nadella, una vez dijo al visualizar las tendencias de la industria de la IA para 2025, "Las aplicaciones centradas en modelos de IA redefinirán diversos campos de aplicación en 2025". En otras palabras, las aplicaciones con menos capas de envoltura, más cercanas al modelo y que maximicen al máximo la capacidad del modelo, atraerán a más usuarios para su uso y permanencia.
Al observar la lista de productos de IA en la nueva lista en enero de 2025, no es difícil encontrar que entre los 10 primeros de la lista nacional, 8 son aplicaciones de asistente de IA construidas directamente sobre modelos.
Fuente: Nueva lista
Para tener una visión suficientemente fuerte de las necesidades de los usuarios, es necesario depender de una gran base de usuarios; solo con suficientes usuarios, datos de usuarios y etiquetas pueden acumularse lo suficiente y ser lo suficientemente gruesos para que las empresas puedan descubrir los puntos de dolor más reales de los usuarios.
Estos dos puntos también significan que los grandes fabricantes tienen más ventajas en las aplicaciones de IA.
Las grandes fábricas tienen suficiente potencia de cálculo y talento para desarrollar modelos propios, lo que les permite implementar aplicaciones de IA directamente sobre estos modelos sin necesidad de capas adicionales. También cuentan con una gran base de usuarios y canales de tráfico maduros, lo que no solo enriquece los datos de los usuarios y facilita la exploración de las necesidades, sino que también brinda una ventaja natural para la promoción de las aplicaciones de IA. Además, la sólida capacidad de integración ecológica de las grandes fábricas también contribuye a proporcionar una funcionalidad más rica para los productos, fortaleciendo la adhesión de los usuarios a las aplicaciones de IA.
La lista de productos antes mencionada también demuestra que Hungry está aquí. Seis de las 10 principales aplicaciones son de los principales fabricantes.
En la última entrevista de Tencent Technology con Zhu Xiaohu, Zhu Xiaohu también dijo que las barreras de datos de las nuevas empresas no son tan altas y no son adecuadas para el modelo subyacente, pero necesitan comprender al "cliente" con más fuerza en el modelo subyacente. Esto también confirma las ventajas de los grandes fabricantes en aplicaciones de IA.
En general, los modelos y aplicaciones de las grandes fábricas también se causan mutuamente, formando juntos una rueda de crecimiento:
La acumulación de datos proporcionada por la enorme base de usuarios proporciona predicciones de alta calidad para la investigación y el desarrollo de modelos, lo que ayuda a mejorar las capacidades del modelo y a adaptarlo mejor a los escenarios de segmentación y a las necesidades de los usuarios. El crecimiento de las capacidades del modelo retroalimenta la aplicación, de modo que la aplicación tiene una mayor potencia de producto y atrae a más usuarios.
Este tipo de modelo con una gran base de usuarios, impulsado por las necesidades de los usuarios y un mejor rendimiento en escenarios subdivididos, podemos llamarlo "modelo de aplicación". Cuantas más aplicaciones de IA se construyan sobre la base de "modelos de aplicación", más probabilidades habrá de que tengan éxito en teoría.
Por ejemplo, los quarks, que ocupan un lugar destacado en la lista, son un ejemplo típico, justo detrás de DeepSeek.
"Año luz de Jiazi" observa que, en la reciente batalla de los dioses en la aplicación de IA, los quarks, que rara vez se mencionaban anteriormente, están liderando silenciosamente. El análisis de iResearch muestra que, a finales de 2024, los quarks ocuparon el primer lugar en la lista de aplicaciones de IA móvil con 71.02 millones de usuarios activos mensuales, superando a los conocidos DouBao y Kimi.
Fuente: Analysys Analytics
Lo que es más digno de atención es el indicador de "pegajosidad del usuario".
Según las estadísticas de informes de terceros, la tasa de retención de tres días de Quark es de más del 40%, en comparación con aproximadamente el 25% de las bolsas de frijoles de alto perfil y los asistentes inteligentes Kimi en el mercado durante el mismo período; Según la "Lista de productos de IA poderosa de 2024" publicada por Qimai Data, Quark ocupa el primer lugar en la "Lista anual de aplicaciones de productos de IA de fuerza" y la "Lista anual de descargas de productos", con un volumen de descarga acumulado de más de 370 millones en 2024, que es único entre todo tipo de productos de IA y ha logrado una ventaja defectuosa.
Entre los muchos productos de inteligencia artificial en la lista, Quark no fue el primero en lanzar un gran modelo, pero ha logrado liderar en términos de visitas, descargas y fidelidad de los usuarios. ¿Por qué Quark puede destacar en un mercado tan competitivo?
Todo se beneficia de la estrategia de productos y modelos de Quark con un enfoque en las aplicaciones primero.
Desde el primer día en que Quark se dedicó a la 'búsqueda precisa inteligente', no solo abrió rápidamente un camino en el mercado con una interfaz sencilla y sin publicidad, y resultados de búsqueda más precisos, sino que también, basándose en el negocio de búsqueda, derivó productos verticales como Quark Cloud, Quark Scan King, Quark Document, Quark Study, etc., y el escenario se ha ido segmentando gradualmente hacia los campos de estudio y trabajo.
Tomando como ejemplo el campo del aprendizaje, a mediados de 2020, Quark lanzó la función de "búsqueda de fotos". Durante la epidemia, en vista de las dificultades a las que se enfrentaban muchos estudiantes que estaban encerrados en clases en línea en casa y no podían estudiar de manera efectiva, el equipo de aprendizaje de Quark actualizó la función de "búsqueda de fotos" varias veces
En el campo de la oficina, Quark también ha lanzado una serie de funciones relacionadas, como la extracción de texto, tablas, la eliminación de la escritura a mano, el escaneo de documentos y la conversión de formato de documentos del escenario vertical de "escaneo".
El fondo simple de la herramienta, las aplicaciones de escena cada vez más abundantes y la nueva ecología inicial sin publicidad y sin cargo han permitido que la base de usuarios de Quark se dispare, de un millón a 10 millones, y el número acumulado de usuarios del servicio ha superado los 100 millones.
En noviembre de 2023, Quark lanzó el modelo grande de Quark con parámetros a nivel de cientos de miles de millones.
El modelo grande de quark es un modelo grande multimodal desarrollado de forma independiente por Quark basado en la arquitectura Transformer, que entrenará y ajustará cientos de millones de datos gráficos todos los días, y tiene las características de bajo costo, alta respuesta y gran capacidad integral. Frente a las necesidades de los usuarios y los escenarios verticales de los productos de quarks, el modelo grande de quarks presta más atención a las aplicaciones prácticas y deriva modelos verticales como el conocimiento general, la atención médica y la educación para proporcionar capacidades técnicas más profesionales y precisas.
Al mismo tiempo que lanzaba el modelo Quark Big, Quark mejoró la capacidad de reconocimiento de IA de sus productos de escaneo y la capacidad de búsqueda de IA de sus productos de almacenamiento en la nube.
El primer escenario de aterrizaje del modelo de quarks es la salud y el tratamiento médico.
En diciembre de 2023, Quark anunció una actualización integral de su función de búsqueda de salud, lanzando la aplicación de IA "Quark Health Assistant" en diciembre de 2023. "Quark Health Assistant" integra gráficos de conocimiento médico y capacidades de diálogo generativo para proporcionar a los usuarios información de salud más completa y precisa, y también ayuda a los usuarios a tener múltiples rondas de preguntas y conversaciones sobre temas de salud.
En enero de 2024, Quark lanzó sucesivamente funciones como "AI Learning Assistant", "AI Dictation" y "AI PPT", y en julio de 2024, lanzó un servicio de IA integral centrado en la búsqueda de IA en el terminal móvil, y en agosto de 2024, lanzó un nuevo terminal de PC Quark con capacidades de "IA de escena completa a nivel de sistema".
Por ejemplo, cuando un usuario busca '¿De qué lugares de Shanxi se inspiró Black Myth: Wu Kong?', el cuadro de búsqueda súper Quark integra respuestas de IA, fuentes de información originales y búsquedas históricas, lo que no solo puede generar resúmenes inteligentes como otros motores de búsqueda de IA, sino que también muestra fuentes de información en la barra lateral y mantiene la presentación de páginas web en forma de entradas de motores de búsqueda tradicionales debajo de las respuestas de la búsqueda de IA. Esto mejora la eficiencia de obtención de información de los usuarios y también fortalece la credibilidad de las respuestas de IA.
Además, Quark también ha construido un sistema de servicio de información integral en torno a la "súper caja de búsqueda", que incluye disco de red, escaneo, procesamiento de documentos, asistente de salud y otras herramientas inteligentes, realizando todo el servicio del proceso, desde la recuperación hasta la creación, el resumen, la edición, el almacenamiento y el intercambio, brindando a los usuarios una experiencia de servicio de información perfecta.
A diferencia de muchas grandes empresas que imitan a ChatGPT y lanzan asistentes de inteligencia artificial tipo chatbot 'All in One', la estrategia de Quark es 'AI in All', integrando capacidades de IA en cada aspecto del producto y aplicándolas a escenarios de uso concretos.
Desde la búsqueda inicial de preguntas en las fotos, la consulta para el examen de ingreso a la universidad, hasta la asistencia de oficina inteligente, la evolución del producto de Quark siempre se ha centrado en las necesidades de los usuarios en escenarios específicos. Posteriormente, Quark ha lanzado y actualizado sucesivamente funciones como la búsqueda de preguntas AI, la búsqueda académica AI, el sobre AI, etc., para construir aplicaciones de IA diferenciadas en torno a los escenarios de estudio y oficina.
El desarrollo de Quark AI en el último año, gráfico: Lightyear
Entre ellas, la función "AI Search", que se actualizará en noviembre de 2024, es un representante típico de las capacidades de IA de Quark.
De hecho, ya en diciembre de 2023, Quark lanzó un asistente temático de IA. En ese momento, los asistentes temáticos de IA todavía dependían más de la "base de conocimientos" del banco de preguntas, y la IA solo podía enseñar a los usuarios a hacer las preguntas del banco de preguntas. El producto de búsqueda de preguntas de IA actualizado tiene una "inteligencia" más fuerte, que no solo puede responder a las preguntas originales en el banco de preguntas, sino que también puede enfrentar nuevas preguntas y problemas. El uso del gran modelo "Chain of Thinking (CoT)" permite a Quark AI presentar las ideas de resolución de problemas y los pasos de resolución de problemas a su vez, proporcionando a los usuarios un análisis de contenido más detallado y una guía de aprendizaje.
En comparación con productos de búsqueda de preguntas similares, que se basan principalmente en bancos de preguntas y solo pueden responder preguntas en el campo K12, los productos de búsqueda de preguntas de IA de Quark no solo pueden responder nuevas preguntas en el campo K12, sino también responder preguntas profesionales en el examen de ingreso de posgrado, el examen de ingreso público y varios exámenes de calificación. Los usuarios solo necesitan tomar una foto o una captura de pantalla, y Quark puede buscar la pregunta correspondiente y brindar contenido profesional en gráficos, videos y respuestas de IA paso a paso. Además, para preguntas en campos subdivididos como el derecho y la medicina, las "preguntas de búsqueda de IA" de Quark también pueden dar respuestas.
Las respuestas de Quark a las preguntas reales del examen de abogacía
Al mismo tiempo, la "Búsqueda de preguntas de IA" de Quark también puede utilizar las capacidades de IA para explicar los puntos de conocimiento y los puntos de prueba en las preguntas en profundidad, ubicar con precisión los pasos clave, de modo que los usuarios no solo puedan aprender esta pregunta, sino también aprender este tipo de preguntas "haciendo inferencias entre sí".
La poderosa capacidad de la "búsqueda de IA" de Quark no solo se basa en los años de precipitación de búsqueda de Quark, la información acumulada de alta calidad y las necesidades de los usuarios en escenarios de aprendizaje, sino que también es inseparable del soporte del modelo de aprendizaje "gnóstico" de Quark lanzado durante el mismo período.
El modelo grande de 'Lingzhi' es un modelo desarrollado por el equipo técnico de Quark sobre la base del 'Gran Modelo de Quark', entrenado con datos de alta calidad acumulados durante muchos años en el campo de la educación. No solo tiene la capacidad de enlazar el pensamiento que poseen numerosos modelos de primera clase, sino que también puede transformar el proceso de pensamiento en un lenguaje más comprensible y adecuado para el proceso de aprendizaje de los estudiantes.
En otras palabras, al explicar una pregunta a los estudiantes, el modelo de gran escala 'Lingzhi' sabe mejor qué puntos de conocimiento explicar y cómo construir un enfoque para resolver el problema.
Tome como ejemplo las preguntas de matemáticas del Examen de ingreso a la universidad de Beijing 2024, ingréselas en DeepSeek y quark respectivamente, y obtenga las siguientes respuestas:
La respuesta de DeepSeek
La respuesta dada por Quark
Se puede ver que, en comparación con la larga cadena de pensamiento de DeepSeek narrativa y respuestas oficiales y detalladas, la respuesta de Quark es más concisa y más parecida a explicar una pregunta.
Debido a un gran número de escenarios de "explicación del conocimiento" y "ciencia popular", la industria de la educación ha planteado altos requisitos para la capacidad multimodal de los modelos. Sin embargo, los modelos multimodales existentes tienen un reconocimiento deficiente de fórmulas, notas manuscritas, etc., especialmente la comprensión detallada de los gráficos.
Para abordar este problema, el gran modelo Quark 'Lingzhi' ha construido una gran cantidad de datos de entrenamiento especializados en el dominio a través de una base preentrenada multimodal a gran escala, y al mismo tiempo, en la estructura del modelo, garantiza una mejor efectividad en la comprensión.
En la última evaluación, el modelo de aprendizaje de gran escala de Quark 'Lingzhi' ya puede igualar la precisión y la tasa de puntuación de OpenAI-o1 en las preguntas de matemáticas de los exámenes de ingreso a la universidad, y supera con creces a otros modelos nacionales. En varias competencias de matemáticas nacionales y exámenes importantes como el examen nacional de ingreso a la universidad, la precisión y la tasa de puntuación de Quark también se encuentran en una posición de liderazgo absoluto.
Se muestran los resultados de la evaluación matemática del modelo grande "gnóstico"
Fuente de la imagen: Quark
A diferencia de empresas como DeepSeek que desarrollan capacidades de modelos puramente básicas, el modelo de investigación y desarrollo de Quark se guía por las necesidades del usuario. Tomando como ejemplo la escritura de IA, el equipo técnico de Quark ha desarrollado un modelo cultural y creativo de Quark que puede generar más de 8.000 ensayos largos mediante el uso de CoT de varias etapas y tecnología de mejora de recuperación para satisfacer las necesidades de los jóvenes usuarios de Quark de escribir informes y artículos, asegurando el efecto del cumplimiento del recuento de palabras. E incluso DeepSeek solo puede generar ensayos de hasta 3.000 palabras en este momento.
Además, la función de escritura de IA de Quark también es equivalente a un "editor de texto en línea", donde los usuarios pueden eliminar, pulir, expandir y otras operaciones complejas en los artículos generados, lo que también es inseparable del soporte de las capacidades del modelo cultural y creativo de Quark.
Se puede decir que, mientras en todo el mundo se están "enrollando" los parámetros de los modelos a gran escala, Quark ya ha puesto más énfasis en los escenarios de aplicación práctica, mejorando la capacidad del modelo de manera dirigida en base a las necesidades de los usuarios. Hasta ahora, Quark ha desarrollado capacidades de IA en todos los escenarios a nivel de sistema.
Fuente de la imagen: Quark
3.阿里AI To C加速
Como uno de los cuatro negocios innovadores de nivel estratégico de Alibaba, cada movimiento de Quark representa no solo a sí mismo, sino también la dirección de todo el negocio AI To C de Alibaba.
El 15 de enero, Quark actualizó su eslogan de marca, un "asistente integral de IA para 200 millones de personas", que muestra una nueva tendencia comercial de acelerar la exploración de aplicaciones de IA a C. Recientemente, el fundador de Alibaba, Jack Ma, de repente "flasheó" al campus de Alibaba en Hangzhou, y también fue al área de oficinas donde se encuentran Quark y otras empresas de AI To C.
Recientemente, Ali ha hecho movimientos frecuentes en el campo de AI To C: primero, Wu Jia, un ejecutivo de la "Young Zhuang School", regresó a Alibaba Group para explorar el negocio de AI To C; Luego, la aplicación de IA de Alibaba "Tongyi" se escindió oficialmente de Alibaba Cloud y se fusionó con Alibaba Intelligent Information Business Group; Recientemente, según informes de los medios, el equipo de hardware de Tmall Genie también ha estado trabajando en la integración con el equipo de productos de Quark, y su enfoque incluye la planificación y definición de una nueva generación de productos de IA, así como la integración con las capacidades de IA de Quark. Una vez que se integre el equipo, el nuevo equipo también explorará nuevas direcciones de hardware, incluidas las gafas de IA.
Desde entonces, Quark, Tongyi App y Tmall Genie se utilizarán como herramientas de productividad, chatbots y hardware de IA para proporcionar a los usuarios servicios diferenciados.
El 6 de febrero, Ali también recibió a una figura importante en el campo de ToC: el profesor de ciencia de inteligencia artificial de primer nivel mundial, Steven Hoi, se unió oficialmente a Alibaba como vicepresidente del Grupo Alibaba, reportando a Wu Jia, encargado de la investigación y aplicación de soluciones básicas multimodales de negocios AI To C y Agents.
Según los expertos, el profesor Xu Zhuhong se centrará en el modelo básico multimodal del negocio AI To C y en las soluciones básicas de investigación y aplicación relacionadas con los agentes, lo que mejorará en gran medida el salto en la capacidad de circuito cerrado de extremo a extremo de los productos C-end de aplicaciones de IA de Alibaba en la combinación de modelos y aplicaciones. Una vez que las capacidades de los modelos básicos multimodales han logrado avances, las aplicaciones del extremo C, como los quarks, tienen un nuevo espacio para la exploración en los negocios.
Al mismo tiempo, el negocio AI To C de Alibaba está construyendo un equipo superior de investigación e ingeniería de algoritmos de IA para atraer a una gran cantidad de talentos sobresalientes en la industria. Según el análisis de los expertos de la industria, a principios de 2025, la incorporación de los mejores científicos de clase mundial puede considerarse una señal importante para que Ali AI To C aumente la inversión en talentos y recursos. El equipo de mejores talentos del gran modelo apoyará la exploración en profundidad de Alibaba AI To C en la dirección de los agentes multimodales, y también abrirá el espacio de imaginación para la siguiente etapa de construcción de una plataforma de aplicaciones de IA orientada al usuario.
Hoy en día, Byte ha invertido mucho en el campo de las aplicaciones de IA, reiniciando la estrategia de "App Factory" invirtiendo vigorosamente en transmisiones, carreras de caballos internas y yendo activamente al extranjero. Tencent ha lanzado dos productos, "Yuanbao" y "Yuanqi", en la dirección de asistentes de IA y gemelos inteligentes, y ha recuperado la atención pública a través de la herramienta de gestión del conocimiento personal recientemente lanzada ima.copilot, mientras que Baidu ha lanzado una matriz de productos de IA que incluye Wenxin Yiyan, Wenxin Yige, Orange AI y Super Canvas, etc., para llevar a cabo "ataques de saturación" a amigos con un enfoque "grande y completo". Además, nuevas empresas como el gran modelo "Six Little Tigers" y DeepSeek también se han esforzado por aplicar la IA, y el negocio AI To C de Alibaba puede describirse como rodeado de enemigos fuertes, y se puede imaginar la presión.
Sin embargo, donde hay dificultades, hay soluciones. Quark ha demostrado con su estrategia 'AI in All' y un control preciso de las necesidades del usuario que no solo depende de los parámetros, sino que también puede lograr una gran potencia del producto con un 'gran modelo de aplicación' y una comprensión precisa de las necesidades del usuario, lo que también representa otra versión de 'bajo costo y alta eficiencia'; y con más de 200 millones de usuarios y un ranking mensual líder en la industria, también ha demostrado la corrección de la estrategia de Quark y un futuro brillante para el negocio de AI de AliToC.
En el momento en que la tecnología de IA ha entrado en el "área de aplicación de aguas profundas", el paradigma de innovación de Quark nos ha dado una iluminación clave: el verdadero avance tecnológico radica no solo en cuántos picos tecnológicos se pueden escalar, sino también en cuántos logros científicos y tecnológicos se pueden transformar en valor que se puede tocar con la punta de los dedos de los usuarios. Y solo cuando los usuarios realmente tomen decisiones y voten por las aplicaciones de IA con acciones prácticas, esta batalla revolucionaria relacionada con la aplicación práctica de la tecnología de IA puede llegar al punto de competencia real que determinará el futuro patrón industrial.