本文详细介绍了垂直大模型的概念、发展必要性及其与基础大模型的关系。垂直大模型是针对特定行业的大模型，建立在基础大模型之上，专注于发展专业能力，解决了基础大模型在专业性、泛化性和经济性上无法兼顾的问题。文章分析了垂直大模型在企业落地的关键作用，并梳理了当前各行业应用现状，指出互联网、游戏等数字原生企业应用较快，整体呈现"微笑曲线"分布特点。

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基础大模型无法做到专业性、泛化性、经济性的“三角形平衡”。大模型要在各行业广泛应用，必须发展垂直大模型。本系列将具体介绍大模型及其应用，产业链及投资分析，本文是第二篇，介绍垂直大模型的概念及应用现状。

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什么是垂直大模型

行业大模型是与基础大模型相对的概念，是指某个细分行业的大模型，比如制造业、金融行业，建筑业等等。当然，某个细分行业到底具体多细，并没有统一的标准。通常，基础大模型发展通识能力，比如“GPT”、字节的“云雀大模型”、"DeepSeek”大模型等；而垂直大模型发展专业能力，通常建立在通用大模型的基础上。因此，垂直大模型可以理解为，利用大模型技术，针对特定行业的数据和知识训练出针对某一行业的专业能力的大模型及其应用。

02

发展垂直大模型的必要性

通用大模型在专业性、泛化性和经济性上不能兼得。

专业性

大模型专业性要求越高，越需要针对特定领域数据进行训练，这会造成模型过拟合而降低泛化能力，也会增加训练成本，降低经济性。

泛化性

大模型泛化性要求越高，越需要多样化的大规模训练数据集，模型的参数也越来越多，意味着训练的成本越高，专业能力也就越低。

经济性

大模型要求的经济性越高，越需要消耗更少的算力和数据。降低算力及数据要求需要更小的参数。

因此，通用大模型以发展“通识”能力为主要目标，而垂直大模型以发展“专业”能力为目标。

从用户的角度来看，对垂直大模型有内生需求

安全和竞争是企业应用大模型的主要考量因素。出于竞争的因素考虑，企业会尽可能利用自身独特的数据训练出自己的专有的模型，而闭源的基础大模型不能满足这个诉求。出于安全的考虑，企业希望自己的数据在自己封闭的模型中训练，而不能在基础大模型中训练。

垂直大模型是企业落地的关键

基础大模型泛化能力强，能理解通用问题，但无法理解专业问题，更给不出专业的解答。而企业往往需要大模型解决专业问题。另外，企业还要考虑成本问题。而垂直大模型参数量小，通常在企业部署时，只需用企业的知识库少量的训练和微调就可以满足需求。

03

垂直大模型和基础大模型的关系

对于垂直大模型没有必要重新去建立自己的基础大模型，这样没有必要，也不经济，因此垂直大模型往往建立在基础大模型之上。基础大模型泛化能力强，能理之上。就好比通识教育和专业教育之间的关系。通过对基础大模型进行提示工程、检索增强、微调及后训练等方式，企业可以建设自己的垂直大模型。

图一 垂直大模型和基础大模型的关系

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垂直大模型细分及应用现状

根据腾讯研究院的报告，垂直大模型大都处于早期阶段。农业及能源行业处于探索阶段，教育、金融、游戏处于加速孵化期，广告和软件行业处于成长期，Deepseek的推出，使得低成本，企业私有化部署成为可能，因此2025年将会呈现加速的态势。

图二 垂直大模型的应用现状

互联网，游戏等数字原生企业，由于数字化程度高，数据积累丰富，成为垂直大模型落地快的企业。这些大模型覆盖了，市场营销、客服、内容生成、代码生成等价值链。建筑行、制造业等行业，因为流程复杂、工业机理复杂，行业积累的数据少，容错接受程度低等特性，因此这些行业在垂直大模型的应用还处于探索阶段。

垂直大模型在企业的应用呈现“微笑曲线”，也就是说在设计研发、营销服务应用较大，在生产制造应用较少。

垂直大模型在农、林、牧、副、渔的各价值 链环节的应用

图三：第一产业各价值链应用情况

垂直大模型在建筑、制造业上的应用

图四 垂直大模型在第二产业各价值链上的应用

垂直大模型在服务业的各价值链的应用

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