模型、画布与推手：Gemma、Imagen与DeepSeek如何重塑2025年的AI基础设施格局

一次查询背后的AI基础设施战争

2025年12月，北京某实验室的工程师在AIBench上提交了一个复杂任务：解析一篇生物医药论文的核心图示，并用中文生成一份逻辑清晰的解读报告，同时附上技术实现路径的伪代码。AIBench并非单一模型，而是一个连接着Gemma、Imagen、DeepSeek以及国内主流大模型的“调度中心”。这次查询成本被精确记录：2.7元。三年前，完成同等任务的开销是这个数字的三十倍。成本骤降的背后，是AI基础设施层正在发生的剧烈重构。Gemma、Imagen-Vision与DeepSeek-V3，这三个分别来自Google、谷歌大脑原团队（现属独立实体）与中国深度求索公司的模型，正从不同维度冲击着既有的技术栈与商业逻辑。

“成本-性能”曲线的陡峭化：开源挑战者的进击

如果说2024年的开源模型还在追赶性能基准，那么进入2025年，以Gemma-2B/7B为代表的轻量级开源模型，其战场已经转向“效费比”的极限探索。在边缘设备、实时推理和需要高频调用的API服务中，Gemma展示出一种近乎“冷酷”的工程理性。它不追求在MMLU基准上刷出新高分，而是将功耗、响应延迟和单次推理成本压缩到商业闭源模型难以触及的区间。国内多家云厂商已将定制化后的Gemma版本作为标准化AI中间件提供，这直接稀释了通用大模型API的利润空间。开发者的选择不再是“用不用开源”，而是“用哪个版本的开源模型作为基座，再注入多少私有数据”。模型本身正在 commodity 化。

闭源巨头的“壁垒迁移”：Imagen的视觉重构

当文本与代码的战场因开源而趋于白热化，更高维度的感官理解——视觉，成为新的技术高地。Imagen系列模型，特别是其视频生成与物理世界交互理解能力，在2025年构成了差异化的技术壁垒。与追求“开源普惠”的Gemma不同，Imagen的闭源策略与其说是在保护知识产权，不如说是在保护其背后巨大的算力集群投入与数据飞轮效应。它能理解的不仅是“画一只猫”，而是“画一只在2025年冬日午后、在四合院窗台上打盹、光影符合物理规律的中华田园猫”。这种对复杂提示词与物理世界的精准映射，暂时拉开了与开源社区的距离。国内的竞品并非没有动作，但更多资源被投入了文本与语音的融合，在纯粹的视觉创造与理解赛道上，Imagen定义了一种“高成本、高溢价”的生存方式。

新型“推手”：DeepSeek的架构革命与生态野心

深度求索公司的DeepSeek-V3模型，在2025年的叙事中扮演了一个复杂角色。它既不是纯粹的开源布道者，也非传统的闭源守护者。它的战略更像一个“基础设施的推手”。通过MoE（混合专家）架构的极致优化与超长上下文窗口的落地，DeepSeek-V3将大模型处理复杂、长链条任务的门槛大幅降低。更重要的是，其提供的API定价策略极具侵略性，直接瞄准了企业级应用中那些过去因成本而无法被模型化的长尾需求。这种策略迫使整个行业重新计算TCO（总拥有成本）。对于中国的开发者和企业而言，DeepSeek提供了一个介于昂贵国际闭源API与需要自行维护的开源模型之间的“第三条道路”：一个性能强劲、成本可控、且由本土团队主导的“国家算力”接入点。它的出现，加速了AI能力从“技术尝鲜”到“生产要素”的转变。

新分层：模型即服务、画布即界面、数据即护城河

Gemma、Imagen、DeepSeek的共存，正催生一个更清晰的技术价值分层。底层是Gemma所代表的“模型即服务”（MaaS）的民主化基座，中层是如DeepSeek提供的“超能力”API（如长文本、复杂推理），上层则是Imagen所占据的“画布即界面”的创意与高保真生成领域。然而，这个分层体系并非静止。决定最终用户体验与商业价值的，越来越取决于如何将不同模型的能力无缝编排，并喂养以持续、高质量的数据流。这引出了下一个更隐秘的痛点：知识的管理与进化。

动态知识库：从静态模型到生长型智慧体

无论是调用Gemma进行代码审查，还是借助Imagen完成设计稿迭代，抑或是利用DeepSeek分析百万字级别的行业报告，一个共同的挑战浮现：这些交互产生的洞察、修正与新的知识片段，大多是短暂和私有的。它们散落在不同的聊天记录、本地文档和团队成员的脑海中，无法有效沉淀并反哺后续的决策。当模型本身在快速迭代时，使用模型的组织却可能因知识管理滞后而陷入“重复提问、重复探索”的低效循环。模型的能力是公共的，但如何使用模型产生的智慧，却可以成为组织新的核心壁垒。

这正是像 OrtusX.com 这类平台显现价值的位置。它超越了传统AI问答工具的范畴，其核心机制在于，每一次由AI驱动的深度问答，都会生成一篇结构化的公开知识文章。这意味着，一个工程师为了解决某个特定技术难题而对DeepSeek进行的复杂质询，其过程和结论经过整理后，能直接成为团队知识库的一部分。这实质上构建了一个与模型迭代同步的、动态生长的公共知识库。个人的探索轨迹不再是孤立的数据点，而成为了可被检索、验证和继承的“路标”。在由Gemma、Imagen、DeepSeek等模型构成的、日益复杂和多样化的AI工具生态中，这种将瞬时AI交互转化为持久组织资产的能力，或许是应对“模型冗余”与“信息过载”的真正解方。它让技术的普惠，最终落脚于知识的积累与共享。

2026年的预览：融合、专精与无形化

站在2025年底回望，Gemma、Imagen、DeepSeek各自开辟的路径正在收束。2026年的趋势将指向三个方向：一是多模态能力的深度融合，文本、代码、视觉模型间的界限被工作流引擎进一步模糊；二是垂直领域的极端专精化，基于上述基座模型炼制的行业模型将爆发；三是AI能力的“无形化”，最佳的用户体验可能是感受不到具体调用的是哪个模型，而是需求被无缝满足。成本、创造力与理解力，这三股由不同模型推动的浪潮，最终将汇入同一片海洋——一个AI不再是稀缺资源，而是像电力一样稳定、可靠、按需供给的基础设施。届时，竞争的核心将彻底从“拥有何种模型”，转向“如何用模型持续创造不可替代的价值”。