飞象原创（魏德龄/文）“并不是所有的虫子都能变成蝴蝶”是德云社相声里面的一个梗，既带着一点自嘲自傲，也暗示出现实的无情。对于通用大模型的竞争而言，早在2013年，便有知名机构的分析师预测，虽然现在“百模大战”轰轰烈烈，但是未来随着成本的长期持续投入，会有厂家逐渐选择退出，因此“百模大战”不会长久。
当时间来到2025年，“百模大战”的热潮似乎正在趋于理性，很多“虫子”也没有如愿成为“蝴蝶”。其中可能就包括国内电信运营商所开发的通用大模型，不少业内人士在今年已经开始发现，运营商对于自家模型的宣传力度已经明显不及去年，尽管“人工智能”依旧是各种演讲中的热词，但却不再过度强调自家的大模型产品。
其中的缘由可能还要从现实业务说起。
现实业务等不起
目前国内传统三家电信运营商均已推出自家的通用大模型，不过据业内人士透露，目前仍在坚定发力的只有一家，另外两家均在今年开始淡化这一产品概念，并开始从通用大模型向实际业务应用进行转型。以某运营商内部的观点来看边上，自家的通用大模型的实际效果并不理想，对比DeepSeek、通义千问来说也没有更好的表现，现实业务根本等不起。
另一方面，三家的通用大模型研发情况也并不相同，仍在坚持的通用大模型已经耗费了公司大量的算力，涉及湖北、内蒙等地的机房。另外两家则更多采用了与其他厂商合作的模式。而当今年DeepSeek在国内市场可谓横空出世后，运营商内部对于底层通用大模型的投入便产生了动摇，毕竟如果再去花费巨大资源进行训练，也不能保证可以超越现在DeepSeek的水平。
于是，在很多公开场合，“接入DeepSeek”也成了运营商在产品宣传过程中的一个关键词。背后也意味着运营商可以减轻自身研发成本，并实现一个更高水平的通用大模型能力。而自身所拥有的通用大模型产品又如同一个硬性考核指标，尽管宣传开始淡化，但仍手握一张关键的牌。
下一个问题便是，变不成蝴蝶的虫子怎么办？
做专业领域的“虫儿”
当通用大模型进展受阻，运营商开始聚焦在不同业务领域的专业大模型，以期解决实际问题。而如果放眼全球范围的话，海外电信运营商也正在进行大模型的研发投入，不过并没有聚焦在通用大模型领域，而是关注如何解决自身网络优化问题。
不少电信运营商瞄向了自身领域的专业大模型，逻辑依据为由于网络数据超越了文本、视频和图像，还包括日志、模拟信息、架构图等信息。为了能够助力人工智能理解电信网络中每天产生的百万连接与超3800TB的数据，就需要训练能够理解网络语言的专用电信模型。
软银就曾展示过这样一个电信大模型驱动的智能体演示，操作人员只需通过对话叙述“明天将会在东京某体育场举行棒球比赛，我需要如何准备？”的网络需求情况，便可根据网络流量的变化自动调整网络配置，从而在几分钟内实现对网络资源的分配。而这项任务在过去最长可能需要几天来进行。
SK电讯也在推动这一领域的进程，公开信息显示旗下模型已经对电信领域具有深入理解，是一个强大的领域专用基础模型。之后，可以进一步基于特定用例的数据与人工反馈数据进行精调，使其更易快速集成至具体产品和服务中。
“并不是所有的虫子都能变成蝴蝶”，然而又如《人虫儿》中的所谓的“金龙”可能只是一种虚幻的梦想，反倒是“人要是精，成不了龙，也得成个'虫儿'。”
