有没有可能直接训练属于自己品牌的定制AI模型，与公开模型竞争?

在 AI 搜索（AI Search）成为主流信息入口之后，很多企业都会产生一个非常自然的焦虑：

如果用户越来越依赖 ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity 等“公开大模型”的答案，那品牌是否应该自己训练一个“定制 AI 模型”，直接与公开模型竞争，抢回流量与话语权？

结论先给到一个清晰、可执行的判断：

• “自研通用大模型”层面的正面竞争：对绝大多数品牌来说，成本、数据、人才与迭代速度门槛极高，成功概率低。
• “品牌定制 AI”在特定场景的落地：不仅可行，而且很有价值（客服、导购、售前顾问、培训助手、知识检索、内部生产力等）。
• 真正决定增长的关键：不是你是否拥有一个模型，而是你能否在主流 AI 渠道中“被看见、被引用、被推荐”。这正是 GEO（生成引擎优化 / Generative Engine Optimization） 与 AI 搜索优化要解决的核心。

下面用通俗但不失深度的方式，把“能不能竞争”“怎么做更划算”“对 GEO 的意义”和“GEO 未来趋势”一次讲透。

1. 先把问题说清楚：你想和公开模型“竞争”的是什么？

“与公开模型竞争”听起来像是在比拼技术实力，但在商业上，竞争通常发生在三个层次：

1. 能力层（Model Capability）
   谁更聪明、知识更广、推理更强、生成更稳。
2. 数据与专业层（Domain Data & Expertise）
   谁更懂某个行业、某类用户、某个场景，并能给出更可靠的建议。
3. 入口与分发层（Distribution）
   用户先打开谁？谁在默认入口里出现？谁的答案被信任和转发？

对多数企业而言，真正影响增长的是第 3 层：入口与分发。
因为即便你训练出一个“不错的品牌模型”，也常常会遇到现实问题：

• 用户不一定愿意下载你的 App 或切换到你的 AI
• 用户仍然在主流 AI 搜索里问问题
• 你自己的模型很难自然获得“新用户流量”

这也是为什么 GEO（生成引擎优化）成为品牌增长新范式：

GEO 的核心是：让你的品牌与内容在 AI 搜索与生成式答案中更容易被检索、被引用、被推荐，从而获取新用户与新机会。

2. 为什么“自研通用大模型”对大多数品牌不现实

如果你的目标是训练一个类似 ChatGPT 级别的通用模型（而不是“能用”的企业助手），困难主要来自以下几类门槛：

2.1 成本门槛：训练只是开始，迭代才是常态

通用大模型竞争不是一次性项目，而是长期军备竞赛：

• 训练成本高
• 推理成本高（用户每问一次都要花钱）
• 数据更新与安全治理要长期投入
• 评测体系、红队测试、合规体系都需要团队持续运行

2.2 数据门槛：你有“足够多且足够干净”的数据吗？

公开模型的优势不仅是规模数据，更是长期的清洗、标注、对齐与评测。
品牌的“内部资料”通常具备价值，但往往存在：

• 分散在文档/CRM/工单/聊天记录里，结构混乱
• 大量隐私与商业敏感信息，不能随意用于训练
• 资料更新频繁，训练后很快过时

2.3 人才与工程门槛：不是“训练一次”就结束

从训练到上线需要一整套工程能力：数据管线、训练、对齐、评测、监控、灰度、回滚、安全、权限、审计……
多数企业更适合把精力放在“能产生业务价值”的环节，而不是重复造一套基础设施。

2.4 竞争门槛：通用模型的优势是“规模经济”

公开大模型的能力提升，依赖规模、资金、算力、生态与人才密度。
品牌若直接硬刚，很容易陷入“投入巨大但差距仍在”的局面。

所以：
对绝大多数品牌来说，“自研通用大模型”不是最优解；但这并不意味着品牌不能拥有自己的 AI 能力。真正可行的是下面 4 条路径。

3. 更现实的 4 条路径：品牌定制 AI 的正确打开方式

你不需要“再造一个 ChatGPT”，你需要的是“让 AI 在你的业务里更会卖、更会服务、更可信、更可控”，并且在 AI 搜索入口里能找到你。

下面 4 条路径，来自企业当前最常见、也最具 ROI 的实践组合。

路径一：品牌专属助手（最适合大多数企业）

是什么
基于企业自有知识库（产品资料、FAQ、售后政策、行业解决方案、案例库）构建的 AI 客服/顾问/导购/售前助手。
实现方式通常不是从零训练，而是以 RAG（检索增强生成）为主，必要时做轻量微调。

适用场景

• 官网/小程序/App 的智能客服与售前咨询
• 复杂产品的导购（参数、选型、对比）
• 售后自助、工单辅助
• 内部知识查询（销售、客服、培训）

能带来的价值

• 提升转化率与响应速度
• 提升存量用户满意度与留存
• 降低客服/售前成本
• 形成可复用的“品牌知识资产”

它的现实限制（非常关键）

• 它无法替代用户在主流 AI（ChatGPT 等）提问的习惯
• 它不能直接解决“被公开大模型推荐”的问题
• 但它能显著提升体验与口碑，并反过来强化品牌在外部渠道的可引用度

对 GEO / AI 搜索优化的启示
品牌专属助手的知识库，本质上就是你未来做 GEO 的“内容底座”。
你把知识库做得越结构化、越可引用，你在 AI 搜索里被引用的概率越高。

路径二：垂直领域模型（行业玩家/头部品牌的机会）

是什么
围绕一个行业或专业领域训练/对齐的模型，例如：医药、法律、金融、工业制造、教育等。
它不追求“什么都懂”，追求“在某个领域更可靠、更合规、更可解释”。

适合谁

• 行业头部企业
• 有大量高质量专业数据与专家资源
• 对合规、准确性、责任边界要求极高的行业

价值在哪里

• 更强的行业理解、更高的专业可信度
• 有机会在行业内建立“知识话语权”
• 你的企业知识可能成为模型的权威来源之一

现实限制

• 往往不是单一品牌能独立完成，更像“行业联盟”工程
• 成本与治理复杂度仍然高
• 仍然绕不开“入口与分发”：用户在哪里用它？

对 GEO 的启示
垂直模型会改变部分行业的信息分发规则：

• 行业权威数据与规范将更重要
• “可引用的专业内容”会成为核心资产
• 未来的 GEO 很可能出现“行业版规则”（不同垂直领域差异更大）

路径三：数据共享 / 开源联盟模型（可能的变量，但要谨慎评估）

是什么
多个品牌/机构“抱团”构建开源模型或共享数据集，形成对通用大模型的替代选项或议价能力。
如果联盟成功，未来在某些领域里，SEO/GEO 的规则甚至可能被这些生态重新定义。

价值与机会

• 共享训练成本
• 形成行业标准与生态
• 企业可以参与开源社区，提前卡位

风险与难点

• 治理难：谁定义标准？谁承担责任？谁拥有话语权？
• 数据权属与合规边界更复杂
• 生态不确定性高（需要长期投入与社区活跃）

对 GEO 的启示
与其“盲目追热点”，更好的策略是：

• 观望 + 选择性参与
• 把自己的内容/数据先做成“可共享、可引用、可追溯”的形态
• 未来不论生态怎么变，你都能快速接入

路径四：混合战略（公开模型 + 品牌插件/工具/接口）——最值得重视的“曲线竞争”

是什么
不做自己的通用模型，而是把品牌能力通过 插件、工具调用、API、Agent Action 的方式接入主流大模型生态。
换句话说：

用户在主流 AI 搜索里提问，你的品牌能力可以作为“工具”被调用，直接参与答案生成。

典型形态

• “品牌理财顾问”“品牌导购”“品牌选型助手”
• 查询订单、预约、报价、比价、生成方案
• 获取品牌权威数据（价格、库存、参数、政策）

优势

• 直接利用主流 AI 的流量与入口
• 你提供的是“可执行能力”，而不只是内容
• 差异化明显：别人只能回答，你能“回答 + 办事”

限制

• 依赖生态：平台规则、审核、调用成本、展示位置
• 需要一定工程能力（接口、权限、风控、监控）

对 GEO 的启示（非常重要）
GEO 的下一阶段不只是“让 AI 引用你”，还包括：

• 让 AI 能调用你
• 让你的服务成为生成式答案链路的一部分
  这会让“AI 搜索优化”从内容竞争升级为“能力竞争”。

一张表看清 4 条路径的差异

4. 真正的主战场：AI 搜索入口与答案分发

很多品牌在“是否训练模型”上纠结，本质是把战场选错了。

在 AI 搜索时代，用户的行为链路越来越像这样：

1. 用户在主流生成式入口提出问题（AI 搜索/对话）
2. AI 给出综合答案（可能附带引用/来源）
3. 用户根据答案做下一步（点击、对比、购买、咨询）

这意味着：

• 你自有 AI更擅长服务“已经到你这里的人”（存量用户）
• GEO / AI 搜索优化更擅长解决“用户还没认识你”的获客问题（增量用户）

所以更务实的策略通常是两条腿走路：

• 内部与私域：用品牌专属助手提升转化与体验
• 外部与公域：用 GEO 让主流 AI 在答案中更容易提到你、引用你、甚至调用你

5. GEO 与 AI 搜索优化怎么做：让模型愿意引用你

GEO（生成引擎优化）可以理解为：

面向生成式搜索与大模型答案系统的优化方法，让你的内容与品牌在“生成答案”时更容易被检索、理解、信任与引用。

如果用一句最直白的话概括 GEO 的工作目标：

把你的品牌变成“AI 在回答相关问题时最省事、最可信、最不容易出错的参考来源”。

5.1 AI 更愿意引用什么样的内容？

你可以用 4 个关键词判断：

1. 可检索：内容结构清晰，标题与段落表达明确，信息集中不分散
2. 可引用：结论明确、有定义、有步骤、有边界条件
3. 可信：有证据链（数据、方法、案例、资质、权威背书）
4. 可更新：信息有更新时间、版本号、适用范围，避免过时

这就是 AI 搜索优化与传统 SEO 的一个差异点：

• 传统 SEO 更关注“页面排名”
• GEO 更关注“答案引用与品牌露出”，以及“被工具调用”

5.2 GEO 内容生产：用“模块化”替代“长篇灌水”

为了更容易被生成引擎理解与抽取，建议把内容做成模块：

• 定义模块：X 是什么？适用范围？不适用范围？
• 对比模块：A vs B，什么时候选 A，什么时候选 B
• 步骤模块：1-2-3 的执行步骤，输入/输出清楚
• 清单模块：Checklist（尤其适合 AI 直接引用）
• FAQ 模块：高频问题短答案（非常适合 AI 搜索）

你会发现：这些模块同时也是 SEO 的高质量内容结构，但 GEO 对“可引用性”要求更高。

5.3 GEO 技术底座：让内容“可被机器读懂”

如果你运营的是 WordPress 站点（例如 growume.com），建议优先把这些基础打好：

• 结构化数据（Schema.org / JSON-LD）
• Organization / Person（品牌实体）
• Article（文章）
• FAQPage（FAQ）
• HowTo（步骤教程）
• Product / Service（产品与服务页）
• 可访问性与抓取友好：站点地图、合理的 robots、清晰的内链
• 页面速度与移动端体验：影响抓取与用户留存
• 内容版本管理：更新时间、版本号、适用范围（降低 AI 误引风险）

对 AI 搜索来说，“结构化 + 清晰边界”往往比“文采”更重要。

5.4 GEO 外部信任：别只在自己网站自说自话

公开大模型的回答，往往会倾向引用多源信息（尤其是高权威来源）。
因此，GEO 还需要“外部可信引用”：

• 行业媒体/权威站点对你观点的引用
• 可验证的数据报告或方法论
• 可复用的开源工具/模板（容易被引用）
• 公开案例（最好有量化结果）

你可以把它理解为：

GEO 时代的“外链”，不只是链接本身，而是“可被模型信任的证据”。

6. 什么时候才值得训练模型？一个决策框架

很多企业在“微调”“RAG”“训练垂直模型”之间犹豫，可以用以下决策逻辑快速定方向。

6.1 优先级建议：先 RAG，后微调，最后才是训练

• RAG（检索增强）优先：你要解决的通常是“知识正确、可更新、可控”
• 微调其次：当你需要固定风格、固定流程、固定术语、稳定输出
• 训练垂直模型最后：当你有行业级数据与长期投入能力

6.2 一个简单的判断清单

如果你满足以下 3 条以上，才建议认真评估“训练/重度微调”：

• 你拥有大量高质量、可合法使用的行业数据
• 业务对专业准确性要求极高，且错误成本很高
• 需要在离线/私有环境运行，不能依赖外部平台
• 需要形成行业级产品能力，而不是内部工具
• 有持续迭代预算（不是一次性预算）

否则，对多数企业最优路线仍是：
品牌知识库 + RAG + GEO +（必要时接入公开模型工具生态）。

7. GEO 未来趋势：预算应该投向哪里

结合 AI 搜索与企业 AI 的发展方向，可以重点关注以下 5 个趋势（也是 GEO 未来趋势的主线）：

趋势 1：AI 搜索将从“回答”走向“执行”

生成式搜索正在从“告诉你答案”变成“帮你完成任务”（预约、下单、对比、生成方案）。
应对策略：让品牌不仅能被引用，还能被调用（API/工具化服务）。

趋势 2：垂直模型与行业规则会更分化

不同领域对准确性、合规、解释性要求不同，通用模型会被“行业层”补强。
应对策略：提前把你的专业内容沉淀为权威资料库与标准化表达。

趋势 3：品牌的“第一方数据资产”更重要

当内容泛滥时，模型更青睐独特、可验证、可更新的数据来源。
应对策略：做行业报告、基准测试、公开方法论，形成可引用证据。

趋势 4：GEO 会与传统 SEO 融合，但评价指标会改变

排名不再是唯一目标，“被引用/被推荐/被调用”会成为新指标。
应对策略：建立面向 AI 的监测体系（品牌提及率、引用率、答案一致性等）。

趋势 5：合规与可信会成为门槛，而不是加分项

尤其在金融、医疗、法律等领域，模型更倾向引用“责任边界清晰”的来源。
应对策略：内容要有边界条件、免责声明、版本号、适用范围，降低误用风险。

8. 总结：与其闭门造 AI，不如把公开模型变成你的渠道

回到标题问题：有没有可能训练属于自己品牌的定制 AI 模型，与公开模型竞争？

答案是分层的：

• 在“通用大模型”层面硬刚公开模型：多数品牌不现实
• 在“品牌定制 AI”层面（专属助手、垂直场景、工具化服务）：非常现实且有 ROI
• 在“获客与增长”层面：真正的主战场是 AI 搜索入口
• 你需要的是 AI 搜索优化
• 你需要的是 GEO（生成引擎优化）
• 让公开模型在回答问题时更愿意引用你、推荐你、甚至调用你

一句话落地：

现阶段，与其闭门造 AI，不如把资源投入到“驯服现有 AI 为我所用”——这就是 GEO 的核心价值。