2025年大模型应用落地白皮书：企业AI转型行动指南

大模型应用落地白皮书 企业转型行动指南 目录 CONTENTS 核心观点01 第一章：祛魅务实，大模型加速从探索走向落地02 1.1业务驱动，大模型助力效率飞跃，实现融合的体验创新03 1.2百舸争流，大模型服务商竞逐AI浪潮新时代06 第二章：知易行难，企业落地面临的挑战与机遇08 2.1大模型落地面临多重挑战09 2.2领先企业已从大模型成功落地中率先获益13 第三章：加快AI转型，构建全方位的大模型业务落地能力17 3.1大模型业务落地能建设三阶段19 3.2破除落地大模型的思维误区23 第四章：头雁效应，大模型深入众多应用场景25 4.1大模型应用场景不断扩宽，应用日渐成熟26 4.2众多行业企业深入大模型落地实践30 第五章：攻克有径，跨越大模型落地技术难题50 5.1大模型落地部署技术步骤51 5.2精准选模、高效落地、持续挖掘——落地三要素55 第六章：信赖之选，火山引擎大模型服务助力省心AI转型58 6.1豆包大模型59 6.2火山方舟大模型服务平台61 6.3扣子64 6.4HiAgent66 结语及未来展望69 核心观点 大模型技术已经迈入与业务深度融合的阶段 如同云与机器学习、深度学习等AI小模型一样，当前大模型技术也进入了与业务深度整合的关键时期。64%的中国企业预计其对AI的投资将增长10-30%，各企业正基于具体的业务场景，积极探索大模型技术的实际部署与应用潜力，以促进业务发展。 大模型在企业落地的周期和应用速度超出预期 大模型能够大幅提升企业生产力、驱动业务创新和增长，是具有突破性和颠覆性的技术。尽管将大模型技术与业务深度结合是一个复杂的专业过程，但在专业技术服务商的持续支持下，企业实现大模型部署的周期已缩短至平均6-12个月，尤其在数字化领先的企业中，这一过程更为迅速。 企业正致力于深化业务场景探索，以期释放大模型落地带来的价值 为了充分利用大模型带来的商业机遇，企业正不懈探索技术与业务结合的新模式，逐步打造与自身发展战略相契合的大模型应用实践，以期通过大模型技术的创新应用为企业带来更大的商业价值。 大模型产品和服务的选择和技术伙伴能让企业落地大模型事半功倍 超过47%的企业认为，与领先的大模型厂商建立可靠的合作关系是项目成功的关键。为提升大模型在企业侧的落地效率，企业应根据自身业务需求和发展规划，重点考虑具备AI大模型全栈开发能力、模型及插件工具丰富、内嵌垂直场景经验模板的厂商，并选择可以提供事前、事中、事后全周期咨询和切实可行实践方案的服务商通过制定全局周密的策略，并结合个性化的业务实践经验，企业将能够更有效地推动大模型的成功落地，加快AI转型。 01 祛魅务实 大模型加速从探索走向落地 1.1业务驱动，大模型助力效率飞跃，实现融合的体验创新 大模型技术已经成为人工智能领域的焦点，驱动了AI应用的升级和创新。基于大规模数据集的预训练，让模型具备了高效处理复杂语言结构、视觉模式以及多模态信息的能力，促使人工智能在认知理解与决策支持方面迈向更高的阶段。在产业应用方面，大模型的实施正在改变企业业务开展、产品服务、运营管理的传统模式，为各行业的智能化升级提供了强有力的支撑。企业端对大模型的应用也已从初步的技术探索与创新尝试，逐渐步入以实现商业价值为核心的新时代。众多企业正加快步伐，寻找能够迅速构建商业闭环、验证价值的应用场景，期望借助大模型实现运营效率的飞跃、用户体验的创新，以及生产力的提升。 1.1.1加码投资，企业扩大试点 加大投入力度，AI大模型的关注度持续攀升。AI大模型在提升流程效率、增强创新能力方面发挥着关键作用，并为企业在市场竞争中赢得优势，例如在个性化营销内容创作、产品设计创新、用户体验优化、员工助手打造以及知识专家系统开发等方面。IDC全球调研数据显示，37.7%的受访企业正在重点投资AI大模型，并预计在未来三年内引入AI软件及相关培训和服务。此外，64%的中国企业预计其对AI的投资将增长10-30%。这一显著的投资增长反映了业界对AI大模型巨大潜力的日益认可。 拓展试点范围，企业正积极探索AI的应用潜力。企业在AI大模型的应用上展现出极高的兴趣和参与度，他们通过内部研发、联合创新、跨界合作等多种模式，积极探索AI技术的实际应用场景和潜在爆发力。IDC调研数据显示，在过去一年里，全球范围内平均对AI大模型项目进行了34次概念验证（POC）测试，这一数字远超其他IT项目，且企业对AI大模型测试的满意度高达70%。这一数据表明，AI大模型在解决企业需求、优化运营流程、辅助业务拓展方面具有显著效 03 果。此外，大多数CXO级别的高管表示，他们将继续增加对AI大模型的各项投入，以加强企业在AI转型方面的能力建设。 1.1.2多维价值，坚定企业探索大模型潜力的决心 IDC研究认为，大模型技术对于企业价值的贡献可从对内赋能与对外服务两大维度进行阐释。具体而言，该价值可细化为针对企业员工、用户群体、营业收入及市场拓展四个方面，进而构建出一个全面的“AI大模型价值图谱”。此图谱详细描绘了大模型技术在不同维度上对企业产生的深远影响和价值增值，包括工作效率提升、业务引导助理、知识数据洞察、用户体验创新、生产工具赋能、产品服务升级、管理方式变革、市场营销决策8大方向。 图1AI大模型价值图谱 工作效率提升 业务引导助理 知识数据洞察 用户体验创新 对内赋能 生产工具赋能 AI大模型 对外服务 产品服务升级 管理方式变革 市场营销决策 员工员工 用户用户 营收营收 市场市场 来源：IDC大模型价值研究，2024年 04 面向员工：一是利用AI大模型提供的办公软件、流程管理软件、开发设计软件来提高员工工作效率、缩短重复和复杂工作时间；二是利用企业内部知识、经验等无形资产和员工培训、企业规范、服务规则等文本材料，打造具备企业记忆的专属AI智能体。 面向用户：一是对用户信息、消费习惯、兴趣爱好等信息进行综合分析，更好地总结、对比、预测用户数据变化和趋势；二是提供全新的使用交互体验，如借助智能客服、数字人等，更好地理解用户意图并进行产品推荐。 面向营收：一是为设计、编程、制造等工作人员的生产工具赋能，自动生成并创新产品内容，加快产品的迭代周期和创新速度；二是创新产品形式，从产品管理、价值创新、上市计划、价格管理等方面更好地赋能业务。 面向市场：一是主动分析外部市场变化和内部经营数据，进行合规管理、风险预测、潜在效益分析和建模；二是预测整体市场表现、各地区竞争分析、供应商能力和相关风险，帮助制定策略，并自动生成相关宣传物料。 从AI大模型价值图谱可见，大模型以其强大的能力和广阔的应用前景，有望深入到众多领域，释放出巨大的企业应用空间和潜力。 此外，根据IDC针对企业用户的大模型调研数据可以看出，无论是优化用户体验、加速企业决策，减少重复劳动、提升员工生产效率，或是推动产品创新与服务个性化，大部分的受访企业都普遍对大模型带来的价值抱有高度期待。这一预期进一步提升了企业将大模型技术转化为实际应用的动力。企业普遍认为大模型在推动业务增长、构建核心竞争力、提升用户体验等方面扮演着关键角色。因此，也有越来越多的用户更加积极地投入到这场技术革命中，深挖其背后的商业潜力。 05 图2采用AI大模型给企业带来的价值 53% 46% 34% 32% 29% 14% 优化用户体验57% 加速企业决策，减少重复劳动 提升员工效率工作流整合，方便使用多个程序创新产品形式/业务价值 为员工创造定制化提升 优化员工工作体验 0.0%10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%60.0% 数据来源：IDC大模型企业落地进展调研，N=100，2024年8月 1.2百舸争流，大模型服务商竞逐AI浪潮新时代 在企业用户持续增加的投资和日益增长的业务需求推动下，大模型服务商们纷纷加快步伐，竞相推动这一技术从创新突破走向企业应用的实际转化，致力于将大模型从服务商自身的的探索阶段推向企业落地，以满足各行各业对智能化转型的迫切需求。这一趋势不仅促进了大模型技术的快速成熟，也为企业用户带来了更加丰富和高效的应用解决方案，助推了大模型落地需求端和大模型技术服务供给端的双向循环发展。 一方面，大模型技术服务在产品服务和技术层面实现了诸多的创新突破。为降低企业的使用门槛，领先的大模型厂商已经成功构建了从零到一的端到端解决方案，极大地减少了重复开发的必要性。企业可以借助这些既有模型和服务，避免“重新造轮子”的投入，从而将更多资源和精力集中在业务创新上，加速智能化转型的步伐。例如火山引擎持续丰富豆包大模型家族，基于基础底座大模型最新 06 发布视频生成、文生图、图生图、语音合成、声音复刻、音乐、同声传译等更贴合实际场景的模型，将模型能力进一步专业细化。此外，为加速企业搭建内部智能体的进度，火山引擎还打造了HiAgent——一个企业专属的AI创新应用平台；它允许业务人员利用提示词、知识库、插件等工具，以低代码方式实现AI落地，集成内部数据，降低AI开发的难度、积累AI中台的厚度。 另一方面，大模型技术服务商也在不断地进行能力全面升级，深度服务业务场景。为了帮助企业更有效地落地大模型技术，技术服务商们不遗余力地采用了多种手段来升级自身的服务能力，深入挖掘各种契合企业业务场景的需求。除了持续的技术研发、优化算法、提升数据处理能力之外，他们还积极加强对行业知识的积累，确保为企业提供能落地、高效率的解决方案。一些大模型技术服务商还通过构建行业大模型落地联盟、提供专业咨询和培训服务、加强落地场景探索等，全方位地提升自身在帮助企业应用大模型过程中的专业性和实用性，从而确保AI大模型能够真正融入企业的核心业务，发挥出最大的价值。如：火山引擎围绕行业需求场景，构建大模型应用生态，连续成立汽车大模型生态联盟、智能终端大模型联盟、零售大模型生态联盟，联合业界头部企业、技术厂商和合作伙伴，帮助企业能够以极低的试错成本将大模型技术应用落地到业务场景，共同探索AI驱动未来发展，提升运营和开发效率，全面创新用户体验。 07 知易行难 企业落地面临的挑战与机遇 在评估大模型的商业潜力时，企业和技术服务商都普遍持乐观态度，并认识到这一技术有望开启新的商业机遇。然而，将大模型的潜力转化为实际业务效益的过程，无疑充满了诸多挑战。在此次革命性的大模型转型旅程中，企业不仅要拥抱创新带来的效率和效能提升，还需精心应对成本控制、人才短缺、技术复杂性以及信息安全等一系列考验。 2.1大模型落地面临多重挑战 挑战1：高成本、复杂投入下的投资收益挑战 IDC调研显示，算力成本、隐形的机会成本、投资回报的长周期以及不足的人才储备是企业落地大模型遇到的第一道难题，具体包括： 算力成本：算力资源的消耗是当下阻碍AI大模型落地的最主要因素，这一成本对不少企业的财务状况构成了较大的压力。调研数据显示，92%的企业认为在大模型工程化落地阶段，缺少算力资源是最大的挑战；细分来看，89%的高管认为模型训练成本高，81%的高管认为模型推理成本高。对比而言，模型的调优成本已经相对低价，仅有35%的企业认为模型调优（Fine-tun-ing/Prompt）成本高。这些成本无疑是企业财务投入的重要考量点，使得企业在做出是否引入大模型的相关决策时显得犹豫不决，不得不权衡预算和投资回报之间的比重。 图3算力资源是企业落地大模型最大的挑战 92.0% 89.0% 81.0% 缺少算力资源模型训练成本高模型推理成本高 数据来源：IDC大模型企业落地进展调研，N=100，2024年8月 09 选择错误下的机会成本：机会成本，虽然并非直接的经济支出，但它同样是企业在是否引入大模型决策时不可忽视的成本之一。它代表了企业为了选择某一方案而放弃的、可能是更佳替代方案的价值。尤其在瞬息万变的市场环境中，企业抓住机遇的时间窗口极为有限；一旦错失或在大模型初始的选择时对其性能、适配度、应用能力等