2025年中国大模型应用市场洞察白皮书：模型驱动应用创新，撬动市场千亿增量（精华版）

模型驱动应用创新，撬动市场千亿增量 （精华版） China LargeModelApplicationIndustry中国大型モデル応用産業 概览标签：大模型、消费端应用、企业端应用 1报告提供的任何内容（包括但不限于数据、文字、图表、图像等）均系头豹研究院独有的高度机密性文件（在报告中另行标明出处者除外）。未经头豹研究院事先书面许可，任何人不得以任何方式擅自复制、再造、传播、出版、引用、改编、汇编本报告内容，若有违反上述约定的行为发生，头豹研究院保留采取法律措施，追究相关人员责任的权利。头豹研究院开展的所有商业活动均使用“头豹研究院”或“头豹”的商号、商标，头豹研究院无任何前述名称之外的其他分支机构，也未授权或聘用其他任何第三方代表头豹研究院开展商业活动。 摘要 研究目的 深入辨析消费端与企业端两大市场的核心应用场景、流量格局及用户需求差异；同时，通过分析不同参与者的竞争优势与发展策略，揭示当前应用落地面临的关键挑战，研判不同应用赛道的发展成熟度与未来商业价值演进方向。 •价值重心向上游应用与服务层加速迁移：在大模型产业清晰的四层价值链结构中，价值捕获目前高度集中于底层。由于高性能AI硬件成本高昂，基础设施层占据了约66%的价值份额。然而，随着大模型技术与应用生态日趋成熟，产业价值重心正展现出向模型即服务MaaS创新以及更多元化的上层应用场景传递的明确趋势。 •大模型通过嵌入式、原生以及软硬结合三类不同路径赋能：根据商业成熟度的不同，大型模型应用产品可分为三大类别。成熟度最高的嵌入式应用通过为现有软件赋能，依托其用户基础高效变现。居中的原生AI应用则以模型为核心创造新服务，但其商业模式仍在激烈竞争中探索与验证。而与物理载体结合的智能硬件潜力巨大，却因面临诸多商业化挑战，仍处于早期萌芽状态。 研究区域范围：中国及全球 研究对象：大模型应用层 •企业端聚焦ROI，消费端流量向刚需集中：企业端大模型的主流应用已集中在知识问答、智能分析与决策、智能客服等能够带来明确投资回报的领域，并在金融、制造、互联网等行业中展现出显著的降本增效成果。消费端应用则呈现流量高度集中的态势，AI对话助手与AI搜索引擎凭借满足用户获取信息、交互问答等核心需求，占据了超八成的市场流量，而AI创作、娱乐等应用则面临用户粘性不足的挑战。 本报告的关键问题： 1）当前大模型在消费端与企业端的主流应用场景分别是什么？其市场格局、用户需求和流量分布有何显著特征与差异？ 2）企业在推动大模型应用落地时，其关键的成功要素、核心考量因素及主要挑战分别是什么？ •大模型在企业端提升用户体验效果最佳：大模型正成为企业多维度赋能的核心，其影响力贯穿员工、用户、营收与市场等关键领域。它通过革新用户体验、升级产品服务及辅助营销决策来提升外部市场竞争力，其中优化用户体验是最主要的价值体现，占比高达57%。同时，大模型对内能够显著提升员工效能与决策速度，通过整合工作流、减少重复性劳动，并深化数据洞察，进而推动产品、业务乃至管理模式的创新。 3）应用层的核心参与者有哪些？他们各自具备何种竞争优势，并采取了怎样差异化的发展路径与商业化策略？ 目录CONTENTS ◆大模型产业全景--------05 •大模型产业链全景图谱--------06•大模型产业链价值链条--------07•大模型产业应用层核心参与者--------08•大模型产业模型层核心参与者--------09•大模型产业基础设施层核心参与者--------10•大模型产业DCF层核心参与者--------11 ◆大模型应用现状及市场需求--------12 •大模型应用层--------13•全球大模型消费端网页端产品--------14•中国大模型消费端网页端产品--------15•全球大模型消费端移动APP产品--------16•中国大模型消费端移动APP产品--------17 ◆大模型消费端应用现状及市场需求--------18 •中国大模型消费端应用层全景--------19•AI对话助手--------20•AI办公助手--------26•AI创作--------28•AI娱乐与生活--------29 目录CONTENTS ◆大模型企业端应用市场洞察--------30 •大模型在企业端的应用价值--------31•大模型应用在企业端的成功要素--------32•大模型应用在企业端的部署流程--------33•大模型应用在企业端落地的成熟行业--------34•大模型应用在企业应用地域分布--------36•大模型应用在企业应用落地场景--------37•大模型企业端应用行业分布--------38•大模型企业端落地的核心考量因素--------39•大模型应用企业端落地的核心挑战--------40•大模型应用企业端落地的价值成效--------42 ◆方法论及法律声明--------44 第一章节：大模型产业全景 主要观点： 大模型产业价值链四层架构中，当前超60%的价值集中于基础设施层，未来随着大模型技术与应用越发成熟，价值将向MaaS服务及多元化应用场景传递 应用层分为软件平台与硬件载体两大方向，软件平台凭借轻量化和高毛利短平快快速创造收益，硬件载体依据长周期重投资构筑实体壁垒，最终目标形成长期稳固的行业地位优势 大模型厂商依据自身目标，或选择以开源路径追求流量生态与技术共进，或选择以闭源路径保护核心优势并实现更直接的商业化，或采取混合策略试图平衡生态拓展与商业价值 大模型产业基础设施层整合了IDC的物理承载、核心硬件的算力基石、IT集成商的系统构建以及软件平台的管理调度这四大环节，通过它们的紧密协同，共同支撑起上层大模型的训练与应用 综合型DCF企业凭借端到端的产品与服务能力，能够更好地满足客户复杂需求，从而在中国市场占据主导地位，三家巨头市场份额合计高达60% 大模型产业全景——大模型产业价值链条 大模型产业价值链四层架构中，当前超60%的价值集中于基础设施层，未来随着大模型技术与应用越发成熟，价值将向MaaS服务及多元化应用场景传递 大模型产业价值链条 ❑大模型产业展现出清晰的四层价值链结构。底层DCF层为整个产业提供稳定运行的物理基座；向上延伸的基础设施层，整合了核心IT硬件与系统软件平台，是算力、存储及网络资源的直接提供者；模型层则聚焦于研发和供给核心AI智能；最终的应用层基于模型能力，面向终端用户开发产品与服务，实现场景化价值。❑价值捕获高度集中于基础设施层，其约占66%的份额，这主要归因于高性能人工智能硬件的高昂成本以及支撑其运行的软件平台的关键价值。❑展望未来，随着技术演进和应用生态的成熟，价值有望逐渐向模型即服务（MaaS）创新以及应用层的多元化商业模式迁移。 大模型产业全景——大模型产业应用层核心参与者 应用层分为软件平台与硬件载体两大方向，软件平台凭借轻量化和高毛利短平快快速创造收益，硬件载体依据长周期重投资构筑实体壁垒，最终目标形成长期稳固的行业地位优势 大模型应用层主要参与者与核心能力优势 ❑软件驱动型厂商包括阿里云、腾讯云、等平台企业，以及聚焦垂直场景的独立开发团队。前者依托雄厚资本、基础模型自研能力、海量数据与超大规模基础设施，定位一站式平台与全栈服务商，在规模与生态整合上占优；但庞大组织结构易削弱细分创新的敏捷性。后者凭借对行业痛点的深度理解与快速迭代能力，能提供贴近业务的敏捷方案，不过受限于资源与技术栈，复制与规模化难度较高。❑硬件驱动型厂商涵盖宇树科技、等机器人企业，以及Meta、科大讯飞等布局智能终端的公司；其核心在于将大模型深度嵌入机器人、AR眼镜等物理载体，实现软硬件协同与边缘计算优化，并通过传感器采集专属数据构筑实体与数据壁垒，为用户带来更沉浸的物理交互体验。然而，该路线普遍面临研发周期长、成本高、供应链复杂及市场教育成本大的挑战。 大模型产业全景——大模型产业模型层核心参与者 大模型厂商依据自身目标，或选择以开源路径追求流量生态与技术共进，或选择以闭源路径保护核心优势并实现更直接的商业化，或采取混合策略试图平衡生态拓展与商业价值 大模型模型层主要参与者与核心能力优势 ❑开源策略厂商（如Meta、零一万物）主要通过开放模型快速构建开发者生态、激发社区创新力以扩大影响力。其核心优势在于用户获取成本低、社区参与度高，但主要挑战在于难以直接通过模型本身获利。 ❑混合策略厂商（如Google、阿里云、智谱AI）试图平衡开放与封闭：利用开源模型吸引用户、构建生态，同时以闭源旗舰模型保持技术领先并获取商业收入。优势在于市场覆盖灵活、收入来源多元，挑战在于管理复杂度和产品定位的平衡。 ❑闭源策略厂商（如OpenAI、百度、华为云）则聚焦于打造性能顶尖的专有模型，通过API或云服务直接商业变现。优势在于商业模式清晰、对技术和安全有强控制力，但其成败高度依赖于持续投入维持技术领先，且面临信任门槛和开源替代品的竞争压力。 大模型产业全景——大模型产业基础设施层核心参与者 大模型产业基础设施层整合了IDC的物理承载、核心硬件的算力基石、IT集成商的系统构建以及软件平台的管理调度这四大环节，通过它们的紧密协同，共同支撑起上层大模型的训练与应用 ❑基础设施软件平台企业旨在通过综合性的软件平台，实现对底层异构硬件资源的统一管理、智能调度与性能优化，为上层人工智能应用提供稳定高效的运行环境。 ❑基础设施硬件企业负责研发、制造并提供构成智算中心核心物理能力的硬件部件或专用系统，主要包括高性能人工智能芯片、中央处理器、高带宽内存、服务器内存及高速网络设备等基础元器件或专用系统。❑第三方数据中心环节专注于建设和运营高标准的数据中心物理设施，为服务器、存储、网络等信息技术设备提供包括空间、电力、基础网络接入在内的物理托管环境及服务。❑信息技术基础设施集成商环节的核心是将来自不同厂商的硬件和必要的软件集成为功能完整的服务器、存储系统或整体信息技术解决方案，并负责交付、部署及后续技术服务。 大模型产业全景——大模型产业DCF层核心参与者 综合型DCF企业凭借端到端的产品与服务能力，能够更好地满足客户复杂需求，从而在中国市场占据主导地位，三家巨头市场份额合计高达60% ❑从大模型产业DCF层的分析来看，市场参与者呈现清晰的两类格局：一类是深耕于供电（如科士达、科华、易事特）或制冷（如英维克、佳力图）特定领域的专业厂商；另一类则是提供全面解决方案的综合型企业。 ❑其中综合型DCF企业在这个赛道竞争力较强，三家综合型DCF层巨头企业整体在中国的市场份额占比达60%。这些企业均具备覆盖从供配电系统、多样化制冷技术（涵盖风冷与液冷）、机柜、预制化模块化方案到DCIM监控管理软件的端到端产品与服务能力。这种全面的产品组合是它们能够满足客户复杂需求、赢得市场信任并占据主导地位的核心基础。 第二章节：大模型应用现状及市场需求 主要观点： 大模型应用层依据商业成熟度可分为三条路径：成熟的“嵌入式赋能”、发展中的“原生AI创新”、以及萌芽期的“智能硬件探索”AI对话助手与AI搜索引擎凭借其满足信息获取、交互问答等用户基础核心需求的能力，主导了当前高度集中的全球To C网页端大模型应用流量格局本土用户习惯与市场特点共同塑造了中国To C移动端AI应用的独特现状：对话助手占据绝对主导，独立搜索空间受限，同时AIGC相关应用活跃App端更强的硬件集成与场景化能力塑造了不同于网页端的全球移动AI应用格局，其中对话助手虽仍是主体，但图像编辑等契合移动特性的应用份额显著提升当前中国To C移动端AI应用市场中，本土应用主导流量，AI对话助手份额超八成形成绝对领先，此外图像视频生成和聊天键盘应用的活跃表现也成为显著特征当前To B端大模型主流应用集中在知识问答平台、分析决策支持、智能客服和智能运维等领域，其中基于语言理解和信息处理的知识平台与客服升级应用相