该白皮书聚焦中国大模型应用市场，从产业全景、应用现状、消费端与企业端差异、落地挑战及价值成效五大维度展开分析，明确 “模型驱动应用创新，价值向应用层迁移” 的核心趋势，揭示消费端流量集中、企业端聚焦 ROI 的市场特征，核心内容如下：

一、大模型产业全景：四层价值链，价值向应用层迁移

1. 价值链结构：四层架构分工明确

大模型产业形成 “DCF 层 - 基础设施层 - 模型层 - 应用层” 四层价值链，当前价值高度集中于基础设施层（占比 66%），源于高性能 AI 硬件（如 GPU）与系统软件的高昂成本；未来随着技术成熟，价值将向模型即服务（MaaS） 及应用层（软件 + 硬件载体）传递。

DCF 层：提供物理运行环境（供配电、制冷、机柜），综合型企业（如施耐德、华为）占主导，三家巨头合计市场份额达 60%；

基础设施层：整合 AI 服务器、存储、网络硬件及管理软件，支撑算力调度，核心参与者包括硬件厂商（英伟达、华为昇腾）、IDC 企业（万国数据）、IT 集成商（浪潮、H3C）；

模型层：提供基础大模型与工具链，按策略分三类 —— 开源（meta、Deepseek，追求生态）、闭源（OpenAI、百度文心一言，直接商业化）、混合（Google、阿里云，平衡生态与收入）；

应用层：分软件（AI 对话助手、办公套件）与硬件（智能机器人、AR 设备），软件轻量化高毛利，硬件重投资筑壁垒。

2. 核心参与者格局

应用层：互联网巨头（腾讯、阿里）依托生态与数据做全栈服务，垂直团队（Midjourney、即梦 AI）聚焦细分场景；硬件厂商（宇树科技、优必选）深耕 “大模型 + 物理载体”，但面临研发周期长、成本高的挑战；

模型层：国际以 OpenAI（闭源）、meta（开源）为核心，国内以百度、阿里、Deepseek 为代表，开源模型加速生态扩张，闭源模型聚焦技术领先；

基础设施层：AI 芯片被英伟达（A/H100）、华为（昇腾 910）主导，服务器厂商（浪潮、曙光）与云计算服务商（阿里云、腾讯云）提供算力调度能力。

二、大模型应用现状：三类路径，消费端流量高度集中

1. 应用分类：按商业成熟度分三档嵌

入式应用（成熟）：为现有软件赋能（如 WPS AI、美图 AI 修图），依托存量用户快速变现，是当前主流；

原生 AI 应用（发展中）：以模型为核心创全新服务（如豆包、ChatGPT），商业模式待验证，用户留存是关键；

智能硬件（萌芽）：结合物理载体（如机器人、智能汽车），潜力大但成本高、市场教育不足，处于早期阶段。

2. 消费端流量格局：刚需场景主导

网页端：AI 对话助手（ChatGPT、Deepseek）与 AI 搜索引擎（新必应、纳米 AI 搜索）合计占超 80% 流量，因满足 “信息获取 + 交互问答” 核心需求，头部集中度极高（国际 ChatGPT+Gemini+Deepseek 占 83.8%，国内 Deepseek + 豆包占 71.5%）；

移动端：AI 对话助手仍占主导（中国占 83.8%），但图像编辑类应用（如美图设计室）因适配手机影像场景份额提升至 10%，独立 AI 搜索 APP 因场景局限占比低于网页端；

中国特色：本土应用（Deepseek、豆包）主导流量，AI 图像视频生成（海螺 AI、即梦 AI）契合社交创作需求，AI 聊天键盘（Lovekey）反映年轻用户沟通效率需求。

三、消费端应用深度分析：四大领域，助手与办公成核心

1. AI 对话助手：行业核心，用户粘性待建

市场地位：占所有 AI 应用 61.4% 访问量，美国月活超 1.1 亿（16-24 岁渗透率 68%），中国头部产品（Deepseek + 豆包）月度使用次数占 71.5%；

用户特征：中国市场仍处早期，流量依赖营销导流，轻度用户占比超 40%，深度用户占比（20%）低于行业平均（30%），使用习惯未固化；

场景趋势：国际从日常信息检索向商业场景（产品调研、旅行规划）延伸，Gemini 在商业场景占比（46%）超 GPT。

2. AI 办公助手：从单点工具向综合套件转型

主流场景：覆盖 AI 搜索（秘塔 AI 搜）、智能写作（WPS AI）、PPT 生成（AiPPT.cn），41% 厂商聚焦高效信息获取；

竞争格局：传统办公软件 + AI（WPS、钉钉）占 80% 市场，原生工具（FlowUs、ReadPaper）因缺乏生态易被边缘化，2027 年传统平台占比预计达 90%；

创新方向：多模态翻译、产品设计等细分场景酝酿增长，一体化 “办公智能中枢” 成趋势。

3. AI 创作：国内外差异化发展

国内：可灵 AI、360 智绘依托本地化数据，做多模态创作套件（图片 + 视频生成），图片（28%）、视频（24%）生成是主流；

国际：Midjourney、Sora 聚焦创意探索，Adobe Firefly 深耕设计生态，3D 建模与音乐生成渗透率低但增长空间大；

挑战：用户付费意愿高但需求分散，美图等传统工具接入 AI 后，纯 AI 创作 APP（如秒画）流量下滑。

4. AI 娱乐与生活：用户粘性差，陪伴类占比高

流量分布：AI 陪伴（情感互动，如星野、猫箱）占近 40%，AI 输入法（19%）、AI 教育（18%）次之；

问题：娱乐属性强但新鲜感消退快，星野、猫箱单日新增下载量较年初下降超 50%，DAU 增长停滞，缺乏持续吸引力。

四、企业端应用洞察：聚焦 ROI，金融制造领先落地

1. 核心价值与成功要素

价值体现：优化用户体验（57%，最主要）、加速决策（53%）、提升员工效率（46%），对内整合工作流、减少重复劳动，对外革新产品服务；

2. 落地格局：行业与地域集中

行业分布：金融（31.8%，银行占比 42%）、制造（14.7%）、互联网（12.2%）合计占超 58%，金融因数据密集、ROI 明确领先，制造依托规模效应降本；

地域分布：北京（25%）、上海（11%）、广东（12%）、浙江（7%）合计占 55%，与经济发展正相关，北京 “广覆盖、政策驱动”，广东 “高客单价、场景牵引”；

3. 核心挑战与价值成效挑战：

成本高：92% 企业认为算力不足，定制模型成本超 1000 万美元，30% 项目因费用中止，实际 ROI 不足 50%（预期 1-3 倍）；

适配难：87% 企业反馈模型精度不足，62% 缺乏选型标准，50% 模型与需求不匹配，39% 缺少精调工具；

量化成效：

制造：国家电网负荷转供决策时间从 30 分钟缩至 1 分钟；

医疗：友谊医院电子病历生成节约问诊时间 40%，医生效率升 66%。

五、未来趋势：价值向上迁移，从降本到战略驱动

价值重心：从基础设施层向 MaaS 与应用层转移，场景化创新（如工业大模型、医疗大模型）成增长关键；

消费端：从 “流量争夺” 转向 “用户粘性建设”，垂直场景（AI 教育、专业创作）有望突破；

企业端：从短期降本增效转向长期战略驱动，行业大模型（金融、制造）深化，ROI 测算体系逐步完善；

技术方向：模型轻量化（降低算力成本）、行业适配（解决 “幻觉” 问题）、工具链成熟（提升部署效率）成核心突破点。