人工智能

大模型競爭正加速由模型層轉向應用層，消費端與企業端市場各自展現出不同機遇與挑戰，AI落地正深刻重塑產業格局與未來價值演進    頭豹研究院 在AI大模型技術浪潮的推動下，創新焦點正從模型本身轉向應用層，一場由模型驅動的應用革命正深刻重塑千行百業的商業範式與用戶體驗。 當AI能力從雲端走向場景，如何精準捕捉用戶需求、開闢商業化路徑，並駕馭新興的流量格局，已成為所有市場參與者面臨的核心命題。頭豹研究院近日發布《2025年中國大模型應用市場洞察白皮書》以消費端和企業端兩大市場為切入點，深入辨析核心應用場景、流量格局及需求差異與競爭策略。 應用生態成型 報告指出，在AI消費端應用方面，大模型應用層產品按商業成熟度可分三類：較成熟的嵌入式應用、發展中的原生AI應用，以及萌芽期的智能硬件探索。嵌入式應用通過為既有軟件賦能實現高效變現，成熟度最高；原生AI應用以模型為核心創造新服務，但商業模式仍在探索；智能硬件則結合物理交互，潛力巨大但挑戰也最大。 三類應用的價值實現路徑各異：嵌入式應用依托用戶基礎快速變現；原生AI則需在競爭中驗證模式；智能硬件則面臨成本、技術和接受度難關。 在全球範圍內，面向消費者的網頁端應用呈現頭部集中效應。ChatGPT以近47億次月訪問量佔據絕對領先，微軟新必應以15.3億次緊隨其後，二者構成第一梯隊。其後DeepSeek、Gemini、Perplexity、Character.ai、Claude等形成第二梯隊，但與頭部差距明顯。 報告稱，AI對話助手與AI搜索引擎是當前網頁端AI應用的兩大主導形態，合計貢獻超八成流量，主要歸因於信息查詢和交互式問答是用戶最高頻、最基礎的網絡核心需求，AI搜索和AI助手恰好高效滿足了這一點；同時，這兩類應用場景通用性強，用戶基數龐大，加之領先產品通過先發優勢或整合原有入口已成功積累了大量用戶並驗證了其核心價值。 大模型應用在移動App端和網頁端的核心區別體現在交互體驗與功能集成上。網頁端應用具備無需安裝、跨平台訪問便捷的優勢，更適合信息快速獲取和基於文本的交互任務。相比之下，移動App能夠提供更流暢、定制化的用戶界面，並且可以深度調用手機的硬件資源（如攝像頭、麥克風），這使得App端AI應用能實現與移動場景（拍照美化、實時語音翻譯）結合更緊密、更多元的交互方式。 產業格局重塑 網頁與APP的形態差異顯著影響了全球移動端AI應用的市場格局。儘管AI對話助手以近70%MAU佔比保持主導，但其領先程度和用戶規模較網頁端有所減弱。更值得注意的是，AI搜索引擎份額較網頁端下降，而AI圖像編輯類應用則憑借契合手機影像核心場景的優勢，異軍突起佔據近10%份額，顯示出移動端獨特的使用偏好。 大模型消費端應用在AI助手和辦公領域展現了較強的滲透力，而AI創作和娛樂應用則面臨粘性不足與活躍度增長放緩的問題。助手類應用已成為核心組成部分，深度語音交互和智能助理類產品增長顯著，成為行業標杆。AI辦公與創作應用也顯示強勁發展，如WPS AI和AiPPT.cn在效率提升中與需求深度融合。相比之下，生活娛樂類應用粘性不足，雖有短期熱度，但新鮮感消退後容易流失。 在企業級應用方面，大模型落地的關鍵在於能力與需求契合、ROI可量化，以及數據與算力資源的支撐，三者協同方能推動高效應用與持續價值釋放。金融、醫療等行業已展示潛力，這些領域共同點在於擁有高價值專業數據與充足預算，且需求明確，能在自動化、預測與決策支持方面產生顯著效益。 當前，中國企業從大模型應用中獲得的回報主要集中在運營效率提升，金融、製造、零售等領域已有量化證據表明其在任務自動化、流程優化、研發加速等方面展現成效。隨著技術成熟與場景拓展，大模型價值將由短期降本增效轉向戰略驅動與收入增長，從試點應用演進為深度融合核心業務的垂直化創新。 不過，大模型在企業落地仍面臨精準適配的難題。調研顯示，高達87%的企業認為現階段模型在處理高邏輯複雜度任務時仍難以滿足需求；62%的企業指出模型選擇缺乏標準化依據；50%表示模型能力與業務需求不匹配；39%認為缺乏精調和部署工具影響效率。整體而言，要實現大規模可持續落地，仍需在精度提升、標準化、行業對齊與工具鏈支持方面持續突破。 頭豹研究院中國是行企研究原創內容平台和創新的數字化研究服務提供商，擁有近百名資深分析師，聯繫方式：CS@leadleo.com 本文內容純屬作者個人意見，不代表咏竹坊立場 欲訂閱咏竹坊每周免費通訊，請點擊這裏