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AI大模型行业深度报告:模型跃迁,应用生花(附下载)
模型能力提升与调用成本下降推动AI 商业化加快，多模态和智能体持续拓展产品功能，内容生产、营销、教育和游戏等应用进入快速发展阶段，看好“AI+视频、游戏、营销”带来的投资机会。模型能力提升 、使用成本下降，AI由效率工具向任务助手发展。头部模型在推理、代码、长上下文、多模态和工具调用等方面持续进步，模型调用价格明显下降。2025 年企业生成式AI 支出达到370亿美元，其中应用层支出为190 亿美元。随着端侧设备、多模态和智能体能力完善，AI 的使用入口由网页和软件扩展至手机、PC 及智能硬件，可完成的任务也由问答和内容生成延伸至资料整理、办公协作和任务执行。模型层竞争转向能力、生态、成本与商业化的综合比较，头部厂商形成差异化优势。OpenAI 等模型厂商依靠订阅、企业席位和API 调用直接收费，并向智能体、广告和企业平台多元化布局；Google 等生态巨头则将模型接入云、搜索、办公软件和终端，借助原有用户、数据及收费体系扩大AI 使用。具体来看，OpenAI 向综合性AI 平台拓展业务，Anthropic 聚焦企业客户与Coding，MiniMax 依托全模态模型和海外消费应用扩大订阅及API 收入，月之暗面将资源集中于模型效率和Agent 产品，阶跃星辰则将手机、汽车等高频终端作为模型入口。多模态推动AI 进入内容生产流程，营销、教育和游戏应用加快商业化。 图像生成与编辑可提高广告素材供给和游戏美术效率，视频模型推动AI 剧、漫剧增长，并逐步用于影视特效、剪辑和虚拟拍摄；推荐模型可改善广告匹配和转化，智能辅导可提供个性化教学，游戏开发工具则由素材生成延伸至代码、场景和对象编辑。随着生成质量、编辑能力和版权规则完善，AI 应用有望由单点工具进一步进入企业日常生产流程。
1. AI技术持续迭代，应用商业化加快
1.1. 基础设施、模型和应用构成AIGC产业链三大环节
AIGC产业链主要包括基础设施、模型和应用三大环节，分别提供算力、模 型能力和面向用户的产品。基础设施支撑模型训练和推理，模型层向下游输 出技术能力，应用层通过具体产品形成用户需求和商业收入。 1）基础设施层为模型训练、推理和部署提供支撑。主要包括AI芯片、服 务器、数据中心和云平台，以及数据标注、模型微调等数据服务和开发工具。 2）模型层连接上游算力和下游应用，是产业链的核心环节。当前模型分为 闭源和开源两类，能力已由文本扩展至图像、音频和视频，并通过 API、 MaaS 和私有化部署向企业及开发者提供服务。 3）应用层直接面向用户，是模型能力转化为产品和收入的重要环节。相关 产品既包括基于第三方模型开发的通用应用，也包括依托自研模型推出的 垂直应用，覆盖对话搜索、办公、编程、图像、音视频、教育、营销和游戏 等领域。
AIGC 产业正从技术竞争转向产品和收入竞争。模型训练和推理需求仍将 带动云服务、AI芯片、服务器和数据中心投入；模型层的竞争重点也由参 数规模转向推理能力、多模态能力、调用成本和产品入口。应用能否形成高 频使用、持续付费和稳定留存，将直接影响产业商业化进展。基础设施提供 算力和开发工具，模型层输出技术能力，应用层通过具体产品形成收入，三 者共同推动AI产业增长。
1.2. 模型能力提升调用成本下降，海外AI应用商业化提速
头部厂商持续推出新模型，模型能力提升明显。据Artificial Analysis，OpenAI 模型智能指数由2022年的个位数升至2026年GPT-5.5的55分，且2024年 下半年后提升速度加快。当前竞争重点已由参数规模转向推理、代码、工具 调用和长任务处理等能力，模型迭代仍是AI应用发展的基础。
模型调用价格明显下降，开发者可以用更低成本获得旗舰模型的能力。 Artificial Analysis 按模型智能水平比较输入与输出混合价格，达到 o1 智能 水平的模型，2026年的最低调用价格已较o1发布初期下降128倍。从GPT 4、o1到GPT-5.2，旗舰模型价格也逐步下行。模型能力的提升以及调用成 本的下降，正在降低AI应用的开发与使用成本。
AI 应用已覆盖通用助手、内容创作、办公和编程等主要品类。据 a16z， ChatGPT、Gemini 和 Claude 等通用助手仍处于用户规模前列；Canva、CapCut 和Adobe等内容创作工具保持较高活跃度；Notion、Grammarly等办公工具 继续增长；Cursor、Lovable 等 AI 编程产品进入网页端榜单前列。AI功能 正逐步进入办公、设计和软件开发等高频使用环节。
1.3. 生成式AI使用范围持续扩大，从效率工具走向任务助手
ToC 端，通用AI助手渗透率快速提升，生成式AI已进入大众使用阶段。 据OpenAI 2025 年9月发布的研究（覆盖150万条ChatGPT对话），ChatGPT 周活跃用户已达7亿。AI产品应用场景从通用问答扩展至搜索、写作、图 像、视频、角色陪伴，多模态能力支持用户以自然语言处理文本、图像、音 视频等多类型内容。 ToB 端，企业采用率及支出规模同步高增，效果易量化环节率先形成付费。 据Stanford AI Index 2025,2024 年 71%受访企业已在至少一个业务职能中常 规使用生成式AI，较2023年的33%大幅提升，与整体AI使用率78%的差 距收窄至7pct。据Menlo Ventures，2025年企业生成式AI支出达370亿美 元，为2024年的3.2倍，其中应用层支出190亿美元，占比超50%。代码 生成、销售支持、客服问答、会议纪要、文档处理、营销素材制作等任务标 准化程度高，降本增效更易衡量，商业化落地更快。据Stanford AI Index 2025， 供应链与库存管理、服务运营、人力资源、战略与公司财务四大职能成本下 降的企业占比分别达61%、58%、56%、56%;战略与公司财务、供应链与库 存管理、营销与销售收入提升的企业占比分别达70%、67%、66%。
Agent 正推动AI从问答、内容生成迈向任务执行。模型推理、长文本处理、 多模态理解与工具调用能力提升后，AI开始承担任务拆解、资料整理、工 具调用与结果反馈。面向个人用户，AI逐步渗透搜索、学习、创作、陪伴、 娱乐；面向企业，AI切入代码开发、客户服务、销售跟进、营销投放、数 据分析等具体环节。我们认为，能解决明确问题、嵌入日常流程、结果稳定 的产品，更易从试用走向持续付费。
1.4. 端侧AI拓展手机、PC、智能硬件新入口
端侧AI将部分模型能力部署于本地，更适配低延迟、隐私保护和离线场景。 相比云端调用，端侧AI响应更快、对网络依赖更低，且减少个人数据上传， 已用于语音助手、图像编辑、实时翻译、会议纪要、个人知识管理等功能。 AI PC 和AI手机加快放量，渗透率有望从可选配置转向主流配置。相比传 统产品，AI PC和AI手机搭载NPU、支持端侧模型运行，响应速度、隐私 保护、离线处理和跨应用协同上更具优势。据Gartner，全球AI PC渗透率 将由2024年15%提升至2025年31%，2026年进一步达约55%，2029年有 望成为PC市场主流形态。据Canalys，AI手机占全球智能手机出货量比重 将由2024年16%提升至2028年54%，2023-2028年出货量CAGR约63%。 我们认为，AI终端渗透率仍处于快速提升初期，随芯片算力、操作系统及 系统级Agent能力完善，AI PC和AI手机有望承接更多办公、创作、实时 翻译和个人助理功能，成为新一轮换机的重要驱动力。
1.5. 多模态与Agent化推动AI应用升级
多模态能力推动AI应用从单一功能工具走向综合助手。早期AI产品主要 用于聊天问答、文本写作和代码补全，当前已整合文本、图像、语音、视频、 文件和搜索等能力，ChatGPT、Gemini、Claude、Microsoft Copilot 等通用AI 助手开始承载更多输入输出形态和使用场景。以ChatGPT为例，GPT-5提 升视觉、视频、空间和科学图表理解能力。用户可在同一产品中完成信息检 索、内容分析、文本写作和图像视频创作，AI应用的功能范围扩大。 Agent 推动AI从回答问题转向完成任务。相比主要提供答案或生成内容的 传统AI工具，Agent可围绕用户目标自主拆解任务、检索资料、调用工具 并交付结果。以ChatGPT Agent为例，其通过整合网页浏览、代码执行和外 部应用连接，可完成资料研究、行程预订、表格更新和演示文稿制作。我们 认为，Agent 将推动AI应用由逐轮问答转向目标委托，能力由内容生成延 伸至执行具体任务，并提升使用频次与付费价值，拓展订阅及按量计费空间。
2. 模型层：能力持续提升，厂商围绕成本、生态和商业 化展开竞争
2.1. 长上下文、推理与多模态能力提升
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