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2025：AI应用落地，于微妙转折处探寻未来之路

2025 年，AI 应用落地步入了一个极为微妙却又至关重要的节点。AI 智能体落地成功率未达预期，然而价值实现的曙光已然初现；应用虽未全面爆发，但投资回报率（ROI）的轮廓正逐渐清晰。依据 Gartner 技术成熟度曲线，AI 正从泡沫破裂的低谷期稳步迈向复苏的爬升期，一场关于 AI 应用落地的深度探索与变革悄然拉开帷幕。

消费端热潮与企业端潜力：规模起量背后的逻辑博弈

在应用层面，消费端与企业端呈现出截然不同却又相互交织的发展态势。消费端凭借其贴近大众生活的特性，更容易被人们感知，各类创新应用如雨后春笋般涌现；而企业端虽在大众视野中相对低调，却因强大的付费意愿蕴含着巨大的市场潜力，这一潜力常常被低估。如今，两者正沿着不同的逻辑轨迹，共同迈向规模起量的新阶段。

从直观感受来看，AI 在消费端的应用率先崭露头角，主要集中在四大领域：AI 助手 App、AIGC 生成工具、手机厂商智能助手以及 AI 教育辅导。这些应用具有高度贴近手机场景、天然适配对话与生成式交互的共同特点，为用户带来了前所未有的便捷体验。其中，AI 助手与 AIGC 工具更是成为大厂争夺新一代流量入口的关键战场。据 QuestMobile 最新数据显示，截至 2025 年 12 月 8 日 - 14 日，周活跃用户排名前五的分别是字节豆包、DeepSeek、腾讯元宝、蚂蚁阿福、阿里千问，周活跃用户数分别达到 1.55 亿、8156 万、2084 万、1025 万和 872 万。AIGC 工具如剪映、美图、千问等迅速下沉，成为人们日常生活中的常用功能。AI 教育辅导领域更是率先实现了付费闭环，付费率高达 25% - 30%，展现出强大的商业变现能力。

与此同时，手机厂商自带的智能助手市场潜力不容小觑。浪潮信息人士透露，其算力消耗长期位居前列。OPPO 小布、小米小爱、华为小艺在二三线市场拥有极高的用户量，其中 OPPO 小布在 2025 年 8 月的月活用户数达到 1.7 亿，成为消费端 AI 应用的一股重要力量。

与企业端的蓬勃发展相比，2025 年企业端 AI 落地范围已全面铺开。阿里云智能集团资深副总裁、公共云事业部总裁刘伟光在拜访 146 家企业后发现，各行业对 AI 的拥抱热情高涨。汽车领域，无论是新能源车、燃油车还是重型卡车，都在积极推进智能驾驶技术；金融机构利用 AI 构建风控规则指标体系，提升风险防控能力；农业领域，牧原、新希望等企业针对猪的养殖开发兽医大模型，推动农业智能化发展；医药行业，企业借助 AI 加速药物研发进程，为人类健康带来新的希望。

除了上述行业，AIGC、AI 硬件、AI 短剧、AI Agent 等领域正处于爆发前夜。几乎所有营销活动都在尝试运用 AIGC 自动化生成内容，以提升营销效率和效果。当前火爆的 AI 短剧也在探索自动化生产模式，力求提升生产效率。一旦 AIGC 流程成功跑通，对模型与算力的消耗将呈现指数级增长。业内人士预测，这一消耗量将远高于 AI 硬件等行业对 AI 的调用量。

那么，究竟是消费端（C 端）还是企业端（B 端）的市场规模更大？谁又能在 AI 应用领域走得更深、更远？目前业内人士对此判断不一。部分人士认为，AI 助手、文生视频无疑占据了当下最大的 AI 应用市场。“像豆包每天 50 万亿 tokens 中，肯定有不少来自豆包助手、即梦等的调用。”一位业内人士如是说。然而，也有人持不同观点，他们认为 AI Coding 发展迅猛，各类企业智能体的运行使得企业级市场空间远超消费端。例如，AI 编程在多行业得到广泛应用，AI 代码采纳率在未来两年有望提升至 80%；标书的 AI 审查运行时间通常需要 5 - 8 分钟，每审核一个点就要消耗十几万 tokens；大学和科研机构在整理文献时，很容易就用掉几千万、甚至几亿 tokens。总体而言，企业级市场的规模并不比消费端的 AI 助手、文生图小。

众数信科联合创始人汪中对数智前线总结道：“企业级付费意愿和商业化空间更高，C 端调用量大但消费者付费意愿低，两者的商业逻辑并不相同。”同样的 token 消耗，在不同场景下所产生的价值却大相径庭。

需要说明的是，目前市场常以 Token 作为衡量大模型使用量的指标，但这一统计方式存在结构性偏差。市场公开的 Token 数据主要来自公有云 MaaS 平台的 API 调用，而大量真实使用场景并未被纳入统计范围。例如，企业私有化部署后的内部调用、车端、手机、机器人因数据隐私和延时要求在端侧本地进行的推理、互联网应用内嵌的 AI 功能调用以及开源模型的下载与本地应用等，这些使用行为都在持续产生 Token，却未进入现有统计体系。尤其是大量企业级应用处于隐形状态，像企业自建智算中心、行业算力池、科研与政务算力体系等。据数智前线对 2025 年数据中心与智算中心公开招投标项目的统计，当年亿元级项目已超过 222 个。这表明，大量算力建设与 AI 应用行为发生在公开的 tokens 统计之外，因此，AI 应用到底是 B 端多还是 C 端多，目前仍未达成共识。

逼近拐点：AI 革命前夕的新机遇与挑战

多位资深人士向数智前线表示，这一轮 AI 落地速度明显快于以往任何技术周期。过去，一项技术从提出到实现产业化通常需要 5 - 10 年时间，而如今 AI 的产业化进程被压缩至 2 - 3 年，展现出强大的发展势能。尽管截至目前，AI 尚未真正完成“革命”，仍未催生出具有决定性影响力的新物种，但经历 2025 年业界的积极探索与铺路，新的用户入口正在悄然酝酿形成。不少业内人士认为，2026 年将成为 AI 形成规模收益的第一年，多个热点赛道有望迎来爆发式增长。

文生视频市场被认为是最具爆发力的领域之一。火山引擎智能算法负责人、火山方舟负责人吴迪认为，自谷歌 2025 年春季推出 VEO 2 后，文生视频技术取得了重大突破，不再仅仅是一个娱乐工具，而是具备了走向商业化的潜力。这一市场呈现出多强竞争的激烈局面，谷歌 Genie 3 与 Veo 3.1、字节文生视频模型 Seedance、阿里 Wan2.6、快手可灵以及创业企业 Runway、Pika Labs、生数科技等纷纷布局，紧盯快消、美妆、3C 电子、汽车、食品饮料等市场，实现海报、短视频批量生成，广告自动化生成已开始起量，为市场营销领域带来了全新的变革。

AI 手机成为另一条备受关注的重要赛道。2025 年末，字节与中兴联合推出 GUI Agent 手机，这一举措激发了手机大厂研发新一代 AI 手机的热情。此前，AI 手机的定义并不清晰，目前各手机大厂都在探索 GUI Agent 手机的发展路径，但并不认为这是唯一的选择，因为 GUI Agent 手机调用大模型的成本偏高。除了 GUI 路线，还有 MCP/A2A 路线可供选择。与此同时，互联网大厂也纷纷押注该市场，“后续竞争演进将非常有看点”，一场激烈的市场竞争即将上演。

在具身智能领域，中国展现出软硬协同的产业链优势。Omdia 数据显示，2025 年全球人形机器人出货量约 1.3 万台，前十厂商中六家来自中国。报告预测，到 2035 年出货量将达 260 万台，市场前景十分广阔。该领域主要关注两条主线的进展：一是“大脑”，新型模型架构有望于 2026 年下半年取得突破，为人形机器人赋予更强大的智能；二是灵巧手，目前仿生手研发取得了显著成果，“每个关节都很灵活，不同关节中用的钢材料也不一样，远超外界想象”，这将极大提升人形机器人的操作能力和灵活性。

在 B 端行业市场，一些高价值场景已开始实现规模化应用。例如，预测性维护等智能体产品已从头部客户向肩部、腰部客户复制推广，为更多企业提供了智能化解决方案。此外，设备智能巡检与作业处置、高炉冶炼精准预测和智能控制、矿产智能勘探与找矿预测、高性能合成橡胶材料研发、物流领域高阶智能驾驶系统等领域的智能应用也取得了重要进展。

一个明显的信号是，传统办公助手、会议纪要整理等简单的 AI 应用在行业市场已逐渐失去吸引力，客户对 ROI 的评估更加严格，要求 AI 能够完成过去无法做到的事情，为企业创造更高的价值。这一变化也使得 2026 年被认为是 AI 应用快速深化期。众数信科联合创始人汪中告诉数智前线，真正能产生高业务价值的智能体，其复杂度超乎想象。联想相关人士也表示，这些高级智能体能够自动编排任务，实现端到端业务流程闭环，通常需要完成二三十个步骤，并能自适应调整，让企业流程变得更加柔性，为企业带来巨大的价值。

中美竞速：AI 落地支柱产业的战略抉择

在 2025 年的 AI 落地进程中，中美市场呈现出不同的发展路径和战略重点。以公有云 MaaS 调用结构为例，中国的主要调用来源集中在手机与互联网应用，而美国最大的调用方却是 SaaS 企业。SAP 已成为 OpenAI 全球前五大客户，领先的 SaaS 和软件公司正通过 Agent 让 AI 直接操作财务、供应链、HR 等复杂软件系统，实现业务流程的智能化升级。与此同时，AI Coding 成为美国第二大调用来源，以编程应用为主的 Claude 模型增长迅猛，其 2025 年收入已接近百亿美元，展现出强大的商业盈利能力。

“美国市场方向给了我们很大的启示，企业市场是巨大的。”阿里云刘伟光如是说。美国已将 AI 广泛应用于其支柱产业，包括科研、生物医药、金融等领域，通过 AI 技术提升产业竞争力，推动经济发展。而这也意味着，中国必须加速将 AI 落地于自身的核心支柱产业，如制造、电子电气、新能源、农业、互联网等，才能将 AI 转化为实际的生产力，实现效率提升、社会价值创造、GDP 增量增长以及新就业机会的拓展。

其中，“AI + 制造”被普遍视为关键战场。联想中国政企业务群制造行业总经理宋涛对数智前线表示，美国期望借助 AI 推动高端制造业回流，解决熟练工人短缺问题；而中国则希望以 AI 赋能新质生产力，加快向价值链高端攀升。“AI + 制造”决定着全球制造业的竞争格局与产业话语权，“对于中国制造业，AI 绝对是必选题。一定要尽快把 AI 做起来、用出效果。”

多位业内人士告诉数智前线，在制造与重型机械行业，其发展阶段“相当于互联网的 2003 年”，尚处于起步阶段。国智投相关人士通过数据分析发现，我国与欧美头部工业企业在 AI 应用方面存在一定差距。企业智能体高度依赖高质量数据和知识体系，而制造业的数字化水平参差不齐，大量企业仍需补“数据债、信息债、自动化债、工业软件债”，AI 落地的挑战远高于金融、互联网等行业。

从事智能体服务的中关村科金 CEO 喻友平在调研中进一步发现，真正深入制造业垂直场景，往往需要融合多模态模型、机理模型甚至世界模型，并依赖生态协同推进。这意味着，工业 AI 不可能一蹴而就，而是一场需要长期投入和持续创新的工程。

目前，政策层面正在为这一进程铺路。2025 年，国务院发布《关于深入实施“人工智能 +”行动的意见》，将工业全要素智能化列为重点任务，为制造业智能化发展提供了政策支持。国资委同步上线人工智能“焕新社区”平台，聚合模型、数据与高价值场景，树立标杆，推动 AI 与支柱产业深度结合，加速 AI 在各行业的落地应用。

数智前线从多位业内人士处获悉，一个新的模型迭代高潮即将到来，AI 技术将不断升级演进，为各行业的智能化发展带来更多可能性。在这场全球 AI 竞争的浪潮中，中美两国正以不同的方式加速前行，而谁能在这场竞速中占据优势，将取决于谁能更好地将 AI 技术落地于支柱产业，实现技术创新与产业发展的深度融合。

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