中國報告大廳網訊，當前AI（人工智能）行業已經從技術研發驗證轉向規模化商業落地，產業鏈各環節的分工逐漸清晰，基礎層頭部玩家主導算力與大模型供給，技術層工具化能力輸出，應用層垂直場景的滲透速度持續超出此前市場預期。

一、AI產業鏈供給端現狀

1.1 基礎層大模型與算力發展

1.1.1 大模型市場競爭格局

大模型作爲當前AI基礎層的核心載體，其市場競爭格局直接決定了整個行業的技術迭代與供給成本，全球大模型的流量分配呈現出明顯的頭部集中特徵，Token（大模型語言處理基本單位）使用量是反映大模型實際市場流量的核心指標，不同玩家的Token消耗規模直接對應其市場份額。截至2025年7月，全球大模型Token總使用量達到3.41T，2025年1月到7月增長10倍，4月到7月增長2倍，需求釋放速度超出此前行業判斷。頭部廠商的技術迭代已經進入穩態，不同第一梯隊玩家的技術得分差距不足1%，競爭焦點逐漸從技術比拼轉向生態建設。

廠商梯隊	2025年全球AI大模型市場份額（%）
第一梯隊頭部	40
第二梯隊頭部	15
其餘所有廠商	45

頭部廠商的份額優勢主要來自於提前佈局的算力儲備與早期C端用戶積累，技術能力的迭代優勢進一步強化了用戶粘性，形成了正向循環。中小廠商僅能在垂直細分領域獲取少量流量，整體市場的馬太效應已經初步顯現，這一格局仍有進一步強化的可能，中小玩家的生存空間逐漸被壓縮。

從現有數據觀察，頭部大模型的技術能力已經能夠滿足大多數通用場景的需求，LMSYS Chatbot Arena的競技評分顯示，頭部兩款大模型的得分分別爲1369分與1361分，差距不到1%，技術能力已經進入同質化競爭階段。Stanford HAI的測試數據顯示，當前大模型在SWE基準編程測試中的問題解決率已經達到71.7%，能夠應對大多數常規場景的需求。大模型調用頻率的量級提升，也帶來了頭部廠商算力成本的快速上漲，部分頭部廠商已經調整免費調用額度，加快商業化變現進程，覆蓋不斷上升的算力成本。

1.1.2 算力需求增長特徵

大模型Token使用量的爆發式增長，直接帶動全球AI算力需求的快速提升，每1T Token的處理需要消耗近百億度電的算力支撐，全球數據中心的AI算力佔比已經從2020年的不到5%提升至2024年的超過20%，這一比例仍在快速提升。算力供給的結構性分化已經顯現，訓練端高端芯片的供給缺口仍然存在，推理端芯片的供給相對充足，能夠支撐當前C端用戶的日常調用需求。

受制於全球芯片產業的分工格局，中國本土大模型企業在高端訓練芯片的獲取上仍然存在一定限制，制約了超大規模大模型的迭代速度，部分企業轉而通過優化模型架構、提升稀疏化比例等方式，在現有芯片條件下提升模型性能，已經取得了一定進展。不排除未來隨着本土先進製程芯片的量產，高端算力的供給壓力將得到一定程度的緩解，大模型的訓練成本將進一步下降，推動更多中小玩家進入細分賽道。

雲廠商是當前AI算力供給的核心主體，全球主流雲廠商都在加快AI算力中心的建設，擴大GPU服務器的部署規模，算力出租已經成爲雲廠商新的收入增長極。東部算力需求、西部算力供給的調度模式，一定程度上降低了AI算力的供電成本，提升了算力供給的穩定性，爲AI行業的規模化發展提供了基礎支撐。算力網絡的建設也在推進當中，不同區域算力的調度效率不斷提升，能夠更好應對大模型調用的峯谷波動。

1.2 技術層工具化落地進展

1.2.1 通用AI工具滲透率

技術層AI工具的核心價值在於提升傳統行業的生產效率，不同領域開發者與創作者對AI工具的接受程度直接反映了工具化落地的進度。開發者羣體作爲對新技術接受度最高的羣體，其AI工具使用率是觀察行業滲透的核心風向標，垂直領域的AI輔助生產佔比，也能反映技術適配的成熟度。當前AI工具已經完成了從可用到好用的過渡，大多數常規重複勞動環節的替代效率已經得到市場認可，企業引入AI工具的投資回報週期不斷縮短。

領域	2024年AI工具使用率（%）
AI編程/開發者	82
遊戲研發/AI輔助	73.7

開發者與遊戲研發兩個領域的高滲透率，說明AI工具對腦力勞動的替代效率已經得到市場認可，相對標準化的重複勞動環節已經基本完成AI替代，接下來的滲透將向更非標準化的環節延伸，對傳統生產模式的改造深度將進一步提升。

Forbes的數據顯示，AI編程對開發者的效率提升幅度達到126%，也就是說開發者完成相同項目的時間縮短了超過一半，大量重複的底層代碼編寫工作已經可以交由AI完成，開發者可以將更多精力投入到產品架構設計與創新環節。遊戲研發領域，AI工具主要應用於原畫生成、場景搭建、劇情策劃等環節，能夠大幅縮短遊戲的研發週期，降低中小團隊的研發門檻，越來越多的獨立遊戲團隊開始藉助AI工具完成產品開發，推動遊戲行業供給端的創新。部分頭部遊戲企業已經將AI工具全面融入研發流程，研發成本下降超過三成，研發週期縮短超過四分之一，AI工具的價值已經得到充分驗證。

1.2.2 垂直領域技術適配

通用大模型的能力覆蓋範圍較廣，但在垂直領域仍然需要針對行業場景做微調適配，結合行業專有數據訓練，才能滿足行業用戶的核心需求。不同垂直領域的技術適配難度存在較大差異，落地進度也呈現出明顯分化，對準確性要求高、合規要求嚴格的領域，落地速度相對較慢，對容錯率較高、創新需求高的領域，落地速度更快。

醫療、金融等領域對AI輸出結果的準確性要求極高，錯誤輸出可能帶來較高的風險，因此技術適配需要經過長期的測試驗證，當前僅在輔助診斷、智能客服等非核心環節實現落地，核心業務環節的滲透仍然需要時間。內容創作、營銷廣告、編程開發等領域對錯誤的容錯率較高，即使出現部分錯誤也可以快速人工修正，因此技術落地速度更快，已經實現了規模化滲透。

越來越多的垂直領域AI解決方案廠商開始選擇基於頭部開源大模型做微調，而非從頭訓練大模型，這種模式大幅降低了研發成本，縮短了研發週期，能夠快速推出適配行業需求的解決方案，已經成爲當前垂直領域技術落地的主流模式。這種分工模式也進一步強化了基礎層頭部大模型廠商的優勢，技術層廠商專注於場景適配，形成了清晰的產業分工，推動整個行業的效率提升。

二、AI應用端市場發展現狀

2.1 內容創作領域應用滲透

2.1.1 圖文視頻創作用戶規模

C端內容創作領域的用戶滲透是生成式AI商業化的基礎，大衆用戶對AI創作工具的接受度，直接決定了行業整體的流量規模與變現空間。中國市場作爲全球最大的互聯網用戶市場，AI創作工具的用戶規模變化能夠反映全球行業的滲透趨勢，AI創作工具的用戶佔比從年中到年末保持穩定增長，不同細分品類的增長速度受技術成熟度影響呈現出明顯差異，用戶使用習慣的培養已經初步完成，越來越多的普通用戶開始藉助AI工具完成個人內容創作。

統計時間	2024年中國AI圖文視頻創作用戶佔比（%）
2024年6月	25.6
2024年12月	31

半年時間用戶佔比提升超過5個百分點，說明AI創作工具的用戶認知已經完成從嚐鮮到日常使用的過渡，下沉市場用戶的滲透空間仍然較大，未來用戶佔比仍有較大的提升空間，整體市場規模將繼續擴大。

不同細分品類的技術成熟度不同，用戶需求強度也存在差異，因此增長速度呈現出分化特徵，AI圖文創作的技術門檻相對較低，模型生成效果已經能夠滿足大多數普通用戶的需求，因此增長速度領先於其他品類，AI視頻創作與AI設計工具的技術複雜度更高，當前仍處於用戶培育階段，增長速度相對平緩。

細分品類	2025年5月中國AI創作設計環比增速（%）
AI圖文創作	59
AI視頻創作	30.4
AI設計工具	23.9

細分品類的增長分化說明，技術成熟度仍然是制約AI工具滲透的核心因素，隨着視頻生成模型技術的迭代，AI視頻創作的增長速度有望進一步提升，逐漸追平圖文創作的增長水平，整體內容創作領域的供給能力將進一步提升。快手旗下可靈AI截至2025年7月，全球用戶規模達到4500萬，累計生成圖片達到4億張，累計生成視頻達到2億條，2025年4月到6月實現收入2.5億元，已經初步跑通C端變現的商業模式，國內主流新媒體平臺AI插件月活躍用戶規模已經達到3000萬，生態化的變現模式正在逐漸形成。

2.1.2 AI漫劇商業化增長

AI漫劇是AI內容創作領域商業化最成功的細分賽道之一，依託短視頻平臺的流量分發與變現機制，AI漫劇的供給規模與流水收入都出現了爆發式增長，國內主流短視頻平臺都已經推出了AI漫劇的創作者扶持計劃，降低了創作者的進入門檻，推動供給端的快速擴張。傳統漫劇的製作需要大量專業畫師參與，製作週期長、成本高，僅頭部團隊能夠承擔頭部作品的製作，AI工具的引入大幅降低了製作門檻，中小創作者也能夠推出獨立作品，豐富了市場的供給。

指標	2024年10月-2025年9月中國AI漫劇增長幅度	單位
流水增長	900	%
月新增劇集數增長	567	%
月複合增長率	83	%

AI漫劇的爆發式增長，說明AI對長內容創作的改造已經實現商業化落地，較低的製作成本能夠支撐更多細分題材的內容供給，滿足不同用戶羣體的個性化需求，短視頻平臺的廣告與分賬變現模式能夠快速覆蓋製作成本，吸引更多創作者進入賽道。

截至2025年，國內市場累計上線AI漫劇超過3000部，大量傳統漫畫創作者開始轉型AI漫劇創作，藉助AI工具完成繪畫、分鏡等環節，製作週期縮短超過三分之二，製作成本下降超過一半，行業的供給能力得到大幅提升。部分頭部AI漫劇的分賬收入已經達到傳統漫劇的水平，證明了AI漫劇的商業可行性，不排除未來隨着AI生成視頻技術的進一步成熟，AI漫劇的內容質量將進一步提升，有望搶佔更多傳統長視頻的用戶時長，市場規模仍將保持高速增長。當前AI漫劇的受衆以年輕用戶爲主，用戶付費意願較高，爲行業的增長提供了堅實的基礎。

2.2 互聯網商業場景變現

2.2.1 生成式AI流量變現

生成式AI應用的全球流量規模與變現收入，能夠反映整個行業的商業化進展，全球主流應用商店的移動應用統計數據能夠反映C端生成式AI應用的整體發展情況，移動應用是當前C端用戶接觸生成式AI的主要渠道，其流量與收入數據能夠直觀體現行業的商業化成熟度。經過兩年多的市場培育，C端用戶對生成式AI應用的認知已經完成初步建立，用戶需求從嚐鮮轉向日常使用，付費意願也逐漸提升，頭部廠商已經實現穩定盈利。

指標	2025年1-6月全球生成式AI移動應用數值	單位
累計下載量	17	億次
應用內購買收入	19	億美元
用戶總使用時長	156	億小時
累計使用次數	4260	億次
人均使用次數	50	次

生成式AI移動應用在半年時間內獲得17億次下載，說明C端用戶對生成式AI應用的需求非常旺盛，人均使用次數達到50次，說明用戶已經形成了穩定的使用習慣，並非單次嚐鮮，應用內購買收入達到19億美元，證明C端付費意願已經形成，商業模式已經跑通。

日均使用時長達到8600萬小時，折算下來，日均有超過百萬用戶每日使用生成式AI應用超過1小時，用戶粘性已經達到了成熟互聯網應用的水平，當前生成式AI應用的收入主要來自於會員訂閱與按調用量付費，用戶對核心功能的付費意願較高，未來ARPU值仍有提升空間。不同廠商的變現能力差異較大，頭部廠商依託品牌優勢與產品體驗，佔據了大部分的收入份額，中小廠商僅能在垂直細分領域獲取少量收入，馬太效應同樣存在於C端應用市場。

2.2.2 AI廣告營收增長

AI對互聯網廣告行業的改造主要體現在創意生成與投放優化兩個環節，AI能夠根據不同用戶羣體生成個性化的廣告創意，提升廣告的投放效率，同時AI競價系統能夠優化投放策略，提升廣告主的投資回報率，因此AI相關的廣告支出增長速度遠高於傳統廣告，全球市場的AI廣告規模都在快速擴張。廣告行業對生產效率提升的需求強烈，AI帶來的邊際成本下降非常明顯，因此廣告行業成爲AI落地最快的ToB領域之一，大型廣告平臺已經基本完成AI改造。

指標	全球AI廣告核心數據	單位
美國AI廣告創意數量增長（2023.1-2025）	10	倍
美國AI應用廣告支出同比增長（2025.6）	1	倍
美國AI應用廣告社交渠道佔比（2025.6）	70	%
Mintegral AI競價系統收入貢獻佔比（2025）	80	%

AI廣告創意數量的十倍增長，說明廣告行業已經普遍接受了AI生成創意的生產方式，個性化創意的生產邊際成本大幅下降，推動了廣告行業的供給升級，社交渠道佔據了AI應用廣告的七成份額，說明社交平臺是當前AI應用獲取用戶的主要渠道，流量分發的優勢非常明顯。

AI競價系統已經成爲廣告平臺的核心收入來源，超過八成的收入來自AI優化的投放系統，說明AI對廣告行業的效率提升已經得到了市場的認可，廣告主願意爲AI帶來的投放效果提升支付溢價，未來AI在廣告領域的滲透深度將進一步提升，越來越多的中小廣告主也將開始使用AI廣告工具，整體市場規模將繼續擴大。行業機構預測到2027年全球企業AI採用率將達到75%，越來越多的傳統企業將開始藉助AI優化自身的生產與營銷環節，推動AI行業整體規模的持續增長，Statista數據顯示，全球AI整體市場規模2025年達到2440十億美元，2020年到2030年複合年增長率達到24%，整體行業仍然處於高速增長期。

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核心洞察

1. 大模型市場頭部份額超40%，馬太效應持續強化
2. 內容創作AI用戶佔比達31%，商業化路徑清晰
3. AI工具開發者滲透率超80%，產業改造空間廣闊

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