頭豹研究院發佈《2025年中國大模型應用市場洞察白皮書》：模型驅動應用創新，撬動市場千億增量

在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、開辟商業化路徑，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 。《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、流量格局及用戶需求差異 ，並全面剖析不同參與者的競爭優勢與發展策略 ，為行業清晰揭示了應用落地的關鍵挑戰，前瞻性地研判了不同應用賽道的發展成熟度與未來商業價值演進方向。

消費端應用：

01 大模型應用層依據商業成熟度可分為三條路徑：成熟的「嵌入式賦能」、發展中的「原生AI創新」、以及萌芽期的「智能硬件探索」

大模型應用層產品按商業成熟度可分三類：嵌入式應用通過為現有成熟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，商業模式仍在探索，成熟度居中；智能硬件則結合物理載體，潛力巨大但商業化挑戰最大，處於早期萌芽。

這三類應用的價值實現路徑各異：嵌入式主要依託現有用戶基礎快速規模化變現；原生AI需憑創新功能在激烈競爭中驗證可持續商業模式；智能硬件則瞄準物理交互的長期價值，但短期須克服成本、技術和市場接受度的難關。

02 全球範圍下，網頁端APP中AI對話助手與搜索引擎佔據絕對領導地位，移動端APP圖像編輯與角色生成佔比更高

在網頁端APP的中，面向消費者的網頁版大模型應用呈現出顯著的頭部集中效應。其中，ChatGPT以近47億次月訪問量佔據絕對領先地位，微軟新必應以約15.3億次緊隨其後，兩者共同構成了流量的第一梯隊。其後，DeepSeek、Gemini、Perplexity、Character.ai、Claude等應用獲得了上億級别的訪問量，形成了第二梯隊，但與頭部兩者相比差距明顯，更大量的AI應用則分享著剩餘的長尾流量。

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，合計貢獻了超八成總流量。其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别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、定製化的用戶界面，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。

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。

03 大模型消費端應用在AI助手和辦公領域表現出較強的市場滲透力，而AI創作和生活娛樂類應用則面臨用戶粘性差和活躍度增速緩慢的問題

從具體的應用分類來看，大模型消費端應用呈現多元化發展，涵蓋AI助手、AI辦公、AI創作和AI生活娛樂等領域。AI助手類應用已經成為行業的核心組成部分，表現出較高的市場滲透率，尤其是深度語音交互和智能助理類產品，如DeepSeek和騰訊元寶等，已取得顯著用戶增長，並成為行業發展的標桿。

AI辦公類應用和AI創作類應用也展示了強勁的發展勢頭，尤其是在自動化辦公和創作領域的應用，如WPS AI、AiPPT.cn等產品，在推動效率提升的同時，促進了AI與辦公需求的深度融合。與此不同，AI生活娛樂類應用的用戶粘性較差，儘管某些產品如星野和貓箱曾取得一定成功，但由於娛樂性質的應用往往面臨「新鮮感消失後用戶流失」的問題，缺乏持續的用戶吸引力。

企業級應用：

04 大模型在行業落地的關鍵，在於實現模型能力與業務需求的高度契合、ROI的可量化評估，以及數據與算力資源的充分支撐，三者協同方能推動其高效應用與可持續價值釋放

大模型在各行業的落地主要依賴於「能力契合、ROI可量化和數據算力充足」三大要素。首先，模型能力必須與行業需求高度匹配，能夠有效解決實際問題，如自動化處理、智能預測或優化決策等。其次，投入產出比必須清晰可量化，以確保項目的長期可持續性和經濟效益，這也是企業決策者關注的核心因素之一。最後，行業必須具備充足的數據資源和算力支持，尤其是在需要處理大規模數據或進行復雜計算的場景下，強大的計算能力和高質量的數據是大模型成功落地的基礎。綜合來看，只有當這三大要素在具體行業中有機結合，才能推動大模型的高效應用，實現行業效能的顯著提升。

舉例而言，金融、醫療等行業已展示了大模型應用的潛力，這些行業的共同點是都擁有高價值的專業數據和充足的預算支持，同時業務需求明確，能夠在自動化、精準預測和決策支持等方面產生顯著效益。

05 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的提升，在金融、製造、零售等行業，大模型在任務自動化、流程優化、研發加速等方面已展現出顯著的量化成效

當前階段，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的提升，即降本增效層面。在金融、工業製造、零售等行業，已有明確的量化證據顯示，大模型在自動化處理重復性任務、優化業務流程、縮短產品研發週期等方面展現出顯著成效。

展望未來，隨著技術不斷成熟與應用場景持續拓展，大模型的價值創造將逐步由短期的降本增效，轉向長期的戰略驅動與收入增長導向的ROI模式。從當前基於通用能力的試點應用，演進為深度融合企業核心業務的垂直化、場景化創新開發。

06 應用部署方面，大模型在企業應用中面臨精準適配難題，亟需在精度提升、選型標準、行業對齊和工具支持等方面實現繫統性突破

當前企業在大模型應用過程中面臨較高的精準適配難度，主要體現在四個方面：首先，模型精度不足是企業普遍面臨的首要問題，高達87%的企業認為現階段大模型在處理涉及用戶信息、生產決策等高邏輯復雜度任務時，仍難以滿足落地要求，缺乏可衡量的具體效果。

其次，模型選擇缺乏標準化依據也是一大障礙，62%的企業指出當前市場上模型種類繁多，但缺乏統一的評估標準與決策支持機製。

此外，50%的企業指出模型能力與業務需求不匹配，表明大模型尚未實現與垂直行業需求的深度對齊；而39%的企業認為缺乏精調和部署工具影響了上線效率和運維表現。整體來看，大模型要實現大規模、可持續落地，仍需在模型精度、選型機製、行業適配度以及工具鏈支持方面持續突破。

文章來源：頭豹公眾號