中国通用大模型项目中标研究报告（2025年度）
2026年4月
国际资本市场研报资讯+V: quanqiuzixun8
◆章节一：中国大模型市场发展环境
• 通用大模型商业化发展路径
• 地缘科技博弈加速演进
• 数字化转型深化驱动大模型市场需求爆发
• 中国大模型市场的部署痛点
• 六大核心行业大模型需求分析
◆章节二：中国通用大模型行业市场格局与核心特征
• 中国大模型产业市场规模
• 中国大语言模型市场规模
• 中国通用大模型中标情况
• 中国大模型市场采购主体类型分布
• 中国大模型中标项目行业分布与行业特征
◆章节三：重点厂商表现及标杆案例深度研究
• 科大讯飞、火山引擎及阿里云案例研究
◆章节四：中国通用大模型市场发展趋势
目录
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中国大模型市场发展环境
通用大模型商业化发展路径
2022年至今，中国大模型产业经历了从“参数竞赛”到“业务嵌入”再到“价值兑现”的三阶
段演进，发展聚焦从单一技术维度转向综合能力发展。
第一阶段（2022-2023）：技术发布期—参
数竞赛主导市场叙事
这一阶段，大模型技术刚走出实验室，公
众和资本对其认知仍停留在将参数规模视
为评估水平的天然标尺。据中国科学技术
信息研究院2023年5月发布的《中国人工智
能大模型地图研究报告》，截至5月28日国
内10亿级参数规模以上基础大模型已发布
79个，市场热度空前，但真正嵌入业务流
程的案例寥寥可数。技术迭代以季度为单
位高速推进，超大参数模型、MoE架构、多
模态能力轮番登场，竞争核心更多停留在
纯粹技术比拼的单一维度。
第二阶段（2024）：规模落地期——从
“技术验证”走向“业务嵌入”
进入2024年，经过初期探索后，企业发现
单纯“拥有”大模型无法创造实际价值，
开始将目光转向技术实际应用价值与可持
续商业闭环上。
技术路线层面，这一转变有清晰的市场信
号印证：RAG架构在企业级AI设计方案中的
采用率逐步提升，其核心价值在于将大模
型能力锚定在企业私有知识库上，解决
“幻觉”与数据安全两大落地障碍。与此
同时，央国企已开始将大模型推进至电网
调度、钢铁高炉等核心生产场景，应用层
次从边缘辅助工具逐渐转向核心业务流程，
但“试点容易复制难”成为普遍挑战，多
数企业仍处于从单点试验向规模化推广的
过渡阶段。
第三阶段（2025年至今）：价值兑现期
2025年至今正成为大模型发展的关键转折
阶段，发展焦点逐步从“模型更强”的单
一维度转向能否融入业务流程、形成可量
化ROI，并在成本、安全、迭代等要素之间
取得平衡的综合维度。
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过去三年，中美科技博弈的焦点已从单一的贸易摩擦，演变为围绕算力芯片、底座模型、
应用生态等的综合战略竞争。在外部技术封锁持续加码与内部政策体系系统响应的双重
驱动下，算力与模型主权的战略意义持续提升，自主可控已从单一的技术路线选择，逐
步上升为国家信息安全战略的核心要素。
地缘科技博弈加速演进：技术自主权上升为国家政策核心要素
BIS首次对A100/H100实施出口禁令
• 高端AI训练芯片首次正式受到限制
BIS再次更新管制规则，堵住大规模
并联中端芯片的迂回路径
• 管制更加精细化，中国企业绕路空间收窄
• 特朗普表示允许英伟达向中国‘经
批准客户’销售H200，并要求相关
销售收入的25%上缴美国政府；BIS
随后将部分先进计算芯片对华/对澳
门出口许可审查由‘推定拒绝’调
整为‘逐案审查’
外部压力：美国对华技术管制持续升级
2024上半年 英伟达H20开始出货
• 被暂时视为“合规替代”，窗口期较短
美国财政部限制美资投资中国AI、
半导体和微电子、量子信息技术领域
• 开始实行技术领域的资本限制
内部响应：技术自主权上升为核心要素
《生成式人工智能服务管理暂行办法》
施行
国务院发布《关于深入实施“人工智
能+”行动的意见》
• 明确提出强化“安全可控”及提升模型基
础能力
八部门《“人工智能+制
造”专项行动实施意见》发布
“十五五”规划纲要明确要求加强算
力设施支撑，加快培育自主可控软硬件生态
• 明确到2027年，我国人工智能关键
核心技术要实现安全可靠供给
• 提出开发高水平行业模型，支持模
型训练和推理方法创新，开发适应
制造业实时性、可靠性、安全性特
点的高性能算法模型
• 明确提出实施人工智能科技战略部署，
以及加快培育自主可控软硬件生态
国资委“AI+”专项行动深化部
署
• 明确要求实现自主可控模型的加
速突破
• 首部专门针对生成式AI的法规，规范行业应用
《远程访问安全法案》经众议院
推进
• 该法案在众议院层面通过，意图限制中
国企业通过云端远程调用美国高端算力
美国对部分先进芯片对华出口
采取有条件放行与逐案审查并
行的政策安排
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中国大模型市场的部署痛点
企业使用大模型的核心驱动力发生明显转变，决策重心转向提升运营与研发效率，并将
应对行业竞争压力提升至更高优先级，标志着大模型应用进入竞争深化阶段
企业使用大模型的核心驱动力
◼ 基于对样本企业AI部署轨迹的追踪发现，
2025年上半年，企业仍处于“工具化尝试”
阶段，核心驱动力以“赋能已有产品与服务”
为主（占比约34%），反映出初期将AI作为
现有业务的增量插件的倾向。而进入下半年，
驱动力发生重构：“提升企业运营与研发效
率”以29%的占比跃升为首位；同时，为保
持技术领先以应对竞争压力的权重也升至
26%。这表明企业已从早期的单点产品优化，
转向深度重构内部研发工作流与办公协同体
系，实现了从外部赋能向内部深耕的跃迁。
◼ 这一由功能优化转向全局进化的变化反映了
企业在大模型应用逻辑上的深刻进化，即重
心已从单纯的产品功能增强，转向更全面的
组织效能提升与创新能力驱动。随着技术应
用进入深水区，企业正通过大模型重组底层
运营基座，将AI能力转化为核心研发竞争力
和原生业务创新的动力源，从而在激烈的市
场博弈中构建起技术壁垒。这种由内而外的
双重驱动，标志着企业已进入以AI驱动组织
结构进化、通过全局协同提升市场响应速度
的新常态。
2025H1 2025H2
*调研数据：我们面向企业IT部门负责人、技术总监/经理及AI项目负责人开展系统性问卷调查，共回收问卷1,000份，其中有效问卷870份，样本覆盖互联网、金融、消费
电子、汽车等重点行业，具有较强的行业代表性。调研对象所在企业类型多样，覆盖不同营收层级和AI投入规模的企业。
Top 2
Top 3
Top 1
Top 1
Top 2
Top 3
提升运营/
研发效率
应对同行业竞争
压力
赋能已有产品，
提升客户体验
关注程度高 低
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中国大模型市场——整体产业规模
中国大模型产业将经历由算力与基础设施驱动向应用场景主导的深刻变革，市场规模预
计将从2022年的亿元增至2035年的14,亿元
2022 2023 2024 2025 2026E 2027E 2028E 2029E 2030E 2035E
大模型基础设施
大模型平台
大模型应用
14,
中国大模型产业整体规模及预测，2022-2035E
单位：亿元
◼ 中国大模型产业将经历由
算力与基础设施驱动向应
用场景主导的深刻变革，
市场规模预计将从2022年
的亿元增至2035年
的14,亿元。
1. 中国大模型产业整体规模呈现显著的增长态势，表
明该产业正从初期技术积累阶段转向大规模商业化
扩张阶段，市场容量将实现量级的提升。
2. 从市场构成分析，产业重心呈现明显的上移趋势。
预测期早期，市场增量主要由基础设施层与平台层
贡献；随着技术成熟度的提升，大模型应用层的占
比将显著扩大，产业发展的核心动力正由底层的硬
件投入逐步转向更高层的应用与解决方案。
3. 市场增长的内在逻辑正经历由算力基础设施驱动向
应用场景主导的演进。得益于核心算法能力的持续
迭代，大模型在垂直行业的渗透率逐步提升，场景
化落地能力的增强将成为支撑未来大模型产业规模
保持高速增长的关键因素。
数据来源：Frost & Sullivan
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真正的分野，发生在高门槛行业
中国大模型市场正在从“技术发布期”迈入“价
值兑现期”。这一阶段最重要的变化，在于竞争
坐标发生了实质性迁移：从模型参数与通用能力，
转向模型能否进入真实业务流程，在安全、复杂
和长期运行约束下形成可验证、可量化、可复制
的结果。换言之，通用大模型竞争正在从“能力
证明”走向“结果证明”。高门槛行业的采购不
只是一次模型调用，而是对底座模型能力、行业
知识沉淀、数据治理、安全合规、系统集成、复
杂交付和长期运营能力的综合考核。
判断厂商竞争力，不只看模型进入的场景数量，
更要看具体进入了什么样的场景。能源、工业、
金融、民航、政务等行业对安全性、稳定性、行
业知识沉淀和复杂交付能力要求更高，也更能检
验厂商是否真正具备自主可控、行业 Know-how
融合、复杂场景交付和持续运营能力。真正考验
模型的，是能否进入关键行业、关键流程，解决
关键问题，并最终形成关键结果。
本报告从TOP6头部厂商中，选取三类具有代表性
的落地路径作为样本：高门槛行业深耕型、平台
扩张型、云底座承接型，三类路径均已进入实战
阶段，但结果分布并不相同。据公开中标信息及
媒体报道统计，在TOP6通用大模型重点厂商、非
运营商背景政企公开招标口径下，2024年全年，
科大讯飞大模型解决方案中标项目数达91个、
中标金额达亿元，中标项目数及中标金额均位
列所有厂商首位；2025年全年，科大讯飞中标项目
数达210个、中标金额超23亿元，中标项目数及中
标金额蝉联中国通用大模型厂商首位，市场领先优
势持续扩大，在TOP6通用大模型厂商中，中标金额
占比约52%，中标数量占比约42%。同时，讯飞星火
已成为国家能源、中国石油、中国石化、中国海油、
国家管网集团、招商局集团、华润、中国华能、中
国移动、中国绿发、中国钢研、中国信达、中国物
流、中粮、中广核、中煤开发、中国烟草、交通银
行、中国国际航空、中国东方航空、中国南方航空、
厦门航空、中国人保、宝钢股份等多个央国企的大
模型合作伙伴。
科大讯飞的核心差异化优势，不只是中标数量和金
额领先，更是在能源、金融、工业、交通等高门槛
行业中，形成了“自主可控底座+行业Know-how沉
淀+核心流程嵌入+可量化结果”的连续验证。火山
引擎的样本更多分布在汽车、教育、消费等场景，
体现出多模态能力与智能体平台的快速扩展。阿里
云则更多体现为云基础设施与模型平台对企业级需
求的承接能力。
就本报告所关注的逻辑而言，更有解释力的，是谁
在最难进入的行业里，持续把大模型做成了结果。
后文将据此展开，进一步观察这些结果如何形成，
并结合其他路径下的代表性实践，呈现不同厂商在
价值兑现阶段的落地方向。
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中国通用大模型市场发展趋势研判
中国通用大模型行业落地的整体趋势分析
模型规模和复杂度的增加
多模态的整合能力
自监督学习的兴起
可解释性和公平性
部署策略和效率优化
特定领域的适应和定制化
◼ 模型规模和复杂度的增加
随着计算能力（如GPU和TPU）的提升和算法优化，大型复杂模型的建立和训练
变得可能。这些模型在自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域表现出色，
能够处理更多维度和复杂任务的数据。
◼ 多模态的整合能力
通过整合文本、图像、语音等多种数据形式，多模态模型能够在医疗、自动驾
驶等领域中综合分析多种数据源，提高决策的准确性和可靠性。
◼ 自监督学习的兴起
自监督学习利用数据内部结构进行训练，减少了对标注数据的依赖，提高了模
型训练的效率和灵活性，适用于多种任务和领域。
◼ 可解释性和公平性
随着AI在关键领域应用的增加，模型的决策过程需要更透明，同时要解决数据
偏见带来的公平性问题，以增强社会和用户对AI系统的信任。
◼ 部署策略和效率优化
通过模型压缩、量化等技术优化部署策略，降低计算和存储资源消耗，使得AI
模型可以在边缘设备上部署，提高实时性和经济效益。
◼ 特定领域的适应和定制化
定制化开发模型针对不同行业和应用领域的需求，结合领域知识优化模型，提
高其在特定领域的适应性和性能，为企业提供竞争优势和市场份额。
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