中国企业级人工智能应用解决方案市场的发展概况
思瀚产业研究院    2025-04-16

中国企业级人工智能应用解决方案市场的发展

人工智能自诞生以来发生了重大演变。随著技术的不断进步，人工智能的能力日益提升，从判别式人工智能到大模型人工智能、从狭义人工智能(ANI)到通用人工智能(AGI)的新兴潜力及超级人工智能(ASI)的终极目标。随著人工智能日益融入工作场所，其正重塑着各行各业，推动颠覆性创新，并大幅提高生产力。在此背景下，人工智能应用解决方案已成为各种规模组织的重要工具，帮助该等组织应对特有挑战及实现战略目标。

企业级人工智能应用解决方案指将人工智能算法融入硬件、软件及服务以向企业提供的各种解决方案。企业级人工智能应用解决方案将人工智能与企业系统无缝结合，确保可扩展性及与现有基础设施的兼容性，同时通过解决複杂且行业属性强的问题提供有形价值，并支持长期业务增长。利用人工智能的普及和数字化转型持续推进的趋势，按收入计，企业级人工智能应用解决方案市场的市场规模已从2020年的人民币107亿元增长至2024年的人民币386亿元，而2020至2024年的CAGR为37.8%。

展望未来，在各行各业广泛采用企业级人工智能应用解决方案及人工智能技术不断创新的推动下，按收入计，中国企业级人工智能应用解决方案市场的市场规模预计将在2029年达人民币2,394亿元，而2024年至2029年的CAGR为44.0%。

人工智能的演变：从判别式人工智能到大模型人工智能

几十年来，人工智能经历了重大的技术演变，从早期基于规则的系统到由机器学习和深度学习驱动的判别式人工智能，再到现在利用先进的基础模型技术例如微调及蒸馏等的大模型人工智能。因此，企业级人工智能应用解决方案可进一步分为企业级判别式人工智能应用解决方案及企业级大模型人工智能应用解决方案。儘管判别式人工智能在许多应用中继续获广泛采用，但大模型人工智能正在迅速掘起，成为对于企业而言具有巨大潜力的转型力量。

中国企业级大模型人工智能应用解决方案市场的发展

大模型人工智能的发展是近年来人工智能领域最重大的进步之一，其彻底改变了企业运营、创新和与客户互动的方式。随著GPT、BERT及其他基于Transformer架构的模型兴起，大模型人工智能应用解决方案已成为各种规模企业的有力工具，推动企业运营转型，并在各种应用中提升用户体验。其中，大模型人工智能应用解决方案不仅使企业能够更高效地生成与处理各类内容，更重要的是，可以赋能企业作出更明智、更有影响力的业务决策。儘管认识到大模型人工智能的变革潜力，企业在考虑开发和采用该等应用时往往会面临若干挑战和难点：

• 缺乏现成的大模型人工智能应用。由于大模型人工智能具有新颖性，不少企业仍然缺乏可无缝集成到日常工作流程中的现成应用。企业系统、基础模型及公共知识能力之间的不兼容性带来了集成挑<，阻碍了企业充分发挥大模型人工智能的潜力，影响运营效率及生产力的大幅提高。

• 为满足特定企业需求调整基础模型面临的挑<。基础模型不具备理解并处理行业属性强且複杂的任务的能力。该等基础模型仅能为企业提供诸如办公协作及智能助手等基本功能。该等功能提供的附加值有限，且无法满足企业运营中至关重要的关键业务需求，例如决策支持及生产力工具。为使该等模型与特定企业相契合，关键在于将企业的独特数据及业务逻辑整合至统一框架中，再将其纳入训练过程。通过这种方法，可以开发出为企业量身定制的大模型人工智能应用，使其能够根据企业独特的业务逻辑及分析，准确解释并作出数据驱动决策。然而，由于内部开发资源有限及缺乏专门从事大模型人工智能的人工智能人才，不少企业难以充分利用基础模型，这使得调整该等模型以满足其特定需求具有挑战性。

• 企业级大模型人工智能应用开发的数据质量问题。高质量数据对于将基础模型转化为企业级大模型人工智能应用至关重要。然而，不少企业在数据治理方面面临巨大挑<，经常需要处理不完整、非标准化及不准确的数据，无法实现对结构化和非结构化数据的有效统一管理。无法将结构化、半结构化和非结构化的数据进行统一高质量管理，因而无法为企业专属大模型训练提供高质量、标准化的语料，导致企业在部署Agentic人工智能应用时存在极大困难。

• 优化算力基础设施以支持大模型人工智能应用的需求。为支持大模型人工智能应用的高算力需求，企业持续推动对能够提升效率并降低基础设施成本的优化算力服务的需求。

为了解决企业在开发和采用大模型人工智能技术过程中面临的上述难点，我们提供企业级大模型人工智能应用解决方案。企业级大模型人工智能应用解决方案作为企业级人工智能解决方案的子集，是指建立在大模型人工智能功能基础上的应用，以及在提供综合大模型人工智能解决方案时所需的配套服务，包括模型开发服务、数据平台服务及算力优化服务，以帮助企业更好地利用企业级大模型人工智能应用，实现降本增效。

企业级大模型人工智能应用解决方案的组成部分优点如下：

• 企业级大模型人工智能应用。大模型人工智能应用旨在无缝集成到企业的日常工程流程中，确保企业能够立即从人工智能驱动自动化、决策及内容生成中获益。通过提供预先配置且易于部署的整体解决方案，该等应用降低了采用大模型人工智能的複杂性。因不需要重新开始构建，企业可以快速利用大模型人工智能的功能来提高运营效率及生产力。

• 模型开发服务。模型开发服务专门对基础模型进行微调和定制，以适应企业的独特要求，确保人工智能能够处理特定行业的任务并运用业务逻辑。通过将企业的自有数据及领域专业知识与训练过程相结合，模型开发服务可帮助创建大模型人工智能模型，从而理解及处理对企业至关重要的複杂、特定背景信息。监督微调(SFT)及强化学习是模型开发服务中常用的两种技术。

SFT使用标记数据将预训练的大模型适配到特定的下游任务。儘管其是一种能够使基础模型与特定任务的输出一致的直接有效方法，但通常需要大量的标记数据及可观的计算资源。强化学习指机器学习及最优控制的跨学科领域，涉及智能体应该如何在动态环境中采取行动以最大化奖励信号。通常在没有直接标记时使用，模型会进行探索以发现最优策略。

• 数据平台服务。数据平台服务为数据收集、存储、处理和管理提供了全面解决方案，使企业能够对多个来源的数据进行统一高质量治理。更重要的是，数据平台服务通过对有组织的数据进行分词处理，在为大模型人工智能模型训练准备数据方面发挥至关重要的作用。分词处理涉及将原始数据分解成更小可管理的单元（即tokens），以便人工智能模型能够有效处理。

该等tokens代表离散的信息片段，如单词、短语或符号，模型可以理解并将其用于学习模式、关系和背景。通过将结构化、非结构化及半结构化数据转换为tokens，数据平台可确保数据格式能够高效地输入企业级大模型人工智能应用的训练过程。该步骤对于使模型能够从大量不同的数据中学习，并提高其在真实世界应用中生成准确且与上下文相关的输出结果的能力至关重要。

• 算力优化服务。算力优化服务能够提升各类基础设施的运算资源效率，使企业能够更高性价比部署大模型人工智能应用。

于2024年，按收入计，中国企业级大模型人工智能应用解决方案市场的市场规模为人民币58亿元，预计2029年达人民币527亿元，而2024年至2029年的CAGR为55.5%。

大模型人工智能的现状及其从生成式人工智能到Agentic人工智能的发展

大模型人工智能自诞生以来发展迅速，人们对其从生成式人工智能发展到更先进的Agentic人工智能概念有了更清晰的了解。儘管生成式人工智能及Agentic人工智能均建立在大模型人工智能的基础上，并代表着该领域的前沿进展，但其在侧重点及应用上却有所不同。生成式人工智能旨在通过学习大量数据并应用该等知识生成模仿人类创造力的新的原始输出，从而创建从文本和图像到代码、音频及视频等各种内容。相比之下，Agentic人工智能则超越了内容创建的范畴，其能够作出决策、采取行动并适应不断变化的环境，专注于自主行动以实现特定目标，且仅需极少的人工干预。

儘管仍处于早期阶段，但Agentic人工智能代表了人工智能概念化和应用方式的范式转换。与主要根据用户提示生成内容的生成式人工智能不同，Agentic人工智能能够在动态和不断变化的环境中自主行动，以实现特定目标。

随著Agentic人工智能的不断进步，其为通用人工智能(AGI)更广阔的潜力奠定基础，其长远目标是实现超级人工智能(ASI)，即人工智能可以超越人类的认知能力，以超越人类的智能水平运行。领先的市场参与者提供的解决方案远远超出了基本的生成式人工智能功能，如简单的数据检索、办公协作及简单的聊天机器人。其通过提供先进的决策支持及生产力增强工具，直接解决核心业务挑战。该等解决方案通过为员工提供涵盖企业范围和行业特定资料的综合知识库，使企业能够作出更明智、更有影响力的业务决策。

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