中国人工智能作为数字产业的核心环节，竞争格局呈现出鲜明的结构分化特征，国内政策层面明确了新一代人工智能的发展目标，到2030年核心产业规模突破1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元，产业发展的政策支持力度持续加大。工信部数据显示，2024年中国人工智能核心产业规模接近6000亿元，整体人工智能相关产业规模突破7000亿元，国内人工智能相关企业数量超4500家，产业规模保持中高速增长，2023年核心产业规模同比增长13.9%，增长态势稳定。

一、供给端竞争格局

1.1产业链分层竞争

1.1.1骨干企业分层结构

人工智能产业链按技术和业务形态划分为基础层、技术层、应用层三个核心环节，基础层主要提供算力、数据等底层支撑，技术层聚焦通用算法模型、细分技术模块开发，应用层则面向垂直场景输出解决方案。国内对不同层级骨干企业的结构统计清晰反映了当前产业发展的阶段特征，早期产业发展以底层技术突破为主，随着大模型技术落地成熟，产业资源加速向应用端倾斜，大量企业转向场景落地开发，这一结构变化也符合全球人工智能产业的发展脉络，当前国内骨干企业的分层占比维持在相对稳定的区间，结构特征明确。

表1 2024年中国人工智能骨干企业分层结构占比

产业链环节	骨干企业占比（%）
基础层	9.93
技术层	28.60
应用层	61.47

这一结构反映出国内人工智能产业已经完成早期技术积累，进入场景落地的红利期，超过六成的骨干企业集中在应用层，说明产业落地的活跃度较高。基础层占比不足一成，一定程度上反映出底层技术环节的进入门槛较高，中小玩家难以突破，产业资源仍向头部集中，长期来看基础层的技术突破仍是产业发展的核心驱动力。

1.1.2大模型赛道供给竞争

大模型作为技术层的核心赛道，是当前产业竞争的焦点，国内大模型发布数量在2023-2024年出现爆发式增长，截至2024年3月累计发布数量达到478个，这一规模远超全球其他主要市场，反映出国内大模型产业的供给热度。当前大模型赛道的竞争已经从早期的数量比拼转向性能优化与落地场景争夺，跟风发布的中小模型多数已经停止迭代，头部模型依托持续的技术迭代、充足的算力储备和丰富的客户资源，逐步占据市场主导地位。

推理成本在2022-2024年降幅超过99.7%，成本的快速下降进一步降低了大模型落地的门槛，推动大量中小开发者基于头部大模型的API接口开发上层应用，进一步放大了应用层的规模优势。通用大模型赛道基本形成头部企业垄断格局，少数企业占据了绝大多数的市场份额和算力资源，垂类大模型赛道仍有突围空间，聚焦金融、医疗、制造等垂直领域的大模型依托行业数据和场景优势，获得了稳定的客户群体，部分垂类模型的落地效果已经超越通用大模型。

1.2区域空间竞争格局

1.2.1省级行政区企业分布

国内人工智能产业的区域集中度较高，优质企业资源主要集中在科创资源密集、产业资本活跃的一线城市和沿海经济发达省份。不同省份依托自身的科创资源、产业基础形成了差异化的发展路径。北京作为全国科创中心，依托高校院所和互联网企业资源聚集了大量人工智能核心企业，广东依托制造业和电子信息产业基础，形成了从芯片研发到场景应用的完整产业链，上海依托金融和外资企业资源，在国际化技术合作和高端产品落地方面优势突出。

表2 2024年中国人工智能骨干企业省级区域占比

省级区域	骨干企业占比（%）
北京	29.04
广东	21.90
上海	13.99

三个省份合计占比超过64%，凸显了国内人工智能产业极高的区域集中度，其余省份合计占比不足三成，反映出产业资源的区域分布不均衡，后续产业向中西部扩散仍需要较长时间的培育。这一格局也和国内科创资源、高端人才的区域分布高度重合，短期内难以出现根本性的改变，部分中西部省份依托本地制造业基础，在应用层领域形成了一定的特色优势，但整体竞争力仍有待提升。

1.2.2城市群企业分布

从城市群维度看，国内人工智能产业主要聚集在三大国家级城市群，不同城市群依托自身的产业定位形成了差异化的竞争优势。京津冀城市群以北京为核心，聚焦底层技术研发和行业标准制定，聚集了大量国家级人工智能研发平台和核心技术企业。长三角城市群以上海、杭州、南京为核心，依托发达的制造业基础，在人工智能和实体经济融合方面优势突出，大量人工智能企业聚焦制造业数字化转型场景。珠三角城市群以广州、深圳为核心，依托完善的电子信息制造产业链，在人工智能硬件产品和消费端场景落地方面进展较快。

表3 2024年中国人工智能骨干企业城市群占比

城市群	骨干企业占比（%）
长三角	31.7
京津冀	30.1
珠三角	21.9

长三角占比略高于京津冀，反映出近年来长三角地区制造业数字化转型对人工智能产业的拉动作用，大量应用层人工智能企业依托制造业需求快速成长。珠三角占比略低于前两者，但产业落地的比例更高，应用层企业占比高于全国平均水平，一定程度上体现了珠三角以市场化应用驱动产业发展的特征。三大城市群合计占比超过83%，占据了国内人工智能产业的绝对主导地位。

二、需求端竞争格局

2.1To B端应用渗透竞争

2.1.1全球企业AI渗透趋势

To B端是当前人工智能产业的主要营收来源，全球范围内企业对AI的渗透速度持续加快，连续两年的调研数据呈现了AI在企业端的渗透趋势，AI应用从单一职能试用向多职能部署、跨企业扩展方向演进。早期企业多是在单个职能部门测试AI应用，比如营销、客服部门的智能对话系统，随着AI应用效果逐步得到验证，更多企业开始将AI扩展到多个职能领域，甚至推动AI向供应链上下游跨企业延伸，带动AI应用的价值进一步放大。

表4 2024-2025年全球企业AI应用占比统计（麦肯锡）

统计指标	占比（%）	统计年份
全球组织使用AI比例	78	2024
全球组织使用AI比例	88	2025
全球组织多职能应用AI比例	50	2025
全球组织应用AI代理比例	62	2025

一年时间全球组织AI使用率提升10个百分点，渗透速度超出此前市场的普遍预期，多职能应用比例达到五成，说明AI已经从试点测试阶段进入企业常态化应用阶段。AI代理作为新型AI应用形态，渗透率已经超过六成，显示出新型AI应用的落地速度超出市场预期，约三分之一的企业已经将AI项目扩展到跨企业环节，AI对企业运营的重塑程度持续加深。

2.1.2垂直领域AI应用进展

生物制药是AI应用最深入的垂直领域之一，AI技术主要用于药物分子设计、靶点筛选、临床试验设计等环节，能够大幅缩短药物研发周期，降低研发失败概率，压缩研发成本。2025年数据显示，全球范围内68%的生物制药公司已经部署了AI模型用于研发环节，这一比例远高于其他传统行业，反映出AI对生物制药行业的重塑作用已经得到行业普遍认可。

头部跨国制药企业普遍和AI科技公司达成深度合作，将AI融入药物研发全流程，国内中小生物科技初创企业也大多将AI作为核心研发工具，目前AI辅助研发的多个药物项目已经进入临床阶段，部分项目已经展现出更好的研发效率和临床效果。这一趋势也会带动人工智能在整个医疗健康领域的整体渗透，预测2028年国内AI医疗产业规模将达到1598亿元，反映了市场对这一趋势的一致预期。AI在垂直领域的渗透速度和行业的数字化基础正相关，数字化程度越高的行业，AI渗透速度越快，价值越明显。

2.2To C端用户竞争

2.2.1C端AI产品用户规模

C端AI产品在2024-2025年迎来爆发式增长，各类生成式AI产品快速渗透到普通用户群体，涵盖AI写作、AI作图、AI聊天、AI教育等多个品类，用户规模快速扩张。不同渠道的用户数据反映出C端AI产品的渗透规模，Web端更适合轻量化、低频次的访问需求，APP端更适合高频次、日常化的使用需求，2025年3月的相关数据呈现了当前C端AI产品的整体用户体量。

表5 2025年3月中国C端人工智能产品用户规模

统计指标	规模	单位
Web端AI产品总访问量	超6	亿次
Web端AI产品月活用户	破1.2	亿
APP端AI产品新增下载量	1.6	亿
APP端AI产品日活用户	约2	亿

C端AI产品的用户规模已经达到传统互联网头部产品的量级，反映出C端用户对AI产品的需求旺盛，日活用户规模约2亿，说明AI产品已经成为普通用户日常使用的常规互联网产品，后续商业化变现的空间逐步打开。目前多数C端AI产品仍处于用户积累阶段，商业化模式仍在探索，部分垂直品类已经实现了稳定的盈利，比如AI教育、AI设计工具等领域，付费用户转化率已经达到合理区间。

2.2.2C端AI产品竞争特征

当前C端AI产品竞争呈现出头部集中、细分突围的整体特征，头部互联网企业依托原有流量生态优势，快速推出AI产品，占据了大部分用户流量，国内头部互联网企业均完成了AI产品的核心布局，依托原有社交、搜索、电商等场景的用户资源，快速实现了用户规模的扩张。中小玩家则聚焦垂直细分场景，比如AI绘画、AI职场助手、AI学习工具等细分领域，通过差异化的产品功能获得精准的细分用户群体，部分垂直细分产品已经获得了稳定的用户群体和盈利空间。

2025年有市场主体计划投入10亿美元布局AI教育领域，吸引超过百所高校参与合作，反映出资本对细分C端AI赛道的关注度仍然较高。AI推理成本的下降进一步降低了C端AI产品的开发门槛，后续仍会有更多细分产品进入市场，但流量向头部集中的趋势难以改变，中小产品需要依托精准的用户定位和差异化的产品体验才能获得生存空间，同质化的通用产品很难在市场中立足。预测2026年国内人工智能整体市场规模将达到10394亿元，市场仍保持较快增长，不同竞争主体均有一定的发展空间。

核心洞察

1. 国内人工智能骨干企业超六成集中在应用层，基础层技术环节进入门槛较高，仍有较大发展空间
2. 人工智能产业区域集中度极高，北京、广东、上海三地骨干企业占比超64%
3. AI在To B和To C端渗透同步加速，2025年全球企业AI使用率已达88%

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