中国报告大厅网讯，当前AI（人工智能）行业已经从技术研发验证转向规模化商业落地，产业链各环节的分工逐渐清晰，基础层头部玩家主导算力与大模型供给，技术层工具化能力输出，应用层垂直场景的渗透速度持续超出此前市场预期。

一、AI产业链供给端现状

1.1 基础层大模型与算力发展

1.1.1 大模型市场竞争格局

大模型作为当前AI基础层的核心载体，其市场竞争格局直接决定了整个行业的技术迭代与供给成本，全球大模型的流量分配呈现出明显的头部集中特征，Token（大模型语言处理基本单位）使用量是反映大模型实际市场流量的核心指标，不同玩家的Token消耗规模直接对应其市场份额。截至2025年7月，全球大模型Token总使用量达到3.41T，2025年1月到7月增长10倍，4月到7月增长2倍，需求释放速度超出此前行业判断。头部厂商的技术迭代已经进入稳态，不同第一梯队玩家的技术得分差距不足1%，竞争焦点逐渐从技术比拼转向生态建设。

厂商梯队	2025年全球AI大模型市场份额（%）
第一梯队头部	40
第二梯队头部	15
其余所有厂商	45

头部厂商的份额优势主要来自于提前布局的算力储备与早期C端用户积累，技术能力的迭代优势进一步强化了用户粘性，形成了正向循环。中小厂商仅能在垂直细分领域获取少量流量，整体市场的马太效应已经初步显现，这一格局仍有进一步强化的可能，中小玩家的生存空间逐渐被压缩。

从现有数据观察，头部大模型的技术能力已经能够满足大多数通用场景的需求，LMSYS Chatbot Arena的竞技评分显示，头部两款大模型的得分分别为1369分与1361分，差距不到1%，技术能力已经进入同质化竞争阶段。Stanford HAI的测试数据显示，当前大模型在SWE基准编程测试中的问题解决率已经达到71.7%，能够应对大多数常规场景的需求。大模型调用频率的量级提升，也带来了头部厂商算力成本的快速上涨，部分头部厂商已经调整免费调用额度，加快商业化变现进程，覆盖不断上升的算力成本。

1.1.2 算力需求增长特征

大模型Token使用量的爆发式增长，直接带动全球AI算力需求的快速提升，每1T Token的处理需要消耗近百亿度电的算力支撑，全球数据中心的AI算力占比已经从2020年的不到5%提升至2024年的超过20%，这一比例仍在快速提升。算力供给的结构性分化已经显现，训练端高端芯片的供给缺口仍然存在，推理端芯片的供给相对充足，能够支撑当前C端用户的日常调用需求。

受制于全球芯片产业的分工格局，中国本土大模型企业在高端训练芯片的获取上仍然存在一定限制，制约了超大规模大模型的迭代速度，部分企业转而通过优化模型架构、提升稀疏化比例等方式，在现有芯片条件下提升模型性能，已经取得了一定进展。不排除未来随着本土先进制程芯片的量产，高端算力的供给压力将得到一定程度的缓解，大模型的训练成本将进一步下降，推动更多中小玩家进入细分赛道。

云厂商是当前AI算力供给的核心主体，全球主流云厂商都在加快AI算力中心的建设，扩大GPU服务器的部署规模，算力出租已经成为云厂商新的收入增长极。东部算力需求、西部算力供给的调度模式，一定程度上降低了AI算力的供电成本，提升了算力供给的稳定性，为AI行业的规模化发展提供了基础支撑。算力网络的建设也在推进当中，不同区域算力的调度效率不断提升，能够更好应对大模型调用的峰谷波动。

1.2 技术层工具化落地进展

1.2.1 通用AI工具渗透率

技术层AI工具的核心价值在于提升传统行业的生产效率，不同领域开发者与创作者对AI工具的接受程度直接反映了工具化落地的进度。开发者群体作为对新技术接受度最高的群体，其AI工具使用率是观察行业渗透的核心风向标，垂直领域的AI辅助生产占比，也能反映技术适配的成熟度。当前AI工具已经完成了从可用到好用的过渡，大多数常规重复劳动环节的替代效率已经得到市场认可，企业引入AI工具的投资回报周期不断缩短。

领域	2024年AI工具使用率（%）
AI编程/开发者	82
游戏研发/AI辅助	73.7

开发者与游戏研发两个领域的高渗透率，说明AI工具对脑力劳动的替代效率已经得到市场认可，相对标准化的重复劳动环节已经基本完成AI替代，接下来的渗透将向更非标准化的环节延伸，对传统生产模式的改造深度将进一步提升。

Forbes的数据显示，AI编程对开发者的效率提升幅度达到126%，也就是说开发者完成相同项目的时间缩短了超过一半，大量重复的底层代码编写工作已经可以交由AI完成，开发者可以将更多精力投入到产品架构设计与创新环节。游戏研发领域，AI工具主要应用于原画生成、场景搭建、剧情策划等环节，能够大幅缩短游戏的研发周期，降低中小团队的研发门槛，越来越多的独立游戏团队开始借助AI工具完成产品开发，推动游戏行业供给端的创新。部分头部游戏企业已经将AI工具全面融入研发流程，研发成本下降超过三成，研发周期缩短超过四分之一，AI工具的价值已经得到充分验证。

1.2.2 垂直领域技术适配

通用大模型的能力覆盖范围较广，但在垂直领域仍然需要针对行业场景做微调适配，结合行业专有数据训练，才能满足行业用户的核心需求。不同垂直领域的技术适配难度存在较大差异，落地进度也呈现出明显分化，对准确性要求高、合规要求严格的领域，落地速度相对较慢，对容错率较高、创新需求高的领域，落地速度更快。

医疗、金融等领域对AI输出结果的准确性要求极高，错误输出可能带来较高的风险，因此技术适配需要经过长期的测试验证，当前仅在辅助诊断、智能客服等非核心环节实现落地，核心业务环节的渗透仍然需要时间。内容创作、营销广告、编程开发等领域对错误的容错率较高，即使出现部分错误也可以快速人工修正，因此技术落地速度更快，已经实现了规模化渗透。

越来越多的垂直领域AI解决方案厂商开始选择基于头部开源大模型做微调，而非从头训练大模型，这种模式大幅降低了研发成本，缩短了研发周期，能够快速推出适配行业需求的解决方案，已经成为当前垂直领域技术落地的主流模式。这种分工模式也进一步强化了基础层头部大模型厂商的优势，技术层厂商专注于场景适配，形成了清晰的产业分工，推动整个行业的效率提升。

二、AI应用端市场发展现状

2.1 内容创作领域应用渗透

2.1.1 图文视频创作用户规模

C端内容创作领域的用户渗透是生成式AI商业化的基础，大众用户对AI创作工具的接受度，直接决定了行业整体的流量规模与变现空间。中国市场作为全球最大的互联网用户市场，AI创作工具的用户规模变化能够反映全球行业的渗透趋势，AI创作工具的用户占比从年中到年末保持稳定增长，不同细分品类的增长速度受技术成熟度影响呈现出明显差异，用户使用习惯的培养已经初步完成，越来越多的普通用户开始借助AI工具完成个人内容创作。

统计时间	2024年中国AI图文视频创作用户占比（%）
2024年6月	25.6
2024年12月	31

半年时间用户占比提升超过5个百分点，说明AI创作工具的用户认知已经完成从尝鲜到日常使用的过渡，下沉市场用户的渗透空间仍然较大，未来用户占比仍有较大的提升空间，整体市场规模将继续扩大。

不同细分品类的技术成熟度不同，用户需求强度也存在差异，因此增长速度呈现出分化特征，AI图文创作的技术门槛相对较低，模型生成效果已经能够满足大多数普通用户的需求，因此增长速度领先于其他品类，AI视频创作与AI设计工具的技术复杂度更高，当前仍处于用户培育阶段，增长速度相对平缓。

细分品类	2025年5月中国AI创作设计环比增速（%）
AI图文创作	59
AI视频创作	30.4
AI设计工具	23.9

细分品类的增长分化说明，技术成熟度仍然是制约AI工具渗透的核心因素，随着视频生成模型技术的迭代，AI视频创作的增长速度有望进一步提升，逐渐追平图文创作的增长水平，整体内容创作领域的供给能力将进一步提升。快手旗下可灵AI截至2025年7月，全球用户规模达到4500万，累计生成图片达到4亿张，累计生成视频达到2亿条，2025年4月到6月实现收入2.5亿元，已经初步跑通C端变现的商业模式，国内主流新媒体平台AI插件月活跃用户规模已经达到3000万，生态化的变现模式正在逐渐形成。

2.1.2 AI漫剧商业化增长

AI漫剧是AI内容创作领域商业化最成功的细分赛道之一，依托短视频平台的流量分发与变现机制，AI漫剧的供给规模与流水收入都出现了爆发式增长，国内主流短视频平台都已经推出了AI漫剧的创作者扶持计划，降低了创作者的进入门槛，推动供给端的快速扩张。传统漫剧的制作需要大量专业画师参与，制作周期长、成本高，仅头部团队能够承担头部作品的制作，AI工具的引入大幅降低了制作门槛，中小创作者也能够推出独立作品，丰富了市场的供给。

指标	2024年10月-2025年9月中国AI漫剧增长幅度	单位
流水增长	900	%
月新增剧集数增长	567	%
月复合增长率	83	%

AI漫剧的爆发式增长，说明AI对长内容创作的改造已经实现商业化落地，较低的制作成本能够支撑更多细分题材的内容供给，满足不同用户群体的个性化需求，短视频平台的广告与分账变现模式能够快速覆盖制作成本，吸引更多创作者进入赛道。

截至2025年，国内市场累计上线AI漫剧超过3000部，大量传统漫画创作者开始转型AI漫剧创作，借助AI工具完成绘画、分镜等环节，制作周期缩短超过三分之二，制作成本下降超过一半，行业的供给能力得到大幅提升。部分头部AI漫剧的分账收入已经达到传统漫剧的水平，证明了AI漫剧的商业可行性，不排除未来随着AI生成视频技术的进一步成熟，AI漫剧的内容质量将进一步提升，有望抢占更多传统长视频的用户时长，市场规模仍将保持高速增长。当前AI漫剧的受众以年轻用户为主，用户付费意愿较高，为行业的增长提供了坚实的基础。

2.2 互联网商业场景变现

2.2.1 生成式AI流量变现

生成式AI应用的全球流量规模与变现收入，能够反映整个行业的商业化进展，全球主流应用商店的移动应用统计数据能够反映C端生成式AI应用的整体发展情况，移动应用是当前C端用户接触生成式AI的主要渠道，其流量与收入数据能够直观体现行业的商业化成熟度。经过两年多的市场培育，C端用户对生成式AI应用的认知已经完成初步建立，用户需求从尝鲜转向日常使用，付费意愿也逐渐提升，头部厂商已经实现稳定盈利。

指标	2025年1-6月全球生成式AI移动应用数值	单位
累计下载量	17	亿次
应用内购买收入	19	亿美元
用户总使用时长	156	亿小时
累计使用次数	4260	亿次
人均使用次数	50	次

生成式AI移动应用在半年时间内获得17亿次下载，说明C端用户对生成式AI应用的需求非常旺盛，人均使用次数达到50次，说明用户已经形成了稳定的使用习惯，并非单次尝鲜，应用内购买收入达到19亿美元，证明C端付费意愿已经形成，商业模式已经跑通。

日均使用时长达到8600万小时，折算下来，日均有超过百万用户每日使用生成式AI应用超过1小时，用户粘性已经达到了成熟互联网应用的水平，当前生成式AI应用的收入主要来自于会员订阅与按调用量付费，用户对核心功能的付费意愿较高，未来ARPU值仍有提升空间。不同厂商的变现能力差异较大，头部厂商依托品牌优势与产品体验，占据了大部分的收入份额，中小厂商仅能在垂直细分领域获取少量收入，马太效应同样存在于C端应用市场。

2.2.2 AI广告营收增长

AI对互联网广告行业的改造主要体现在创意生成与投放优化两个环节，AI能够根据不同用户群体生成个性化的广告创意，提升广告的投放效率，同时AI竞价系统能够优化投放策略，提升广告主的投资回报率，因此AI相关的广告支出增长速度远高于传统广告，全球市场的AI广告规模都在快速扩张。广告行业对生产效率提升的需求强烈，AI带来的边际成本下降非常明显，因此广告行业成为AI落地最快的ToB领域之一，大型广告平台已经基本完成AI改造。

指标	全球AI广告核心数据	单位
美国AI广告创意数量增长（2023.1-2025）	10	倍
美国AI应用广告支出同比增长（2025.6）	1	倍
美国AI应用广告社交渠道占比（2025.6）	70	%
Mintegral AI竞价系统收入贡献占比（2025）	80	%

AI广告创意数量的十倍增长，说明广告行业已经普遍接受了AI生成创意的生产方式，个性化创意的生产边际成本大幅下降，推动了广告行业的供给升级，社交渠道占据了AI应用广告的七成份额，说明社交平台是当前AI应用获取用户的主要渠道，流量分发的优势非常明显。

AI竞价系统已经成为广告平台的核心收入来源，超过八成的收入来自AI优化的投放系统，说明AI对广告行业的效率提升已经得到了市场的认可，广告主愿意为AI带来的投放效果提升支付溢价，未来AI在广告领域的渗透深度将进一步提升，越来越多的中小广告主也将开始使用AI广告工具，整体市场规模将继续扩大。行业机构预测到2027年全球企业AI采用率将达到75%，越来越多的传统企业将开始借助AI优化自身的生产与营销环节，推动AI行业整体规模的持续增长，Statista数据显示，全球AI整体市场规模2025年达到2440十亿美元，2020年到2030年复合年增长率达到24%，整体行业仍然处于高速增长期。

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核心洞察

1. 大模型市场头部份额超40%，马太效应持续强化
2. 内容创作AI用户占比达31%，商业化路径清晰
3. AI工具开发者渗透率超80%，产业改造空间广阔

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