在大模型技术浪潮的推动下，创新焦点正从模型本身转向应用层，一场由模型驱动的应用革命正深刻重塑千行百业的商业范式与用户体验 。当AI能力从云端走向场景，如何精准捕捉用户需求、开辟商业化路径，并驾驭新兴的流量格局，已成为所有市场参与者面临的核心命题 。《2025年中国大模型应用市场洞察白皮书》 以消费端和企业端两大市场为切入点，深入辨析核心应用场景、流量格局及用户需求差异 ，并全面剖析不同参与者的竞争优势与发展策略 ，为行业清晰揭示了应用落地的关键挑战，前瞻性地研判了不同应用赛道的发展成熟度与未来商业价值演进方向。

消费端应用：

01 大模型应用层依据商业成熟度可分为三条路径：成熟的“嵌入式赋能”、发展中的“原生AI创新”、以及萌芽期的“智能硬件探索”

大模型应用层产品按商业成熟度可分三类：嵌入式应用通过为现有成熟软件赋能实现高效变现，成熟度最高；原生AI应用以模型为核心创造新服务，商业模式仍在探索，成熟度居中；智能硬件则结合物理载体，潜力巨大但商业化挑战最大，处于早期萌芽。

这三类应用的价值实现路径各异：嵌入式主要依托现有用户基础快速规模化变现；原生AI需凭创新功能在激烈竞争中验证可持续商业模式；智能硬件则瞄准物理交互的长期价值，但短期须克服成本、技术和市场接受度的难关。

02 全球范围下，网页端APP中AI对话助手与搜索引擎占据绝对领导地位，移动端APP图像编辑与角色生成占比更高

在网页端APP的中，面向消费者的网页版大模型应用呈现出显著的头部集中效应。其中，ChatGPT以近47亿次月访问量占据绝对领先地位，微软新必应以约15.3亿次紧随其后，两者共同构成了流量的第一梯队。其后，DeepSeek、Gemini、Perplexity、Character.ai、Claude等应用获得了上亿级别的访问量，形成了第二梯队，但与头部两者相比差距明显，更大量的AI应用则分享着剩余的长尾流量。

AI对话助手与AI搜索引擎是当前网页端AI应用的两大主导形态，合计贡献了超八成总流量。其主要归因于信息查询和交互式问答是用户最高频、最基础的网络核心需求，AI搜索和AI助手恰好高效满足了这一点；同时，这两类应用场景通用性强，用户基数庞大，加之领先产品通过先发优势或整合原有入口已成功积累了大量用户并验证了其核心价值。

大模型应用在移动App端和网页端的核心区别体现在交互体验与功能集成上。网页端应用具备无需安装、跨平台访问便捷的优势，更适合信息快速获取和基于文本的交互任务。相比之下，移动App能够提供更流畅、定制化的用户界面，并且可以深度调用手机的硬件资源（如摄像头、麦克风），这使得App端AI应用能实现与移动场景（拍照美化、实时语音翻译）结合更紧密、更多元的交互方式。

网页与APP的形态差异显著影响了全球移动端AI应用的市场格局。尽管AI对话助手以近70%MAU占比保持主导，但其领先程度和用户规模较网页端有所减弱。更值得注意的是，AI搜索引擎份额较网页端下降，而AI图像编辑类应用则凭借契合手机影像核心场景的优势，异军突起占据近10%份额，显示出移动端独特的使用偏好。

03 大模型消费端应用在AI助手和办公领域表现出较强的市场渗透力，而AI创作和生活娱乐类应用则面临用户粘性差和活跃度增速缓慢的问题

从具体的应用分类来看，大模型消费端应用呈现多元化发展，涵盖AI助手、AI办公、AI创作和AI生活娱乐等领域。AI助手类应用已经成为行业的核心组成部分，表现出较高的市场渗透率，尤其是深度语音交互和智能助理类产品，如DeepSeek和腾讯元宝等，已取得显著用户增长，并成为行业发展的标杆。

AI办公类应用和AI创作类应用也展示了强劲的发展势头，尤其是在自动化办公和创作领域的应用，如WPS AI、AiPPT.cn等产品，在推动效率提升的同时，促进了AI与办公需求的深度融合。与此不同，AI生活娱乐类应用的用户粘性较差，尽管某些产品如星野和猫箱曾取得一定成功，但由于娱乐性质的应用往往面临“新鲜感消失后用户流失”的问题，缺乏持续的用户吸引力。

企业级应用：

04 大模型在行业落地的关键，在于实现模型能力与业务需求的高度契合、ROI的可量化评估，以及数据与算力资源的充分支撑，三者协同方能推动其高效应用与可持续价值释放

大模型在各行业的落地主要依赖于“能力契合、ROI可量化和数据算力充足”三大要素。首先，模型能力必须与行业需求高度匹配，能够有效解决实际问题，如自动化处理、智能预测或优化决策等。其次，投入产出比必须清晰可量化，以确保项目的长期可持续性和经济效益，这也是企业决策者关注的核心因素之一。最后，行业必须具备充足的数据资源和算力支持，尤其是在需要处理大规模数据或进行复杂计算的场景下，强大的计算能力和高质量的数据是大模型成功落地的基础。综合来看，只有当这三大要素在具体行业中有机结合，才能推动大模型的高效应用，实现行业效能的显著提升。

举例而言，金融、医疗等行业已展示了大模型应用的潜力，这些行业的共同点是都拥有高价值的专业数据和充足的预算支持，同时业务需求明确，能够在自动化、精准预测和决策支持等方面产生显著效益。

05 中国企业从大模型应用中获得的回报主要集中在运营效率的提升，在金融、制造、零售等行业，大模型在任务自动化、流程优化、研发加速等方面已展现出显著的量化成效

当前阶段，中国企业从大模型应用中获得的回报主要集中在运营效率的提升，即降本增效层面。在金融、工业制造、零售等行业，已有明确的量化证据显示，大模型在自动化处理重复性任务、优化业务流程、缩短产品研发周期等方面展现出显著成效。

展望未来，随着技术不断成熟与应用场景持续拓展，大模型的价值创造将逐步由短期的降本增效，转向长期的战略驱动与收入增长导向的ROI模式。从当前基于通用能力的试点应用，演进为深度融合企业核心业务的垂直化、场景化创新开发。

06 应用部署方面，大模型在企业应用中面临精准适配难题，亟需在精度提升、选型标准、行业对齐和工具支持等方面实现系统性突破

当前企业在大模型应用过程中面临较高的精准适配难度，主要体现在四个方面：首先，模型精度不足是企业普遍面临的首要问题，高达87%的企业认为现阶段大模型在处理涉及用户信息、生产决策等高逻辑复杂度任务时，仍难以满足落地要求，缺乏可衡量的具体效果。

其次，模型选择缺乏标准化依据也是一大障碍，62%的企业指出当前市场上模型种类繁多，但缺乏统一的评估标准与决策支持机制。

此外，50%的企业指出模型能力与业务需求不匹配，表明大模型尚未实现与垂直行业需求的深度对齐；而39%的企业认为缺乏精调和部署工具影响了上线效率和运维表现。整体来看，大模型要实现大规模、可持续落地，仍需在模型精度、选型机制、行业适配度以及工具链支持方面持续突破。

文章来源：头豹公众号