人工智能大模型与生成式AI行业研究报告

研究范围：中国大陆市场为主，兼顾全球竞争格局；数据截至 2026 年 9 月，优先采用 2024—2026 年公开数据。
资料来源类型：国家网信办/工信部等政府部门公告、券商及产业研究机构报告、上市公司公告与财报、36氪/证券时报/界面新闻/新浪财经等媒体公开报道、企业官方发布。

1. 摘要

2024—2026 年，中国人工智能大模型与生成式 AI 行业经历了从"百模大战"到"资本与商业化双重收敛"的关键转折。一方面，一级市场资金高度向头部集中：2026 年上半年中国 AI 创业公司融资总额突破 3000 亿元，约占一级市场总融资额的 48.6%，事件数占比约 22.5%（来源：36氪行业统计）。月之暗面（Kimi）、智谱、MiniMax、阶跃星辰、DeepSeek 等头部公司相继完成百亿至千亿人民币级别的融资或上市，估值快速攀升。

另一方面，行业从"拼参数、拼发布"转向"拼成本、拼落地、拼生态"。以 DeepSeek 为代表的国产模型通过架构创新与国产算力适配，将 API 价格压低至国际同类模型的十分之一甚至更低，掀起全球范围内的推理成本重构。与此同时，国家网信办累计备案生成式 AI 服务已达 748 款，行业进入"合规化、理性化、头部化"发展新阶段。本报告从政策、市场、产业链、商业模式、竞争格局、用户需求、驱动与风险等维度，对该行业进行系统梳理与研判。

2. 行业基本概况

2.1 行业定义与业务范围

人工智能大模型（Large Model / Foundation Model）指基于海量数据、以深度学习（尤其 Transformer 架构）训练而成、具备通用认知与生成能力的参数化模型。生成式 AI（Generative AI）是其最主要的应用形态，能够生成文本、图像、音频、视频、代码、3D 资产等多模态内容。

行业业务范围可划分为四个层次：

• 基础层：AI 芯片、智算中心、算力网络、训练框架与推理引擎；
• 模型层：通用大模型、垂直行业大模型、多模态模型、开源与闭源模型；
• 平台层：MaaS（模型即服务）平台、API 网关、智能体（Agent）开发框架、向量数据库与 RAG 工具链；
• 应用层：C 端对话助手、办公与编程提效工具、B 端行业解决方案、AI 搜索、AI 视频/图像生成、机器人具身智能"大脑"等。

2.2 行业发展历程与所处阶段

中国大模型行业大致经历三个阶段：

截至 2026 年，行业整体处于"技术收敛、资本集中、商业化验证"的早中期阶段。企查查数据显示，截至 2026 年 6 月，国内现存 AI 大模型相关企业约 1.3 万家；2025 年全年新注册 395 家，而 2026 年以来新增注册仅 24 家（来源：证券时报引企查查数据），反映出行业从"野蛮进入"转向"理性出清"。

3. 行业政策与监管环境

中国对生成式 AI 采取"发展与安全并重、包容审慎"的监管基调，已形成以部门规章为核心、备案登记为抓手、多部门协同治理的制度框架。

核心制度文件：

• 《生成式人工智能服务管理暂行办法》：由国家网信办等七部门联合发布，自 2023 年 8 月起施行，是全球较早针对生成式 AI 的专门立法之一，明确训练数据合法性、内容标识、算法备案与安全评估等要求。
• 备案与登记制度：提供具有舆论属性或社会动员能力的生成式 AI 服务，须向国家网信办备案；通过 API 调用已备案模型的应用或功能，由地方网信办登记。
• 配套政策：工信部、国家发改委等部门在"人工智能+"行动、算力基础设施、数据要素等方向持续出台支持政策；地方层面北京、上海、深圳、杭州、合肥等城市设立 AI 产业基金与算力券。

备案规模（来源：国家网信办公告）：

2025 年全年新增备案 446 款、新增登记 330 款。备案制度的常态化，使中国成为全球少数对生成式 AI 服务实行系统性合规登记的主要市场，也为头部合规企业构筑了门槛。

4. 市场规模与增长情况

中国大模型市场规模：据中商产业研究院预测，2023 年中国 AI 大模型市场规模约 141.34 亿元，同比增长约 83.9%；预计 2025 年将达到约 495 亿元，年复合增速约 50% 量级（来源：中商产业研究院行业报告）。需要说明，该口径主要统计模型层与直接相关服务收入，未完全覆盖算力硬件与应用层支出。

融资与资本市场热度：

调用量：据证券时报报道，中国 AI 大模型词元（Token）调用量已连续稳居全球首位，反映出国内应用侧需求与开发者生态的活跃度。

口径提示：市场规模数据因统计口径（是否含算力硬件、是否含应用收入、是否含港澳台）不同存在差异，本报告同时引用多家机构数据并标注来源，使用时需注意口径一致性。

5. 产业链分析

5.1 上游：算力与基础软硬件

• AI 芯片：受出口管制影响，高端英伟达 GPU 供给受限，国产替代加速。DeepSeek V4 系列成为首批针对华为昇腾 950 / 950PR 超节点深度优化的旗舰模型，推动"国产算力+国产模型"闭环（来源：招银国际、36氪）。
• 智算中心与云厂商：阿里云、腾讯云、华为云、百度智能云、运营商智算中心构成主要算力底座；国资云与地方算力枢纽持续扩容。
• 框架与工具链：PyTorch 生态为主，国产框架（如昇腾 CANN、MindSpore）与推理引擎快速成熟。

5.2 中游：大模型研发与 MaaS 平台

• 通用大模型阵营：
  • 创业公司：DeepSeek、月之暗面（Kimi）、智谱 AI、MiniMax、阶跃星辰、百川智能、零一万物等；
  • 科技大厂：阿里通义、腾讯混元、字节豆包、百度文心、华为盘古、讯飞星火等；
  • 国家队/科研院所：中国科学院、北京/上海/深圳等地具身智能与大模型创新中心。
• 技术路线：开源与闭源并存。DeepSeek 以 MIT 协议开源模型权重，吸引全球开发者二次开发与私有化部署，以低价 API 抢占生态位；闭源阵营则通过 Agent、长上下文、多模态与企业级服务构建壁垒。
• 推理成本：2026 年成为"价格战"年。DeepSeek V4-Pro API 输入（缓存命中）价格一度低至约 0.025 元/百万 tokens，并宣布永久降价 75%；2026 年 9 月再次下调 Flash 系列 API 价格（来源：证券时报、DeepSeek 官方公告、招银国际）。

5.3 下游：应用与场景落地

• C 端：对话助手、AI 搜索、AI 编程、AI 写作、AI 图像/视频生成、陪伴与教育。
• B 端/政企：金融、政务、医疗、法律、制造、零售等行业大模型与私有化部署；智能客服、知识库、研发助手、办公自动化。
• Agent 与工作流：2025—2026 年行业主线从"聊天机器人"转向"智能体"，模型通过工具调用、任务规划与多步执行完成复杂工作流，成为 API 调用量增长的重要驱动。
• 跨行业外溢：大模型作为"大脑"向人形机器人、自动驾驶、低空经济等物理 AI 场景输出能力。

6. 行业商业模式分析

行业当前普遍仍处于"高投入、低利润"阶段。月之暗面累计融资超 376 亿元，2026 年 7 月 Kimi K3 发布后一度暂停新用户订阅以保障付费用户算力供给（来源：界面新闻），凸显"收入增长快于算力供给"的张力。

7. 行业竞争格局

7.1 主要参与主体分类

• 头部创业公司：DeepSeek、月之暗面、智谱、MiniMax、阶跃星辰等，融资能力强、模型迭代快；
• 科技大厂：阿里、腾讯、字节、百度、华为、讯飞，具备算力、数据、场景与渠道优势；
• 国家队与科研机构：中科院、地方创新中心，承担公共算力与开源底座；
• AI 应用与 Agent 公司：基于底层模型构建垂直应用；
• 海外巨头：OpenAI、Anthropic、Google、Meta 等，受数据合规与市场准入影响，在国内 C 端受限，但技术与生态仍是标杆。

7.2 头部企业/代表玩家分析

7.3 替代品与跨赛道竞争分析

• 闭源与开源路线竞争：开源模型以成本与可控性侵蚀闭源 API 市场；闭源以可靠性、合规与企业服务维持溢价。
• 模型层与应用层竞争：大厂既做模型又做应用，与独立应用公司存在既合作又竞争的关系。
• 跨赛道外溢：大模型能力成为人形机器人、自动驾驶、低空经济调度系统等"物理 AI"的通用底座，行业边界持续模糊。
• 海外替代压力：DeepSeek 等国产模型在全球开源社区获得影响力，推动中国大模型从"追随者"转向"性价比与开源生态定义者"。

8. 用户画像与需求分析

C 端用户：以 18—45 岁学生、白领、程序员、内容创作者为主，核心诉求包括信息获取与总结、文案与代码生成、学习辅导、创意娱乐。付费意愿集中在高频重度使用者，普遍对价格敏感，订阅转化率仍有待提升。

B 端/政企用户：以金融、政务、制造、医疗、法律、零售等行业大中型组织为主，核心诉求是数据安全、私有化部署、业务系统集成、降本增效与合规可控。客户更关注模型稳定性、SLA、行业 Know-how 与可审计性，而非单纯跑分。

开发者用户：围绕 API、开源权重、Agent 框架构建产品，对单位 Token 价格、上下文长度、工具调用能力与生态完善度高度敏感。

总体需求特征：从"尝鲜式提问"转向"工作流嵌入"，从"单点问答"转向"多步任务执行"，从"通用能力"转向"行业专精"。

9. 行业发展驱动因素

1. 技术突破：MoE（混合专家）架构、稀疏注意力、推理优化、长上下文、多模态融合与 Agent 能力快速提升，单位智能成本持续下降。
2. 算力国产化：华为昇腾等国产算力成熟，缓解高端 GPU 供给约束，支撑训练与推理规模化。
3. 政策支持与合规框架：备案制度明确预期，"人工智能+"行动与地方产业基金持续输血。
4. 资本涌入：2026 年上半年 AI 融资占一级市场近半，国资与产业资本（腾讯、美团龙珠、中国移动、大基金等）密集入场。
5. 应用需求爆发：办公提效、编程辅助、智能客服、行业智能化与 Agent 落地，拉动 Token 调用量持续高增长。
6. 开源生态扩散：国产开源模型在全球开发者社区形成影响力，降低采用门槛。

10. 当前行业痛点与现存问题

1. 商业化盈利能力弱：行业整体仍处高投入阶段，新增收入边际算力成本高，价格战进一步压缩毛利；头部公司亦面临"烧钱换规模"压力。
2. 算力结构性紧张：高端训练与推理算力仍受出口管制与供给节奏影响，部分旗舰模型在算力扩容前吞吐有限。
3. 同质化与内卷：通用模型能力趋同，API 价格战白热化，差异化壁垒尚未稳固。
4. 数据与合规：训练数据版权、个人信息保护、内容安全与算法备案要求持续收紧；行业深度伪造、幻觉与偏见风险仍需治理。
5. 应用层留存不足：C 端应用留存与付费转化普遍低于预期，"高频使用"与"真正刚需"仍在磨合。
6. 企业落地"最后一公里"：B 端项目交付重、定制化程度高，标准化产品与可复制行业解决方案仍在探索。

11. 行业机遇分析

1. Agent 与工作流自动化：智能体从演示走向生产，有望在客服、研发、销售、运维等场景释放结构性生产力。
2. 行业大模型深耕：金融、医疗、法律、制造等垂直场景存在高价值、高壁垒机会。
3. 国产算力与模型闭环：昇腾等国产芯片与国产模型协同优化，形成自主可控供应链红利。
4. 出海与开源生态：中国开源模型与高性价比 API 在海外开发者市场具备成本与生态优势。
5. 物理 AI 底座：大模型向机器人、自动驾驶、低空经济调度输出"大脑"能力，打开第二增长曲线。
6. 企业智能化改造：政企数字化进入"模型原生"阶段，私有化与混合部署需求旺盛。

12. 行业风险与挑战

1. 估值与融资风险：头部公司估值快速攀升（部分上市后数月涨数倍至近十倍），存在估值与基本面阶段性背离、后续融资不及预期的风险。
2. 技术路线不确定性：Scaling Law 是否持续、开源能否长期保持领先、Agent 可靠性与安全性仍存变数。
3. 地缘与供应链风险：高端芯片出口管制、海外市场准入与数据跨境合规可能影响技术迭代与全球化。
4. 监管与伦理风险：内容安全、深度伪造、知识产权、劳动者替代等议题可能带来更严格的监管成本。
5. 竞争加剧风险：大厂既做模型又做应用，创业公司面临上下游挤压；价格战可能导致全行业利润受损。
6. 宏观与资本周期：若一级市场融资节奏放缓，尚未盈利的创业公司将面临现金流压力，行业或出现整合与出清。

13. 未来发展趋势预判

1. 推理成本继续下行：架构创新与国产算力放量将推动单位 Token 成本进一步下降，"免费/低价"调用成为常态，竞争焦点转向应用价值与工作流闭环。
2. 从模型竞争到生态竞争：单纯模型能力差距缩小，胜负手转向算力成本、开发者生态、企业服务能力与场景绑定。
3. Agent 规模化落地：2026—2027 年智能体将从实验性使用走向生产级部署，成为 API 调用量与 ARPU 提升的主引擎。
4. 国产算力自主化加深：基于昇腾等国产芯片的训练-推理闭环将更成熟，高端 GPU 依赖进一步下降。
5. 行业整合加速：尾部模型公司出清，头部"模型+云+应用"一体化集团与垂直行业龙头格局逐步成型。
6. 多模态与具身智能融合：文本模型向视觉、语音、动作控制延伸，与机器人、自动驾驶等物理场景深度耦合。
7. 合规成为基础设施：模型备案、内容标识、安全评估与数据治理将成为产品上线的标准前置条件。

14. 研究总结

中国人工智能大模型与生成式 AI 行业在 2025—2026 年完成了从"百模大战"到"头部收敛"的关键切换。资本端，资金以前所未有的集中度涌入头部公司；技术端，国产模型以架构创新和国产算力实现"低成本高性能"的追赶；监管端，748 款备案服务构成全球少见的系统性合规框架；应用端，调用量全球第一、Agent 落地与行业智能化成为主线。

与此同时，行业仍面临盈利模式未跑通、算力结构性紧张、同质化价格战与地缘供应链等挑战。展望未来 2—3 年，能够同时掌握低成本算力、可靠 Agent 能力与垂直场景壁垒的企业，最有可能在新一轮洗牌中胜出。对中国市场而言，大模型不再只是一项技术，而是正在重构软件、硬件、制造与服务业的通用基础设施，其战略价值与投资热度仍将持续。

本报告基于公开网络信息整理，数据口径与来源已在文中标注，不构成投资建议。