IDC近日发布了《中国大模型应用市场份额，2024：格局巨变》，揭示了AI大模型技术在过去一年的迅猛发展及其对行业的深远影响。2024年被视为中国大模型应用市场的关键转折点，技术突破与商业化落地并行推进，
市场规模达到47.9亿元
。
本文将从市场进展、竞争格局、应用场景及未来趋势四个维度展开分析，探讨大模型技术如何重塑产业生态。
2024年市场进展
回顾2024年，大模型市场经历了多个关键发展阶段，头部厂商与初创企业交替领跑，技术能力持续向国际顶尖水平靠拢。
2024年第一季度，百度推出的“文心一言”成为年初市场的焦点。作为当时唯一能与OpenAI GPT技术对标的国产大模型，其多模态处理能力和行业解决方案的成熟度，为后续本土模型的崛起奠定了基础。这一阶段，百度的优势在于其长期积累的AI技术生态和庞大的用户基数。
然而，市场格局并未就此稳定，2024年第二季度，以阿里云“通义千问”为代表的本土大模型迅速崛起，能力逐步逼近国际开源大模型的性能。阿里云的云服务基础设施和B端客户资源，为其大模型的商业化提供了天然优势。
到了2024年第三季度，字节跳动凭借“豆包大模型”及同名APP的推出，迅速跻身第一梯队。该模型在对话交互和内容生成上的高流畅度，推动豆包APP的日活、月活数据飙升，成为现象级应用。这一阶段，市场竞争愈发激烈，各厂商纷纷加大投入，推动大模型技术的快速迭代。
2024年底，DeepSeek发布V3/R1模型，凭借其独特的技术优势和创新应用，成为该季度最受关注的大模型，再次为市场带来新的变量。其创新点在于通过稀疏化架构优化算力消耗，为中小型企业提供了高性价比的解决方案。这一技术路径的突破，预示着大模型普惠化时代的加速到来。
此外，自2024年年中开始，大模型初创企业开始战略转型，从基础大模型厂商转型成产品型厂商或者聚焦消费级应用赛道。例如，创新奇智聚焦工业场景推出生成式AI应用，稀宇科技则专注于政务数据分析。这一转型反映了市场对“场景化落地能力”的迫切需求，初创企业需通过差异化竞争避开与云厂商的正面交锋。
市场竞争格局分析
IDC报告显示，2024年中国大模型应用市场规模达到47.9亿元人民币，头部厂商包括百度、阿里云、商汤科技、浪潮云、智谱、中国电信AI、创新奇智以及稀宇科技。这些厂商凭借技术储备、资源整合能力和行业经验，占据了市场主导地位。
在竞争格局中，云厂商和初创企业呈现出不同的优势。以阿里云、百度智能云为代表的云服务商，通过“云+AI”一体化战略，将大模型嵌入现有产品矩阵（如智能客服、数据分析工具），快速覆盖金融、零售等客户群体。其核心壁垒在于庞大的云计算基础设施和B端客户粘性。
而智谱、稀宇科技等初创企业则多聚焦于先进的大模型能力，通过技术创新和差异化竞争在市场中崭露头角。例如，智谱通过开源社区快速优化模型性能，稀宇科技在政务问数领域推出定制化解决方案。然而，初创企业普遍面临商业化落地与资金压力的双重挑战，部分企业已通过战略收缩或并购寻求生存空间。
还有些企业通过自研或合作方式入局，进一步加剧市场竞争。例如，中国电信AI依托通信网络资源，在智慧城市领域推出大模型驱动的安防系统；创新奇智则与制造业客户共建AI质检平台。此类合作模式或将成为未来主流。
应用场景现状与趋势
目前，大模型在多个领域已经实现了广泛应用，并且在不同行业中展现出了巨大的潜力。生成式AI应用产品化/规模化最清晰的当属代码助手、数字人、智能客服。这些应用在提高工作效率、降低成本等方面发挥了显著作用。
在政务问数领域，大模型能够快速处理海量数据，为政府决策提供准确、及时的信息支持，提升了政务服务的智能化水平。营销领域，大模型可以通过分析用户行为数据，精准定位目标客户，制定个性化的营销策略，提高营销效果。基于文档的问答领域，大模型能够快速理解文档内容，准确回答用户的问题，大大提高了文档处理的效率。
在制造业领域，诸如创新奇智一类的工业AI公司也快速推出了面向制造业场景的生成式AI创新应用。这些应用涵盖了生产流程优化、质量检测、设备维护等多个环节，帮助工业企业提升生产效率、降低成本、提高产品质量，推动了制造业的智能化转型。
未来发展展望
IDC预测，2025年大模型技术将向更深层次的行业渗透，2025年生成式AI在企业的落地仍将优先聚集在办公助手等提升生产力的场景，其次是行业垂直业务场景。金融、能源、零售、制造是最值得关注的传统行业。此外，智能体将是大模型应用的重要方向。
同时，行业企业也会将如何用生成式AI进行应用的重构作为2025年的重点实现。通过对现有应用的重构，企业能够更好地利用大模型的优势，提升应用的性能和功能，满足不断变化的市场需求。
2024年是中国大模型应用市场的分水岭，技术突破与商业探索共同推动了47.9亿元的市场规模。云厂商、初创企业及传统行业参与者的多维竞争，催生了丰富的应用场景。展望2025年，智能体升级与行业纵深结合将释放更大价值，但技术落地的稳健性、合规性与普惠性仍需持续优化。在这场AI浪潮中，唯有将技术创新与产业需求深度绑定，方能实现可持续增长。
