细述 2025 年 AI 落地的三个真相与 2026 年热门赛道。

2025 年，AI 应用落地走到了一个微妙而关键的时刻：AI 智能体落地成功率不及预期，但开始进入价值实现阶段；应用尚未全面爆发，但 ROI 逐渐清晰。按照 Gartner 技术成熟度曲线，AI 正从泡沫破裂低谷期迈向稳步爬升期。

正是在这一节点上，本文围绕 2025 年 AI 应用落地，试图揭示三个问题：

第一，在应用层面，消费端更容易被感知，但企业端付费意愿更强，市场潜力易被低估，两者正以不同逻辑进入规模起量阶段。

第二，截至目前，AI 尚未真正实现 " 革命 "，仍未催生出决定性新物种。但新的用户入口正在酝酿形成中，2026 年或将成为 AI 在多市场实现规模收益的第一年。

第三，中美落地进程中，美国已将 AI 用于其支柱产业如科研、生物医药与金融等。中国要加速推动 AI 在制造、新能源、农业与互联网等核心产业的落地，将 AI 转化为效率、社会价值、GDP 增量和新就业。

01 消费端更热，企业端更值钱？

2025 年，AI 应用进入起量阶段，大众更容易感知到消费端应用，如手机助手、文生视频，但企业端落地也在加速。而究竟哪一端跑得更快，业界人士从自身领域出发并未达成共识。

从体感上看，AI 首先在四类消费端应用中跑出来：AI 助手 App、AIGC 生成工具、手机厂商智能助手、AI 教育辅导。它们有几个共同特点，高度贴近手机场景，天然适配对话与生成式交互。

其中，AI 助手与 AIGC 工具是两条主线，成为大厂争夺新一代流量入口的必争之地。根据 QuestMobile 最新数据，即 2025 年 12 月 8 日 ~14 日周活跃用户，市场前五集中在字节豆包、DeepSeek、腾讯元宝、蚂蚁阿福、阿里千问，周活跃用户为 1.55 亿、8156 万、2084 万、1025 万和 872 万。AIGC 工具像剪映、美图、千问迅速下沉为日常功能。AI 教育辅导率先实现付费闭环，付费率达 25%~30%。

而手机厂商自带的智能助手，是一个被低估的市场。浪潮信息人士告诉数智前线，其算力消耗长期位居前列。OPPO 小布、小米小爱、华为小艺在二三线市场用量极高。OPPO 小布 2025 年 8 月月活达1.7 亿。

与消费端相比，企业端的 AI 落地范围在 2025 年已经铺开。这也得到阿里云智能集团资深副总裁、公共云事业部总裁刘伟光的印证。2025 年他拜访了 146 家企业，看到各行业都在拥抱 AI。汽车领域不仅是新能源车，包括燃油车和重型卡车都在做智驾；金融机构用 AI 构建风控规则指标体系；农业领域，牧原、新希望面向猪的养殖开发兽医大模型；医药行业，企业用 AI 加速药物研发。

除了上述行业，AIGC、AI 硬件、AI 短剧、AI Agent 正处于爆发前夜。几乎所有营销都在尝试用 AIGC 自动化生成，而当前火爆的 AI 短剧也在尝试自动化来提升生产效率。一旦 AIGC 流程跑通，对模型与算力的消耗将是指数级大爆发。业内人士告诉数智前线，"将远高于 AI 硬件等行业对 AI 的调用量 "。

那么究竟是 C 端还是 B 端更大？谁又走得更深？业内人士目前判断不一。有业内人士认为，AI 助手、文生视频无疑占据了当下最大的 AI 应用市场。" 像豆包每天 50 万亿 tokens 中，肯定有不少来自豆包助手、即梦等的调用。" 一位人士说。

但也有人士认为，AI Coding 在高速发展、各类企业智能体的运行，企业级市场空间肯定比消费端大。他们举例，现在 AI 编程覆盖多行业，AI 代码采纳率最近两年将提升到 80%；标书的 AI 审查，运行时间通常需要 5~8 分钟，每审核一个点就要消费十几万 tokens；再如大学和科研机构，整理文献很容易就用掉几千万、几亿 tokens。总体下来，企业级市场并不比消费端的 AI 助手、文生图要小。

"企业级付费意愿和商业化空间更高，C 端调用量大但消费者付费意愿低，两者的商业逻辑并不相同。" 从事企业级市场智能体应用开发的众数信科联合创始人汪中对数智前线总结，同样的 token 消耗，价值并不相同。

这里有一点要说明，目前市场常以 Token 作为大模型使用量的指标，但最近关于这部分业内已有所讨论，认为这一统计存在结构性偏差。目前，市场对 Token 的公开数据，主要来自公有云 MaaS 平台的 API 调用，而大量真实使用场景并未被覆盖。

比如，企业私有化部署后的内部调用；车端、手机、机器人因数据隐私和延时要求，都在端侧本地进行推理；互联网应用内嵌的 AI 功能调用；开源模型的下载与本地应用，这些使用行为都在持续产生 Token，但并未进入现有统计体系。

尤其是大量的企业级应用处于隐形状态，像企业自建智算中心、行业算力池、科研与政务算力体系等，根据数智前线对 2025 年数据中心与智算中心公开招投标项目的统计，当年亿元级项目已超过 222 个。大量算力建设与 AI 应用行为在公开的 tokens 之外。因此，AI 应用到底是 B 端多，还是 C 端多，仍未达成共识。

02 AI 正在逼近拐点，但革命尚未发生

多位资深人士向数智前线表示，这一轮 AI 落地速度已明显快于以往任何技术周期。过去一项技术从提出到产业化通常需要 5~10 年，而AI 正在被压缩到 2~3 年。业内也形成一个共识：截至目前，AI 尚未真正完成 " 革命 "，仍未催生出决定性的新物种。

不过，经历 2025 年业界的铺路，新的用户入口正在酝酿形成中，不少业内人士认为，2026 年将成为 AI 形成规模收益的第一年。在具体赛道上，我们以一些热点赛道为例：

文生视频被认为是最具爆发力的市场之一。火山引擎智能算法负责人、火山方舟负责人吴迪认为， 自谷歌 2025 年春季推出 VEO 2 后， 文生视频不再是一个玩具，有了走向商业化的可能。这一市场呈现多强竞争局面，谷歌 Genie 3 与 Veo 3.1、字节文生视频模型 Seedance、阿里 Wan2.6、快手可灵以及创业企业 Runway、Pika Labs、生数科技等，紧盯快消、美妆、3C 电子、汽车、食品饮料等市场，实现海报、短视频批量生成，广告自动化生成已开始起量。

AI 手机成为另一条重要赛道。2025 年末，字节与中兴联合推出 GUI Agent 手机，这也激起手机大厂研发新一代 AI 手机。此前 AI 手机的定义并不清晰，目前各手机大厂都在做 GUI Agent 手机，但并不认为这是唯一路径，因为 GUI Agent 手机调用大模型的成本偏高。除了 GUI 路线，还有 MCP/A2A 路线。与此同时，互联网大厂也在押注该市场，" 后续竞争演进将非常有看点 "。

在具身智能领域，中国展现出软硬协同的产业链优势。Omdia 数据显示，2025 年全球人形机器人出货量约 1.3 万台，前十厂商中六家来自中国。报告预测 2035 年出货量将达 260 万台。该领域主要看两条主线进展：一是 " 大脑 "，新型模型架构或于 2026 年下半年出现突破；二是灵巧手，目前仿生手研发 " 每个关节都很灵活，不同关节中用的 钢材料也不一样，远超 外 界想象 "。

在 B 端行业市场，一些高价值场景已开始跑通，比如预测性维护等智能体产品已从头部客户向肩部、腰部客户复制。再如，设备智能巡检与作业处置、高炉冶炼精准预测和智能控制、矿产智能勘探与找矿预测、高性能合成橡胶材料研发、物流领域高阶智能驾驶系统等。

很明显的信号是，传统办公助手、会议纪要整理在行业市场已失去吸引力，客户 ROI 评估要求 AI 能否完成过去做不到的事。这一变化也使得 2026 年被认为是 AI 应用快速深化期。

众数信科联合创始人汪中告诉数智前线，真正能产生高业务价值的智能体，复杂度都是非常惊人的。联想相关人士告诉数智前线，这些高级智能体能自动编排任务，实现端到端业务流程闭环，通常要做二三十步，并自适应去调整，让企业流程变得更柔性，" 价值很大 "。

03 中美加速将 AI 落地于支柱产业

在 2025 年的 AI 落地进程中，中美市场开始呈现不同。

以公有云 MaaS 调用结构为例，中国主要调用来自手机与互联网应用，而美国最大的调用方却是 SaaS 企业。SAP 已成为 OpenAI 全球前五大客户，领先 SaaS 和软件公司正通过 Agent 让 AI 直接操作财务、供应链、HR 等复杂软件系统。与此同时，AI Coding 成为美国第二大调用来源，以编程应用为主的 Claude 模型增长迅猛，其 2025 年收入已接近百亿美元。

" 美国市场方向给了我们很大的启示，企业市场是巨大的。" 阿里云刘伟光说。美国已将 AI 用于其支柱产业，包括科研、生物医药、金融等。而这也意味着，中国必须加速将 AI 落地于自身核心支柱产业中，包括制造、电子电气、新能源、农业、互联网等，才可能真正转化为效率、社会价值、GDP 增量和新就业等。

其中，"AI+ 制造 " 被普遍视为关键战场。联想中国政企业务群制造行业总经理宋涛对数智前线说，美国期望借 AI 推动高端制造业回流，解决熟练工人短缺问题；中国则希望以 AI 赋能新质生产力，加快向价值链高端攀升。AI+ 制造决定着全球制造业的竞争格局与产业话语权。" 对于中国制造业，AI 绝对是必选题。一定要尽快把 AI 做起来、用出效果。"

多位业内人士告诉数智前线，在制造与重型机械行业，有业内人士形容其 " 相当于互联网的 2003 年 "。国智投相关人士通过数据分析，某种程度上我国与欧美头部工业企业 AI 应用存在差距。企业智能体高度依赖高质量数据和知识体系，而制造业的数字化水平参差不齐，大量企业仍需补 " 数据债、信息债、自动化债、工业软件债 "，AI 落地的挑战远高于金融、互联网等行业。

从事智能体服务的中关村科金 CEO 喻友平在调研中进一步发现，真正深入制造业垂直场景，往往需要融合多模态模型、机理模型甚至世界模型，并依赖生态协同推进。这意味着，工业 AI 不可能一蹴而就，而是一场长期工程。

目前，政策层面在为这一进程铺路。2025 年，国务院发布《关于深入实施 " 人工智能 +" 行动的意见》，将工业全要素智能化列为重点任务。国资委同步上线人工智能 " 焕新社区 " 平台，聚合模型、数据与高价值场景，树立标杆，推动 AI 与支柱产业深度结合。

数智前线从多位业内人士处获悉，一个新的模型迭代高潮将要到来。未来两个月内，全球大模型将迎来类似去年春节期间的迭代高潮。继 DeepSeek 带动 " 深度思考 " 受到关注之后，市场期待在多模态、Coding 模型、世界模型等方向出现突破，并由此再次拉动应用层爆发。业内人士形容，当模型这个齿轮 " 内轮 " 转动起来后，应用的 " 外轮 " 将全面起飞。