2025 大模型厂商全景报告总结

一、研究基础与市场驱动

1. 研究范围：覆盖大模型全产业链，从基础层（一体机、智算中心）、中间层（模型层、LLMOps 工具）到应用层（智能问答、智能客服），重点研究五大细分市场，入选厂商需满足 “近一年服务≥1-3 家企业、收入≥50-100 万元” 等标准。
2. 核心驱动：新技术突破（多模态、Agent 能力）、政策支持（《“人工智能 +” 行动意见》）、市场认知提升（B/C/G 端从 “概念验证” 转向 “生产落地”）、商业模式成熟（从 “API 租赁” 转向 “软硬一体化 + 按价值付费”）。

二、五大核心市场分析

（一）对话式智能分析

• 市场定义：结合大模型与数据分析，以自然语言实现深度归因、异常洞察及自动化报告生成，赋能业务人员自助分析。
• 客户需求：从 “查数” 升级为 “洞见 + 报告”，要求高准确率（≥90%）、可回溯，支持目标驱动的多步骤分析。
• 厂商能力：需 “基础 + 推理” 双模型协同、多 Agent 架构（如 ETL Agent、Insight Agent），具备大数据处理能力（如 Spark 分布式计算）。
• 典型厂商：
  • 力维智联：Sentosa_DataAgent 平台通过算子流实现数据分析，结合微调模型，深度分析成功率达 80%，支持亿级数据处理。
  • 数势科技：SwiftAgent 平台以 “双模型 + 多 Agent” 生成深度报告，探索按 “报告生成次数” 付费模式，服务中原银行、中粮资本等。

（二）Agent 开发管理平台

• 市场定义：企业级 AI 战略中枢，提供低代码开发环境、RAG 增强技术，覆盖 Agent 全生命周期管理。
• 客户需求：全员赋能（低门槛开发）、配套咨询与定制开发、执行过程白盒化、多 Agent 协同。
• 厂商能力：需集成 RAG 与插件生态、支持无代码 / 全代码双模式、具备小模型微调能力（如 7B/13B 模型）。
• 典型厂商：
  • 神州问学：企业级 Agent 中台，通过 “技术调优 + 知识治理” 实现银行审核 97% 准确率，支持私有化部署与算力优化，服务天士力、成都太古里。
  • 拓尔思：拓天链平台以低代码工作流编排能力，适配政府 / 金融数据安全需求，联动自研 NLP/OCR 引擎，服务中国环境报、国网能源。

（三）领域大模型

• 市场定义：针对跨行业通用职能（营销、研发、运维）优化的模型，固化组织经验，深度嵌入工作流。
• 客户需求：沉淀部门方法论、自动化专业任务（如一键生成代码 / 营销脚本）、精准调用工具（无 “幻觉指令”）。
• 厂商能力：需具备领域 Know-how、小模型定制能力、标准化插件框架。
• 典型厂商：
  • 明略科技：基于超图多模态大模型，开发营销领域产品（AdEff 广告测试平台、妙啊视频工具），整合眼动追踪 / 脑电数据，广告测试周期从数周缩至 15 分钟，服务国际美妆品牌。

（四）一体机

• 市场定义：软硬一体化私有化方案，集成算力硬件、模型平台，满足数据安全与快速部署需求。
• 客户需求：物理隔离（数据不出内网）、开箱即用（到货至启动≤短周期）、成本可控（CapEx 预算）、稳定交付。
• 厂商能力：需异构算力整合、供应链稳定、容器化封装、全生命周期运维。
• 典型厂商：
  • 品高股份：品原 AI 一体机搭载国产 D10 芯片，提供边缘 / 企业 / 数据中心三版本，支持信创部署，服务运营商、城轨客户，解决国产化与边缘算力需求。

（五）对话式 AI

• 市场定义：整合 ASR、TTS、RTC 技术，提供亚秒级低延迟、高拟人度人机交互，应用于智能客服、虚拟人。
• 客户需求：低延迟（≤1 秒）、动态打断、兼容现有 LLM 资产、多模态（声纹 / 视觉）适配 AI 硬件。
• 厂商能力：需实时互动技术（RTE）、多模型适配、软硬件一体化优化、高拟人 TTS（情感克隆）。
• 典型厂商：
  • 声网：对话式 AI 引擎延迟中位数 650 毫秒，支持智能打断（340 毫秒响应）与多模态（声纹 + 视觉），服务 Robopoet、Open AI，聚焦 “被集成” 的 PaaS 定位。

三、厂商全景与行业趋势

1. 全景地图：覆盖超 200 家厂商，分场景（智能问答、智能营销）、分行业（金融、能源、政务）归类，头部厂商如百度智能云（全栈布局）、阿里云（通用大模型 + 云平台）、拓尔思（政务 / 金融领域）。
2. 未来趋势：技术上，小模型定制化（7B/13B 模型替代大模型降本）、多模态融合加速；商业上，按价值付费（如报告次数、Agent 服务）成主流；安全上，私有化部署与信创适配成刚需。

四、核心结论