2025年保持快速增長,一文揭示大模型行業投資戰略研究
大模型2.0是相較于大模型1.0的升級階段,技術更為成熟、應用場景更廣泛、商業化落地更深入。它以強大的泛化能力、多模態理解和持續學習特性為核心,能處理文本、圖像、音頻和視頻等多模態數據,具備跨模態理解能力;通過數據版權化和行業知識融合,擁有更全面的知識儲備;借助模型壓縮技術、異構計算平臺等,實現更高效低碳的訓練模式;且能以API等形式對外提供服務,支持多個產業和領域。
大模型已廣泛應用于醫療、金融、教育、工業等眾多領域。在醫療領域,AI大模型輔助診斷和疾病預測能力顯著提升,如科大訊飛與三甲醫院合作構建的腫瘤病理分析大模型,可將診斷周期縮短50%;在金融領域,被用于風險評估和投資決策,工商銀行的AI大模型實現了反欺詐識別準確率99.2%,降低了壞賬率15%;在教育領域,通過個性化學習和智能輔導提高學生學習效果,如作業幫的AI助教系統可實現學情分析、試題生成,教師工作效率提升60%。
一、行業發展趨勢
1. 技術深化與多模態發展
大模型正從單一的文本生成向多模態(如文本、圖像、音頻等)發展,逐步實現對多種類型數據的理解和處理能力。例如,中國多模態大模型市場規模在2024年上半年已達33.33億元,并預計到2025年突破300億元。這種趨勢表明,多模態大模型將在產業應用中釋放更大的技術價值。
2. 深度推理能力提升
大語言模型正在進入深度推理階段,不僅能夠生成內容,還能進行復雜問題的邏輯推理。例如,OpenAI的o1模型通過“思維鏈”和“思維樹”實現了類人的邏輯思維能力。這種能力的提升將推動大模型在科學、代碼和數學等領域中的應用。
3. 商業化落地加速
隨著技術的成熟和成本的下降,大模型的商業化應用正在加速落地。例如,DeepSeek通過優化模型架構和訓練算法降低了計算資源消耗,推動了軟件生態繁榮。此外,國產大模型如豆包和DeepSeek的快速發展也縮小了與海外頂尖大模型的差距。
4. AI產業鏈的全面升級
大模型作為AI產業鏈的核心環節,正在帶動上下游產業的快速發展。例如,AI芯片、數據服務和工具開發等領域均受益于大模型的需求增長。同時,基礎設施供應商如中科曙光和浪潮信息也在大模型商業化落地中扮演重要角色。
5. 政策支持與國際合作
政府政策的支持和技術進步是推動大模型行業發展的兩大驅動力。此外,中國大模型行業在全球市場中的地位不斷提升,已成為全球第二大市場。
6. 行業分化與頭部企業崛起
隨著大模型訓練成本的上升和應用場景開發不足,行業競爭格局將進一步分化。頭部企業如百度、騰訊和阿里將繼續鞏固其市場主導地位,而中小企業則需要尋找差異化的發展路徑。
二、產業鏈結構
據中研普華產業研究院《2025-2030年大模型行業市場深度分析及發展規劃咨詢綜合研究報告》顯示:
1. 上游:基礎技術和硬件支持
AI芯片:AI芯片是大模型運行的核心硬件,其發展直接影響到大模型的性能和成本。
數據服務:數據采集、標注和維護是大模型訓練的基礎,相關企業需要提供高質量的數據支持。

2. 中游:模型開發與服務
模型開發:包括多模態大模型、自然語言處理模型和視覺理解模型等。這些模型廣泛應用于文本生成、圖像識別和語音交互等領域。
服務提供:PaaS(平臺即服務)和SaaS(軟件即服務)模式正在成為主流,企業可以通過這些模式為客戶提供定制化的大模型解決方案。
3. 下游:應用場景與商業化
消費電子:智能助手、智能家居等產品正在逐步融入大模型技術。
工業制造:工業大模型正在推動智能制造和工業互聯網的發展。
公共服務:政府機構利用大模型提升社會治理效率。
三、投資戰略
1. 關注技術創新與頭部企業
投資者應重點關注技術創新能力強的企業以及在多模態大模型領域具有領先地位的企業。例如,百度、騰訊和阿里等企業在技術研發和市場布局方面具有明顯優勢。
2. 布局算力與數據服務領域
隨著大模型對算力和數據資源的需求增加,相關領域的投資機會也將增加。例如,AI芯片供應商和數據服務提供商在未來幾年內可能迎來快速發展。
3. 探索新興應用場景
投資者應關注大模型在新興領域的應用潛力,如工業互聯網、醫療健康和教育等領域。
4. 風險控制與多元化投資
投資者需警惕技術迭代過快帶來的風險,并通過多元化投資降低單一領域波動的影響。
綜上,2025年大模型行業將繼續保持快速增長,技術創新、商業化落地和政策支持是推動行業發展的關鍵因素。同時,投資者應密切關注行業動態,抓住技術創新和新興應用場景帶來的投資機會。
在激烈的市場競爭中,企業及投資者能否做出適時有效的市場決策是制勝的關鍵。報告準確把握行業未被滿足的市場需求和趨勢,有效規避行業投資風險,更有效率地鞏固或者拓展相應的戰略性目標市場,牢牢把握行業競爭的主動權。更多行業詳情請點擊中研普華產業研究院發布的《2025-2030年大模型行業市場深度分析及發展規劃咨詢綜合研究報告》。






















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