重塑全球數字經濟格局,2025年多模態模型行業市場調查
多模態模型是指能夠同時處理和理解文本、圖像、音頻、視頻等多種模態數據的人工智能模型。其核心在于通過跨模態對齊與融合技術,實現不同模態信息間的語義關聯與協同處理,最終輸出統一、高維度的決策或生成結果。典型應用包括文生圖、圖生視頻、語音驅動的虛擬人交互等場景。
一、行業市場現狀與規模
市場規模與增長
2025年中國多模態大模型行業進入高速增長期。數據顯示,2019-2023年市場規模從0.93億元躍升至35.75億元,年復合增長率超過100%。2024年市場規模預計達37.26億元,2025年將進一步增長至41.91億元,同比增長12%。這一增長得益于數字化轉型的深入,工業制造、金融、醫療等領域對跨模態數據處理的需求激增。例如,百度文心大模型日均調用量超6億次,半年增長超10倍,凸顯市場活躍度。
政策驅動
國家“十四五”規劃將人工智能列為戰略重點,多地出臺專項政策支持多模態技術研發與應用。例如,北京、上海等地設立AI創新試驗區,推動技術落地與產業鏈協同。
二、產業鏈結構分析
多模態模型產業鏈呈現高度協同性,涵蓋數據層、技術層、應用層三大環節:
1. 上游(數據與硬件):
數據采集與處理:涵蓋文本、圖像、音頻等多模態數據的標注與清洗,頭部企業如海天瑞聲、標貝科技占據市場份額超30%。
算力基礎設施:GPU、云計算服務商(如阿里云、華為云)為核心支撐,2025年中國AI算力市場規模預計突破2000億元。
2. 中游(模型開發與訓練):
技術架構:以Transformer、GAN、CNN為核心,CLIP、Flamingo等開源模型推動技術迭代。
頭部企業競爭:國際巨頭(OpenAI、谷歌)主導技術創新,國內百度、騰訊、阿里巴巴通過自研模型(如文心一言、混元)搶占市場,2023年百度多模態業務收入占比達18%。
3. 下游(應用落地):
垂直領域滲透:智能駕駛(3D建模、環境感知)、智慧城市(安防監控)、醫療(影像診斷)為三大核心場景,占比超60%。
企業服務(TOB) :金融風控、工業質檢等需求推動TOB市場增速達25%,2025年規模預計突破20億元。
三、供需分析
據中研普華產業研究院《2025-2030年國內外多模態模型行業投資潛力及發展前景分析報告》顯示:
需求側驅動因素:
1. 行業智能化升級:制造業對視覺質檢、語音交互的需求增長,帶動多模態模型采購量年增40%。
2. 政策紅利:政府補貼與數據開放政策降低企業技術應用門檻。
3. 技術融合:AIGC(生成式AI)與多模態結合,推動內容創作、虛擬人等新興場景爆發。
供給側挑戰與機遇:
1. 數據壁壘:高質量多模態數據集稀缺,頭部企業通過自建語料庫形成競爭壁壘。
2. 成本優化:模型訓練與推理成本逐年下降,百度通過技術優化實現年降本超90%。
3. 供需平衡:2025年預計行業供需缺口收窄,但高端人才短缺(缺口約10萬人)仍是瓶頸。
四、競爭格局與頭部企業
全球市場:OpenAI、谷歌、Meta占據全球60%份額,技術優勢顯著。2023年OpenAI多模態產品收入超15億美元,CLIP模型在跨模態檢索領域市占率第一。
中國市場:呈現“一超多強”格局:
百度:以文心大模型為核心,市場份額超35%,覆蓋金融、醫療等20余個行業。
騰訊、阿里:依托云計算生態,重點布局企業服務與內容生成,合計份額約30%。
創業公司:智譜AI、Minimax等通過垂直領域定制化模型(如法律文書生成)搶占長尾市場,增速超50%。
五、投資戰略與風險
核心機會:
1. 技術突破領域:跨模態對齊、小樣本學習等前沿技術研發企業。
2. 下游應用場景:智能駕駛、醫療診斷等高價值賽道。
3. 算力基礎設施:邊緣計算、國產GPU替代機會。
風險預警:
1. 技術迭代風險:開源模型沖擊可能導致技術路線快速過時。
2. 數據合規:隱私保護法規(如《數據安全法》)增加數據獲取成本。
3. 市場競爭加劇:頭部企業通過低價策略擠壓中小廠商生存空間。
投資建議:
短期關注技術落地快的TOB服務商(如工業質檢);
中長期布局底層算力與跨模態通用模型研發。
2025年多模態模型行業正從技術探索期邁向規模化商業應用的關鍵轉折階段。技術層面,多模態智能體、長期記憶能力、量子計算等方向持續突破;應用層面,端側模型、具身智能、人形機器人等場景加速落地;產業層面,全球市場格局分化,中國快速追趕,商業化路徑逐漸清晰。未來,多模態模型將推動AI技術邊界持續擴展,重塑全球數字經濟格局。
了解更多本行業研究分析詳見中研普華產業研究院《2025-2030年國內外多模態模型行業投資潛力及發展前景分析報告》。同時, 中研普華產業研究院還提供產業大數據、產業研究報告、產業規劃、園區規劃、產業招商、產業圖譜、智慧招商系統、IPO募投可研、IPO業務與技術撰寫、IPO工作底稿咨詢等解決方案。






















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