2025年中國生成式人工智能行業發展現狀分析與未來趨勢展望

據“網信中國”10日消息，網信部門會同有關部門按照《生成式人工智能服務管理暫行辦法》要求，持續開展生成式人工智能服務備案工作。7月至8月，新增99款生成式人工智能服務在國家網信辦完成備案，對于通過API接口或其他方式直接調用已備案模型能力的生成式人工智能應用或功能，由地方網信辦開展登記，本階段新增27款完成登記。截至2025年8月31日，累計有538款生成式人工智能服務完成備案，263款生成式人工智能應用或功能完成登記。

生成式人工智能(Generative AI)是一種基于算法和模型生成文本、圖片、聲音、視頻、代碼等內容的技術。它不同于傳統AI的分析功能，生成式AI能夠學習并生成具有邏輯的新內容，模擬事物的內在規律，根據用戶的輸入資料生成連貫且具有邏輯性的新內容。

生成式AI技術已經取得了顯著進展，特別是在多模態能力方面。生成式AI不再局限于單一類型的數據處理，而是能夠整合和處理文本、圖像、音頻、視頻等多種數據類型。這種多模態能力使得AI系統能夠生成更豐富、更符合上下文的輸出，處理更復雜、多維度的任務。此外，生成式AI在商業智能中的應用也越來越廣泛，能夠自動化處理低風險任務、提升數據分析與決策支持的效率，并在客戶關系管理中發揮重要作用。

2022年11月以來，隨著以ChatGPT為代表的大語言模型迅速發展，生成式人工智能推動人工智能從算法智能進入語言智能時代，正在全面革新社會生產力。我們的報告《2025-2030年中國生成式AI行業競爭分析及發展前景預測報告》包含大量的數據、深入分析、專業方法和價值洞察，可以幫助您更好地了解行業的趨勢、風險和機遇。在未來的競爭中擁有正確的洞察力，就有可能在適當的時間和地點獲得領先優勢。

生成式人工智能行業發展現狀分析

中國互聯網絡信息中心發布的《生成式人工智能應用發展報告(2024)》顯示，我國生成式人工智能產業蓬勃發展，產業規模和產品數量迅速增加，并逐漸融入人們的日常生活。生成式人工智能與各行各業的融合正在我國加速落地。從智能語音助手到自動駕駛汽車，從機器翻譯到智能醫療診斷，從智能制造到智慧城市，各類人工智能產品正逐步走進人們的生活，極大提高了用戶的生活質量和工作效率。

《報告》還顯示，生成式人工智能作為新興產業，其發展的地域分布與當地經濟水平、產業結構存在明顯相關性。北京、上海、廣東等地充分發揮在融資機會、專業人才和政策支持等方面的優勢，推動當地生成式人工智能產業蓬勃發展，形成了具有國際競爭力的產業集群。

從國家互聯網信息辦公室發布的《生成式人工智能服務已備案信息》中的產品備案屬地可以發現，截至2024年11月，北京、上海、廣東三地的生成式人工智能備案產品數量占比分別達到31.1%、27.2%和11.7%。

數據顯示，截至2025年8月31日，累計有538款生成式人工智能服務完成備案，263款生成式人工智能應用或功能完成登記。

生成式AI的應用已從消費端向產業端全面延伸，形成“橫向覆蓋多領域、縱向深耕產業鏈”的格局。在消費領域，智能寫作、圖像生成、人機交互等C端產品快速普及，重塑內容創作與信息獲取方式;在產業領域，工業設計、智能制造、智慧醫療、金融風控等B端解決方案加速落地，推動傳統行業數字化轉型。

特別值得關注的是，應用場景正呈現“技術適配行業特性”的差異化特征：例如，制造業通過生成式AI優化供應鏈調度與質量檢測，教育領域探索個性化學習內容生成，法律服務借助智能合約與案例分析提升效率。這種“通用技術+垂直場景”的融合模式，不僅加速了技術商業化進程，也為行業數字化轉型提供了新動能。

據中研產業研究院《2025-2030年中國生成式AI行業競爭分析及發展前景預測報告》分析：

盡管中國在應用層創新表現突出，但底層技術仍存在“卡脖子”風險。在核心算法理論、高端芯片制程、開源框架生態等領域，對外部依賴度較高，自主可控能力有待加強。例如，大模型訓練依賴的高端GPU仍以進口為主，部分底層框架的核心代碼掌握在國際科技巨頭手中。這種“應用強、基礎弱”的格局，可能導致技術發展受制于人。破局路徑需聚焦“基礎研究攻堅”與“開源生態建設”：一方面，加大對算法數學理論、新型計算范式等源頭創新的投入，培育自主知識產權;另一方面，推動國內開源社區發展，通過“共建共享”提升技術生態話語權。

生成式AI在部分行業落地中面臨“技術價值與商業回報不匹配”的挑戰。傳統企業存在“不敢用、不會用、用不起”的三重顧慮：一是數據安全與合規風險抑制應用意愿;二是缺乏專業人才導致技術落地門檻高;三是通用模型與行業需求匹配度不足，定制化開發成本高昂。針對這一痛點，產業界正探索“平臺化+生態化”解決方案：技術提供商打造低代碼開發平臺，簡化模型定制流程;行業龍頭企業牽頭成立產業聯盟，推動數據共享與標準統一;政府通過補貼、試點等方式降低中小企業嘗試成本，形成“技術供給—場景驗證—規模復制”的閉環。

生成式人工智能行業未來趨勢展望

(一)技術融合：多模態與跨學科的“智能革命”

下一代生成式AI將突破單一模態限制，向“文本、圖像、音頻、視頻、3D模型”等多模態融合方向發展，實現“感知—認知—創造”的全鏈路智能化。技術融合將呈現兩大特征：一是“模態交互”，模型可理解跨模態輸入并生成多模態輸出，例如根據文本描述生成動態視頻;二是“人機協同”，通過人機交互反饋優化模型生成質量，實現“人類創意+AI工具”的協同創作。此外，生成式AI與腦機接口、量子計算等前沿技術的交叉融合，可能催生顛覆性應用場景，例如通過腦電波直接驅動AI生成內容，或量子加速大模型訓練。

(二)產業變革：從“工具賦能”到“范式重構”

生成式AI對產業的影響將從“輔助效率提升”升級為“商業模式重構”。在消費端，“AI原生”產品將成為主流，重構內容生產與分發鏈條，例如個性化新聞聚合、AI生成游戲關卡等;在產業端，“智能決策”能力將滲透到研發、生產、營銷全流程，推動“數據驅動”向“智能驅動”躍遷。特別值得關注的是，生成式AI可能催生“零代碼創業”浪潮：普通人通過AI工具即可實現創意落地，打破傳統創業的技術壁壘。產業競爭焦點將從“技術領先”轉向“生態主導”，誰能構建“模型+數據+場景+渠道”的完整生態，誰就能占據產業制高點。

(三)治理升級：全球化與本土化的“規則博弈”

隨著生成式AI影響的全球化，治理將進入“國際規則協調”與“本土特色創新”并行的新階段。國際層面，各國正圍繞數據跨境流動、AI軍備競賽、倫理標準等議題展開博弈，爭奪規則制定權;中國將在“網絡主權”與“開放合作”之間尋求平衡，推動形成“包容、公平、安全”的全球AI治理框架。國內層面，治理模式將向“精細化、動態化”發展：針對不同應用場景制定差異化規則，例如醫療AI采用“最嚴監管”，娛樂AI給予“更大彈性”;建立實時監測與快速響應機制，以技術手段應對新型風險。

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