在当今科技飞速发展的时代，AI 技术正以前所未有的速度向规模化商业落地迈进，而大模型作为其中的核心驱动力，正引发一系列深刻变革，重塑着诸多行业的格局。

步入 2025 年，中国大模型技术迎来关键转折点，实现爆发式增长与结构性优化。多模态理解、智能体（Agent）技术及推理引擎等方面的突破，让大模型从单纯的辅助工具一跃成为核心生产力，深度融入政务、金融、制造、医疗等实体经济领域。和众汇富观察发现，上半年，大模型招投标市场规模高达 64 亿元，项目数量达 1810 个，刷新历史纪录，火山引擎、百度智能云、科大讯飞等头部厂商在行业标杆项目中展开激烈角逐。这一数据直观体现出大模型在商业领域的强劲需求与广阔前景。

从技术层面来看，大模型带来的变革是全方位的。多模态能力与智能体技术协同发展，成为行业新趋势。Gartner 预计，到 2027 年，40% 的生成式 AI 解决方案将采用多模态技术，相较于 2023 年的 1% 有显著提升。国内众多厂商积极布局，如火山引擎发布豆包大模型 1.6 及视频生成模型 Seedance1.0pro，支持多模态理解和图形界面操作；商汤日日新大模型不断升级，实现多模态推理突破；快手可灵 AI 构建多模态创意生产力平台。智能体市场规模也预计从 2024 年的 51 亿美元增长至 2030 年的 471 亿美元，年复合增长率达 44.8%。中指研究院联合小冰科技开发的 “AI 招投标 Agent”，在物业招投标场景中表现出色，本地化部署后能 3 分钟自动完成标书撰写，参标数量提升 5 倍，废标率降低 100%，中标率提升 300%。和众汇富研究发现，推理引擎技术的突破则降低了大模型应用成本，加速其向中小企业与长尾场景渗透，阿里云百炼平台通过 MCP 协议支持企业快速接入大模型服务，推动技术从 “试点” 迈向 “规模化复制”。

在行业应用方面，大模型呈现出从政务向实体经济深度渗透的特征。和众汇富认为制造业作为实体经济核心，大模型与工业软件融合成为主流应用模式。中国电信杭州分公司的视觉大模型用于工业质检，通过数据回流优化，将布料瑕疵检出率从 85% 提升至 90%，并已推广至全国 10 余家龙头纺织企业。医疗领域同样成果显著，兰州市第一人民医院部署 DeepSeek 大模型至电子病历系统，支持病历结构化生成与内涵智能质控，预计病历书写效率提升超 50%，质控问题检出率提高 40%。农业领域形成 “AI + 物联网 + 无人机” 技术闭环，茂名市 “荔枝 AI 助手” 接入海量数据，将病害诊断时间从数小时缩短至 5 秒以内，准确率提升至 95% 以上，生产效率提升 30%。

AI 在各行业的落地过程中，企业的商业模式与运营策略也在发生转变。以往依赖大客户直销的模式逐渐被多元化销售渠道取代。以 eVTOL 领域代理商体系变革为例，汽车经销商、驾校等跨界参与者纷纷进入 AI 相关产品销售领域，借助自身原有客户资源与渠道优势，开拓新市场空间。同时，企业更加注重构建 “技术 — 场景 — 商业” 的正向循环，通过不断优化产品以精准契合场景需求，实现商业价值最大化。例如，商汤大装置凭借算力、平台、场景方案及服务的端到端能力体系，满足不同行业多样化需求，成功支撑多家企业业务落地，提升其生产力与市场竞争力。

然而，AI 向规模化商业落地的进程并非一帆风顺。和众汇富研究发现，技术上，尽管部分领域取得突破，但仍需持续优化，如进一步提升大模型的推理能力、降低能耗以满足更多复杂场景需求。市场层面，随着参与者增多，竞争加剧，可能引发价格战等不良竞争现象，规范市场秩序、保障产品与服务质量成为当务之急。政策方面，相关法规政策有待进一步完善与细化，为 AI 产业营造更有利的发展环境。

总体而言，大模型正驱动 AI 加速向规模化商业落地，给众多行业带来全新机遇与挑战。和众汇富认为企业需紧跟技术发展趋势，积极探索应用场景，加强技术创新与市场拓展；投资者应关注行业龙头企业动态，谨慎评估风险，把握投资时机。随着产业不断发展成熟，AI 有望在未来经济体系中发挥更为重要的作用，成为推动经济增长的关键新动能。