2026年人工智慧現狀分析：規模破七千億

中國報告大廳網訊，人工智慧作為新一代信息技術的核心領域，當前已經進入商業化落地的關鍵階段，梳理國內人工智慧行業現狀，能夠清晰把握產業發展的核心特徵與趨勢。

一、供給側產業發展格局

1.1 產業主體結構

1.1.1 骨幹企業分層結構

人工智慧產業鏈分為基礎層、技術層、應用層三個核心環節，不同環節的企業數量分布直接反映產業發展的重心。基礎層負責算力、晶片、數據資源等底層支撐，技術層負責算法框架、通用模型等核心技術研發，應用層對接千行百業的場景需求。從國內骨幹企業的結構分布來看，產業發展呈現明顯的應用牽引特徵，不同層級的企業數量占比呈現清晰的金字塔結構。

從現有公開統計數據來看，2024年國內人工智慧骨幹企業各環節占比數據如下：

環節	占比（%）
基礎層	9.93
技術層	28.60
應用層	61.47

這一結構分布反映國內人工智慧產業已經走出技術研發驗證階段，進入商業化落地的高峰期。應用層企業的高占比說明場景落地是當前產業發展的核心驅動力，大量企業圍繞不同行業的定製化需求開發解決方案。基礎層占比不足一成，也反映國內人工智慧底層核心技術的布局仍有提升空間，底層技術研發投入大、周期長，仍需要更多政策和資本的持續支持。

結合研判，當前國內產業生態的形成已經從技術推動轉向需求拉動，應用層的快速擴張也會反過來帶動基礎層的技術疊代，國內已經出台多項支持底層人工智慧技術研發的政策，引導企業加大對晶片、算力框架等核心領域的投入，長期來看產業結構會逐步向更加均衡的方向發展。

1.1.2 產業規模增長

國內人工智慧產業從2017年之後進入高速發展期，技術疊代速度加快，商業化場景不斷拓展，帶動產業規模持續快速擴張。技術成本的下降是推動產業規模增長的核心因素之一，大模型等通用人工智慧技術的落地高度依賴推理算力，推理成本的下降直接降低了技術應用的門檻，讓更多中小企業能夠接入人工智慧技術。不同統計口徑的產業規模數據反映產業發展的不同階段特徵，核心產業指直接與人工智慧技術相關的產品和服務規模，整體產業包含人工智慧帶動的相關產業部分。

2017-2025年全球人工智慧產業複合增長率，以及2023-2024年國內產業規模核心數據整理如下：

指標	時間範圍	數值
全球人工智慧複合增長率	2017.1-2025.12	30%
中國核心產業同比增長率	2023	13.9%
AI推理成本降幅	2022-2024	超99.7%
中國核心產業規模	2024.09	接近6000億元
中國整體產業規模	2024.12	突破7000億元

從數據觀察，全球範圍內人工智慧產業仍保持三成的年均複合增速，產業整體仍處於高速發展的成長期。國內AI推理成本在兩年內下降超過99.7%，這一幅度超出了此前行業的普遍預期，直接推動了大模型等通用人工智慧技術的商業化落地，讓大模型從實驗室走向千行百業的應用場景。2024年國內整體產業規模突破七千億元，印證了產業發展的強勁動能，核心產業規模接近六千億元，也說明人工智慧對相關產業的帶動效應已經逐步顯現。

1.2 區域空間分布

1.2.1 頭部省市產業占比

國內人工智慧產業呈現明顯的集群化發展特徵，核心技術、頭部企業、人才資源都向創新資源密集的區域集中，不同區域的產業占比差異直接反映區域創新能力對人工智慧產業的支撐力度。人工智慧產業屬於技術密集型產業，對人才、資本、科研資源的依賴度較高，只有創新資源密集的區域才能承載頭部人工智慧企業的發展。

2024年國內頭部省市人工智慧骨幹企業占比數據整理如下：

區域	占骨幹企業總數量比例（%）
北京市	29.04
廣東省	21.90
上海市	13.99

從數據可以看到，北京、廣東、上海三個省市合計占比超過六成，是國內人工智慧產業發展的核心承載區。北京市依託豐富的高校科研資源和頭部企業總部資源，占比接近三成，位居全國第一。廣東省依託龐大的製造業場景和電子信息產業基礎，應用層人工智慧企業數量眾多，占比超過兩成。上海市依託金融和商貿資源，在人工智慧商業化落地方面優勢明顯，占比接近14%。這一分布特徵符合區域資源稟賦的差異，創新資源越密集的區域，人工智慧產業發展越快。

進一步拆解，頭部省市的優勢不僅在於企業數量，更在於核心技術研發能力，國內多數大模型都是由頭部省市的企業研發推出，核心技術研發的集中度遠高於企業數量的集中度，區域發展不平衡的特徵較為突出。

1.2.2 城市群產業集中度

國內三大國家級城市群京津冀、長三角、珠三角是經濟最發達、創新資源最密集的區域，也是人工智慧產業的核心聚集區。城市群內部形成了完善的產業協同體系，能夠覆蓋從基礎研發到場景落地的全產業鏈環節，吸引了大量人工智慧企業布局。

2024年國內三大城市群人工智慧骨幹企業占比數據如下：

城市群	占骨幹企業總數量比例（%）
長江三角洲	31.7
京津冀	30.1
珠江三角洲	21.9

三個城市群合計占比超過83%，國內絕大多數人工智慧骨幹企業都集中在這三個區域，產業集聚效應非常明顯。長三角地區產業協同性較強，覆蓋了從基礎層到應用層的全鏈條，整體占比略高於京津冀。京津冀依託北京的核心研發優勢，在基礎層和技術層領域優勢明顯。珠三角依託廣東的製造業基礎，在應用層領域企業數量眾多，智能製造等領域的人工智慧應用發展較快。

究其本質，產業集聚是技術密集型產業發展的必然規律，人工智慧產業需要人才、技術、資本、場景的多重配合，只有城市群能夠提供完整的產業生態支撐。後續國內人工智慧產業的集聚效應有望進一步強化，核心區域的優勢會更加明顯。

二、需求側商業化應用進展

2.1 核心技術落地

2.1.1 大模型供給數量

大模型是當前人工智慧領域的核心技術突破，也是生成式人工智慧產業發展的基礎，國內大模型研發從2022年之後進入爆發期，大量企業和科研機構投入大模型研發，供給數量快速增長。大模型的發展推動了人工智慧技術從專用向通用轉變，拓展了人工智慧的應用場景，為千行百業的數位化轉型提供了新的技術支撐。

截至2024年第一季度，國內累計發布的人工智慧大模型數量已經達到478個，大模型供給的多元化推動了技術疊代速度加快，不同參數規模、不同垂直領域的大模型能夠滿足不同場景的需求。通用大模型參數規模不斷提升，性能持續優化，垂直大模型深耕特定行業，針對行業需求做技術優化，能夠提供更加精準的解決方案。

大模型供給數量的快速增長，也帶動了相關產業的發展，大模型研髮帶動了對算力晶片、算力服務的需求，推動了上游基礎層產業的發展。同時大模型的開源開放也降低了中小企業開發人工智慧應用的門檻，讓中小企業能夠基於成熟大模型開發行業應用，帶動了應用層產業的繁榮。從現有發展情況來看，大模型領域的競爭已經從數量擴張轉向性能提升和場景落地，後續大模型產業會逐步向頭部集中，技術領先、場景資源豐富的企業會占據更多市場份額。

2.1.2 生成式AI備案進展

國內對生成式人工智慧服務實施備案管理制度，通過備案的產品可以正式上線提供服務，備案制度規範了生成式人工智慧產業的發展，保障了技術應用的安全性，也推動了合規產品的商業化落地。備案產品數量的變化能夠反映生成式人工智慧產業的落地進展，備案產品數量的增長說明越來越多的合規產品進入市場，產業發展逐步進入規範化軌道。

國內生成式人工智慧產品備案數據整理如下：

統計節點	累計備案產品數量（款）
2024.12	240
2025.03	346

從數據變化來看，國內生成式人工智慧備案產品數量保持較快增長，2024年全年新增備案產品240款，2025年第一季度新增超過100款，截至2025年3月累計達到346款，生成式人工智慧產品商業化落地進程持續加快。監管框架的逐步完善，消除了市場對合規性的顧慮，推動了生成式人工智慧在更多領域的應用，金融、教育、醫療、電商等領域都已經有多個合規的生成式人工智慧產品落地，為行業用戶和C端用戶提供服務。

與之形成對照的是，生成式人工智慧產業的監管體系仍在不斷完善，後續監管會更加注重技術應用的安全性和有效性，推動產業向健康合規的方向發展。備案制度也形成了市場化的篩選機制，能夠推動優質產品更快進入市場，淘汰技術能力不足、合規性不達標的產品，提升產業整體發展質量。

2.2 全球應用滲透

2.2.1 企業應用普及率

全球範圍內，人工智慧技術已經成為企業數位化轉型的核心技術，越來越多的企業將人工智慧技術融入業務流程，提升運營效率，優化產品服務。生成式人工智慧的普及進一步提升了人工智慧的應用範圍，讓企業能夠在更多業務場景應用人工智慧技術。

2024年全球組織人工智慧應用普及數據顯示，已經有78%的組織在業務中應用了人工智慧技術，人工智慧已經成為全球企業的標配技術，普及率接近八成，說明人工智慧技術的商業化價值已經得到市場的普遍認可。2025年的數據顯示，已經有23%的組織計劃在部分業務功能擴展人工智慧代理的應用，人工智慧的應用深度持續提升，從部分環節應用轉向全流程滲透，從輔助決策替代部分重複性勞動。

從數據層面觀察，全球企業對人工智慧的應用仍處於滲透提升階段，普及率還有進一步提升的空間，中小企業的人工智慧應用普及率遠低於大型企業，後續隨著技術成本的下降，中小企業的應用滲透率會逐步提升，帶動全球人工智慧產業規模進一步增長。應用深度的提升會帶來更多的需求，不僅帶動算法和模型的需求，也帶動對算力和基礎設施的需求，推動全產業鏈的發展。

國內企業的人工智慧應用普及率略低於全球平均水平，但是增長速度更快，國內企業數位化轉型的推進，加上生成式人工智慧技術的普及，帶動國內企業人工智慧應用滲透率快速提升，後續有望逐步接近全球平均水平，國內市場空間巨大，會成為全球人工智慧產業增長的核心動力。

2.2.2 就業影響預期

人工智慧技術對勞動生產率的提升會帶動就業結構的調整，部分重複性、規律性的勞動崗位會被人工智慧替代，同時也會創造新的就業崗位，整體來看屬於結構性調整而非大規模失業。全球範圍內企業對人工智慧帶來的就業影響已經形成了初步的判斷，相關調研數據反映了企業對未來就業規模變化的預期。

2026年全球組織對未來一年員工規模變化的預期數據整理如下：

預期變化	占比（%）
員工規模減少	32
員工規模基本不變	43
員工規模增加	13

從數據可以看到，近三分之一的組織預期未來一年員工規模會減少，反映人工智慧對勞動生產率的提升會減少對部分勞動崗位的需求，帶來結構性的就業調整。超過四成的組織預期員工規模基本不變，說明多數企業不會出現大規模的員工數量變化，調整是漸進式的。13%的組織預期員工規模會增加，說明人工智慧也創造了新的就業崗位，帶動相關崗位需求的增長。

回歸產業邏輯，人工智慧對就業的影響整體是結構性的，替代的主要是重複性的腦力和體力勞動，創造的是新技術研發、應用解決方案開發等新的崗位，長期來看會提升整體勞動生產率，帶動經濟增長，就業結構調整需要政府和企業出台相關的培訓政策，幫助勞動力適應新的就業市場需求，減少結構性失業帶來的衝擊。

核心洞察

• 國內人工智慧產業呈現應用牽引特徵，應用層骨幹企業占比超六成，商業化落地已進入快車道
• 產業集聚效應突出，三大城市群承載超八成骨幹企業，區域發展不平衡特徵顯著
• 生成式AI監管框架逐步完善，合規備案產品持續增長，技術商業化進程加速

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