中国人工智能-产业规模-去年超9千亿元

大模型落地场景清单

去年产业破9千亿元，不靠一两款“神仙模型”，而是无数不起眼的场景凑出来的：客服外呼、质检抽样、合同比对、代码补全、营销物料批量改写、制药分子筛选、工厂质检分拣这些并不炸裂，却稳定省时省钱。企业的真实话术是“别整宇宙观，先把工单结了”。大模型的炫技期已过，能拉动预算的是“跳过10分钟重复劳动”的笨功夫。

算力供给与成本

总量在涨，账也得会算。东数西算让机房搬到更便宜、更凉快的地方，PUE降到可说的数字，模型推理均价才好看。自研国产算力替代按季度推进，谁能把“功耗吞吐排队时间”写进公开SLA，谁的订单就少跑弯路。别忘了网络与存储，带宽炸了，算力等于摆设数据冷热分层没做好，推理延迟会把用户打回原始社会。

数据要素与合规

模型会变，数据是地基。数据要素入表、数据交易所规则、脱敏与可追溯都成必答题。训练集授权链路要能倒查，用户提示词与输出记录要能回放，合规审计才不虚。可解释AI不是学术装饰，而是给法务与风控看的安全阀。越是ToB场景，越要把“合规交付”当产品的一部分，否则项目过了POC，卡在法务门口也等于白忙。

AIGC商业化路径

内容生成是这轮最显眼的风口，但真正能收钱的是“模板带业务”。电商端做SKU图文一键化、品牌端做素材中台、传媒端做选题与改写流水线、出海端做多语种本地化，模板越贴近业务动作，转换率越高。SaaS厂商把MaaS嵌进来，别迷信“一个万能模型”轻、稳、便宜的多模型编排往往更香。看KPI就行：复购、续费、席位扩张，比热搜更真诚。

产业地图与人才

地理分布有逻辑：科研与云资源在北上广深杭，制造与应用在长三角、珠三角、成渝、合肥芜湖滁州走廊。工业视觉、预测性维护、自动化排产把“黑灯工厂”从概念册搬进车间城市侧的“AI中枢”做洪涝预警、路口信号自适应、政务热线分流。人才曲线倒挂是真事：顶会简历不缺，业务架构师稀缺能把“需求算子ROI”串起来的复合型选手，才是招聘海报背后的硬通货。黑子网网友一句话点题：模型抢风头，落地才赚钱。

理性泼冷水

钱多的时候最怕热闹：同质模型十几套、评测榜单刷分、参数大而无用、Demo一关就哑火。真正的“卷”不在参数，而在端到端交付：上线稳定率、响应时延、故障恢复、成本曲线。对外讲故事，对内盯四件套：安全、可靠、可运维、可量化。能穿越审计与财务，才算跑完一程。 描述