大模型的产业价值，正在从“会聊天”走向“真干活”。公众熟悉的是聊天框里的AI，但在能源、金融、工业、电力等关键行业，真正被需要的不是一个通用问答工具，而是能够理解行业规则、连接业务系统、嵌入工作流程，并在安全边界内持续形成业务结果的AI。随着Workflows和Agents进入真实场景，大模型落地的关键，正在从“能不能回答问题”，转向“能不能进系统、跑流程、解刚需”。
5月8日，弗若斯特沙利文发布《中国通用大模型项目中标研究报告(2025年度)》。报告披露，2025年全年中国大模型公开中标项目达7539个、披露中标金额为295.2亿元；从项目类型看，应用类占数量的58%，市场重心从“建模型”转向“用模型”。
从“建模型”到“用模型”
这意味着，大模型正在从办公辅助和内容生成，进入能源生产、金融风控、工业制造、电力交易等更具体的业务场景。企业更关心的问题也变得直接：AI能不能帮业务提效，能不能降低成本，能不能减少风险，能不能让复杂流程更规范。
这些问题并不只关乎企业效率，也关乎能源安全、金融稳定、制造业升级和公共服务质量。对关键行业来说，AI落地并不容易。报告在行业分布与行业特征部分指出，教育科研、政务、通信、能源、金融位列2025年大模型中标项目数量和中标金额前五大行业，前五大行业均呈现“安全要求高、场景标准化程度强、复购潜力大”的共同特征，自主可控是贯穿前五大行业采购决策的核心主线。
这些行业的需求并不只是“有没有AI”，而是AI能不能进入真实系统。能源生产要保证安全和连续运行，电力交易和招采涉及复杂规则，钢铁制造依赖大量工艺经验，金融业务对合规和可追溯要求高。大模型要进入这些场景，不能只会回答问题，还要理解行业规则、连接业务系统，并在安全边界内稳定运行。
业务场景正在给出更具体的答案
在能源化工领域，报告列举的中石油“昆仑大模型”案例显示，中石油携手科大讯飞、华为及中国移动，基于星火底座打造能化领域首个国家备案的“昆仑大模型”，覆盖油气勘探、炼化工艺等六大领域。对能源企业而言，这类应用的价值在于让AI更好参与专业知识查询、工艺理解和生产运营支持。
在发电行业，AI已经开始影响具体业务结果。报告显示，国能集团相关千亿级发电行业大模型“擎源”覆盖15个业务域、75个应用场景。相关案例中，智能评标助手嵌入管理流程，提效与节支年化效益约19亿元；电力交易场景中，交易盯盘时间由1.5小时缩短至15分钟。对企业来说，这类变化比“上线一个系统”更容易被感知。
在钢铁制造领域，AI正在帮助企业沉淀工业知识。报告显示，宝钢股份联合科大讯飞建设钢铁行业大模型应用平台，建成630G行业语料库，上线149个智能体，覆盖采购、工艺、客服等核心场景，吸引4500名常态活跃用户，累计会话访问量145万次。这些应用让分散在文件、流程和专家经验中的知识，逐步转化为可查询、可调用、可复用的能力。
在金融领域，大模型进入业务流程要面对更高的稳定性和合规要求。报告显示，交通银行国产千亿级金融大模型深度嵌入零贷、交易、风控等核心业务链条；在零售金融全流程智能应用中，目前已累计服务超3000万客户；在资金交易与风控场景中，辅助机器人达成金额超千亿元，单笔任务处理时长有效降低40%。
从辅助工具走向社会运行场景
从这些案例可以看到，大模型落地正在出现一个共同方向：从回答问题，走向处理流程；从辅助办公，走向业务系统；从局部试点，走向可量化结果。
报告还显示，当前B端及G端客户贡献约89%的采购规模，机构客户成为大模型商业化的重要力量。在TOP6通用大模型重点厂商、非运营商背景政企公开招标口径下，2025年全年科大讯飞中标项目数达210个、中标金额超23亿元。
比项目数量更值得关注的是，越来越多采购发生在高门槛行业和核心业务流程中。客户选择大模型，不只是为了尝试新技术，更是为了应对效率、成本、风险、知识沉淀和系统升级等现实问题。
报告在趋势研判中提出，大模型落地进入深度融合与智能体化重构阶段，Agent框架推动业务流程从辅助问答走向自主执行。随着大模型进入更多生产和经营场景，AI的价值也在被重新认识。它不只是会聊天的工具，也正在成为企业提升效率、优化流程、沉淀知识和保障安全运行的一种新型技术能力。
大模型产业的下一阶段，不只看谁发布了新模型，更要看谁能在能源、金融、工业、电力等场景中解决真实问题，并形成能够被客户验证的结果。
兴盛网提示：文章来自网络，不代表本站观点。
