报告概述
本报告聚焦中国大模型供给侧，从厂商类型、能力结构、开闭源路线和竞争格局演化四个维度展开研究。报告将供给方划分为云厂商、大模型原生厂商和场景生态型模型厂商三大类型，分析各自的资源禀赋与价值捕获位置。同时，深入探讨软硬协同、系统集成和复杂场景交付如何成为厂商能力的关键变量，以及开源与闭源路线的商业化差异。报告旨在帮助读者理解中国大模型产业从模型发布密集期进入供给分层与商业化验证阶段的竞争逻辑，为企业选型和投资决策提供参考。
报告的核心结论
大模型供给从数量扩张转向结构分层
报告指出，中国大模型供给并非简单收缩，而是呈现基础模型向头部集中、模型服务在云平台丰富、行业场景供给持续增加的分层格局。前沿基础模型训练门槛极高，主要由云厂商、大型平台和少数AI原生头部占据；但开源模型、云托管、私有化部署等降低了服务门槛，推动行业模型和应用模型扩散。
厂商能力重心从模型参数转向工程化变现
随着头部基础模型能力差距收窄，参数规模和通用榜单已不足以决定商业化结果。企业客户采购的是能接入私有数据、嵌入业务系统并产生可验证ROI的智能化系统。厂商能力更多体现在软硬协同（推理成本）、系统集成（企业落地效率）和复杂场景交付（高价值业务）三方面，模型能力仅决定入场资格。
开源与闭源路线走向双轨制混合变现
报告认为，中国头部厂商大概率不会走向纯开源或纯闭源，而是采取“分层开放、混合变现”策略。基础模型或轻量模型开源以扩大生态覆盖，旗舰模型和企业级能力保留在自有平台内以承接高价值调用和持续服务收入，从而在生态扩散与商业控制间取得平衡。
长期利润将向算力、平台、入口和行业解决方案转移
随着通用模型供给增加和API价格下探，模型层单位利润将被压缩。真正能沉淀长期利润的节点将是算力基础设施（高端算力稀缺）、MaaS/云平台（模型调用与企业客户关系）、应用入口（用户流量与数据）和行业解决方案（业务流程与可验证ROI）。厂商能否占据这些强定价权节点，决定其长期盈利能力。
报告回答的关键问题
中国大模型供给方分为哪几类？
报告将中国大模型供给主体归纳为三类：云厂商（如阿里云、腾讯云等，依托算力、云资源和企业生态）、大模型原生厂商（如智谱AI、MiniMax等，以模型架构和Agent能力为核心）、场景生态型模型厂商（如科大讯飞、商汤等，从既有业务场景切入）。三类厂商的资源禀赋和价值捕获位置不同，共同构成分层供给格局。
开源和闭源模型厂商如何实现商业化？
闭源厂商将高价值模型能力保留在自有平台，通过订阅、API调用、专享部署和平台服务变现，强调定价权与客户关系；开源厂商先通过开放模型扩大开发者覆盖和生态影响力，再通过云托管、私有化部署、调优服务和行业交付回收价值。两者并非替代关系，中国头部厂商多采取混合策略，开放基础模型的同时保留旗舰模型和平台服务。
大模型产业成熟后利润会流向哪些环节？
报告认为，长期利润不会停留在通用模型层，而是流向算力基础设施（高端芯片与推理成本控制）、MaaS/云平台（模型调用与企业客户入口）、应用入口（用户流量与交互数据）和行业解决方案（深度嵌入业务流程）。模型层因供给增加和价格战将进入成本效率竞争，而掌握稀缺资源和客户关系的节点将获得更强定价权。
企业客户采购大模型时真正关注什么？
企业客户采购的不是单一模型，而是一套可上线、可维护、可验收的智能化系统。除模型能力外，部署效率、数据工程（知识库、向量数据库、内网集成）、系统兼容性、安全合规、全生命周期TCO以及能否在业务场景中产生可验证ROI，才是决策关键。报告强调，系统集成和复杂场景交付能力正在成为厂商竞争力的分水岭。
报告中的代表性数据
中国生成式AI模型/应用备案累计数量
2025年底，截至2025年底，中国生成式人工智能服务累计备案数量增至748款，2025年全年新增446款。报告据此指出大模型服务供给仍在扩容，但前沿模型数量占比极低。
中国前沿模型数量
2024-2025年，根据Stanford AI Index，中国能进入全球前沿模型统计的少数头部厂商和研究机构数量有限，表明基础模型能力向头部集中。
英伟达B300服务器在中国价格
未明确，报告指出高端GPU供应受限，英伟达B300服务器在中国价格接近美国价格的两倍，租赁价格约每月19万元，凸显算力资源稀缺和定价权上升。
以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。
完整报告包含什么
- 完整报告包含三类厂商（云厂商、AI原生厂商、场景生态型厂商）的详细能力对比，包括各自的代表模型、技术特点和商业化路径。
- 报告深入分析软硬协同对厂商推理成本和算力转化率的影响，对比DeepSeek与Kimi在推理优化路径上的差异。
- 系统集成能力评估框架：如何从部署效率、数据工具链、应用编排三个维度衡量厂商的企业级交付能力。
- 复杂场景交付的三大门槛（专业知识、异构数据、低容错率）及厂商需具备的知识内化、架构编排、全栈交付能力，附百川智能×北京儿童医院、科大讯飞×中国石油等案例。
- 开源与闭源厂商在模型层、平台层、企业交付层、应用生态层的分层竞合关系详解。
- 供给趋势预测：基础模型向头部集中、云平台成为模型分发层、行业场景供给持续增加的逻辑与数据支撑。
- 边缘计算与端侧模型创造的新生态位分析，涵盖终端厂商、云厂商、硬件厂商和模型厂商的不同机会。
- 产业利润与定价权转移路径：从通用模型层到算力、MaaS平台、应用入口和行业解决方案的具体论述。
本页内容由川海智库整理，用于帮助读者快速了解报告主题、核心观点和主要内容。由于报告量大、人工能力有限，部分观点、数据、统计口径或表述可能存在偏差，具体内容请以完整报告原文为准。
