我國AIGC產業發展如何？

我國 AIGC 產業發展目前已形成兩類主要業態，其一主要面向 C 端用戶，提供的 產品以模態劃分為文本生成、圖片生成、音頻生成、視頻生成等多樣內容形態； 其二是主要面向 B 端企業客戶，提供特定領域的專業服務。

1、toC 端 AIGC 應用發展迅猛 toC 端

AIGC 應用發展迅猛。根據 QuestMobile 發布的《2025 年中國移動互聯 網春季報告》，截至 2025 年 3 月，AI 原生 App 活躍用戶數達 2.7 億，同比增長了 536.8%，月人均使用時長達到 123.6 分鐘，同比增長了 32.7%。同時，行業 核心玩家的月活用戶量“三大梯隊”也基本形成：億級用戶（DeepSeek、豆包）、 千萬級用戶（元寶、Kimi）和 800 萬級用戶（即夢 AI、文小言、納米 AI 搜索）。

DeepSeek 等開源大模型也促進各行業的 AI 化持續加速，以插件形態（即 In-App AI) 布局站內智能應用成為各家最優選擇，截至 25 年 3 月，育兒母嬰行業、拍 攝美化行業、移動音樂行業、移動社交行業與人工智能結合最為積極，相關 APP 的“AI 化”進度分別達到 33.3%、31.7%、18.8%、15.9%。 我們認為我國在 toC 端 AIGC 應用領域具備較強優勢，主要系以下原因：

C 端應用土壤肥沃：基于人口數量和數字化訓練形成的規模優勢。中國人口 規模巨大，教育普及程度高，導致了數字化人口的迅速增長。根據中國互聯 網絡信息中心發布的《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截至 2024 年 12 月，中國網民規模達 11.08 億人，互聯網普及率升至 78.6%。其中， 3.31 億人表示自己聽說過生成式人工智能產品，占整體人口的 23.5%；有 2.49 億人表示自己使用過生成式人工智能產品，占整體人口的 17.7%。在 生成式人工智能用戶中，利用生成式人工智能產品回答問題的用戶最為廣泛， 占比達 77.6%；將生成式人工智能產品作為辦公助手的用戶占比達 45.5%。

頭部科技公司主導的 C 端應用 AI 創新。目前，我國 AI 大模型產業已從 2023 年的“百模大戰”演變為向頭部模型收斂集中，其中科技公司如阿里巴巴、 騰訊、字節跳動等為成為 AI 大模型的主力軍，C 端市場是這些公司深耕多 年的領域，成為 AI 應用率先落地場景。

消費者驅動技術創新，C 端 AI 應用用戶體驗感全面領先。我國 C 端 AI 產 品延續了傳統 C 端應用的創新驅動模式，暨消費者驅動創新，根據他們在 產品體驗過程中的感受提出創新問題，形成漸進創新的技術發展路徑。以抖 音為例，產品從 C 端治理開始，通過管理好 C 端社區，滿足消費者體驗需求，獲得技術研發的動力，因此形成了自身在算法方面的核心技術。因此， 我國 C 端 AI 應用在用戶界面、用戶體驗等方面保持全面領先。

C 端 AI 應用“容錯率”更高。普通消費者借助 AI 工具，通常看中的是反饋 結果的參考性、使用體驗和交互性，而非結果的絕對準確性。但 B 端場景下， 讓 AI 分析銷售業績、采購成本、員工績效，“一本正經胡說八道”是決不 允許的。因此，C 端 AI 應用更易普及。

（1）AI 技術高度融入產品帶動美圖公司業績高增。以美圖公司為例，公司 2024 年實現收入 33.4 億元，同比增長 23.9%；經調整后 歸屬于母公司權益持有人凈利潤 5.86 億元，同比增長 59.2%。自 2019 年以來， 美圖公司已連續六年實現凈利潤正增長，總收入與凈利潤的增長主要得益于 AI 技術高度融入影像與設計產品，持續提升功能效果，帶動高毛利的付費訂閱收入 快速攀升。 美圖奇想大模型（MiracleVision）于 2024 年 1 月通過《生成式人工智能服務管 理暫行辦法》備案后，持續升級圖像生成與視頻生成能力，全面應用于美圖旗下 影像與設計產品，助力電商、廣告、游戲、影視、動漫五大行業的工作流提效。 與此同時，美圖公司在自研視覺大模型基礎上，積極部署調用優質模型能力，形 成優勢互補效應，從而持續提升產品能力和盈利能力。

美圖持續打造效果出色的應用，帶來付費訂閱用戶數的快速提升。2024 年，美 圖秀秀、美顏相機連續 9 年奪得中國圖片美化賽道和拍照攝影賽道用戶規模第一 名；Wink 全球月活躍用戶數突破約 3000 萬，成長為美圖產品矩陣中僅次于美圖 秀秀和美顏相機的第三大應用。效果出色的產品也帶來付費訂閱用戶數的快速提 升，截至 2024 年 12 月，美圖付費訂閱用戶數約 1261 萬創下歷史新高，同比增 長約 38.4%，訂閱滲透率約為 4.7%。

我們認為美圖公司在 AI 領域的成功歸功于以下幾點。 1）產品用戶基礎廣大：在生成式 AI 大范圍普及之前，美圖公司已綁定大量粘性 客戶，這些用戶在 23 至 24 年自動轉變為美圖 AI 產品的用戶，為公司 AI 產 品快速普及奠定基礎。根據美圖公司 2022 年年報， 2022 年 12 月，美圖公 司月活躍用戶數達 2.43 億，美圖 VIP 用戶達 560 萬。據 QuestMobile 發布 的《2022 年中國移動互聯網實力價值榜》數據，美圖公司旗下美圖秀秀、美 顏相機分別蟬聯圖片美化、拍照攝影賽道用戶規模 NO.1 應用。 2）AI 產品的人性化設計：以美圖秀秀為例，公司打造全能 AI 修圖神器，支持 一鍵像素級人像美顏、一鍵隨心換發型發色、一站式全能修圖，一站式動態 美容、美圖 AI 全家桶等功能。

2、產品成效是檢驗 B 端 AI 應用的核心指標

C 端 AI 應用已進入流量變現階段，B 端 AI 應用仍重在產品打磨。目前，大部分 C 端生成式 AI 應用仍支持免費使用，只要有“新鮮感”，消費者就愿意嘗試。 對于 toB 市場，不同于美國企業習慣為軟件服務支付高溢價，國內企業更傾向“硬 件+免費軟件”模式，導致我國 B 端應用付費率及利潤率偏低。我們認為 B 端應 用需要看到 AI 功能帶來的實際改變，以廣告為例，AppLovin 憑借 AI 廣告華麗 變身，從而獲得美國資本市場的認可。

（1）AppLovin 憑借 AI 華麗變身。Axon AI 的推出是 AppLovin 爆發的拐點。Axon AI 作為公司自主研發的 AI 廣 告引擎，驅動公司廣告產品 AppDiscovery，通過高效大規模的競價機制，在毫 秒級速度下精準匹配廣告主需求與媒體流量供給，幫助廣告主最大化投放回報。

商業模式從“點擊付費”轉變為“效果付費”。AppLovin 的收入來源基于為廣 告主帶來的實際效果，而不是按照傳統廣告投放的每次展示、點擊或安裝收取固 定費用。效果類廣告模式要求投放的廣告能夠帶來真實且高質量的用戶互動，確 保每一輪投放都能實現廣告主關注的核心指標。AXON AI 的算法通過智能預測 最可能下載或產生互動的用戶，并針對這些高價值展示機會進行出價，從而實現 廣告效果最大化。通俗來說，Axon AI 可以計算出用戶愛看的廣告，然后精準推 送，讓用戶“心甘情愿”付費。

AI 為 B 端應用市場開拓新的業務空間。生成式 AI 技術正推動 B 端應用從“工具 屬性”向“智能伙伴”升級，傳統工具類產品無法實現的功能可以依靠智能體去 完成，從而為產品本身打開新的業務空間。以“AI+醫療”為例，在醫生無法被 取代的大環境下，醫療信息化系統通過 AI 影像分析，輔助醫生提升診斷效率。 根據 Signify Research 2025 的統計，全球 AI 醫學影像市場規模達到 217 億美元， 年復合增長率 39.2%；根據 WHO 報告，我國三甲醫院 AI 輔助診斷系統滲透率 超 65%，基層醫療機構則通過云端 API 調用實現技術普惠。

（2）Tempus AI：首家以 AI 為核心的精準醫療企業。Tempus AI 是全球首家以 AI 為核心的精準醫療上市公司，聚焦腫瘤學、心血管 疾病、罕見病等領域，構建“數據生成-分析-應用”閉環生態。 如果電商能精準匹配人與商品，為什么醫療不能精準匹配患者與治療方案？ 2015 年，公司創始人萊夫科夫斯基的妻子被診斷出乳腺癌，而他在陪伴治療的 過程中，發現醫生在制定治療方案時，往往依賴零散的基因檢測報告和紙質病歷， 缺乏系統化的歷史療效數據支持，這種“盲人摸象”式的決策，不僅延長了治療 周期，還可能導致患者錯過最佳治療窗口。萊夫科夫斯基作為高朋網的聯合創始 人，他深諳數據驅動和需求匹配的威力，因此他決定將電商的“匹配邏輯”移植 到醫療領域，創立了 Tempus AI。

2023 年 6 月，公司發布 Tempus One 正式商用版，內置大語言模型，基于 250PB 多模態數據訓練，結合 Transformer 架構與醫學知識圖譜，支持實時檢索數百萬 份臨床數據并生成診療建議。2025 年 1 月，Tempus One 推出全新 GenAI，可 查詢數百萬份非結構化文檔，用于研究和臨床護理。

2024 年 4 月，公司發布 Tempus Next。Tempus Next 作為一款創新解決方案， 核心目標在于推動精準醫療的普及應用并提升患者治療效果。通過與電子病歷系 統（EMRs）的無縫集成，該平臺能夠整合臨床記錄、分子生物學信息、影像數 據等多維度數據資源，進行深度分析以精準定位診療過程中偏離護理指南的情況， 為個性化醫療決策提供科學依據。

2025 年 1 月，公司在美國推出健康助手 Olivia App。該應用程序允許患者將個 人健康信息整合至統一平臺，既可通過電子健康記錄（EHR）對接 1000 多家醫 療系統，同步健康設備數據以追蹤每日指標，也可手動上傳各類健康記錄。Olivia 將這些數據整理為動態時間線，患者可隨時查看檢驗結果、影像報告、就診摘要， 甚至直接分享 DICOM 影像等深層臨床數據至醫療團隊。依托人工智能功能，患 者 可 針 對 健 康 記 錄 提 問 、 生 成 健 康 信 息 摘 要 ， 此 外 ， 應 用 還 可 連 接 clinicaltrials.gov 等外部資源，為現有健康數據生成的個性化洞察提供補充。

萊夫科夫斯基將高朋網的三大核心能力——規模化獲客、動態定價、生態協同— —復刻至醫療領域。Tempus AI 利用 AI 技術將原始醫療數據提煉為高純度商業 價值，在醫院端、藥企端、患者端均取得了成功。

與 C 端 AI 應用不同，我國 B 端軟件企業在 AIGC 領域的發展與海外企業相比仍 有差距，主要系以下原因：

我國與海外企業對軟件產品付費意愿的差距：根據 Gartner 的統計，2024 年全球 IT 支出將達到 5 萬億美元，其中，軟件支出 1.03 萬億美元，占全球 IT 支出超過 20%。中國市場，2024 年我國 IT 支出 3.9 萬億人民幣，其中， 軟件支出 2870 億人民幣，占比僅為 7%，與海外市場相比有較大差距。不 同于美國企業習慣為軟件服務支付高溢價，國內企業更傾向“硬件+免費軟 件”模式，導致我國 B 端軟件付費率處于偏低。

海外軟件巨頭在 AI 應用研發階段有一定先發優勢：海外軟件巨頭在產品研 發階段直接選擇與 OpenAI、Google 等頭部大模型合作，產品直接調用當下 最強的 AI 能力；而我國通用大模型仍處于追趕階段，2025 年 DeepSeek r1 出現大幅拉近國內大模型與海外頭部大模型的差距。

海外軟件巨頭聚焦 AI 應用效果，更早進入效果付費階段：如前文所述，服 務成果是 AI 時代 B 端應用的核心價值，例如 Applovin 的商業模式已從“點 擊付費”轉變為“效果付費”。此外，海外人工費用遠高于國內市場，如果 一款 AI 應用能幫助企業降低人員開支，則更易打開市場，以 Salesforce 的 Agentforce 為例，產品內置 service agent 功能，每周能獨立處理 83%的客 戶咨詢，在客服領域減輕對人工客服的需求。國內市場，目前我國 AI 應用 仍處于產品打磨階段，在 HR、電商等行業可以實現人工替代。

（3）北森控股：7 大 AI 助手，覆蓋 30+人力資源場景。北森 Al Family 是基于北森自研魯班 PaaS 平臺，結合 20 余年積累的人才管理技 術與一體化 HR SaaS 業務及數據場景，在 SenGPT 人力模型之上，整體打造的 更懂人才的人力資源全場景 AI 助手。目前，已經在人才招聘、員工服務、人才 培養、人才測評、領導力發展等場景中實踐應用。

北森 AI 面試官是基于 AI 大模型技術，結合北森人才管理 22 年經驗沉淀，而研 發的一款數字人模擬真人面試的產品。截至 25 年 3 月 31 日，北森 AI 面試官累 計邀請量達 30 萬人次。

北森控股 AI面試官案例 1: 北汽福田校園人才招聘引入北森 AI 面試官考察研發、 營銷、制造工藝等崗位，應用 6 個月，不僅落地了各個崗位初面人才標準，提升 人才招聘質量，而且簡歷處理周期縮短了 32.7%，到面率提升至 95.5%。 北森控股 AI 面試官案例 2：蒙牛在 24 年秋季校園招聘，未來星招聘項目上大量 使用 AI 面試官功能覆蓋了市場營銷、生產管理、供應鏈、研發等多個核心崗位 方向的招聘，全面挖掘和選拔優秀應屆人才。首次面試效率提升 62.5%，招聘工 作效率提升 10%，招聘精準度提升 30%。

收購酷學院，加速從 eLearning 到 AI Learning 深度布局。公司收購酷學院， 加大 AI Learning 產品的研發投入，幫助更多中國企業客戶實現從傳統的企業學 習管理模式向 AI Learning 時代的跨越。目前，公司 AI 個性化學習平臺提供 AI 做題助手、AI 學習助手、AI 陪練、AI 領導力教練、AI 考試助手等功能。

根據公司 25 財年財報，截止 2025 年 3 月 31 日，北森 AI Family 客戶數超 300 家，ARR 超過人民幣 600 萬元，客戶實現人力資源降本、業績增效、人才提質。

企業在 AIGC 領域的投資擁有巨大潛力。根據 Sequoia Captial 的報告 《Generative AI’s Act o1》，2010 年全球軟件市場規模為 3500 億美元，其中云 端軟件市場僅占 60 億美元，表明當時云端技術尚處于萌芽階段；到 2024 年， 云端技術已成為主流，軟件市場總值增至 6500 億美元，其中云端市場高達 4000 億美元，成為推動整體增長的重要引擎。在同口徑統計中，2024 年 AI 軟件收入 為 30 億美元，表明生成式 AI 和 AI 應用領域仍處于發展的初期階段，為企業在 生成式 AI 領域的投資提供了強有力的數據支持和明確的發展啟示。

服務成果是 AI 時代 B 端應用的核心價值。紅杉資本的報告《生成式 AI—代理性 推理的全新篇章》中提出，生成式 AI 正在改變應用層的商業模式，從以往的“基 于授權的軟件模式”轉變為“按結果收費的服務模式”，暨傳統云計算時代的軟 件即服務轉變為 AI 時代的軟件即服務。因此，服務成果成了核心價值，AI 應用 成了勞動替代品，可直接完成一項任務，如法律分析、營銷轉化等。AI 應用針對 的是服務市場，規模以數萬億美元計，遠大于傳統意義上的軟件市場。

傳統云計算時代的軟件即服務：基于云計算的商業模式，企業不再需要購買 和安裝軟件，而是通過互聯網訪問由云提供商管理的軟件服務。用戶按需訂閱服務，支付使用費。

AI 時代的軟件即服務：生成式 AI 和代理性推理（agentic reasoning）時代 的新商業模式，不僅交付軟件功能，更利用 AI 將原本依賴人力完成的具體 服務自動化，通過軟件直接提供服務成果，用戶按成果或服務完成次數付費。

2024 年我國軟件服務市場近 10 萬億元。以國內市場為例，根據工信部運行監測 協調局數據，2024 年我國軟件產品收入 3.04 萬億元，但信息技術服務收入高達 9.22 萬億元，AI 時代軟件即服務的終極目標為利用 AIGC 技術替代服務市場， 市場空間較傳統軟件產品大幅提升。