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2025年是我国AI大模型落地应用的转折点，相关政策与标准加速推进。然而，技术适配、数据安全、场景融合等挑战成为制约企业释放AI价值的关键。为应对这些挑战，安全牛发布《企业级AI大模型落地实战技术应用指南（2025版）》，旨在为企业提供安全高效的大模型落地路径。报告强调“可信AI系统”理念，并分析了技术、产业、应用、安全、运营及商业模式等六大层面的挑战。报告还提出了MVA最小化可行架构和企业级大模型落地的经典方法论，并展望了市场、技术及产品方案的未来趋势。
💡 **可信AI系统理念是关键：** 报告强调，鉴于AI固有的脆弱性和不确定性，风险管理应成为企业级AI大模型落地实践的核心。企业需将“可信AI系统”的理念贯穿始终，确保AI的安全、可信和负责任发展，这与国际AI发展原则（如伦理道德、透明度、责任明确）高度一致。
🚀 **落地挑战与关键原则：** 企业在AI大模型落地过程中面临技术适配、数据安全、场景融合等挑战，尤其“GenAI鸿沟”阻碍了实际生产力的转化。报告指出，AI大模型成功落地需平衡“理想技术效果”与“现实资源约束”，并提出了“一把手工程、数字化优先、突破传统范式、价值落地风险可控”的四项落地原则。
📈 **市场与技术趋势展望：** 报告预测，未来AI市场将由政策驱动，行业加速渗透，生态分化。技术趋势将聚焦于轻量化、垂直化和可信AI化，以降低推理成本和提升模型在垂直领域的表现。产品方案将趋向软硬一体化、SaaS化以及生态集成化，从“产品销售”转向“全周期服务与价值交付”。
🛠️ **标准化实施方法与MVA架构：** 为确保AI项目“价值可衡量、风险可控制、能力可持续”，报告提供了“战略对齐、场景筛选、技术选型、最小闭环验证、规模化部署、持续运营进化”六个标准化实施方法。同时，为快速验证AI价值，建议构建AI Agent系统原型，采用MVA（最小化可行架构）模式，包括AI基础设施、平台服务及Agent应用与交互层。
📊 **大模型应用成熟度与部署现状：** 当前大模型在通用语言、对话生成等领域成熟度较高，具备生产级可用性。中国AI基础模型市场以开源为主，通用模型厂商和垂直领域专业厂商共同推动市场发展。报告分析了各行业大模型的渗透率和部署模式，并指出国央企在数智化转型中投入规模持续扩大，是AI落地应用的重要主体。
2025-10-21 13:22 北京
2025年是我国AI大模型落地应用的关键转折点。8月，国务院印发（国发〔2025〕11号）《深化实施“人工智能+”行动的意见》明确在科学技术、产业发展、消费提质、民生福祉、治理能力、全球合作六大重点领域深入实施人工智能终端、智能体应用。同时，相关部门发布人工智能国家标准、行业标准及相关指南20余项，加速AI大模型落地和应用。然而，落地进程的加快也让隐藏的挑战浮出水面：技术适配的难题、数据安全的风险、场景融合的壁垒，以及试点项目难以转化为实际生产力的 “GenAI 鸿沟”，正成为制约企业释放 AI 价值的关键障碍。在此背景下，安全牛牵头启动《企业级AI大模型落地实战技术应用指南》报告研究工作，旨在以行业现状为基、以企业需求为导向，为企业级大模型的安全、高效落地提供清晰路径与实战指南，助力企业在机遇与挑战并存的AI浪潮中，真正将技术潜力转化为业务增长的核心动能。目前报告研究工作已全部完成，《企业级AI大模型落地实战技术应用指南（2025版）》研究报告于2025年10月21日正式发布。 一、报告关键发现 可信AI系统理念：由于AI脆弱性和不确定性的长期存在，安全牛认为：风险管理是企业级AI大模型落地必须要关注的事。企业在人工智能大模型的落地实践过程中，需将“可信AI系统”的理念贯穿大模型落地应用始终，并作为技术部署与业务应用的核心指引。国际参考框架：中、美、欧盟为代表的主要AI发展国都在积极倡导可依赖、负责任使用的AI发展原则。这些框架围绕着确保AI的安全、可信、负责任发展这一核心目标，在落地层面上都普遍包含：伦理道德、风险管理、透明度与可解释性、责任明确等共性内容。应用挑战：报告从技术、产业、应用、安全、运营与商业模式六个层面对企业面临的重要挑战进行具体分析。其中，大部分Agent企业正在面临推理成本过高的问题，已经成为阻碍其规模化落地、制约AI商业模式成熟的关键瓶颈。如何有效降低并优化模型推理成本，已成为当前AI企业的重要课题。推进关键点：AI大模型成功落地包括成本、人才、生态、技术、应用、安全多个维度。但对多数企业而言，AI大模型落地的关键，是在“理想的技术效果”与“现实的资源约束”之间找到可持续的推进路径。落地原则：企业级AI大模型落地的四项重要原则：一把手工程、数字化优先、突破传统范式、价值落地风险可控标准化实施方法：确保AI项目“价值可衡量、风险可控制、能力可持续”，的六个标准化实施方法分别是：战略对齐、场景筛选、技术选型、最小闭环验证、规模化部署、持续运营进化。发展趋势：市场发展的特征主要是：政策驱动，行业加速渗透，生态分化；技术上，未来发展趋势将表现为：轻量化、垂直化、可信AI化；产品/方案的的发展趋势是：软硬一体化、SaaS化、生态集成化。二、基础大模型应用成熟度当前大模型在通用语言任务、对话/生成、检索增强生成、代码辅助等主流应用方向已具备较高成熟度，在云端/企业API部署方面已经具备生产级可用性；但在边界推理、多模态极端任务、高风险行业场景、可控性与安全性层面仍处于快速演化阶段，尚未完全成熟；主流模型厂商的研究更多聚焦于算法优化，包括：多模态模型升级、降低幻觉、提升模型涌现能力、降低推理成本等，进一步提升可用性和广泛适用性。报告从能力边界、工程化水平、产业落地、可控性与安全、开放性与生态、成本效益等方面对大模型应用成熟度进行具体分析。如下图所示。
从国际市场看，AI基础大模型主要分中美两大阵营。美国市场凭借算法积累、算力储备和数据壁垒占据了全球AI基础模型市场的制高点，形成覆盖“模型研发－算力支撑－应用生态”的完整产业闭环。基础模型市场以闭源为主，开源为辅。通用模型提供商以OpenAI（ChatGPT）、Google（Gemini）、Anthropic（Claude）、Meta（LLaMA）、xAI（Grok）为主推动“通用能力+云端产品化”。中国AI基础模型市场自2025年开始进入高速发展阶段，当前以开源为主，闭源为辅，应用模式主要表现为“开源模型+垂直应用”。通用开源模型以阿里（Qwen）、腾讯（混元）、深度求索（DeepSeek）、智普（GLM）四大阵营为主，可私有部署也可以采用官网API调用模式。闭源模型多服务于各垂直行业，代表性提供商如：华为（Pangu）、科大讯飞（星火）、百川智能（Baichuan）等。三、企业级AI大模型部署现状分析当前，我国企业级大模型的部署呈现出“百花齐放、多头并进”的态势。除了以自主知识产权为代表的DeepSeek模型在央国企中展现出强劲的部署势头外，由头部科技企业推出的通用大模型，如百度的“文心一言”和阿里巴巴的“通义千问”，也凭借其强大的技术底座、完善的云服务生态以及在各自优势领域的深度耕耘，成为推动各行各业智能化转型的重要力量。市场并非一家独大，而是由这些主流模型厂商共同驱动，形成了功能互补、场景各异的多元化应用格局。从模型市场来看，2023年国内大模型发布数量约50+，2024年持续扩张，截至2025年9月，已备案的大模型数量超500+，包括开源大模型、商业大模型、通用大模型和垂直大模型。端侧市场，智能汽车、具身智能机器人、AI手机、AI眼镜等终端产品将加速普及，2028年将突破1.9万亿元人民币，年均增速将达到58%。公开报道显示，目前我国人工智能企业数量已超过5000家，是全球人工智能专利最大的拥有国。预计，2025年人工智能市场规模有望超过7000亿元人民币，2030年核心产业规模或超过1万亿元人民币，并带动相关产业为规模超过10万亿元人民币。
2025年大模型与AI产业规模情况预计行业应用整体来看，覆盖了政务、金融、电信、电力、石油、交通、教育、医疗、制造、能源、安全等重点行业。据IDC 2024报告统计显示，政务、金融、医疗、教育、制造、能源及互联网零售/电商行业大模型的应用概况，如表所示。行业渗透率及部署模式
在应用场景层面，企业将大模型的技术能力深度融入多元业务环节，实现多维度价值提升。根据场景的特性，可分为通用应用场景（跨行业高频应用）和行业垂直应用场景。垂直行业应用是“深度定制”，依赖数据和专业知识壁垒；通用场景是“广度覆盖”，依赖开放生态和易用性。未来两者将走向“通用能力+行业适配”的混合模式。核心区别总结
投入规模方面，国央企作为我国企业数智化的核心主体（占全国企业数智化投入30%～40%），在数智化领域的投入规模正持续扩大。相关调研数据显示：2023年国央企数智化实际投入约4000亿元人民币，年复合增长率（CAGR）约15%～20%。按此增速，2025年中国企业数智化转型总市场投入规模预计达1.5万亿-2万亿元；国央企作为我国企业数智化的核心主体，预算可达5300亿-6800亿元，接近7000亿元人民币。增长趋势上，不同预算区间的企业占比呈现显著提升态势：预算在2000万元～5000万元的央国企占比达到33%，相较2024年提升12个百分点；预算在5000万～ 1亿元的央国企占比为13%，相较2024年提升4个百分点。
2024—2025年企业预算规模对比四、企业大模型落地应用挑战与分析AI大模型落地应用是一项“战略牵引+系统攻坚”的系统性工程，落地难点包括成本、人才、生态、技术、应用、安全多个维度。报告基于技术、产业、应用、安全、运营与商业模式六个层面对企业面临的重要挑战进行具体分析。
企业AI大模型落地应用核心挑战(一) 技术层面：算法先天缺陷长期存在。大模型拥有强大的自主学习、决策能力，但其背后也伴随固有的技术缺陷，这些问题不仅制约了模型的可靠性与可控性，在可预见的未来还可能会长期存在，对后续产业化和应用落地产生深远影响。(二) 产业层面：算力资源与生态部署挑战。随着AI落地应用规模的不断扩大，供应链、国产化硬件适配、软件生态等问题也不断凸显。大大增加了AI大模型部署的难度和复杂性。(三) 应用层面：技术应用与人机融合挑战。AI 大模型在应用层面也面临着诸多挑战，特别是在企业缺少应用落地经验、行业模型训练缺少经验数据、业务与流程融合挑战、成本与资源投入挑战、人才与技能短缺方面。(四) 安全层面：合规与数据安全挑战。大模型的蓬勃发展和行业应用，使数据成为驱动经济发展和科技创新的核心要素。但在复杂的网络环境下，企业尤其是作为国家经济命脉支柱的央国企业，其数据安全与隐私安全都面临着诸多复杂且严峻的安全挑战，这些挑战不仅涉及技术层面，更与法律、合规以及国际关系紧密相连。(五) 运营层面：运营成本与人才挑战。除了技术、产业、应用、安全层面的问题，高昂成本投入与人才短缺也是当前大模型落地应用中企业面临的两大重要挑战，甚至成为制约众多企业尤其是中小微企业推进大模型应用的关键瓶颈。(六) 商业模式层面：能力变现与推理成本挑战。当AI模型从技术实验室走向产业落地，商业层面的核心矛盾逐渐清晰：一方面，企业亟须将模型的算法能力、决策能力转化为实际收益，实现从“技术潜力”到“商业价值”的能力变现；另一方面，模型推理过程中产生的算力消耗、时间成本、资源投入等“推理成本”，正成为制约商业化的关键瓶颈。如何突破这一平衡困境，成为当前企业AI落地应用必须面对的挑战。五、“可信AI系统”的目标框架及MVA最小化可行架构由于AI脆弱性和不确定性的长期存在，企业务必要将风险管理与算力资源配置、模型选型置于同等重要的战略层面进行统筹规划。安全牛结合对全球范围内（包括国际组织及各国）已发布的AI落地应用框架的研究，提出“可信AI系统”的企业级AI系统建设目标。如下图所示，可信AI系统建设逻辑框图包括“可信AI系统”和“可信AI系统建设风险考量因素”两部分。左侧，可信AI系统自下向上分为基础设施层、平台服务层应用层和治理层4层。其中，基础设施层、平台服务层、应用层通常被称为最小化基础架构（Minimum Viable Architecture, MVA）。右侧，风险考量部分，在建设和规划阶段包括供应链风险管理、数据合规风险管理、成本风险管理三个重要部分。
企业级“可信AI建设逻辑框架尽管我们提出了企业级“可信AI系统框架”，但对于大多数初级实践者而言，可信AI系统都需要在实践中结合业务需求逐步完善。实践中，建议先参考AI Agent系统原型构建最小化基础架构（Minimum Viable Architecture, MVA）。通过MVA模式，企业可以在短短几周内，以极低的成本验证AI项目的核心价值，并为后续的规模化扩展奠定坚实的技术基础。然后，基于系统持续演进需求再逐步向“可信AI系统”演进。研究认为，MVA框架应包括AI基础设施层、AI平台服务层、AI Agent应用和交互层三层。如下图所示。
六、企业级大模型落地的经典方法论企业级AI大模型落地应用是一项“战略牵引+系统攻坚”的系统性工程，关系着成本、人才、生态、技术、应用、安全多个维度。企业要实现从“技术能力”到“商业价值”的转化，需要从以上6个方面去平衡推进。任何一环的短板都可能导致落地项目停滞或失败。为确保AI项目“价值可衡量、风险可控制、能力可持续”，报告从战略、战术、执行、基础支撑层面给出企业级AI大模型落地系统化方法。
但也结合业务需求和项目特性，按“短、中、长”三个阶段拆解可执行建议：通过短期项目快速验证AI价值，中长期项目逐步夯实技术与治理基础，最终通用长期深耕，实现AI能力的规模化与战略化应用。（一）短期（0–6个月）梳理高ROI（投资回报率）的实验用例，如客服自动化、合同摘要、代码生成、合规审核等，优先做“可量化收益”的PoV（价值验证）。搭建最小可用的RAG +向量DB流程：把企业知识库接入向量索引、建立检索链路，并做简单质量评估（准确率/召回/幻觉率）。选择混合部署策略：把敏感数据/高频推理放到私有或本地化实例，非敏感的通用能力放云端。（二）中期（6–18个月）建立MLOps（机器学习运维）与模型治理体系：版本控制、漂移监测、审计流水线和问题回滚流程（必要时结合第三方平台或自研）。推理成本优化路线图：评估量化、蒸馏、模型并行、缓存策略、混合精度推理等手段，做TCO（总拥有成本）对比。行业化/产品化模块：把成功PoV打包为可复用的“模型资产+prompt+数据接入”组件，供业务线快速复用。（三）长期（18个月以上）打造企业级模型资产平台：实现模型市场化（内部或面向合作伙伴）、合规化、可追溯与可计费。战略性投资硬件/合作：对大规模推理与长期成本可控性至关重要，考虑与云/芯片厂商战略合作或联合采购。持续监管准备与伦理框架：把法律/合规变更纳入产品生命周期管理，建立人工审查与自动化合规检测相结合的流程。七、未来发展趋势及展望关于趋势和展望，报告从市场（Market）、技术（Technology）、产品方案（Product / Solution）三个维度，给出面向企业级 AI 大模型应用的系统性趋势分析、关键驱动因素、风险/挑战，以及对企业/厂商的可执行建议。
（一） 市场趋势：政策驱动+行业渗透+生态分化在中国市场独特的市场环境下，政府项目、信创、数据合规等政策将直接塑造中国AI市场的发展路径。供应端市场分化，“云巨头+专业厂商+开源生态”三足鼎立，将会形成“通用平台+行业模型”生态，满足企业差异化、个性化的业务需求。此外，行业与垂直化变现加速，高附加值解决方案将会涌现。（二） 技术趋势：轻量化+垂直优化+可信AI轻量化与高效推理成为落地核心 降本和知识检索是近期技术主战线。未来，Agent与多模型编排将推动下一轮产品创新，垂直领域深度优化：小样本学习+知识注入破解数据困境 向量数据库成基础设施。随着《数据安全法》《个人信息保护法》等法规的严格实施，以及企业对AI决策风险的重视，“可信AI系统”将会从可选项升级为“刚需能力”。（三）产品方案趋势：软硬一体+SaaS化+生态集成产品和方案方面，首先，平台化与垂直化并行将是构建企业AI能力的最佳实践路径。其次，软硬一体机将会成为主流部署形态，SaaS化服务也会进一步普及，降低使用门槛，激活中小企业市场新增长。AI产品方案的商业模式将会从 “产品销售”，向“咨询 - 部署 - 运维”全周期服务与生态化集成转型，这一变化将进一步重构AI商业模式，使传统企业从“卖产品”转到“卖价值”。
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