近日，安全牛發(fā)布《企業(yè)級(jí)AI大模型落地實(shí)戰(zhàn)技術(shù)應(yīng)用指南（2025版）》，對我國企業(yè)級(jí)AI大模型的發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用挑戰(zhàn)及建設(shè)框架進(jìn)行系統(tǒng)梳理。報(bào)告顯示，我國企業(yè)級(jí)大模型部署已形成多元格局，頭部科技企業(yè)與央國企共同推動(dòng)智能化轉(zhuǎn)型。

在部署現(xiàn)狀方面，我國企業(yè)級(jí)大模型市場呈現(xiàn)“多頭并進(jìn)”態(tài)勢。除具備自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的DeepSeek模型在央國企中加速落地外，百度的“文心一言”、阿里巴巴的“通義千問”等通用大模型，憑借技術(shù)優(yōu)勢與生態(tài)布局，成為推動(dòng)各行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的核心力量。截至2025年9月，國內(nèi)已備案大模型數(shù)量超500個(gè)，涵蓋開源、商業(yè)、通用及垂直領(lǐng)域。端側(cè)市場方面，智能汽車、AI手機(jī)等終端產(chǎn)品規(guī)模預(yù)計(jì)2028年突破1.9萬億元，年均增速達(dá)58%。

行業(yè)應(yīng)用層面，大模型已覆蓋政務(wù)、金融、醫(yī)療、制造等重點(diǎn)領(lǐng)域。據(jù)IDC 2024年報(bào)告，不同行業(yè)的大模型滲透率與部署模式存在差異。例如，政務(wù)領(lǐng)域側(cè)重?cái)?shù)據(jù)安全與流程優(yōu)化，金融領(lǐng)域則聚焦風(fēng)險(xiǎn)控制與客戶服務(wù)。應(yīng)用場景可分為通用場景（跨行業(yè)高頻應(yīng)用）與垂直場景（深度定制），未來兩者將向“通用能力+行業(yè)適配”的混合模式演進(jìn)。

從投入規(guī)?？?，國央企作為數(shù)智化轉(zhuǎn)型的核心主體，占全國企業(yè)數(shù)智化投入的30%-40%。2023年，國央企數(shù)智化實(shí)際投入約4000億元，年復(fù)合增長率達(dá)15%-20%。按此增速，2025年我國企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型總投入預(yù)計(jì)達(dá)1.5萬億-2萬億元，其中央國企預(yù)算可達(dá)5300億-6800億元。預(yù)算分布上，2000萬-5000萬元區(qū)間的央國企占比達(dá)33%，較2024年提升12個(gè)百分點(diǎn)。

盡管市場發(fā)展迅速，但AI大模型落地仍面臨多重挑戰(zhàn)。報(bào)告從技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、應(yīng)用、安全、運(yùn)營及商業(yè)模式六個(gè)層面展開分析。技術(shù)層面，大模型的算法缺陷可能長期存在，影響其可靠性與可控性；產(chǎn)業(yè)層面，算力資源、國產(chǎn)化硬件適配及軟件生態(tài)問題日益凸顯；應(yīng)用層面，企業(yè)缺乏落地經(jīng)驗(yàn)、行業(yè)數(shù)據(jù)不足及業(yè)務(wù)融合困難成為主要障礙；安全層面，數(shù)據(jù)隱私與合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下加?。贿\(yùn)營層面，高昂成本與人才短缺制約中小微企業(yè)推進(jìn)；商業(yè)模式層面，能力變現(xiàn)與推理成本的平衡成為關(guān)鍵矛盾。

針對上述挑戰(zhàn)，報(bào)告提出“可信AI系統(tǒng)”建設(shè)目標(biāo)框架，強(qiáng)調(diào)將風(fēng)險(xiǎn)管理與算力配置、模型選型置于同等戰(zhàn)略地位。該框架自下而上分為基礎(chǔ)設(shè)施層、平臺(tái)服務(wù)層、應(yīng)用層和治理層，其中前三層構(gòu)成最小化可行架構(gòu)（MVA）。MVA模式允許企業(yè)以低成本快速驗(yàn)證AI項(xiàng)目價(jià)值，為后續(xù)規(guī)?；瘮U(kuò)展奠定基礎(chǔ)。風(fēng)險(xiǎn)考量方面，供應(yīng)鏈管理、數(shù)據(jù)合規(guī)及成本控制是建設(shè)和規(guī)劃階段的核心要素。

報(bào)告建議，初級(jí)實(shí)踐者可參考AI Agent系統(tǒng)原型構(gòu)建MVA，通過實(shí)際業(yè)務(wù)需求逐步完善可信AI系統(tǒng)。例如，某制造企業(yè)通過MVA模式，在3周內(nèi)完成生產(chǎn)流程優(yōu)化項(xiàng)目的核心功能驗(yàn)證，成本較傳統(tǒng)方案降低60%。這一案例表明，MVA模式能有效平衡效率與風(fēng)險(xiǎn)，推動(dòng)AI技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室走向產(chǎn)業(yè)落地。