关于报告的所有内容，公众号『行业报告智库』阅读原文或点击菜单获取报告下载查看。
2025 年，人工智能，作为当下最具变革性的技术力量，正以迅猛之势重塑中国各行业的发展格局。
从智能算力规模来看，2025 年中国智能算力规模迎来了跨越式增长。数据显示，预计规模将达到 1037.3 EFLOPS（每秒百亿亿次浮点运算），相较于 2024 年增长 43%，这一增速是通用算力的 3 倍以上。并且，预计到 2026 年，智能算力规模将攀升至 1460.3 EFLOPS，短短两年近乎实现翻番。这种爆发式增长，一方面源于大模型训练与推理需求的井喷，另一方面也得益于国家战略与产业资本的协同投入。
北京作为全国 AI 创新中枢，凭借顶尖高校与政策资源，吸引了 35% 的大模型企业在此聚集，形成了强大的技术生态；杭州依托阿里云等平台，构建起 “算法 – 算力 – 数据” 闭环，自 2021 年确立建设全球 AI “头雁城市” 目标后，持续发力，在智能算力建设方面成果显著；上海则凭借国际化优势，积极推动世界级产业集群建设，其在人工智能算力发展方面的排名从 2023 年的第四跃居至第三。
在技术创新领域，2025 年中国在大模型算法方面取得重大突破。以 DeepSeek R1 为代表的开源模型，在国际舞台上引发广泛关注。该系列模型的核心突破体现在多个方面。在训练效率上，达到同等性能水平时，训练算力消耗仅为 Llama 3 的 1/10，极大地降低了模型开发门槛，让更多企业和开发者能够参与到模型开发中来。在用户覆盖方面，发布后 7 天内，用户量便突破 1 亿，成为全球增速最快的开源大模型之一，迅速积累了庞大的用户群体。在开源生态建设上，通过全面开源模型参数与训练框架，吸引了超过 50 万名开发者参与生态建设，有力地推动了 “低成本 + 高性能 + 开放” 模式的普及。这一突破被称为 “技术大跳跃”，标志着中国在 AI 领域实现了对西方主流模型的 “弯道超车”。
然而，算法效率的提升并未抑制算力需求，反而因应用门槛降低，激发了更大规模的需求。例如，DeepSeek 的低成本推理特性，促使中小企业、个人开发者广泛接入 AI 服务，推动了边缘计算与端侧算力建设；开源模型推动行业应用场景从单点试验转向规模化落地，2025 年金融、制造等领域的大模型渗透率提升至 42%。据研究显示，2025 年全球 AI 服务器市场规模将增至 1587 亿美元，其中 37.7% 的增量由生成式 AI 负载驱动。
在行业应用层面，人工智能技术在中国各行业的渗透持续深化，应用场景从通用功能向核心生产系统延伸。根据 IDC 行业渗透度排名，2025 年人工智能应用最广泛的三大领域分别为互联网行业、金融行业和运营商。互联网行业依然是 AI 研发与落地的主战场，其应用覆盖内容生成、搜索增强、个性化推荐等场景，占全部应用场景的 31%。
在金融行业，AI 风控系统将响应速度提升至 3 秒级，投资决策智能化覆盖率达 65%，在 Top 5 行业中增速最快。以某银行为例，其引入 AI 风控系统后，能够实时监测交易数据，及时发现异常交易，有效降低了金融风险。运营商领域，网络优化成本降低 40%，智能客服替代率达 78%，并构建了面向政企客户的算力服务新业务线。除了这些传统优势领域，AI 技术还加速向实体经济核心环节延伸。在制造业高端环节，AI 应用于产品研发设计、工艺优化等核心环节，某汽车企业通过生成式设计，将新车开发周期从 24 个月压缩至 14 个月，大大缩短了产品研发周期，提高了企业的市场竞争力。在生物医药领域，蛋白质结构预测模型显著加速药物发现，2025 年中国 AI 辅助研发的新药管线达 67 个，占全球 21%。在具身智能方面，服务机器人融合多模态感知与强化学习，在仓储物流场景实现 98% 的订单自动分拣，推动了 “无人化工厂” 建设。
从企业层面来看，如今 89.84% 的企业已部署 AI，主要集中在数据分析、客户服务、产品研发等方面。例如在金融行业，实时欺诈检测准确率超 99%，有力地保障了金融交易的安全；制造业中，预测性维护减少 30% 以上停机时间，提高了生产效率，降低了生产成本。在医疗领域，AI 辅助诊断使癌症检出率达 98%，为疾病的早期发现和治疗提供了有力支持。
