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2025年，企业级AI商业化进程加速，AI技术正从实验室走向市场，成为推动企业数字化转型的关键力量。调研显示，AI技术在企业中的应用已进入“规模探索期”，但价值兑现仍存在显著分化。
市场需求不断推动AI技术的落地。全球竞争格局下，中美AI竞赛已从单点技术比拼转向“算力模型-应用”的全生态博弈。中国凭借开源生态、分布式架构与场景优势实现后发追赶，国内企业在自主可控领域持续突破，为AI技术的商业化提供了坚实基础。
企业级AI市场呈现出多元化的竞争格局。SaaS厂商凭借其稳健的扩张策略，占据了市场的主导地位，占比达81.6%。这些厂商通过将AI技术嵌入现有产品体系，优化功能体验，提升运营效率。而AI原生厂商则以高速试错的方式，探索新的商业模式和技术应用，占比15.4%。
区域分布上，企业级AI呈现出显著的集聚效应。北京、上海、深圳、杭州、广州等城市形成了“五极中心”，集中了近七成的AI企业与人才资源。这种集聚带来了资源协同效应，加速了创新成果的落地，但也加剧了区域间的发展差距。
企业级AI的商业化路径呈现出明显的分层结构。超半数企业仍处于“产品验证期”，在寻找市场契合点；近三分之一的企业已进入“规模化扩张期”，成为推动产业发展的主力军；仅有少数企业进入“增长优化期”和“成熟稳定期”。
在收费模式上，SaaS厂商多采用“打包升级”的模式，将AI功能作为新功能集成到原产品中售卖；而AI原生厂商则更倾向于“效果付费”和“按用量收费”。
AI技术在企业中的应用价值呈现出“由内向外”的递减规律。在内部运营方面，AI对运营效率和产品竞争力的提升作用最为显著，分别有59.2%和60.5%的企业认为AI带来了极大贡献。而在外部市场效果方面，AI对客户获取效率和客户留存率的影响则相对间接，存在较大的认知分歧。
从应用场景来看，数据分析、客户服务和营销增长是AI应用的三大主力场景，合计占比达68.1%。这些场景直接对应企业“开源”和“节流”的核心需求，AI技术通过深度挖掘数据价值，帮助企业实现更高效的决策和客户管理。
企业级AI产品正从“+AI”向“AI+”转变，即从工具化、增强型应用向系统级、智能型产品进化。当前，AI产品的能力分布呈现出从基础增效到高级自治的梯度。文本生成与处理、数据驱动的分析与预测是两大核心能力。
在技术演进方面，AI产品的迭代速度正在加快。过去一年中，按需迭代、无固定周期的企业占比最高；而未来一年，计划“比过去更频繁”迭代的团队占比高达57.0%。
企业级AI的商业化关键在于价值创造和市场需求的匹配。当前，AI技术在企业中的渗透率已显著提升，但多数项目仍停留在验证与局部试点阶段。企业需要将AI技术与核心业务流程深度融合，实现从“AI能做什么”到“AI能为某行业解决什么”的转变。
AI产品的定价策略也在不断调整。未来一年，企业计划进行结构性调整，部分产品涨价，部分产品降价。这种多元化的定价策略反映了企业对市场动态和竞争态势的灵活应对。
