我国AIGC产业发展如何？

我国 AIGC 产业发展目前已形成两类主要业态，其一主要面向 C 端用户，提供的 产品以模态划分为文本生成、图片生成、音频生成、视频生成等多样内容形态； 其二是主要面向 B 端企业客户，提供特定领域的专业服务。

1、toC 端 AIGC 应用发展迅猛 toC 端

AIGC 应用发展迅猛。根据 QuestMobile 发布的《2025 年中国移动互联 网春季报告》，截至 2025 年 3 月，AI 原生 App 活跃用户数达 2.7 亿，同比增长了 536.8%，月人均使用时长达到 123.6 分钟，同比增长了 32.7%。同时，行业 核心玩家的月活用户量“三大梯队”也基本形成：亿级用户（DeepSeek、豆包）、 千万级用户（元宝、Kimi）和 800 万级用户（即梦 AI、文小言、纳米 AI 搜索）。

DeepSeek 等开源大模型也促进各行业的 AI 化持续加速，以插件形态（即 In-App AI) 布局站内智能应用成为各家最优选择，截至 25 年 3 月，育儿母婴行业、拍 摄美化行业、移动音乐行业、移动社交行业与人工智能结合最为积极，相关 APP 的“AI 化”进度分别达到 33.3%、31.7%、18.8%、15.9%。 我们认为我国在 toC 端 AIGC 应用领域具备较强优势，主要系以下原因：

C 端应用土壤肥沃：基于人口数量和数字化训练形成的规模优势。中国人口 规模巨大，教育普及程度高，导致了数字化人口的迅速增长。根据中国互联 网络信息中心发布的《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至 2024 年 12 月，中国网民规模达 11.08 亿人，互联网普及率升至 78.6%。其中， 3.31 亿人表示自己听说过生成式人工智能产品，占整体人口的 23.5%；有 2.49 亿人表示自己使用过生成式人工智能产品，占整体人口的 17.7%。在 生成式人工智能用户中，利用生成式人工智能产品回答问题的用户最为广泛， 占比达 77.6%；将生成式人工智能产品作为办公助手的用户占比达 45.5%。

头部科技公司主导的 C 端应用 AI 创新。目前，我国 AI 大模型产业已从 2023 年的“百模大战”演变为向头部模型收敛集中，其中科技公司如阿里巴巴、 腾讯、字节跳动等为成为 AI 大模型的主力军，C 端市场是这些公司深耕多 年的领域，成为 AI 应用率先落地场景。

消费者驱动技术创新，C 端 AI 应用用户体验感全面领先。我国 C 端 AI 产 品延续了传统 C 端应用的创新驱动模式，暨消费者驱动创新，根据他们在 产品体验过程中的感受提出创新问题，形成渐进创新的技术发展路径。以抖 音为例，产品从 C 端治理开始，通过管理好 C 端社区，满足消费者体验需求，获得技术研发的动力，因此形成了自身在算法方面的核心技术。因此， 我国 C 端 AI 应用在用户界面、用户体验等方面保持全面领先。

C 端 AI 应用“容错率”更高。普通消费者借助 AI 工具，通常看中的是反馈 结果的参考性、使用体验和交互性，而非结果的绝对准确性。但 B 端场景下， 让 AI 分析销售业绩、采购成本、员工绩效，“一本正经胡说八道”是决不 允许的。因此，C 端 AI 应用更易普及。

（1）AI 技术高度融入产品带动美图公司业绩高增。以美图公司为例，公司 2024 年实现收入 33.4 亿元，同比增长 23.9%；经调整后 归属于母公司权益持有人净利润 5.86 亿元，同比增长 59.2%。自 2019 年以来， 美图公司已连续六年实现净利润正增长，总收入与净利润的增长主要得益于 AI 技术高度融入影像与设计产品，持续提升功能效果，带动高毛利的付费订阅收入 快速攀升。 美图奇想大模型（MiracleVision）于 2024 年 1 月通过《生成式人工智能服务管 理暂行办法》备案后，持续升级图像生成与视频生成能力，全面应用于美图旗下 影像与设计产品，助力电商、广告、游戏、影视、动漫五大行业的工作流提效。 与此同时，美图公司在自研视觉大模型基础上，积极部署调用优质模型能力，形 成优势互补效应，从而持续提升产品能力和盈利能力。

美图持续打造效果出色的应用，带来付费订阅用户数的快速提升。2024 年，美 图秀秀、美颜相机连续 9 年夺得中国图片美化赛道和拍照摄影赛道用户规模第一 名；Wink 全球月活跃用户数突破约 3000 万，成长为美图产品矩阵中仅次于美图 秀秀和美颜相机的第三大应用。效果出色的产品也带来付费订阅用户数的快速提 升，截至 2024 年 12 月，美图付费订阅用户数约 1261 万创下历史新高，同比增 长约 38.4%，订阅渗透率约为 4.7%。

我们认为美图公司在 AI 领域的成功归功于以下几点。 1）产品用户基础广大：在生成式 AI 大范围普及之前，美图公司已绑定大量粘性 客户，这些用户在 23 至 24 年自动转变为美图 AI 产品的用户，为公司 AI 产 品快速普及奠定基础。根据美图公司 2022 年年报， 2022 年 12 月，美图公 司月活跃用户数达 2.43 亿，美图 VIP 用户达 560 万。据 QuestMobile 发布 的《2022 年中国移动互联网实力价值榜》数据，美图公司旗下美图秀秀、美 颜相机分别蝉联图片美化、拍照摄影赛道用户规模 NO.1 应用。 2）AI 产品的人性化设计：以美图秀秀为例，公司打造全能 AI 修图神器，支持 一键像素级人像美颜、一键随心换发型发色、一站式全能修图，一站式动态 美容、美图 AI 全家桶等功能。

2、产品成效是检验 B 端 AI 应用的核心指标

C 端 AI 应用已进入流量变现阶段，B 端 AI 应用仍重在产品打磨。目前，大部分 C 端生成式 AI 应用仍支持免费使用，只要有“新鲜感”，消费者就愿意尝试。 对于 toB 市场，不同于美国企业习惯为软件服务支付高溢价，国内企业更倾向“硬 件+免费软件”模式，导致我国 B 端应用付费率及利润率偏低。我们认为 B 端应 用需要看到 AI 功能带来的实际改变，以广告为例，AppLovin 凭借 AI 广告华丽 变身，从而获得美国资本市场的认可。

（1）AppLovin 凭借 AI 华丽变身。Axon AI 的推出是 AppLovin 爆发的拐点。Axon AI 作为公司自主研发的 AI 广 告引擎，驱动公司广告产品 AppDiscovery，通过高效大规模的竞价机制，在毫 秒级速度下精准匹配广告主需求与媒体流量供给，帮助广告主最大化投放回报。

商业模式从“点击付费”转变为“效果付费”。AppLovin 的收入来源基于为广 告主带来的实际效果，而不是按照传统广告投放的每次展示、点击或安装收取固 定费用。效果类广告模式要求投放的广告能够带来真实且高质量的用户互动，确 保每一轮投放都能实现广告主关注的核心指标。AXON AI 的算法通过智能预测 最可能下载或产生互动的用户，并针对这些高价值展示机会进行出价，从而实现 广告效果最大化。通俗来说，Axon AI 可以计算出用户爱看的广告，然后精准推 送，让用户“心甘情愿”付费。

AI 为 B 端应用市场开拓新的业务空间。生成式 AI 技术正推动 B 端应用从“工具 属性”向“智能伙伴”升级，传统工具类产品无法实现的功能可以依靠智能体去 完成，从而为产品本身打开新的业务空间。以“AI+医疗”为例，在医生无法被 取代的大环境下，医疗信息化系统通过 AI 影像分析，辅助医生提升诊断效率。 根据 Signify Research 2025 的统计，全球 AI 医学影像市场规模达到 217 亿美元， 年复合增长率 39.2%；根据 WHO 报告，我国三甲医院 AI 辅助诊断系统渗透率 超 65%，基层医疗机构则通过云端 API 调用实现技术普惠。

（2）Tempus AI：首家以 AI 为核心的精准医疗企业。Tempus AI 是全球首家以 AI 为核心的精准医疗上市公司，聚焦肿瘤学、心血管 疾病、罕见病等领域，构建“数据生成-分析-应用”闭环生态。 如果电商能精准匹配人与商品，为什么医疗不能精准匹配患者与治疗方案？ 2015 年，公司创始人莱夫科夫斯基的妻子被诊断出乳腺癌，而他在陪伴治疗的 过程中，发现医生在制定治疗方案时，往往依赖零散的基因检测报告和纸质病历， 缺乏系统化的历史疗效数据支持，这种“盲人摸象”式的决策，不仅延长了治疗 周期，还可能导致患者错过最佳治疗窗口。莱夫科夫斯基作为高朋网的联合创始 人，他深谙数据驱动和需求匹配的威力，因此他决定将电商的“匹配逻辑”移植 到医疗领域，创立了 Tempus AI。

2023 年 6 月，公司发布 Tempus One 正式商用版，内置大语言模型，基于 250PB 多模态数据训练，结合 Transformer 架构与医学知识图谱，支持实时检索数百万 份临床数据并生成诊疗建议。2025 年 1 月，Tempus One 推出全新 GenAI，可 查询数百万份非结构化文档，用于研究和临床护理。

2024 年 4 月，公司发布 Tempus Next。Tempus Next 作为一款创新解决方案， 核心目标在于推动精准医疗的普及应用并提升患者治疗效果。通过与电子病历系 统（EMRs）的无缝集成，该平台能够整合临床记录、分子生物学信息、影像数 据等多维度数据资源，进行深度分析以精准定位诊疗过程中偏离护理指南的情况， 为个性化医疗决策提供科学依据。

2025 年 1 月，公司在美国推出健康助手 Olivia App。该应用程序允许患者将个 人健康信息整合至统一平台，既可通过电子健康记录（EHR）对接 1000 多家医 疗系统，同步健康设备数据以追踪每日指标，也可手动上传各类健康记录。Olivia 将这些数据整理为动态时间线，患者可随时查看检验结果、影像报告、就诊摘要， 甚至直接分享 DICOM 影像等深层临床数据至医疗团队。依托人工智能功能，患 者 可 针 对 健 康 记 录 提 问 、 生 成 健 康 信 息 摘 要 ， 此 外 ， 应 用 还 可 连 接 clinicaltrials.gov 等外部资源，为现有健康数据生成的个性化洞察提供补充。

莱夫科夫斯基将高朋网的三大核心能力——规模化获客、动态定价、生态协同— —复刻至医疗领域。Tempus AI 利用 AI 技术将原始医疗数据提炼为高纯度商业 价值，在医院端、药企端、患者端均取得了成功。

与 C 端 AI 应用不同，我国 B 端软件企业在 AIGC 领域的发展与海外企业相比仍 有差距，主要系以下原因：

我国与海外企业对软件产品付费意愿的差距：根据 Gartner 的统计，2024 年全球 IT 支出将达到 5 万亿美元，其中，软件支出 1.03 万亿美元，占全球 IT 支出超过 20%。中国市场，2024 年我国 IT 支出 3.9 万亿人民币，其中， 软件支出 2870 亿人民币，占比仅为 7%，与海外市场相比有较大差距。不 同于美国企业习惯为软件服务支付高溢价，国内企业更倾向“硬件+免费软 件”模式，导致我国 B 端软件付费率处于偏低。

海外软件巨头在 AI 应用研发阶段有一定先发优势：海外软件巨头在产品研 发阶段直接选择与 OpenAI、Google 等头部大模型合作，产品直接调用当下 最强的 AI 能力；而我国通用大模型仍处于追赶阶段，2025 年 DeepSeek r1 出现大幅拉近国内大模型与海外头部大模型的差距。

海外软件巨头聚焦 AI 应用效果，更早进入效果付费阶段：如前文所述，服 务成果是 AI 时代 B 端应用的核心价值，例如 Applovin 的商业模式已从“点 击付费”转变为“效果付费”。此外，海外人工费用远高于国内市场，如果 一款 AI 应用能帮助企业降低人员开支，则更易打开市场，以 Salesforce 的 Agentforce 为例，产品内置 service agent 功能，每周能独立处理 83%的客 户咨询，在客服领域减轻对人工客服的需求。国内市场，目前我国 AI 应用 仍处于产品打磨阶段，在 HR、电商等行业可以实现人工替代。

（3）北森控股：7 大 AI 助手，覆盖 30+人力资源场景。北森 Al Family 是基于北森自研鲁班 PaaS 平台，结合 20 余年积累的人才管理技 术与一体化 HR SaaS 业务及数据场景，在 SenGPT 人力模型之上，整体打造的 更懂人才的人力资源全场景 AI 助手。目前，已经在人才招聘、员工服务、人才 培养、人才测评、领导力发展等场景中实践应用。

北森 AI 面试官是基于 AI 大模型技术，结合北森人才管理 22 年经验沉淀，而研 发的一款数字人模拟真人面试的产品。截至 25 年 3 月 31 日，北森 AI 面试官累 计邀请量达 30 万人次。

北森控股 AI面试官案例 1: 北汽福田校园人才招聘引入北森 AI 面试官考察研发、 营销、制造工艺等岗位，应用 6 个月，不仅落地了各个岗位初面人才标准，提升 人才招聘质量，而且简历处理周期缩短了 32.7%，到面率提升至 95.5%。 北森控股 AI 面试官案例 2：蒙牛在 24 年秋季校园招聘，未来星招聘项目上大量 使用 AI 面试官功能覆盖了市场营销、生产管理、供应链、研发等多个核心岗位 方向的招聘，全面挖掘和选拔优秀应届人才。首次面试效率提升 62.5%，招聘工 作效率提升 10%，招聘精准度提升 30%。

收购酷学院，加速从 eLearning 到 AI Learning 深度布局。公司收购酷学院， 加大 AI Learning 产品的研发投入，帮助更多中国企业客户实现从传统的企业学 习管理模式向 AI Learning 时代的跨越。目前，公司 AI 个性化学习平台提供 AI 做题助手、AI 学习助手、AI 陪练、AI 领导力教练、AI 考试助手等功能。

根据公司 25 财年财报，截止 2025 年 3 月 31 日，北森 AI Family 客户数超 300 家，ARR 超过人民币 600 万元，客户实现人力资源降本、业绩增效、人才提质。

企业在 AIGC 领域的投资拥有巨大潜力。根据 Sequoia Captial 的报告 《Generative AI’s Act o1》，2010 年全球软件市场规模为 3500 亿美元，其中云 端软件市场仅占 60 亿美元，表明当时云端技术尚处于萌芽阶段；到 2024 年， 云端技术已成为主流，软件市场总值增至 6500 亿美元，其中云端市场高达 4000 亿美元，成为推动整体增长的重要引擎。在同口径统计中，2024 年 AI 软件收入 为 30 亿美元，表明生成式 AI 和 AI 应用领域仍处于发展的初期阶段，为企业在 生成式 AI 领域的投资提供了强有力的数据支持和明确的发展启示。

服务成果是 AI 时代 B 端应用的核心价值。红杉资本的报告《生成式 AI—代理性 推理的全新篇章》中提出，生成式 AI 正在改变应用层的商业模式，从以往的“基 于授权的软件模式”转变为“按结果收费的服务模式”，暨传统云计算时代的软 件即服务转变为 AI 时代的软件即服务。因此，服务成果成了核心价值，AI 应用 成了劳动替代品，可直接完成一项任务，如法律分析、营销转化等。AI 应用针对 的是服务市场，规模以数万亿美元计，远大于传统意义上的软件市场。

传统云计算时代的软件即服务：基于云计算的商业模式，企业不再需要购买 和安装软件，而是通过互联网访问由云提供商管理的软件服务。用户按需订阅服务，支付使用费。

AI 时代的软件即服务：生成式 AI 和代理性推理（agentic reasoning）时代 的新商业模式，不仅交付软件功能，更利用 AI 将原本依赖人力完成的具体 服务自动化，通过软件直接提供服务成果，用户按成果或服务完成次数付费。

2024 年我国软件服务市场近 10 万亿元。以国内市场为例，根据工信部运行监测 协调局数据，2024 年我国软件产品收入 3.04 万亿元，但信息技术服务收入高达 9.22 万亿元，AI 时代软件即服务的终极目标为利用 AIGC 技术替代服务市场， 市场空间较传统软件产品大幅提升。