摘要

2024年被称为大模型落地元年，行业焦点从基础模型层转向应用落地。企业从基础对话式应用到嵌入式Copilot应用，再到智能体（Agent）模式落地大模型技术。阿里云数据显示模型调用量、智能体数量及调用量高速增长。编程、客服等领域成为大模型率先落地的典型场景，模型能力升级支撑应用繁荣，多模态模型受市场青睐。

大模型落地带动AI算力市场强劲增长，AI云市场爆发式增长，计算体系从CPU主导向GPU主导转移。出现“云上大模型+端侧小模型”的协同部署方案。大模型应用落地对基础设施提出新要求，算力、网络、数据、安全等多重因素影响应用落地，具备强大完整能力矩阵的云计算厂商更受市场欢迎。

2025年CES上中国厂商数量占三成以上，产品与前沿技术快速结合迭代，吸引全球关注。中国企业出海浪潮迅猛，融入全球价值链步伐加快，制造业基于创新性基础设施拓展全球业务，拉动云计算市场新增量。出海企业所属行业和区域全面开花，企业走出去深度进一步深化，背后是政策引领与数字赋能相结合的结果。

企业用云正从资源池转变为企业创新不可或缺的技术栈，迈向深度用云时代。企业对云产品的使用深度提升，PaaS占比持续提升，从单品上云向全栈上云转变，积极关注并尝试使用各种“高级”用云方式。这种深度用云方式使企业专注业务创新和价值创造，推动中国企业登上世界舞台。

又到一年CES。2025年的这场科技盛会，“大模型落地”和“中国智造出海”两大关键词出圈。

AI当然是这场展会的绝对主角。大大小小的硬件设备都卷起了AI能力。第一天老黄挥舞着巨型“盾牌”NVL72 Cos美国知名动漫形象，最小超算登场也吸引了一众眼光。整个展会几乎恨不得拉出大横幅：无AI，不硬件。

而中国厂商展现出的极强的存在令不少参展人士印象深刻。无论是大热的智能眼镜还是汽车、电视、机器人，都有中国企业的身影。而中企走出去，“Made in China”给人留下的印象也在摆脱廉价标签，而是成为新奇酷的代名词。

某种程度而言，龙年年底的这场科技圈盛会两大关键词浓缩了过去一年国内科技领域的大部分热门话题。在云计算领域，大模型落地和中国智造出海浪潮也是当下行业里最热门的议题之一，引领着市场的发展走向。

1月14日，阿里云发布《2025年度企业用云十大趋势》的深度行业报告（下文简称为“阿里云年度趋势报告”）中就显示，大模型落地和中国智造出海浪潮两大核心议题，既深刻形塑了企业的用云方式，又给云计算行业带来了新的市场增量。同时，这两大动向也对云计算企业的能力提出了新的要求，具备更全面能力、全球化布局的厂商才能扮演好新浪潮下企业创新的基础设施角色。

关键词：大模型落地

大模型行业的人过去一年经常提一个词：大模型落地元年。

这意味着不同于此前行业聚焦在基础模型层的比拼，从2024年开始，整个行业焦点迅速转向了应用落地环节。

从行业从业者的状态变化里能看到这一转向。

一位大模型明星创业者提到，2023年，由于各种新概念和知识层出不穷，无论是ChatGPT、GPT-4还是Gemini都很令市场兴奋。因此，2023年他每天只睡三四个小时，半夜醒来后，也觉得不应该浪费时间继续睡觉，而是开始思考或阅读。

而进入2024年之后，行业最兴奋的人可能成了落地服务商。一位推进大模型落地的服务商企业的董事长去年4月接受媒体采访时说，他一天就睡五个小时，正马不停蹄见客户，希望能在能源等工业领域加速推进项目落地落地。

从阿里云平台的数据里也能看到市场的变化。模型调用量、智能体数量以及智能体调用量均呈现了高速增长态势。

在阿里云年度趋势报告中，“落地”前面还加上了一个限定词：“价值落地”。背后凸显的是产业客户的核心关切——大模型不是玩具，而需要真正在各个应用环节里能创造价值，切实改变世界。

大模型规模化落地进程加速，离不开多个维度的技术进步，如模型能力增强、推理技术优化和配套工程能力的进步等。整个产业链条在这股落地浪潮推进下，徐徐转动起来，新的热门议题也随之出现。

大模型的落地形态，先行落地场景，基础模型如何进化从而加速应用落地，支撑着模型训推任务的AI基础设施如何演化，以及如何解决人工智能带来的科技伦理问题等，都要在落地过程一一被探讨和验证。

阿里云年度趋势报告也就这些问题一一提出了自己的洞察。报告还指出，具有数据服务、安全防护等更全面的云计算能力的六边形战士，才能更好更快帮助企业的AI应用落地。

落地形态：从Copilot向Agent演进

阿里云研究院观察到，2024年，大模型在企业端的落地正呈现出从浅到深，从基础应用到更复杂场景演进的趋势。

ChatGPT的示范效应使得大多数企业最开始接触技术时会选择从基础的对话式应用切入。而大模型具备的语义理解能力，的确也在企业内的知识问答和客服等场景里大幅改善了用户的使用体验。

之后，许多企业开始探索结合业务场景打造“嵌入式”的Copilot应用，比如在代码开发、文档处理等场景里，一些Copilot类应用能提供深度辅助。

随着应用进一步深入，先锋企业则会尝试以智能体（Agent）模式来落地大模型技术，期冀在更多业务场景里挖掘出更深的价值。

阿里云平台数据能看到这种探索热潮，智能体应用数量和智能体日均调用次数均快速增长，且调用次数增速显著高于应用数量增速。

以AI编程领域为例，过去一年行业里就在此前的Copilot模式之上进行了不少Agent模式的探索。去年初开始，从Devin到Cursor等Agent模式产品接连受到市场关注。Copilot模式下，AI代码主要完成一些单点的代码补全任务，而进入到Agent模式，它将逐渐具备更大的自主能力，能独立端到端完成一些代码任务，比如从零到一写出能运行的简单应用的代码并自行做测试等。

国内的主流AI代码产品也在朝Agent模式演进。比如国内知名的AI代码工具通义灵码在前年9月的云栖大会上发布了通义灵码AI程序员，在此前的辅助编码能力之外，多了Agent形态的能力。只需几句话指令，AI程序员就能完成需求理解、任务拆解、代码编写、BUG修复、测试等任务，最快几分钟可从0到1完成应用开发。

值得一提的是，智能体类产品当下仍然处于发展落地早期。以AI编程领域为例，行业人士反馈，在企业场景里真正从零开始的代码需求可能不到20%，剩余的大量需求都偏向于在原有的巨大项目里去修改完善。这也要求智能体类产品要持续完善对接企业现有的数据系统和工具链的能力。

落地场景：代码、客服先行

阿里云年度趋势报告观察认为，编程、客服等领域正成为大模型率先落地的典型场景。以编程领域为例，编程助手通义灵码发布仅14个月，下载量超900万，编写代码超15亿行；而在客服领域里，智能客服通义晓蜜LLM月调用量2024年增长超200倍。

为什么是代码和客服？

“现在客户上来就问能用大模型打电话吗？如果没有大模型能力，客户就不跟你聊了”。语音智能客服企业云蝠智能CEO魏佳星去年年底接受媒体采访时的反馈，能看到当下客服场景对大模型技术已经有了极高的认知。

除了客服领域，代码编程场景也在加速拥抱大模型技术。IDC认为，大模型技术能给客服这类场景带来显著的升级效果，也是行业内把智能客服视作大模型率先落地的典型场景之一的原因，“大模型能更好地理解用户问题，生成与用户需求匹配的回复，甚至预测用户行为、提供个性化推荐。这大大提高了客服效率和质量，为企业节省了大量人力和时间成本。”

阿里云研究院提炼出了这些先行落地场景里的更多共性特征：数据就绪度高，任务结构化强，容错空间大，带来的经济效益显著。

以数据积累为例，编码场景积累了大量的代码库和文档，而客服场景则拥有海量的历史对话记录、常见问题解答等资料。

而能带来显著的经济效益，从通义灵码在一些头部企业的应用反馈中可见一斑。比如国内某头部全金融牌照公司接入通义灵码后，在超3000人的试用阶段，就带来了非常大的效能提升。该团队开发效率整体提升10%以上，他们反馈将继续推广到数万人开发人员。

模型能力升级支撑应用繁荣

应用市场的繁荣，与模型能力的升级有极大关联。

一家智能客服领域应用服务商提到，技术进步使得他们正在解锁一些原来做不了的应用场景。比如他们想用智能体模式去做电话面试业务。这个新场景，对机器人的理解能力、语言表达自然程度以及模型的时延都有要求，对模型的能力有更高的要求，而一旦成功这项服务的报价相比传统场景也能有倍数级提升。

实际上，2023年以来大模型技术的演进始终没有停止。即使2024年市场整体重视起了应用落地，模型层的技术仍在快速迭代，用户也有了更多、更为丰富的选择。

以开源模型为例，对许多企业而言，它可以方便企业更加灵活地基于开源底座快速做领域适配和场景验证，降低了企业使用大模型技术的门槛，能显著降低这些企业的开发成本，加速他们去创新的步伐。

过去一年里国内企业在开源模型上的能力表现可圈可点，阿里的Qwen系列开源模型以及Deepseek等都在海外技术社区受到开发者群体的好评。截至2024年10月23日，Qwen系列开源模型的衍生模型已经达到8.47万，成为世界上最大的生成式语言模型族群。去年年底，Deepseek的V3模型也因超高性价比引发AI圈热议。

去年5月OpenAI发布GPT-4o引爆了整个行业对模型多模态能力的期待值。而从实际应用角度，现实世界中信息本就是多模态的，如视觉、听觉、文本等。不同模态信息可相互补充和强化语义理解能力，突破单一模态的局限性，实现更自然的人机交互。GPT-4o发布之后，国内厂商在多模态模型能力上取得了长足的进步，这也支撑了调用多模态能力的应用市场的繁荣。比如文生视频模型发布后，各地文旅部门积极用上了这一能力，短视频平台上各大景点里的石雕塑像和文物们都动了起来了，产生了不少有趣的互动模式。

从阿里云平台数据里也能看到市场对多模态模型的青睐，2024年下半年，多模态模型的调用增长显著高于语言模型。

计算范式正在转移，呼唤更强大的AI基础设施

落地热潮下，大模型的训练和推理需求带动了AI算力市场的强劲增长，2024年可谓是“智算大年”。

作为当前智算基础设施的两种主要形态之一，AI云市场也出现了爆发式增长。从阿里云平台数据能看到，2020年至2024年AI类产品消费额增长超20倍，特别是在2024年增速显著加快。强劲的AI市场需求也推动计算体系从以CPU主导向以GPU主导转移，近两年阿里云平台上GPU资源消耗量的增长速度是CPU资源消耗量增速的4倍以上。

业界也观察到，不同的行业和场景基于各自的需求：模型尺寸越大，能力越强，但每次推理计算量也越大，响应速度会减慢，推理成本也较高。与之相对，较小尺寸的模型牺牲了一定的推理效果，因而推理成本较低、响应速度较快。因此，大尺寸模型适合云上调用，中小尺寸模型适合端侧部署。

阿里云年度趋势报告认为，"云上大模型+端侧小模型"的协同部署方案，既能充分利用云端大模型的强大能力，又可以通过端侧小模型实现快速响应和本地化处理。

大模型应用和落地也对基础设施则提出了新的要求。算力之外，网络、数据、安全等多重因素都会影响着应用落地，具有更强大更完整能力矩阵的六边形战士会更受市场欢迎。

比如，算力层面，只有大规模、可扩展的算力资源才能满足更高性能、更大尺寸模型的训推需求。公开资料显示，目前国内头部厂商如阿里云已经宣布有成熟的十万卡集群部署和管理能力。这种规模的计算集群更考验云平台的资源调度和分布式计算等核心能力。

从企业实际应用看，企业在使用大模型同时，往往也同步使用多类云产品。某种程度而言，AI与云密不可分，没有AI云提供从算力到数据到安全等各个层面的全栈服务，企业很难在AI竞争中持续领先。

关键词：中国企业，站上世界舞台

CES一向是全球消费电子产品展示的舞台。

2025年CES上，来自中国的厂商有1475家，在总参展商家中占到了三成以上。中国企业的存在感不止体现在数量上，更体现在产品与前沿技术快速结合迭代的速度和引领性上。从智能眼镜到可穿戴设备，从家用电器到汽车及陪伴机器人，几乎所有的赛道中国厂商拿出的产品都大量与AI结合，吸引了来自全球的关注。

而2025年CES只是一个缩影，站上世界舞台不只有消费电子领域的中国企业，在新能源汽车、光伏、电池、机器人等多个行业，中国的产品都走出了国门，展现了全球影响力。

不出海，就出局。对中国企业而言，一个全新的大航海时代正在开启。相比此前的中国企业走出去步伐，过去一两年的中企出海浪潮来得更为迅猛，中国企业融入全球价值链的步伐也在加快。阿里云平台数据显示，采购出海相关产品的用户数量实现翻倍增长，全球加速等跨境数字基础设施产品需求大幅提升，凸显企业全球化进程明显提速。

一些从前并非出海首选的制造领域的企业也在走出国门。前几波全球化浪潮里的企业出海多偏向产品走出去，当下这波浪潮里，越来越多企业正在把产能及供应链布局在海外，同时也在构建本地化服务和运营能力。在这个过程里，新兴数字化技术及全球性的云计算基础设施，成为这些企业开启全球布局的重要支撑。

而中国制造业基于创新性基础设施，积极拓展全球业务，又给云计算市场带去了新的增量。前几年开始，制造业开始积极拥抱云计算等新兴技术，汽车等制造业市场里企业用云的增速远远领先国内的云计算市场大盘增长。过去一年，在全球化加速及大模型浪潮开启的背景下，制造业云服务需求进一步增加。

大航海时代，出海企业未必靠海

过去一年，你肯定看到过国内的新能源汽车在海外被排队围观的新闻，国内的跨境电商平台受到海外消费者追捧的消息也经常被各大财经媒体报道。这些迹象都显示，中国企业，正在开启一个全新的大航海时代。

随着出海成为广大企业的共识，也有越来越多企业期望借助云计算等新兴技术，到更广阔的市场寻求更多发展空间和机会。

从阿里云平台数据看，除了采购出海相关产品的用户数量有翻倍增长，在地域分布上，采购出海相关产品的企业所属区域也多点开花。阿里云年度趋势报告显示，除了传统沿海地域继续发挥开放前沿优势，内陆省份借助制度创新和数字技术实现跨越式发展。

比如，川渝地区依托中新互联互通项目，打造数字经济全球化新高地；新疆则充分发挥丝绸之路经济带核心区优势，深化与中亚国家经贸合作，带动大量企业通过跨境电商等方式开拓国际市场。

走出去的行业五花八门。新兴的新能源汽车的出海表现受到全球关注自不必提，跨境电商、新兴消费品牌等多个行业，在海外市场都有不小的动静。

以跨境电商为例，过去一年中国跨境电商进一步在各大海外市场开疆拓土。阿里巴巴国际站、速卖通和SHEIN等跨境平台依靠差异化定价策略和先进的数字化技术，在海外市场迅速占领了一席之地，也为国内的中小卖家打开了销售空间。

新兴的消费品牌走出国门，收获海外忠实拥趸，典型代表有潮玩品牌泡泡玛特。这家企业去年凭借着年轻个性化及极具趣味性的消费体验，大受海外消费者欢迎，而海外市场的强劲收益，也使得泡泡玛特的市值翻倍。

走出去的中国企业所属的行业和区域全面开花，企业走出去深度也进一步深化。阿里云年度趋势报告认为，背后是政策引领与数字赋能相结合的结果。国家政策鼓励企业迈出走出去步伐，云计算、人工智能等数字技术的广泛应用，降低了企业全球化门槛，推动这些企业的商业创新。

智造出海，拉动制造业云需求增长

2025年伊始，中国新能源巨头比亚迪有两个大的动向。一个是它蝉联全球新能源汽车销量第一的位置，2024年全球销量首次突破400万辆大关，达到了427.21万辆。2023年这个数字是302.44万辆。另一个动向是，它在上个月中宣布成立先进技术研发中心，以加强在人工智能特别是大模型领域的投入。

比亚迪的动作可以说代表了中国制造业的共同发展方向。

首先，制造业的全球化布局。它不止表现在商品销往海外，厂商们还在海外成立产能中心，设立运营和本地化服务中心。以新能源汽车行业为例，过去一年，几乎所有头部企业都有动作，多家车企选择在西班牙、巴西、泰国和印度尼西亚等国投资建设新能源汽车工厂。除了新能源汽车行业，轨道交通、光伏能源等领域，宁德时代等企业也在海外投资建厂，布局和承接海外业务。

其次，从制造向智造的跃迁升级正当时。这也是过去近十年国内制造业的持续发力点。先锋的企业积极拥抱新技术，工业互联网、数字孪生等技术在钢铁、化工、机械等传统制造业正加速落地，带动产线效率的显著提升。在汽车行业里，大模型兴起也加速了自动驾驶技术的演进步伐。头部企业纷纷企将大模型技术与端到端自动驾驶方案结合，加码投入。

制造业的两大动向也对技术基础设施提出了更多的要求。比如企业业务分布到全球多地，要求云计算企业拥有全球化的资源布局和差异化的服务能力，要满足不同区域复杂的合规要求，从而扎根当地。

这两大动向也为云计算行业带去了新的发展空间。以汽车行业为例，过去几年汽车行业用云的规模就实现了快速攀升。一位行业人士此前提过，车企三四年前就是智算市场的采购大户，仅次于互联网行业的需求。而随着端到端路线与大模型技术的结合，业界判断车企智算消耗量在未来一两年还将翻两番。阿里云平台数据也显示，新兴市场中国云服务商的布局优势更加明显，成为制造业云服务的新增长点。

阿里云年度趋势报告还洞察到，制造业的云服务使用正在经历从量变到质变的转折。行业龙头企业纷纷通过用量管控等方式优化云资源使用效率，以实现成本的合理控制。这种转变使得公共云在新型应用场景中的优势进一步凸显，推动了整个制造业向更高效、更智能的方向发展。

可以说，智能化和全球化双轮驱动下，中国制造业正处于历史机遇期。

深度用云时代到来

正如上文提到，企业用云方式已经在发生变化：不再简单追求资源扩张，而更重视云资源利用效率。这是否只是引领性的行业以及制造业头部的企业的动作呢？

可能并非如此。从阿里云全域数据来看，所有的企业都在迈向深度用云时代。

阿里云年度趋势报告观察到，一系列迹象显示，对广大国内企业而言，云计算正从资源池转变为企业创新不可或缺的技术栈。

首先，企业对云产品的使用深度在提升。无论是阿里云用户的实际消费行为数据，还是IDC对中国公有云市场的预测，PaaS占比均持续提升。这是一个重要的信号。作为企业IT架构的重要支撑层，云上的PaaS占比提升，相比自建的优势在持续扩大，越来越多企业选择从自建转到采用公共云PaaS产品，这展现了企业深度用云、全面上云的趋势。

其次，产品类型的升级。阿里云平台数据显示，从2020年至2024年，使用10款及以上云产品的用户数增加75%，企业正从单品上云向全栈上云转变。这也与云产品朝向灵活、易用性持续演进趋势密不可分。

另外，越来越多的用户在积极关注并尝试使用各种“高级”用云方式。比如，通过OpenAPI更加方便地管理云上资源、数据和服务等内容。

用云深度提升后，企业可以专注自身的业务创新和价值创造。某种程度而言，这种积极利用创新性基础设施，拥抱新技术的态度，也是中国企业登上世界舞台的一个推动力量。

结语

未来，大模型浪潮和中企出海两大变量之下，用云的行业、用云的企业、用云的应用都在发生变化。AI云基础设施支撑了这些领域、行业、企业以及产品应用层面的创新，而这些创新的用云模式又将继续塑造云厂商的能力。