AI 应用：C 端格局逐渐收敛至大厂，B 端应用亟待全面爆发
思瀚产业研究院    2026-03-17

近一年来国内 C 端 AI 应用持续快速发展，目前已初具规模。根据 AI 产品榜数据，25 年12 月APP端Top20 AI 应用合计月活已达到 8.37 亿，而 Web 端 Top20 应用合计月活达到 13.11 亿，分别较25 年1月的月活流量增长 292.1%和 76.5%。

根据中国互联网络信息中心数据，截至 25 年6 月，国内生成式AI 用户规模已达 5.15 亿人，普及率提升至 36.5%，即超过三分之一的中国网民已成为 AI 应用的使用者。我们认为，C端 AI 应用率先爆发的背后是 C 端应用容错率更高，更注重交互性、使用体验及结果的可参考性，对反馈结果的准确性有一定容忍度，同时 C 端 AI 应用延续了传统 C 端应用采用的消费者驱动创新模式，聚焦用户体验，产品迭代较快。

从产品分类上看，当前智能助手类/聊天机器人类应用成熟度最高，而在多模态技术快速发展基础上图像和视频生成类应用开始成为厂商重要布局方向。根据量子位智库数据，2024 年智能助手类应用共23款，占比达 15%，是目前表现最突出的 AI 原生类产品，并且不同产品间功能差异较小，普遍包括AI 搜索、AI写作、对话交互等功能，但受限于下游客户付费意愿较弱，智能助手类应用仍未形成有效的收费模式。

与此同时，25 年阿里、腾讯、智谱等厂商纷纷加快布局多模态模型，截至 25 年11 月，抖音、阿里、月之暗面、智谱等厂商旗下的多模态模型占比已超过或接近 50%，IDC 数据也显示目前NLP 模型以外的其他模态模型使用占比已达到 20%左右。随着底层模型多模态能力持续提升，上层 AI 应用也加速从单一文本生成扩展至图像、视频、语音等复合场景，包括豆包 APP 新增视频通话功能等。

阿里、字节、腾讯为代表的互联网大厂主导 C 端 AI 应用格局，并基于技术积累和生态协同持续争夺C端应用的卡位地位。根据 AI 产品榜数据，前十大 AI 应用中互联网大厂的应用占据了大部分用户流量，其中，

1）腾讯聚焦 AI 能力的社交场景渗透，目前已在微信生态内实现“对话生成表情包-朋友圈分享-好友互动”的完整链路。作为较早接入 DeepSeek R1 模型的智能助手，从 2 月到 3 月腾讯元宝日活上涨超20倍，25 年 3 月月活达到 3884 万，位居国内第四（APP 端），但随后 DeepSeek 红利期过去后元宝由于基座模型能力不足月活不断下降，因此下始半腾年讯开通过挖人加速升级混元大模型，目前 OpenAI 技术大牛姚顺雨已入职混元大模型团队，12 月腾讯元宝月活达 8438 万；

2）受 DeepSeek 影响，上半年字节豆包用户增量明显偏低，于是字节重新重度投入大模型研发，陆续发布豆包 1.6、豆包 1.8、豆包2.0 等模型，同时，字节通过抖音内容生态为豆包引流，根据 AI 产品榜，25 年 12 月豆包 APP 月活用户数达1.63 亿，成为国内第一大AI 应用（APP 端）；

3）阿里于 25 年 3 月通过夸克正式切入 AI to C 领域，作为非AI 原生的C端APP，夸克基于原有的数据和用户积累，在月活数据榜上表现突出，但其 AI 能力发展不及预期，于是阿里基于Qwen3模型推出 AI 原生应用千问 APP，强模型能力让千问 APP 用户数快速增长，同时开始接入高德等阿里生态场景，12 月千问 APP 月活已达 2546 万。

2、B 端：26 年将成为爆发元年，看好高壁垒的复杂垂直应用机会

2025 年开始产业关注点从模型技术探索向商业化落地转变，同时随着模型持续迭代以及成本显著下降，今年企业级 AI 应用将迎来爆发契机。25 年以来行业逐渐加强对算力 ROI 的重视，开始聚焦于实现算力-应用的商业化闭环。与此同时，国内模型持续快速迭代为应用大规模落地奠定基础，具体而言，

1）2025年以来，国内大模型推理等能力持续快速提升，并逐渐赶上国际顶尖模型水平。26 年2 月字节发布视频生成模型 Seedance 2.0 及图像生成模型 Seedream 5.0，分别对标海外的 Sora 和 Nano Banana；25 年9 月阿里推出万亿参数的 Qwen3-Max，在代码、推理、智能体能力上全面大幅提升，并在26 年1 月发布旗舰推理模型Qwen3-Max-Thinking，在事实知识、复杂推理、指令遵循、人类偏好对齐、智能体能力等多维度权威基准测试中性能媲美 GPT-5.2-Thinking、Claude-Opus-4.5 和 Gemini 3 Pro 等顶尖模型；

2）模型推理成本及推理速度均已明显改善，其中，26 年 1 月月之暗面发布的 Kimi K2.5 价格仅为同代Claude Sonnet 产品的1/5、Gemini 3 Pro 的 1/4，而在长文本处理上，千问 2.5-1M 将推理速度提升了 7 倍，且最新发布的千问3.5推理速度较前代产品实现接近翻倍提升。

目前企业级 AI 应用已在智能客服、知识库问答等高频且落地难度低的场景率先实现规模化落地。其中，在客服和营销等场景，AI 通过替代人类员工处理工单以及自动化生成营销素材等，能直接推动企业客户业务增长，并具有清晰的 ROI 量化指标，因而客户预算将有所倾斜，以全球 CRM 龙头Salesforce 为例，AI Agent已成为公司收入增长的重要驱动力，根据最新财报，作为 Agentforce 服务基础的平台云在FY26Q4实现收入 27 亿美元，同比增长 37%，并实现连续 6个季度的加速增长，全年平台云收入同比增长22%，成为整体营收增长的主要驱动力；而受益于大模型成熟的文本能力，知识库问答、文档助手等高频场景应用也已跑通，并在多行业内广泛落地。

模型吞噬论下看好具备高壁垒的复杂垂类应用领域，包括 AI+工业制造、AI+医疗、AI+管理等。模型的快速进步将对通用场景下的简单软件应用形成替代，但我们认为短期内大模型无法突破复杂垂类应用的壁垒，该类应用通常具备四大特征，包括 1）沉淀大量行业 know-how，2）涉及的企业业务流程长且复杂，3）底层是高质量私有化数据，4）需要厂商拥有合规背书。对于复杂垂类应用开发，相比于大模型厂商，长时间深耕行业的独立软件厂商优势显著。

以 AI+工业制造为例，目前工业大模型正从单点验证迈向全流程赋能。其中，在研发设计环节，AI从文生 3D 模型和仿真逐步拓展延伸至设计变更、设计审查等更多更深入的场景；在生产制造环节，大模型已在设备运维辅助、安全监控、工艺质量分析优化等场景初步实现规模化落地，并开始向厂级生产绩效分析、工业控制编程、机器人智能控制等新方向探索；在经营管理环节，人力、财务、客服领域的AI 应用趋于成熟，并在合规审查、采销文件生产审核、供应商跟进等场景大模型应用持续深化。

《“人工智能+制造”专项行动实施意见》将加速大模型在工业领域的全流程渗透。1 月7 日，工信部、中央网信办、国家发改委等八部门联合发布《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，提出到2027年我国人工智能关键核心技术实现安全可靠供给且产业规模和赋能水平稳居世界前列的总体目标，包括推动3-5个通用大模型在制造业深度应用、打造 100个工业领域高质量数据集、推广500 个典型应用场景、培育2-3家具有全球影响力的生态主导型企业和一批专精特新中小企业等。

此次《意见》是去年发布的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》在工业制造领域的细化落地。《意见》在算力、模型、数据、场景化应用等环节提出具体要求，其中，在算力方面，《意见》提出支持高端训练芯片、端侧推理芯片、智算云操作系统等核心技术突破，并推动智能芯片软硬协同发展；

在模型方面，《意见》强调开发高水平的行业模型，包括制造业重点领域行业大模型及面向工业细分场景小模型；在数据方面，《意见》提出开展“模数共振”行动，包括建立企业首席数据官制度、发布制造业高质量数据集建设指南等；而在应用方面，《意见》以制造业全流程转型升级为主线，涵盖研发设计、中试验证、生产制造、运营管理等工业环节，推动大模型技术的深度嵌入应用。根据 IDC 数据，中国工业企业应用大模型及智能体的比例已从24年9.6%提升至25年47.5%，作为制造业的 AI 发展指导框架，此次《意见》有望推动 26 年工业 AI 应用渗透率进一步快速提升。

工业 AI 领域已建立起底座模型+专业服务商生态，并且专业服务商大多全面布局平台+模型+应用，虽整体竞争格局尚未分化，但在某些细分已形成差异化。工业软件厂商、工业互联网平台及应用解决方案商等工业领域的专业服务商基于 DeepSeek 等开源基座模型同时布局平台、行业/垂域模型和应用，并大多以联合解决方案方式为客户提供，但尚未形成清晰的差异化。

其中，在平台层，智能体开发平台入局者众多功能范围有所差异，但整体布局路径基本类似；在模型层，供应商一般在开源基座模型的基础上通过行业知识微调和蒸馏得到较小参数的垂域模型，而在模型类型上，大多供应商聚焦视觉/多模态模型，少量厂商布局时序、仿真/科学计算等大模型；在应用层，基于自身传统优势行业，不同供应商在各细分领域布局有明显侧重。

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