近期，大模型技术迎来新突破，AI应用开发门槛进一步降低。10月，OpenAI发布Sora2及AgentKit工具；同时，抖音、vivo等厂商也相继推出开源多模态模型，推动技术持续演进。
在此背景下，AI应用行业的真实发展状况如何？一线企业又面临哪些业务推进的难点？为探究这些问题，澎湃研究所分析了相关企业财务数据，并于10月16日采访了专注于AI应用落地的孵化器启迪之星（上海）与AI+动漫创业公司米粿AI。
AI应用型企业数量多，但经营状况不及预期
AI应用领域的发展被寄予厚望。2025年6月，第十六届夏季达沃斯论坛上，多位专家指出，中国在应用导向下释放人工智能创新潜力的前景十分可观。同时，许多企业家也表示，正是因为当初看好AI技术在中国广泛的落地前景，才选择在中国创业。
在这样的期待下，当前中国人工智能企业以应用型为主。以上海为例，当前上海人工智能行业以应用层为主，企业数量显著多于基础层和技术层企业。截至2025年10月10日，上海共有10331家人工智能企业，占全国6.9%。其中包含应用层企业8833家，基础层企业1568家，技术层682家（产业链定义参考表1）。
然而，当前AI应用企业经营状况逊于技术层和基础层企业（参考表2）。2024年上海人工智能技术层公司平均利润增长率为113.80%，而基础层公司下降6.18%，应用层公司下降42.09%。2025年之一季度上海人工智能技术层公司平均营收增长率相比去年同期增加19.13%，高于基础层的9.81%和应用层的8.00%。
统计口径：上海人工智能行业上市公司财报 数据来源：产业通
特别是人工智能行业应用行业（即“AI+具体落地场景”类上市公司）发展情况在整体产业链排名靠后。2024 年上海人工智能行业应用企业的平均利润同比下降 50.48%。同时，这些企业 2024 年利润总额均值及 2025 年营收增长率相较产业链其他细分赛道表现也相对疲弱。
资料显示，AI应用企业发展情况低于预期是当前行业的普遍现象。2025年8月19日，MIT团队发现全球高达95%的企业从其生成式AI投资中获得的回报为零。10月8日，安永发现全球因AI 推广中的风险（包括未能遵守相关 AI 法规、对可持续发展目标产生负面影响以及算法输出存在偏差等）共造成约 44 亿美元的损失。
大量业内人士判断，现在仍处于AI+应用爆发的前期，“市场对 AI 的潜力预期很高，但技术成熟和商业化落地仍需耐心”。
“AI+”推进需满足的前提和条件
尽管整体情况如此，但部分行业应用AI技术的速度和程度高于其他行业。美国国家经济研究局（National Bureau of Economic Research）研究发现，AI 的使用主要集中在大型企业以及制造业和信息技术等行业——大约有12% 的制造业、信息服务业和医疗保健行业的公司正在使用 AI，而在建筑业和零售业中，这一比例仅约为 4%。
AI高效落地某一场景的先决条件是， AI技术能支持该行业的核心诉求。“目前AI技术的主要进展集中在大语言模型和多模态大模型技术的提升，因此对于那些核心需求涉及自然语言理解以及语音、图像和动画生成的行业(如教育、软件开发和动漫行业)，AI的应用渗透速度会较快，”启迪之星（上海）副总经理卫冕说，“而一些行业对数据质量和结果准确性有严格要求（如法律和自动驾驶行业），它们在应用AI技术方面仍需克服质量、成本、法规与工作流整合等一系列挑战。”
然而，即使满足了先决条件，也未必能催生巨头级的AI应用公司。两位受访者表示，当前AI企业真正的挑战，在于找到一个合适的垂类细分赛道——在这个赛道中，构建一个既区别于开源大模型、又能激发用户付费意愿的可持续商业模式的条件相对成熟。
之一，在技术上构筑局部壁垒，避免被单一通用模型彻底取代。许多曾因技术优势受资本青睐的项目，在通用大模型功能迭代升级后遭受巨大冲击。如果AI+应用公司的技术功能完全被通用大模型覆盖，大部分用户会选择直接使用免费的开源模型而非付费应用模型。而如果接入开源大模型作场景化产品的技术门槛太低，市场上同类产品会很多，利润空间会越来越小。
以当前AI+漫画创业公司——米粿科技为例，该公司总裁丁黎向澎湃研究所介绍，他们集成众多大模型优势解决用户的“文生图”与“图生视频”需求，这一举措对产品完整度很重要，但容易被模仿。所以他们自主攻坚了“图生图”技术，解决漫画师以草稿为基础生成精修稿的痛点，对同行和大模型都形成了一定的技术壁垒。
第二，将技术优势转化为用户认可的经济价值。许多用户对使用AI生成的产品有所担忧和抗拒，或是因为整体经济下行原因需求萎缩。丁黎表示，业务中最难的是说服资深画师使用该项技术，“他们学了这么多年画画，用AI生成会产生被替代的担忧。”同时，因为AI生图技术的铺开，读者对同样动画图片的付费意愿也降低了。
卫冕认为AI应用创业者的商业意识和能力普遍存在提高的空间。“当前AI领域创业者以25-35岁科班出身的高学历技术人才为主，他们通常更关注技术创新，容易忽视客户需求。当前创投行业评估早期项目时较多地关注技术驱动，较少地关注商业化能力，在一定程度上也助长了一些“两耳不闻市场”的创业者，而很多项目并不能在烧完投资人的钱之前完成商业验证。”卫冕指出，付费意愿来自产品实际功能和解决问题的能力，而非技术的复杂程度。
AI应用企业探索商业模式，必须充分把握AI技术扩散过程中的信息差红利。丁黎表示：“先进技术的普及是一个渐进过程，赋能千行百业、进入千家万户需要时间。在这段短暂的红利期，抢先进入那些技术尚未覆盖的传统行业，可能会获得先发优势。”
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