近日，全球知名資訊科技研究機構 IDC 釋出了《中國央國企大模型解決方案市場份額，2024：大模型投資的主力軍》報告，並揭示了中國央國企大模型市場的最新格局。
資料顯示，2024 年大模型解決方案市場規模已達 31.8 億元人民幣，其中，科大訊飛市場份額居首位。
（來源：IDC）
自 2023 年以來，國資委多次對中央企業發展人工智慧提出明確要求。2024 年 2 月的中央企業人工智慧專題推進會上，明確提出央企要開展“AI+”專項行動；同年 7 月，國資委進一步強調將人工智慧產業發展作為全域性工作重點，加快推進“AI+”專項行動，並強調算力基礎設施建設的重要性。2025 年 3 月釋出的《政府工作報告》繼續指出，要持續推進“人工智慧＋”行動，讓人工智慧真正賦能產業轉型升級，賦能新質生產力。
報告資料的背後，折射出的是央國企在人工智慧轉型領域展現出的前所未有的速度與力度。在政策引導與市場需求的雙輪驅動下，央國企正以實際行動搶佔這一輪通用人工智慧的全球制高點。
用自主可控的全鏈路國產化技術構築央國企 AI 主權堡壘
與消費級 AI 應用和一般企業市場不同，央國企大模型應用呈現出獨特的需求特徵和發展路徑。在這片土壤上，各大廠商各展所長，形成了差異化的競爭格局。
首先，央國企對資料安全與技術自主可控的要求近乎苛刻，這與其承擔的國計民生重任直接相關。能源、電力、金融、通訊等關鍵基礎設施領域，不僅面臨嚴格的監管環境，更需應對日益複雜的安全挑戰。2025 年 2 月，中央企業“AI+”專項行動深化部署會議提出，到“十五五”末，央企需實現關鍵領域核心技術自主可控，這一政策導向讓技術自主成為市場競爭的關鍵維度。
作為中國全民開放可下載大模型中唯一的國產算力訓練出來的大模型，科大訊飛一直堅持自主可控的國產化路線。全棧自主可控路線雖然在安全性和定製化方面具有優勢，但也面臨研發投入大、迭代速度相對較慢的挑戰，因此需要廠商有著足夠的戰略定力進行長時間投入。
早在 2023 年，就聯合華為釋出了國內首個全國產萬卡算力平臺“飛星一號”。今年 3 月 3 日最新發布的深度推理大模型星火 X1 升級版，是當前唯一全國產算力訓練的深度推理大模型，用相當於同行約 1/10 尺寸的模型實現了全球領先水平，在中文數學任務上全面領先 DeepSeek R1 和 OpenAI o1。
圖丨 3 月星火 X1 大模型的能力進一步升級（來源：科大訊飛）
其次，與通用場景不同，央國企的業務環境高度專業化且流程複雜。通用大模型難以滿足石油勘探、電力排程、金融風控等領域的專業需求，而為每個領域從零訓練專用大模型又成本高昂、週期漫長。
針對挑戰，業界通常採取幾種常見策略：一是使用超大規模通用大模型並透過提示工程引導其適應專業場景，但這種方法對複雜專業知識的理解深度有限；二是透過微調已有通用模型來適應特定領域，但微調後的模型往往失去通用能力；三是構建特定行業的知識庫並與大模型結合，但這種檢索增強方法在處理隱含知識和推理能力上仍有不足。這些方法各有利弊，難以同時滿足專業深度和成本效益的雙重要求。
那有沒有一種方法，能把這些策略融會貫通起來呢？
科大訊飛基於多年實踐經驗，探索出一條“通專結合”的差異化路徑，有效解決了從通用到專業再到具體場景的能力遞進問題。
正如 IDC 報告所指出的那樣，“相較於單純依賴一個超大引數規模的大模型，‘通專結合’模式能夠充分融合一個通用大模型的強大底座技術能力，同時靈活呼叫幾億、幾十億乃至幾百億引數規模的大模型，組合完成複雜任務，為央國企及各行業提供高性價比的定製化解決方案。”
從架構設計角度看，這種“通專結合”使系統能夠根據輸入特徵動態選擇最適合的模型組合處理各子任務，而不是用單一模型應對所有場景。不過，這種路線帶來的系統架構複雜性增加、不同模型間的知識協同、以及整體系統的維護與迭代等問題，都對技術團隊提出了更高要求。
業內實踐表明，只是使用通用大模型，很容易“第一眼驚豔”，但在很多應用中，如果說通用大模型的能力 70 多分，行業專門定製能做到 80 分，場景找準了就可以達到 90 多分，就能單獨解決問題，或者人機協同下提升百倍效率，在專業場景中實現大模型落地“最後一公裡”。
在實際部署中，“通專結合”的架構顯著降低了大模型在專業場景中的“幻覺”問題。相比單一模型，通專結合架構讓系統可以將問題分解為多個子任務，使專業模型處理特定領域知識，通用模型處理語言理解和推理，最終透過結果融合機制生成最終答案，既保證了專業精確性，又維持了通用靈活性。
透過和央國企一起深入場景滾動打磨，從自主可控國產化算力怎麼搭建、到資料怎麼清洗、到怎麼訓練模型、訓練之後怎麼落地場景、怎麼實現安全保障，科大訊飛為央國企提供了一整套完整的工具鏈。
技術自主可控奠定了基礎，而技術靈活則是應對變革的關鍵。從ChatGPT 3.5 釋出以來，大模型技術的發展更是日新月異，既推動著技術的發展，又給央國企帶來了新的挑戰。一方面，他們需要應對複雜多樣的IT基礎設施現狀；另一方面，面對 DeepSeek 等新興模型帶來的技術革新，如何避免技術路線鎖定、保持系統可升級性也成為關鍵考量。
IDC 報告特別提醒：“儘管 DeepSeek 的創新讓大模型產業跨出很大一步，然而當前大模型整體技術還處於不斷突破期……在設計架構時，應該將模型版本的升級甚至替換考慮在內。”
此外，開源生態的蓬勃發展雖然使各行業快速享受到先進技術的便利，但開源模式並非適用於所有場景，尤其在教育、醫療、司法等嚴肅領域，對資料安全、隱私保護、以及治理合規性有著更嚴格的要求。對此，模型廠商需在開源創新與閉源安全之間進行權衡。閉源大模型在敏感資料保護、風險控制與技術自主可控方面具備顯著優勢，而開源大模型則更有利於生態建設與快速技術創新。
基於這一理念，科大訊飛在實踐中探索出以閉源自主的星火大模型為核心，輔以開源模型進行技術拓展的靈活模式。部分央企客戶採用科大訊飛提供的“星火+DeepSeek”雙引擎方案，既保證了穩定性，又獲得了技術迭代的紅利。
成本與價值平衡同樣是央國企面臨的現實挑戰。IDC 報告指出，“為大模型整體解決方案降本將是今年大模型發展的主要路線之一。”在追求技術創新的同時，央國企也受制於嚴格的預算管理和投資回報要求。特別是隨著 DeepSeek 等低成本模型的出現，市場成本預期正在快速重塑。
科大訊飛透過算力與模型的協同最佳化，以及“通專結合”模式下大小模型的靈活組合，在不犧牲效能的前提下顯著降低了解決方案總成本。依託“飛星二號”超大規模智算平臺和全鏈路自主研發的模型能力，科大訊飛為央國企提供了從底層算力到上層應用的一體化解決方案，大幅降低了部署門檻和運維成本。
中央“AI+”戰略與 DeepSeek 浪潮雙重力量之下，中國的企業市場正迎來“技術採用生命週期”曲線中的跨越鴻溝階段。我們看到，在這波市場增量機會里面，一定需要從底座通用大模型到行業再到場景落地的一整套解決方案，科大訊飛自主可控的全國產化大模型、深耕多年的應用落地產業鏈條、以及基於央國企場景深度打磨形成的完整工具鏈，整體系統性打法的綜合實力可以實現這一波通用人工智慧產業紅利兌現。
央國企大模型成功落地三大關鍵要素
需要注意的是，目前央國企對大模型的期望已不是簡單的效率提升，而是期待與核心業務流程的深度融合。IDC 報告指出，“當前已落地的應用主要集中在提升辦公效率層面，如在協同辦公系統嵌入問答工具，但在垂直業務領域的深度應用仍顯不足。”
這一趨勢對模型提供商提出了更高要求—不僅要有技術實力，還需要深厚的行業理解能力。在這一維度，科大訊飛 26 年的 AI 技術積累與多年行業經驗形成了獨特優勢。截至 2024 年 12 月，科大訊飛已與中石油、中海油、國家能源、華潤、綠髮等央國企及 20 多個行業頭部企業共建行業大模型，覆蓋 300 多個應用場景。
這種行業上的積累不僅體現在行業術語理解上，更體現在對業務流程、管理架構和決策模式的深入把握中。以能源行業為例，中國海洋石油集團與科大訊飛聯合開發的“海能”模型圍繞 8 大類 100 多個業務場景構建應用，實現了小模型和大模型兼備、專業場景和通用場景相容的目標。
又如中國石油聯合科大訊飛等共建的 700 億引數崑崙大模型，構建了地震處理、地震解釋、測井處理解釋三個專業大模型，支援 43 個專業及通用應用場景。透過多目標最佳化和特定領域資料增強等一系列技術，科大訊飛使模型真正深入各行業的作業流程之中，使模型具備了超越通用大模型的專業理解能力。
圖丨崑崙大模型釋出會（來源：中國石油報）
這些案例的成功實踐揭示了央國企大模型應用落地的關鍵要素：一是要安全，大模型的“地基”要建立在自主可控的國產化算力底座上；二是要專業，大模型提供商既要懂 AI 也要懂行業，要能夠深入行業將業務清晰“翻譯”出來並與技術融合；三是要相容，技術發展太快了，正在使用的技術系統要能夠和新系統實現低成本相容並不斷迭代。
從目前市場各大模型廠商的合作模式來看，“聯合共建”已成為央國企大模型專案的主流方式，而非簡單的供應商關係。這種合作模式使技術提供商能夠更深入理解行業需求，企業也能更好地將自身專業知識融入模型訓練過程，但毫無疑問也要求模型開發商有足夠的能力實現從通用能力到行業專精的平滑過渡。
下一個戰略賽點已至，科大訊飛何以搶佔先機
展望未來，央國企大模型應用將呈現更加多元的發展態勢。據中國信通院預測，2025 年大模型生態將向更多元化方向發展，細分場景能力的產品化將成為供應商協同提效和盈利增長的關鍵。
IDC 報告顯示的市場格局，映射出的是央國企大模型市場的獨特需求與各家廠商的應對之策。在資料安全與自主可控、專業能力建設、技術架構靈活性、成本效益平衡以及業務深度融合等多個關鍵維度，央國企對大模型提出了遠高於一般市場的嚴苛要求。
科大訊飛領跑大模型央國企市場，正是因為其在自主可控全鏈路、“通專結合”模式、體系化方案、算力模型一體化以及行業深度理解等方面的優勢，精準對接了央國企的核心需求。科大訊飛的領先地位也為整個行業提供了重要啟示：AI 時代的競爭，不僅是技術之爭，更是對場景的洞察之爭，是日積月累持續拓寬鑽深護城河之爭。與此同時，阿里、浪潮雲、智譜等廠商也在各自優勢領域不斷髮力，共同推動著這一市場的繁榮發展。
從 IDC 資料看，中國 AI 產業正邁向更加多元化和專業化的發展新階段。央國企大模型應用的成功經驗，不僅為各行業數字化轉型提供了寶貴借鑑，更有望成為技術與場景深度耦合的範例。
在政策支援、市場需求和技術創新的共同驅動下，這一領域的發展前景值得期待。IDC 預測，2025 年央國企將加快大模型的建設與落地，繼續推動市場高速增長。在這場產業變革中，只有真正理解央國企的場景剛需、提供精準解決方案的廠商，才能在激烈的市場競爭中脫穎而出。
參考資料：
https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=CHC53138125