作者｜沙丘智库研究团队
来源｜沙丘社区（www.shaqiu.cn）
随着生成式AI技术的飞速发展，越来越多的厂商涌入这一领域，形成了复杂且多元的产业生态。为了更好地呈现生成式AI领域的竞争格局和发展态势，沙丘智库发布《2025年中国生成式AI主流厂商市场指南》，报告中精心绘制了「生成式AI主流厂商全景图」，帮助从业者快速了解生成式AI产业全貌。
在沙丘智库《2025年中国生成式AI主流厂商市场指南》中，沙丘智库将生成式AI技术栈分为四个关键层：基础设施层、模型层、平台工具层和应用层。生成式AI技术栈的每一层都有多个细分领域，其中有些领域随着生成式AI技术的出现而产生，而有些技术领域则在生成式AI出现之前就已经存在。大型科技公司如阿里巴巴、百度、华为等，围绕全栈进行布局。
沙丘智库观察到，当前，生成式AI市场有如下值得关注的几点变化：
· 基础设施层：大模型需要大规模、定制化基础设施的支持，尤其是在高性能GPU芯片方面，需求远远大于供给。2025年初DeepSeek R1发布，通过算法创新大幅降低单次训练和推理的算力需求，降低企业使用大模型的门槛，反而可能增加对计算资源的总体需求（根据杰文斯悖论，当技术进步使某种资源的使用效率提高时，该资源的总体消耗量反而会增加）；
· 模型层：大模型目前是生成式AI技术生态创新和进步的重要驱动力。通用大模型的出现为生成式AI领域带来了颠覆式革命，随着更多开源大模型的普及（例如DeepSeek、Llama、Qwen等），针对特定用例的行业/领域大模型也应运而生且迅速发展，成为企业级应用的主战场；
· 平台工具层：随着生成式AI技术应用的不断成熟，企业需要寻求更高效的工具实现对应用的定制、自动化和管理。当前，平台工具层主要包括三个相互重叠的新兴细分市场——大模型开发平台、大模型应用开发平台、智能体开发平台，部分大模型开发平台提供大模型应用开发的能力，而部分大模型应用开发平台也支持AI Agent的工作流编排。这些细分市场随着生成式AI技术的发展而出现，目前仍处于早期阶段，预计未来将进一步实现统一，形成企业级AI开发平台的一部分；
· 应用层：应用层供应商主要分为两类，一类是既有参与者利用生成式AI技术升级原有产品/解决方案；另一类是新进入者利用生成式AI技术开发AI原生产品/解决方案。随着现有供应商和初创企业将生成式AI技术嵌入到应用中实现企业工作流程的自动化，生成式AI应用正变得越来越常见，但也使企业在选择供应商时变得更加困难。
基于对以上生成式AI市场的观察，沙丘智库建议企业：
第一，在部署大模型时，需要客观考虑模型准确率、投入成本、数据安全与隐私保护、价值实现周期等因素，选择最合适的大模型，并非所有应用都需要大模型或定制化的模型实现；
第二，采用一种面向生成式AI的平台方法，投资于工程化工具，实现对不同模型和供应商的自动化、治理和用例支持；
第三，在选择生成式AI应用供应商时，优先考虑数据安全和隐私保护、模型训练过程、与现有工作流的集成以及供应商的技术路线图；
第四，评估企业当前的基础设施是否支持企业生成式AI战略的长期发展，探索可靠、高效的基础设施最佳实践。
细分市场介绍详见完整版报告《沙丘智库2025年中国生成式AI主流厂商市场指南》
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