2025年上半年，大模型正在从技术边界走向生产现实。
横跨欧美亚上千家企业的最新调研揭示，生成式AI已不再只是研发试验品，45%的企业已将其部署到生产环境中。
工程研发、客户支持和营销成为AI最活跃的前线！
这份来自一千多人的汇总报告，既包括大型科技公司，也包括橱窗企业，政府及教育部门。
通过这份报告，能全面了解当前大模型在各行各业的使用情况。
报告回答的第一个问题，是大模型究竟如何被使用的，结果显示，用于生产的大模型只占45%。
23%的受访者将大模型用于原型构建，27%将大模型用于搜索信息。看起来大模型正在进入生成端，还任重道远。
用户如何为AI付费
至于人们如何为AI付费，32%的受访者会构建定制化的大模型，27%只是通过api购买标准的大模型服务，而25%的受访者既要又要，而16%的受访者是白嫖党。
在对未来的12个月的AI使用的预期，大部分受访者（66%）希望AI能被用于工程及研发中，其次是用于客户支持（37%）及销售（33%）中。
前者对应的是可解释性及鲁棒性的增强，后者则是预期大模型未来会情商更高。
至于有哪些因素是当前使用大模型遇到的挑战时，受访者提到最多（55%）的大模型的知识水平不足。
一半的受访者则担心大模型时不时化身人工智障，同时半数受访者指出高昂的成本是使用大模型的一大挑战。
除此之外，大模型和其它设备的整合，以及响应速度，监管合规等也是受访者认为当前应用大模型时面对的挑战。
激烈的红海竞争
在最常用的大模型聊天工具上，ChapGPT的先发优势依旧，而Gemini和Claude紧随其后。
国产的大模型则被归到了other之中，这可能是由于受访者多位于欧美印地区有关。
值得注意的是，当前用户大多同时使用多家的大模型，受访者平均使用4.7家不同的大模型。
这说明市场还处在红海竞争期，大多用户不具有太强的品牌粘性，而是会货比三家。
品牌忠诚尚未形成，用户正用脚投票。
相比一年前的24年，OpenAI的模型保持了领先地位，谷歌的Gemini和Deepseek进步最快，claude和llama则略显颓势。
同时这一年，也诞生了诸如xAI的Grok和阿里的Qwen这样的新玩家。
而在大模型编程助手这一定制化赛道上，用的最多还是Copliot和Curser，而国产的工具如Trace等则没有被统计。
在全球各地受访者对中国大模型应用的接受程度上来看，大部分（55%）受访者接受中国产的大模型，但要求模型部署在中国之外，这一比例在欧美尤其高。
这意味着国产大模型的出海，需要如Manus这样借助第三国出海，方能获得欧美市场。
大模型的训练硬件
在大模型的训练硬件上，英伟达还是占据了绝对优势地位（78%），其次用到较多的是谷歌的TPU和苏妈的AMD。
除了LLM，该报告还涉及多模态应用，例如语言生成中多应用OpenAI的模型，但其优势并不是碾压性的。
受访者多关注语音的稳定性和质量，生成的语音是否真实，延迟是否高等因素。
而在视频生成任务中，受访者使用的模型同样多来自openAI和谷歌两大巨头，使用最多的依旧是OpenAI的模型。
但关注点变成了对提示词的遵循程度及成本这两个因素，这反应了当前视频生成模型在听懂并遵循用户指令上任需改进。
总结这份大模型应用情况报告，2025年上半年AI应用迎来关键转折。
45%的企业已将AI投入生产环境，工程研发（66%）、客户支持（37%）和营销（33%）成为最热门场景。
OpenAI守擂，谷歌Gemini强势来袭。
中国模型亦受全球企业谨慎接纳——55%的受访者愿使用，但仅限非中国基础设施。
多模型混战成为常态，企业平均评估4.7个LLM，而NVIDIA以78%的份额统治训练硬件市场，凸显生态壁垒。
与此同时，可靠性、成本和智能水平仍是AI落地的三大「拦路虎」。
