报告行业投资评级 - 报告未明确给出具体的行业投资评级 [1][2][3][4][5][6][7][8][9][10][11][12][13][14][15][16][17][18][19][20][21][22][23][24][25][26][27][28][29][30][31][32][33][34][35][36][37][38][39][42][43] 报告核心观点 - 智能体时代已来临，AI Agent作为大模型核心落地形态，正从模型能力走向场景价值，重塑行业生态 [1] - 到2029年，中国大模型市场规模将超过1,413亿元，智能体市场规模将突破357亿元，年均增速达52.4%，展现出强劲的商业化放量潜力 [8][9] - AI大模型正通过内部流程整合与效率提升、外部产品创新与用户体验优化的双重路径，推动企业价值体系重构 [18][19] AI大模型市场规模及增长预测 - 中国大模型市场规模预计将从2023年的147亿元增长至2029年的1,413亿元 [8][9] - 中国智能体市场规模预计将从2023年的15亿元增长至2029年的357亿元，年均增速高达52.4% [8][9] 大模型市场规模增长驱动因素 - 算力与基础设施创新驱动成本结构优化：AI芯片性能提升及云计算平台成熟使得算力成本显著下降，推动模型训练和部署的经济可行性 [12][13][14] - 数据资源质与量的指数级增长与治理能力提升：多模态数据集成与先进的数据治理技术保障了训练数据质量与合规性 [15] - 行业数字化转型及智能化升级需求持续爆发：金融、医疗、制造等领域对智能认知和自动化决策的需求驱动市场高速扩张 [16] AI大模型赋能企业价值体系重构 - 企业内部赋能价值体现：57%的企业认为AI大模型能提升员工效率，53%的企业认为其能加速决策、减少重复劳动 [19] - 企业外部赋能价值体现：46%的企业认为AI大模型能优化用户体验，34%的企业认为其能创新产品形式和业务价值 [19] AI大模型的商业化发展现状 - 商业化呈现“三层演进”格局：嵌入式应用最为成熟，原生应用探索模式与用户转化，智能硬件仍处高成本与场景验证阶段 [22][23] - 大模型嵌入式应用将AI能力注入现有成熟软件，依托庞大用户基础，商业模式清晰 [23] - 大模型原生应用围绕AI核心能力构建全新服务，但商业模式尚在探索，用户转化与留存是关键 [23] AI大模型产品使用的流量分布 - To C网页端产品流量分布：AI对话助手占比60.2%，AI搜索引擎占比30.4%，AI写作助手占比4.0% [25][26] - To C移动端APP产品流量分布：AI对话助手占比83.8%，AI图像视频生成占比6.7%，AI搜索引擎占比4.1% [25][26] AI Agent智能体产品体系 - 产品体系呈现通用型、业务型与行业型三层结构 [27] - 通用型包括智能体开发平台（如百炼） [27] - 业务型包括代码Agent、办公Agent、客服Agent、营销Agent、知识助手Agent、数据分析Agent [27] - 行业型包括金融Agent、医疗Agent、教育Agent、工业Agent等 [27] AI Agent智能体供给场景分布 - 供给端以通用场景为主，占比68%，因其具备广泛市场需求、技术通用性和成本效益 [28][29] - 从业务场景看，办公场景占比30%，营销场景占比11%，知识助手场景占比10% [29] - 从行业场景看，通用行业占比68%，金融行业占比8%，医疗行业占比6% [29] AI Agent智能体行业需求场景分布 - 行业需求集中于高频交互场景：电商占比30%，金融占比20%，教育占比20% [32] - 先进制造承接数字化转型增长，需求占比20% [32] - 娱乐与医疗依托垂直细分场景释放潜力，需求各占比5% [32]