2025年AI大模型发展现状、商业化关键及未来应用前景分析报告.pptxVIP

2025年深度行业分析研究报告;

目录索引

一、模型效果提升推理成本下降，为AI应用发展奠基....................................................6

（一）模型效果提升，性能并未“撞墙”....................................................................6

（二）推理成本下降，加速应用普及.........................................................................7

二、AI大模型赋能效率工具，提效能力是商业化关键.....................................................10

（一）AI+软件开发：性能趋同趋势下，核心竞争点向用户体验转移......................10

（二）AI+办公软件：COPILOT优化办公流程，商业化效果仍需观察......................14

（三）AI+创意生成：算力需求显著增加，成本成为部署瓶颈.................................19

三、AI大模型赋能业务场景，核心在于提升附加值.........................................................26

（一）AI+广告营销：精准洞察用户需求，智能投放优化........................................26

（二）AI+CRM：重塑客户管理流程，从成本中心到价值创造................................30

（三）AI+决策智能：为客户创造附加值，关键数据表现亮眼.................................33

四、AGENT是未来趋势，高ROI场景将率先实现PMF.................................................39

（一）从COPILOT到AGENT，AI大模型持续融入B端工作流................................39

（二）软件开发、广告投放和CRM等高ROI场景将率先实现PMF......................41;

图表索引

图1：ScalingLaw提出大模型性能与计算量、参数规模和数据量相关................6

图2：MetaLlama3.1模型架构...........................................................................7

图3：Openo1模型性能随着训练和测试时间延长而提升....................................7

图4：模型推理成本持续下降................................................................................8

图5：GB200NVL2性能显著提升........................................................................8

图6：百度文心大模型API日均调用次数..............................................................9

图7：MMLUReduxZeroEval得分VS输入API价格(￥/1MTokens）............9

图8：AI大模型赋能软件开发全流程...................................................................10

图9：GitHubCopilot可以帮助开发者显著提升代码编写速度与质量.................11

图10：中国市场代码生成产品能力水平对比......................................................12

图11：代码生成产品能力发展路线图.................................................................12

图12：Copilot根据用户指令自动生成的PPT