今天分享的是由IDC和火山引擎发布的《2025年大模型应用落地白皮书：企业AI转型行动指南》，本白皮书深入探讨了2025年大模型在企业AI转型中的应用落地，指出大模型技术已进入业务深度融合阶段，企业面临高成本、模型选配等挑战，但通过精准选模、一站式服务平台及合作伙伴支持，可加快AI转型。白皮书还展示了多个行业应用案例，强调火山引擎等大模型服务商在技术支持和服务方面的重要作用，并对未来大模型技术的发展趋势进行了展望。

一、核心观点

• ‌大模型技术深入业务‌：大模型技术已进入与业务深度融合的阶段，中国企业普遍增加对AI的投资，预计增长10-30%。

• ‌落地周期缩短‌：在专业技术服务商的支持下，企业实现大模型部署的周期已缩短至平均6-12个月。

• ‌企业积极探索‌：企业正探索技术与业务结合的新模式，以期通过大模型技术带来更大的商业价值。

• ‌选择合作伙伴重要‌：与领先的大模型厂商建立合作关系，对于项目成功至关重要。

二、大模型加速落地

1.1 业务驱动与价值

• ‌投资增加‌：37.7%的受访企业正在重点投资AI大模型，预计未来三年内引入相关软件及服务。

• ‌多维度价值‌：大模型通过提升员工效率、优化用户体验、促进业务增长等多个维度为企业带来价值。

1.2 服务商竞争

• ‌技术创新‌：大模型服务商通过端到端解决方案、行业大模型等创新，降低企业使用门槛。

• ‌服务升级‌：服务商加强行业知识积累，提供咨询、培训等服务，全方位提升服务能力。

三、企业落地挑战与机遇

2.1 面临的挑战

• ‌高成本与复杂投入‌：算力成本高、模型训练与推理成本高，企业面临较大的财务压力。

• ‌模型选配难题‌：模型精度、适配性、性能保证等方面存在挑战，选型困难。

• ‌部署细节复杂‌：模型调优、数据管理、性能测试等环节繁琐，需要专业团队支持。

• ‌安全风险‌：全周期安全可信方案缺失，模型生成内容准确性和可解释性不足。

2.2 领先企业收益

• ‌收益曲线‌：企业跨越前期探索后，大模型部署可带来明显收益，如效率提升、成本降低等。

• ‌先锋案例‌：上汽乘用车、中国飞鹤等企业通过大模型应用，已在用户反馈处理、运营管理等方面取得显著成效。

四、加快AI转型的策略

3.1 落地能力建设三阶段

• ‌计划准备阶段‌：明确初始意愿、剖析目标任务、搭建跨部门团队。

• ‌模型部署阶段‌：资源投入计划、模型选择、效果评估、应用建设路径等。

• ‌迭代优化阶段‌：智能体优化、业务扩展、战略规划。

3.2 破除思维误区

• ‌技术指标与商业应用‌：避免仅关注技术指标，忽视实际效果。

• ‌全周期开发流程‌：利用技术服务商提供的全周期开发平台和工具，降低开发难度。

• ‌长期投入‌：关注长效投入下的价值收益，而非短期产出。

• ‌数据安全与隐私‌：重视大模型落地对数据资产和价值的推动作用，同时确保安全可信。

五、大模型应用场景

4.1 应用场景拓宽

• ‌十大核心能力‌：包括文本生成、图像生成、视频生成等。

• ‌十大应用领域‌：涵盖金融、互联网、零售消费、医药健康等。

4.2 行业实践案例

• ‌赛力斯‌：通过豆包大模型提升用户反馈闭环效率。

• ‌上汽乘用车‌：高效处理用户反馈，优化服务体验。

• ‌海尔消金‌：在信贷资产管理中提质增效。

• ‌中国飞鹤‌：实现全面的AI转型升级。

六、技术部署路径

5.1 部署技术步骤

• ‌资源投入计划‌：整合人才、资金、数据等资源。

• ‌模型选择‌：结合业务需求，评估模型效果与匹配度。

• ‌效果评估‌：预测模型上线后的业务指标。

• ‌算力准备‌：制定算力购买与使用策略。

• ‌开发平台搭建‌：利用LLMOps平台，实现快速开发与应用。

• ‌模型接入与调优‌：选择适合的接入方式，进行效果调优。

• ‌性能安全测试‌：确保模型在高并发场景下的稳定运行。

• ‌应用上线‌：跨平台、跨系统上线，做好版本管理。

5.2 落地三要素

• ‌精准选模‌：确保模型与业务需求高度匹配。

• ‌一站式平台‌：选择提供全栈化、自动化、智能化使用体验的大模型服务平台。

• ‌合作伙伴‌：与领先的技术服务商合作，享受专业支持与服务。

七、火山引擎大模型服务

6.1 豆包大模型

• ‌业务驱动‌：依托真实业务场景数据，持续优化模型效果。

• ‌模型家族‌：提供多样化的垂直场景细分模型，适配多场景需求。

6.2 火山方舟大模型服务平台

• ‌系统承载力‌：提供充沛的算力供给与优化的推理策略。

• ‌安全可信方案‌：全周期、全覆盖监控接入访问与数据安全。

• ‌插件生态‌：丰富的插件支持，增强模型落地效果。

6.3 扣子

• ‌降低开发难度‌：提供低代码开发环境，快速搭建AI应用。

• ‌模板商城‌：上线优秀实践模板，激发创作灵感。

6.4 HiAgent

• ‌专属应用创新平台‌：支持零代码或低代码构建智能体，提供丰富的模板与插件。

• ‌安全保障‌：支持私有化部署，提供全周期安全保障。

八、结语及未来展望

• ‌市场需求与技术融合‌：大模型技术服务商需紧密贴合企业需求，不断突破技术边界。

• ‌企业依赖头部厂商‌：拥有更多数据和行业实践经验的AI头部厂商将更具优势。

• ‌模型效果增强‌：随着数据量和任务复杂度的提升，大模型能力将持续增强。

• ‌垂类模型与智能体‌：垂类模型、多模态、智能体将成为大模型突破应用边界的关键。

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