預見2025：《2025年中國多模態大模型行業全景圖譜》（附市場現狀、競爭格局和發展趨勢等）

行業主要上市公司：阿里巴巴(09988.HK，BABA.US);百度(09888.HK，BIDU.US);騰訊(00700.HK， TCEHY);科大訊飛(002230.SZ);萬興科技(300624.SZ);三六零(601360.SH);昆侖萬維(300418.SZ);云從科技(688327.SH);拓爾思(300229.SZ)等

本文核心數據：備案數量;收費模式;市場規模;區域占比等

產業概況

1、定義及特征

多模態(Multimodality)是指集成和處理兩種或兩種以上不同類型的信息或數據的方法和技術。在機器學習和人工智能領域，多模態涉及的數據類型通常包括但不限于文本、圖像、視頻、音頻和傳感器數據。多模態系統的目的是利用來自多種模態的信息來提高任務的性能，提供更豐富的用戶體驗，或者獲得更全面的數據分析結果。多模態大型語言模型(Multimodal Large Language Models，簡稱MLLMs)是一類結合了大型語言模型(Large Language Models，簡稱LLMs)的自然語言處理能力與對其他模態(如視覺、音頻等)數據的理解與生成能力的模型。這些模型通過整合文本、圖像、聲音等多種類型的輸入和輸出，提供更加豐富和自然的交互體驗。

2、產業鏈剖析：產業鏈是龐大而復雜的系統

多模態大模型產業鏈是一個龐大而復雜的系統，涵蓋了從硬件設施到軟件開發的各個環節，主要包括基礎層、模型層和應用層。其中，基礎層主要包括硬件和基礎軟件，模型層主要是多模態大模型的種類，包括CLIP、BLIP、BLIP-2、dreamLLM、LLaMA、LLaVA、flamingo、mini-GPT4等，應用層則是指大模型結合行業的進一步升級應用形成的行業大模型，主要包括生產制造領域、生活娛樂領域和公共服務領域等。

中國大模型產業鏈上游基礎層硬件環節參與者有英特爾、英偉達等，基礎軟件環節參與者有華為、騰訊、紫光同創;中游模型層參與者有OpenAI、Meta、Google、阿里、華為、百度、360、科大訊飛等;下游應用層參與企業有用友網絡、京東、阿里巴巴、金山辦公和科大訊飛等。

行業發展歷程：多模態大模型進入商業化階段

中國的多模態大模型行業在國際研究的基礎上迅速起步，依托政府支持、企業投入和學術力量，逐步形成自主創新能力，推動多模態大模型從基礎研究到產業應用的全面發展。未來，中國在這一領域有望進一步引領全球技術發展，實現從“追趕”到“引領”的跨越。

行業政策背景：政策鼓勵多模態大模型提升自主研發能力

多模態大模型政策上，從加大資金支持、加大大型多模態大模型等向企業開放力度、簡化預算編制、簡化緊急多模態大模型調用流程、建立多模態大模型共享資源數據庫等方面進行了政策上的支持。這些政策有利于提高科技成果區域轉化效率，提升多模態大模型的自主研發能力。國家層面多模態大模型行業政策匯總如下：

行業發展現狀

1、中國大模型監管備案要求

2022年12月和2023年7月，國家互聯網信息辦公室先后發布并實施了《互聯網信息服務深度合成管理規定》和《生成式人工智能服務管理暫行辦法》，兩項法規分別針對信息服務深度合成和生成式人工智能服務提出了監管規范，要求相關國內企業在國內實施相應服務時需要進行備案。

從二者概念的法律界定上看，深度合成技術是基于算法，而生成式人工智能技術則是更加強調模型。每個模型里都包含算法，算法是設計出來的，自由度低，可解釋性強;模型更加復雜，是訓練出來的結果。算法是指針對特定問題的一種方法，通常由程序代碼實現，比如手寫識別算法，排序算法等;模型則是多個算法根據一定架構組成的集合，其是指數據通過算法進行訓練后得到的一個可以解決特定問題的模塊，例如手寫識別模型，當向模型輸入一張手寫圖片后，其就可以輸出圖片中的文字。

上述規定對相關技術的概念界定較為模糊，一定程度上擴大了二者原有的范圍，尤其是深度合成技術。故目前主流觀點認為，在現有法律體系下，生成式人工智能技術乃深度合成技術的子集，可以通過一定的解釋來使生成式人工智能技術(預訓練大模型技術)同時受《深度合成管理規定》的規制。因此可知國內大模型企業必須獲得《互聯網信息服務深度合成管理規定》或《生成式人工智能服務管理暫行辦法》的備案。

2、中國大模型已有327個備案

自2022年末起，ChatGPT以其突破性技術在全球舞臺掀起了一場人工智能的革命。隨之而來的，是無數大型預訓練模型(Large Pre-trained Models, LPTMs)的涌現，它們如同春日里的竹筍般迅速生長，遍布學術界與工業界。這些模型的誕生標志著生成式人工智能技術的蓬勃發展，開啟了一場被稱為“大模型之爭”的新時代序幕。

截至2024年4月底，國內共推出了約305個大模型，其中10億參數規模以上的大模型數量達到了254家。然而，截至2024年8月，在超過300個大模型中，只有約180個大模型完成了生成式人工智能服務備案，占比約為59%。根據各地最新通告，截至2025年4月，我國已有327個生成式AI大模型通過備案、227個生成式AI大模型完成登記。

3、多模態大模型商業模式演進

早期大模型的商業模式主要為SaaS模式和PaaS模式，但隨著大模型行業的快速發展以及再各行各業的快速拓展應用，以大模型為核心的MaaS模式(模型即服務)出現，MaaS模式允許大模型服務提供商將大模型的特定功能或整個模型封裝為API(應用程序接口)，并將其作為一種服務，提供給其他開發者或業務合作伙伴使用，是目前大模型行業一種主流的商業模式。

4、多模態大模型產品收費模式

根據對已披露的部分國內外主要多模態大模型產品的收費模式的對比，目前按照token計價和訂閱模式是行業最主流的收費模式，而從收費價格來看，由于整體多模態大模型行業仍處于探索階段，而且各家多模態大模型產品的服務質量的差異，因此不同多模態大模型產品的收費價格也有較大的差異。

5、多模態大模型市場規模穩步增長

根據工業和信息化部賽迪研究院公布的數據顯示，2023年，我國人工智能核心產業規模已達5000億元，大模型市場規模達到132.3億元，同比增長率為110%左右。初步測算，2024年中國大模型行業市場規模將達到205億元。其中，多模態占據大模型比重為22%，根據大模型市場規模和多模態的占比進行初步測算，2024年，中國多模態大模型市場規模為45.1億元。

注：中國多模態大模型市場規模=中國大模型行業市場規模(205億元)*多模態技術占比情況(22%)

行業競爭格局

1、區域競爭：京滬粵浙蘇占比近八成

全國327個大模型已通過備案，京滬粵浙蘇占比近八成。根據各地最新通告，截至2025年3月，我國已有327個生成式AI大模型通過備案。從地域布局來看，全國共有23個省份已經在備案上有所布局，其中北京、上海和廣東分別通過105、66、39個大模型備案。和登記相比，生成式人工智能大模型的備案流程更為嚴格。京滬粵浙蘇五省份占榜TOP5，比重接近全國總量的80%。

2、企業競爭：百度處于領先地位

賽迪四川依據智算中心建設、萬卡集群布局、知名GPU廠商合作披露情況等研究得出，算力能級和上榜企業排名呈正相關關系，第一梯隊企業算力能級為第四梯隊企業算力能級的兩倍，彰顯出算力作為多模態大模型發展核心底座支撐的重要地位。具體來看，中國人工智能多模態大模型企業綜合競爭力20強可劃分為4個競爭梯隊。

產業發展前景及趨勢預測：到2030年我國多模態大模型突破千億元

未來多模態大模型行業發展前景廣闊，作為大模型產業的重要技術方向，將成為未來發展的重點。多模態技術因其能夠融合文本、圖像、音頻、視頻等多種數據形式，具備更強的泛用性和跨場景能力，滿足了智慧城市、醫療、教育、元宇宙等多個領域的核心需求。隨著應用場景不斷拓展和技術性能提升，多模態大模型在大模型產業中的技術滲透率將持續提高，逐步從邊緣應用走向主流。尤其在政策支持和市場需求雙驅動下，多模態大模型有望成為推動產業升級和創新的重要引擎，其行業地位和影響力將進一步鞏固。預計到2030年我國多模態大模型行業的市場規模將達到969億元，行業復合增速將超過65%，行業前景巨大。

更多本行業研究分析詳見前瞻產業研究院《全球及中國多模態大模型行業發展前景與投資戰略規劃分析報告》

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