瑞银：中国AI应用迈入规模化落地新阶段

1. 生成式AI突破试验期，全面展开规模化应用

根据瑞银Evidence Lab首度发布的《中国人工智能企业调研》显示，中国企业的生成式AI应用已明显跨越"试验阶段"，正式进入大规模生产应用时期。调研数据显示，78%的受访企业已完成实际部署，其中51%在至少一个职能部门实现应用，27%在多个业务单元完成规模化落地。相比之下，仅22%的企业仍处于概念验证或更早阶段，预计平均需要9.3个月才能进入规模化生产。

这表明中国企业在技术采用上不仅位居全球前列，在实际业务落地过程中也展现出较高的执行效能。

📊 图表1：生成式AI应用现状

2. AI代理成新焦点，OpenClaw助推应用提速

随着生成式AI部署日趋成熟，AI代理正成为中国企业关注的下一技术热点。调研显示，企业预计AI代理实现规模化应用平均需1.7年，虽长于生成式AI的9.3个月，但其潜在生产力提升预期可达20%。

值得关注的是，OpenClaw等开源代理框架的快速普及显著降低了部署门槛，推动AI从"对话"向"行动"演进。2026年被视为AI代理规模化应用的元年。

📊 图表3：AI代理规模化落地预期

3. 中美AI应用场景对比：中国重客户体验，美国重内部效率

中国企业更倾向面向客户的应用场景，如客户体验优化与视觉分析，分别有63%和43%的受访者将其列为首选。而美国企业则更关注Copilot/AI助手、开发者工具及生产力提升等内部效能应用。

这种差异显示，中国企业在AI应用上更侧重"对外赋能"，而美国则更强调"对内提效"。

📊 图表5：中美生成式AI应用场景对比

4. ROI不确定性仍为首要挑战，企业信心持续增强

尽管AI部署推进迅猛，投资回报的不确定性仍是中国企业面临的主要挑战，35%的受访者将其列为首要障碍。不过，瑞银另一项高管调查显示，认为AI能"增加收入"的企业比例已从2025年4月的28%上升至9月的36%，显示企业对AI价值的信心正在增强。

其他挑战还包括系统集成复杂性、人才短缺和数据限制，反映出企业在IT能力与数字基础设施方面仍需进一步加强。

图表6：中美生成式AI应用主要挑战对比

5. 企业持续加大AI投入，增速显著高于整体IT预算

根据调研，2025年中国企业生成式AI平均预算为6600万元，占IT总预算的12%。预计2026年企业对生成式AI预算将增长21.0%，远高于整体IT预算5.0%的增速，也超过美国的17.7%。

预算分配中，AI相关人力支出占比最高（23%），其次是AI基础设施与AI模型（各占21%），充分体现中国企业在AI领域的多线布局与系统性投入。

图表8：中国IT与生成式AI预算及增长预期

6. 模型层本地化程度领先，硬件软件尚存差距

在AI价值链本地化进程中，模型层进展最为突出，当前本地化水平达82%，预计2026年将进一步提升至81%。相比之下，AI硬件（29%）与AI基础设施软件（60%）的本地化率仍较低，预计明年将分别提升至51%和61%。

这一趋势源于中美模型能力差距缩小，以及中国在成本效率方面具备结构性优势。

图表11与12：AI各层级本地化水平（2025-2026）

7. 云与模型选型：性能安全优先，成本位居其后

云服务领域，阿里云与腾讯云在企业采用率上领先，华为云、百度云紧随其后。企业选择云厂商时，首要考量计算性能与安全合规，成本仅列第三位。这也解释了在需求强劲下主流云厂商为何能够实现价格上调。

模型层面，腾讯混元、DeepSeek和阿里Qwen是当前企业应用最广泛的大模型。模型选择的核心要素为性能与准确性（53%），其次是生态与技术支撑（43%），成本因素同样仅占25%。

图表13及15：云服务商大模型应用情况

8. 消费级AI助手市场激战，豆包暂居首位

在消费级AI助手市场，字节跳动的豆包目前处于领先地位，成为最受欢迎的AI产品。阿里通义与腾讯元宝虽在2026年春节期间通过"红包"等活动提升了用户活跃度，但近期增速有所放缓。

与美国的GPT与Gemini双寡头格局不同，中国AI助手市场仍较为分散。随着互联网巨头持续推广与产品升级力度加大，预计未来将向整合方向发展，并有望催生面向消费者的AI超级应用。

图表：中国AI助手周活跃用户份额及使用情况

结语

这份中国人工智能产业全景图显示，行业正从"试水"走向"深潜"。

在此过程中，企业不仅在技术部署上积极行动，更在预算、人才、模型及基础设施等关键领域持续加大投入。

尽管投资回报率仍存在不确定性，但企业对AI产业的信心无疑在持续增强。

随着AI代理、开源框架及本地化模型的不断演进，中国企业在AI应用的深度与广度上有望实现双重突破。

阿里云、腾讯云、金山云等快速发展的模型厂商及MiniMax等将成为本轮AI浪潮的核心受益者。