近日，全球知名信息技术研究机构 IDC 发布了《中国央国企大模型解决方案市场份额，2024：大模型投资的主力军》报告，并揭示了中国央国企大模型市场的最新格局。
数据显示，2024 年大模型解决方案市场规模已达 31.8 亿元人民币，其中，科大讯飞市场份额居首位。
（来源：IDC）
自 2023 年以来，国资委多次对中央企业发展人工智能提出明确要求。2024 年 2 月的中央企业人工智能专题推进会上，明确提出央企要开展“AI+”专项行动；同年 7 月，国资委进一步强调将人工智能产业发展作为全局工作重点，加快推进“AI+”专项行动，并强调算力基础设施建设的重要性。2025 年 3 月发布的《政府工作报告》继续指出，要持续推进“人工智能＋”行动，让人工智能真正赋能产业转型升级，赋能新质生产力。
报告数据的背后，折射出的是央国企在人工智能转型领域展现出的前所未有的速度与力度。在政策引导与市场需求的双轮驱动下，央国企正以实际行动抢占这一轮通用人工智能的全球制高点。
用自主可控的全链路国产化技术构筑央国企 AI 主权堡垒
与消费级 AI 应用和一般企业市场不同，央国企大模型应用呈现出独特的需求特征和发展路径。在这片土壤上，各大厂商各展所长，形成了差异化的竞争格局。
首先，央国企对数据安全与技术自主可控的要求近乎苛刻，这与其承担的国计民生重任直接相关。能源、电力、金融、通信等关键基础设施领域，不仅面临严格的监管环境，更需应对日益复杂的安全挑战。2025 年 2 月，中央企业“AI+”专项行动深化部署会议提出，到“十五五”末，央企需实现关键领域核心技术自主可控，这一政策导向让技术自主成为市场竞争的关键维度。
作为中国全民开放可下载大模型中唯一的国产算力训练出来的大模型，科大讯飞一直坚持自主可控的国产化路线。全栈自主可控路线虽然在安全性和定制化方面具有优势，但也面临研发投入大、迭代速度相对较慢的挑战，因此需要厂商有着足够的战略定力进行长时间投入。
早在 2023 年，就联合华为发布了国内首个全国产万卡算力平台“飞星一号”。今年 3 月 3 日最新发布的深度推理大模型星火 X1 升级版，是当前唯一全国产算力训练的深度推理大模型，用相当于同行约 1/10 尺寸的模型实现了全球领先水平，在中文数学任务上全面领先 DeepSeek R1 和 OpenAI o1。
图丨 3 月星火 X1 大模型的能力进一步升级（来源：科大讯飞）
其次，与通用场景不同，央国企的业务环境高度专业化且流程复杂。通用大模型难以满足石油勘探、电力调度、金融风控等领域的专业需求，而为每个领域从零训练专用大模型又成本高昂、周期漫长。
针对挑战，业界通常采取几种常见策略：一是使用超大规模通用大模型并通过提示工程引导其适应专业场景，但这种方法对复杂专业知识的理解深度有限；二是通过微调已有通用模型来适应特定领域，但微调后的模型往往失去通用能力；三是构建特定行业的知识库并与大模型结合，但这种检索增强方法在处理隐含知识和推理能力上仍有不足。这些方法各有利弊，难以同时满足专业深度和成本效益的双重要求。
那有没有一种方法，能把这些策略融会贯通起来呢？
科大讯飞基于多年实践经验，探索出一条“通专结合”的差异化路径，有效解决了从通用到专业再到具体场景的能力递进问题。
正如 IDC 报告所指出的那样，“相较于单纯依赖一个超大参数规模的大模型，‘通专结合’模式能够充分融合一个通用大模型的强大底座技术能力，同时灵活调用几亿、几十亿乃至几百亿参数规模的大模型，组合完成复杂任务，为央国企及各行业提供高性价比的定制化解决方案。”
从架构设计角度看，这种“通专结合”使系统能够根据输入特征动态选择最适合的模型组合处理各子任务，而不是用单一模型应对所有场景。不过，这种路线带来的系统架构复杂性增加、不同模型间的知识协同、以及整体系统的维护与迭代等问题，都对技术团队提出了更高要求。
业内实践表明，只是使用通用大模型，很容易“第一眼惊艳”，但在很多应用中，如果说通用大模型的能力 70 多分，行业专门定制能做到 80 分，场景找准了就可以达到 90 多分，就能单独解决问题，或者人机协同下提升百倍效率，在专业场景中实现大模型落地“最后一公里”。
在实际部署中，“通专结合”的架构显著降低了大模型在专业场景中的“幻觉”问题。相比单一模型，通专结合架构让系统可以将问题分解为多个子任务，使专业模型处理特定领域知识，通用模型处理语言理解和推理，最终通过结果融合机制生成最终答案，既保证了专业精确性，又维持了通用灵活性。
通过和央国企一起深入场景滚动打磨，从自主可控国产化算力怎么搭建、到数据怎么清洗、到怎么训练模型、训练之后怎么落地场景、怎么实现安全保障，科大讯飞为央国企提供了一整套完整的工具链。
技术自主可控奠定了基础，而技术灵活则是应对变革的关键。从ChatGPT 3.5 发布以来，大模型技术的发展更是日新月异，既推动着技术的发展，又给央国企带来了新的挑战。一方面，他们需要应对复杂多样的IT基础设施现状；另一方面，面对 DeepSeek 等新兴模型带来的技术革新，如何避免技术路线锁定、保持系统可升级性也成为关键考量。
IDC 报告特别提醒：“尽管 DeepSeek 的创新让大模型产业跨出很大一步，然而当前大模型整体技术还处于不断突破期……在设计架构时，应该将模型版本的升级甚至替换考虑在内。”
此外，开源生态的蓬勃发展虽然使各行业快速享受到先进技术的便利，但开源模式并非适用于所有场景，尤其在教育、医疗、司法等严肃领域，对数据安全、隐私保护、以及治理合规性有着更严格的要求。对此，模型厂商需在开源创新与闭源安全之间进行权衡。闭源大模型在敏感数据保护、风险控制与技术自主可控方面具备显著优势，而开源大模型则更有利于生态建设与快速技术创新。
基于这一理念，科大讯飞在实践中探索出以闭源自主的星火大模型为核心，辅以开源模型进行技术拓展的灵活模式。部分央企客户采用科大讯飞提供的“星火+DeepSeek”双引擎方案，既保证了稳定性，又获得了技术迭代的红利。
成本与价值平衡同样是央国企面临的现实挑战。IDC 报告指出，“为大模型整体解决方案降本将是今年大模型发展的主要路线之一。”在追求技术创新的同时，央国企也受制于严格的预算管理和投资回报要求。特别是随着 DeepSeek 等低成本模型的出现，市场成本预期正在快速重塑。
科大讯飞通过算力与模型的协同优化，以及“通专结合”模式下大小模型的灵活组合，在不牺牲性能的前提下显著降低了解决方案总成本。依托“飞星二号”超大规模智算平台和全链路自主研发的模型能力，科大讯飞为央国企提供了从底层算力到上层应用的一体化解决方案，大幅降低了部署门槛和运维成本。
中央“AI+”战略与 DeepSeek 浪潮双重力量之下，中国的企业市场正迎来“技术采用生命周期”曲线中的跨越鸿沟阶段。我们看到，在这波市场增量机会里面，一定需要从底座通用大模型到行业再到场景落地的一整套解决方案，科大讯飞自主可控的全国产化大模型、深耕多年的应用落地产业链条、以及基于央国企场景深度打磨形成的完整工具链，整体系统性打法的综合实力可以实现这一波通用人工智能产业红利兑现。
央国企大模型成功落地三大关键要素
需要注意的是，目前央国企对大模型的期望已不是简单的效率提升，而是期待与核心业务流程的深度融合。IDC 报告指出，“当前已落地的应用主要集中在提升办公效率层面，如在协同办公系统嵌入问答工具，但在垂直业务领域的深度应用仍显不足。”
这一趋势对模型提供商提出了更高要求—不仅要有技术实力，还需要深厚的行业理解能力。在这一维度，科大讯飞 26 年的 AI 技术积累与多年行业经验形成了独特优势。截至 2024 年 12 月，科大讯飞已与中石油、中海油、国家能源、华润、绿发等央国企及 20 多个行业头部企业共建行业大模型，覆盖 300 多个应用场景。
这种行业上的积累不仅体现在行业术语理解上，更体现在对业务流程、管理架构和决策模式的深入把握中。以能源行业为例，中国海洋石油集团与科大讯飞联合开发的“海能”模型围绕 8 大类 100 多个业务场景构建应用，实现了小模型和大模型兼备、专业场景和通用场景兼容的目标。
又如中国石油联合科大讯飞等共建的 700 亿参数昆仑大模型，构建了地震处理、地震解释、测井处理解释三个专业大模型，支持 43 个专业及通用应用场景。通过多目标优化和特定领域数据增强等一系列技术，科大讯飞使模型真正深入各行业的作业流程之中，使模型具备了超越通用大模型的专业理解能力。
图丨昆仑大模型发布会（来源：中国石油报）
这些案例的成功实践揭示了央国企大模型应用落地的关键要素：一是要安全，大模型的“地基”要建立在自主可控的国产化算力底座上；二是要专业，大模型提供商既要懂 AI 也要懂行业，要能够深入行业将业务清晰“翻译”出来并与技术融合；三是要兼容，技术发展太快了，正在使用的技术系统要能够和新系统实现低成本兼容并不断迭代。
从目前市场各大模型厂商的合作模式来看，“联合共建”已成为央国企大模型项目的主流方式，而非简单的供应商关系。这种合作模式使技术提供商能够更深入理解行业需求，企业也能更好地将自身专业知识融入模型训练过程，但毫无疑问也要求模型开发商有足够的能力实现从通用能力到行业专精的平滑过渡。
下一个战略赛点已至，科大讯飞何以抢占先机
展望未来，央国企大模型应用将呈现更加多元的发展态势。据中国信通院预测，2025 年大模型生态将向更多元化方向发展，细分场景能力的产品化将成为供应商协同提效和盈利增长的关键。
IDC 报告显示的市场格局，映射出的是央国企大模型市场的独特需求与各家厂商的应对之策。在数据安全与自主可控、专业能力建设、技术架构灵活性、成本效益平衡以及业务深度融合等多个关键维度，央国企对大模型提出了远高于一般市场的严苛要求。
科大讯飞领跑大模型央国企市场，正是因为其在自主可控全链路、“通专结合”模式、体系化方案、算力模型一体化以及行业深度理解等方面的优势，精准对接了央国企的核心需求。科大讯飞的领先地位也为整个行业提供了重要启示：AI 时代的竞争，不仅是技术之争，更是对场景的洞察之争，是日积月累持续拓宽钻深护城河之争。与此同时，阿里、浪潮云、智谱等厂商也在各自优势领域不断发力，共同推动着这一市场的繁荣发展。
从 IDC 数据看，中国 AI 产业正迈向更加多元化和专业化的发展新阶段。央国企大模型应用的成功经验，不仅为各行业数字化转型提供了宝贵借鉴，更有望成为技术与场景深度耦合的范例。
在政策支持、市场需求和技术创新的共同驱动下，这一领域的发展前景值得期待。IDC 预测，2025 年央国企将加快大模型的建设与落地，继续推动市场高速增长。在这场产业变革中，只有真正理解央国企的场景刚需、提供精准解决方案的厂商，才能在激烈的市场竞争中脱颖而出。
参考资料：
https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=CHC53138125
