大模型产业落地加速，AI应用驱动企业增长与效率提升

当前，大模型技术在产业界的应用落地正展现出迅猛加速的态势。

根据阿里巴巴最新公布的季度财报，阿里云单季营收达到398.24亿元，同比增长34%，增速刷新记录。值得注意的是，与人工智能相关的产品收入已经连续九个季度保持三位数的同比增长率。

在随后的财报电话会议中，阿里巴巴首席财务官徐宏指出，本季度AI相关产品的采用率显著提升，其收入在外部客户总收入中的占比已突破20%，且这一比例仍在不断攀升。“我们观察到，AI产品正被越来越多的企业客户快速采纳，他们愈发重视诸如代码辅助等增值功能的应用。”

技术能力的飞速进步和调用成本的急剧下降，成为大模型加速商业化的核心驱动力。尤其在工业等特定领域，企业正面临市场竞争加剧和利润增长乏力的困境，因此更加迫切地寻求利用AI技术来实现降本增效的目标。

施耐德电气高级副总裁、工业自动化中国区负责人丁晓红在接受界面新闻采访时表示，当前工业企业普遍面临“增量不增收”的困境，降本增效已成为企业生存的关键。过去，行业更注重硬件的价值；如今，越来越多的企业开始意识到数据的巨大潜力，并积极探索如何有效利用数据，推动自身实现高质量、可持续的盈利增长。

在工业领域，已涌现出众多成熟的AI应用场景，如设备的预测性维护、基于机器视觉的故障检测等。丁晓红认为，下一步的重点在于深入挖掘工业各细分场景的特定需求，将深厚的工业专业知识与AI技术深度融合，推动AI应用从单点突破走向全局优化，例如利用AI技术提升整个产业链的协同效率。目前，许多行业专家已开始着手研究相关课题。

聚焦制造业，特定领域的语言模型展现出巨大的应用潜力。Gartner研究副总裁高挺向界面新闻分析道，制造企业通常积累了大量标准作业指导书、设备操作手册、历史维修记录等文档。以往，这些知识主要通过培训和文档查阅来传递，效率有限。如果将内部资料训练成专属语言模型，产线工人遇到问题时只需用自然语言提问，AI即可快速给出精准答案和操作步骤，这将极大提升工作效率。

此外，今年以来，大模型在金融、医疗健康等领域的落地同样呈现出加速态势。第三方统计数据显示，今年前9个月，金融行业大模型相关中标项目已达358个，相比2024年全年增长了170%，已披露的金额规模达到9.55亿元，同比增长近三倍。

阿里巴巴最新财报还显示，阿里云在政务与企业市场、金融云、混合云等领域持续扩大市场份额。同时，阿里云已与中国银联、博世等全球知名企业达成AI领域的合作，进一步推动AI技术的规模化落地。

产业界对大模型应用的需求持续高涨，这将驱动大模型、云计算及上下游产业链在未来较长时期内保持高速增长。阿里巴巴CEO吴泳铭在财报电话会上透露，当前企业客户需求极为旺盛，阿里云的AI服务器上架速度已远远跟不上订单增长，积压订单数量仍在不断扩大。这预示着阿里云的增长潜力仍在持续释放中。

与此同时，自今年下半年起，AI产业链中的晶圆代工厂、DRAM制造商、存储芯片厂商以及CPU供应商等各环节均普遍面临供应短缺，相关产品价格也出现大幅上涨。

吴泳铭在财报电话会上坚定表示：“AI领域的泡沫至少三年内不会破裂。”