2025 年：企业生成式 AI 的现状

2025 年企业在生成式 AI 上的投入达到，较 2024 年显著增长。其中，成为支出最大的一块。越来越多企业选择（2025 年约 76% 的用例采用购买方式）。，反映出企业对能带来即时生产力提升的 AI 方案有很高的购买意愿。在应用层内部，（成为生成式 AI 的首个“杀手级”用例）。

兜兜转转了多少年

447人浏览 · 2026-02-07 06:30:00

兜兜转转了多少年 · 2026-02-07 06:30:00 发布

摘要

2025 年企业在生成式 AI 上的投入达到 约 370 亿美元，较 2024 年显著增长。
其中 应用层（面向最终用户的软件/产品）约占 190 亿美元，成为支出最大的一块。
越来越多企业选择 购买现成 AI 解决方案而非完全自建（2025 年约 76% 的用例采用购买方式）。
AI 产品的商业化转化率明显高于传统 SaaS：AI 方案从探索到投产的转化率约 47%（对比传统 SaaS 的 25%），反映出企业对能带来即时生产力提升的 AI 方案有很高的购买意愿。
在应用层内部，面向开发者/工程的“代码类”产品是最大的单项，约 40 亿美元（成为生成式 AI 的首个“杀手级”用例）。

1. AI：热潮还是泡沫？

近几年资本与舆论对生成式 AI 的关注达到了前所未有的高度（NVIDIA 市值飙升、数千亿美元的基础设施承诺等）。尽管有人担忧过度投资与失败率（部分研究指出多数项目未达预期），但从需求端的实际数据看，企业采用正在落地并产生收入与生产力提升，因此更像是“快速扩张的繁荣期”而非短暂泡沫。Menlo 的调研基于约 500 名美国企业决策者 的问卷，并辅以对模型 API、基础设施与应用的自下而上市场建模。

2. 跟着钱走：企业美元流向

报告显示，企业在生成式 AI 的总支出在 2025 年达到约 370 亿美元，比 2024 年增长 3.2 倍左右。应用层（即上层的 AI 产品/应用）占比最大，约 190 亿美元，说明企业更愿意为能直接带来生产力/效率提升的产品付费，而非只投基础设施。

支出拆分（报告关键分类）

应用层（应用/产品）：~190 亿美元。

其余为模型/基础设施及相关平台/工具。

3. 企业如何把 AI 推向生产环境

经过三年快速演进，企业将生成式 AI 推向生产环境形成了较为稳定的路径和模式：

购买优于自建：早期很多大公司选择内部研发（例如个别金融/零售巨头训练自家模型），但到 2025 年，约 76% 的用例是购买而非完全自建。就算内部仍有大量投资，现成解决方案更快到产出。
PLG（Product-Led Growth）效应显著：大量 AI 产品通过个人用户/开发者先行试用、证明价值，随后转化为企业合约。PLG 在 AI 中的占比远超传统软件。

4. 采购与转化：AI 买家更“热”

数据表明，一旦组织决定试用 AI 解决方案，最终走到生产化的比率接近 47%，几乎是传统 SaaS 的两倍（~25%）。这说明企业在面对可带来直接效率提升或成本节约的 AI 用例时，决策与采购节奏更快、阻力更小。

5. PLG、影子采买（Shadow AI）与真实支出

PLG 渠道贡献显著：在 AI 应用支出中，约 27% 来自 PLG 渠道（个人/小组先行采用），远高于传统软件的 7%。考虑到“影子采买”（员工用个人账号或信用卡购买并在工作中使用）的存在，这个比例可能更高。

6. 初创公司 VS 传统大厂：应用层的胜负手

在应用层，AI 原生初创公司表现抢眼：报告指出初创在应用层拿到的收入约是 incumbents 的 1.8–2 倍（市场份额显著上升），原因包括更快的产品迭代、更贴近开发者痛点的功能和更强的 PLG 速度。与此同时，基础设施层面仍然有很多传统厂商占优，因为它们在数据平台、集成与运维方面拥有深厚积累。

7. 应用层的内部构成（$190B 的拆解）

Menlo 将应用层进一步细分为三个部分：

部门级 AI（Departmental AI）：约 73 亿美元，面向特定职能（如工程、销售等）。其中代码/开发工具成为最大子类，占部门级的多数份额（代码类约 40 亿美元）。
垂直行业 AI（Vertical AI）：约 35 亿美元，按行业定制（医疗、金融等）；医疗是增长最快、投入最大的垂直领域，约 15 亿美元。
横向通用 AI（Horizontal AI）：约 84 亿美元，提供跨职能的生产力工具（内容生成、智能助手等）。

8. 部门级 AI 的亮点：代码为王

代码相关工具被认定为生成式 AI 的第一个“杀手级”用例。在 2025 年，代码类支出从 2024 年的数亿美元级别跳升至约 40 亿美元，主要因为模型现在可以理解整个代码库、完成多步骤任务并直接参与开发流程（从原型、重构、到 CI/CD 的部分环节）。企业报告的开发者生产力提升一般在 15%+。

9. 垂直行业：医疗引领

在垂直 AI 领域，医疗行业的投入最高且增长最快——2025 年医疗大约占垂直 AI 支出的近一半（约 15 亿美元），显著高于其他行业。这反映出医疗机构在电子病历、影像、诊断辅助等方向对定制化 AI 的强烈需求与投入。

10. 对技术从业者与创业者的启示（结论）

产品化优先：企业倾向于购买成熟产品。因此创业公司应优先把产品推向可实测的业务价值（效率、成本节约等），并做强 PLG 路径。
行业/职能切入点：选择碎片化、可量化改进的职能（如代码生成、销售线索自动化、客服自动化）更容易快速拿到营收与企业用户认可。
与 incumbent 合作 vs 取代：基础设施与深度集成领域仍有 incumbents 的优势；AI 原生初创在功能与速度上占优，二者存在可互补的合作机会。