Token經濟時代正在加速到來。根據國家數據局公布的數據，2024年初，中國日均Token調用量約為1000億；到2025年底已躍升至100萬億；2026年3月突破140萬億，兩年增長超過千倍。調用規模的快速增長，反映出大模型應用需求正在加速釋放，也表明人工智慧正從技術探索走向產業實踐。下一步，真正考驗大模型產業化能力的，不只是調用規模的擴大，而是誰能進入能源、電力、鋼鐵、金融等高門檻行業的核心業務系統，並在長期運行中形成可驗證的業務價值。

5月8日，弗若斯特沙利文發布《中國通用大模型項目中標研究報告（2025年度）》。報告將中國大模型產業商業化發展概括為從“參數競賽”到“業務嵌入”再到“價值兌現”的三階段演進，並指出2025年至今正成為大模型發展的關鍵轉折階段，發展焦點逐步從“模型更強”的單一維度，轉向能否融入業務流程、形成可量化ROI，並在成本、安全、迭代等要素之間取得平衡的綜合維度。

報告披露，2025年全年中國大模型公開中標項目達7,539個、披露中標金額為295.2億元；從項目類型看，應用類占數量的58%，市場重心從“建模型”轉向“用模型”。

行業採購不只看模型，而是看能否進入系統

這組數據背後，是行業採購邏輯的變化。越來越多關鍵行業開始把AI嵌入招采、生產運營、風控審核、客戶服務、知識管理等業務鏈條。對這些行業而言，選擇大模型並不是選擇一個通用問答工具，而是在選擇能夠進入業務流程、適配安全邊界並持續運營的智能底座。

這種變化首先發生在高門檻行業。能源行業關乎安全與連續生產，電力業務涉及規則、交易和責任邊界，鋼鐵製造依賴長期積累的工業知識，金融行業對合規、穩定和可追溯要求更高。這些場景檢驗的不是單點模型能力，而是行業知識、系統集成、數據治理、安全可控和長期交付的綜合能力。

高門檻場景正在驗證AI的實際價值

能源化工是大模型落地難度較高的場景之一。報告列舉的中石油“昆侖大模型”案例顯示，中石油攜手科大訊飛、華為及中國移動，基於星火底座打造能化領域首個國家備案的“昆侖大模型”，覆蓋油氣勘探、煉化工藝等六大領域。對能源企業來說，這類應用的價值不在於“多一個模型”，而在於AI開始進入專業知識體系和關鍵業務鏈條。

發電行業的難點在於業務鏈條長，招采、交易、生產運營等環節既有專業門檻，也有規則和責任要求。報告顯示，國能集團相關千億級發電行業大模型深度嵌入招采、交易、生產運營等核心業務鏈條。其中，2025年發布的“擎源”覆蓋15個業務域、75個應用場景，首批41個智能體已在多地試點。更能體現業務價值的是結果：智能評標助手深度嵌入管理流程，提效與節支年化效益約19億元；電力交易場景中，交易盯盤時間由1.5小時縮短至15分鐘，度電收益提升5%-10%，實現增收400萬元。

在鋼鐵製造領域，AI的價值體現在工業知識沉澱。報告顯示，寶鋼股份聯合科大訊飛建設鋼鐵行業大模型應用平台，將複雜的工藝經驗、即時數據與工藝邏輯沉澱為可持續運行的系統能力底座。該平台建成630G行業語料庫，上線149個智能體，覆蓋採購、工藝、客服等核心場景，吸引4500名常態活躍用戶，累計會話訪問量145萬次。相比建設數字本身，更值得關注的是，鋼鐵行業分散的經驗和知識正在被轉化為可查詢、可調用、可複用的能力。

金融領域對穩定、合規、可追溯和數據安全要求更高。報告顯示，交通銀行國產千億級金融大模型深度嵌入零貸、交易、風控等核心業務鏈條，推進線上線下服務一體化。在零售金融流程中，相關能力已累計服務超3000萬客戶；在資金交易與風控場景中，通過核心判斷流與執行流嵌入，輔助機器人達成金額超千億元，並將單筆任務處理時長有效降低40%。

可驗證結果成為行業選擇的關鍵

這些案例呈現出同一個趨勢：大模型落地正在從周邊輔助走向核心流程，從單點試驗走向系統應用，從能力展示走向結果驗證。對客戶而言，採購AI的關鍵問題也隨之變化：不是模型能否回答問題，而是能否提升效率、降低成本、規範流程、控制風險，並在複雜業務系統中穩定運行。

報告在重點廠商樣本部分披露，在TOP6通用大模型重點廠商、非運營商背景政企公開招標口徑下，2025年全年科大訊飛中標項目數達210個、中標金額超23億元。這組數據的意義，不只是項目規模，更在於其背後對應的行業選擇條件：自主可控的技術底座、行業知識積累、複雜場景交付能力和可量化成效。

從行業觀察角度看，大模型競爭正在從單一模型能力競爭，進入產業系統能力競爭。關鍵行業選擇AI，既看技術水準，也看能否理解行業規則、嵌入既有流程、守住安全底線，並持續產生業務結果。沙利文報告提供了新聞由頭和第三方觀察窗口，而能源、發電、鋼鐵、金融等行業案例，才是理解這一輪大模型商業化進程的主要線索。