据“网信中国”10日消息，网信部门会同有关部门按照《生成式人工智能服务管理暂行办法》要求，持续开展生成式人工智能服务备案工作。7月至8月，新增99款生成式人工智能服务在国家网信办完成备案，对于通过API接口或其他方式直接调用已备案模型能力的生成式人工智能应用或功能，由地方网信办开展登记，本阶段新增27款完成登记。截至2025年8月31日，累计有538款生成式人工智能服务完成备案，263款生成式人工智能应用或功能完成登记。

生成式人工智能(Generative AI)是一种基于算法和模型生成文本、图片、声音、视频、代码等内容的技术。它不同于传统AI的分析功能，生成式AI能够学习并生成具有逻辑的新内容，模拟事物的内在规律，根据用户的输入资料生成连贯且具有逻辑性的新内容。

生成式AI技术已经取得了显著进展，特别是在多模态能力方面。生成式AI不再局限于单一类型的数据处理，而是能够整合和处理文本、图像、音频、视频等多种数据类型。这种多模态能力使得AI系统能够生成更丰富、更符合上下文的输出，处理更复杂、多维度的任务。此外，生成式AI在商业智能中的应用也越来越广泛，能够自动化处理低风险任务、提升数据分析与决策支持的效率，并在客户关系管理中发挥重要作用。

2022年11月以来，随着以ChatGPT为代表的大语言模型迅速发展，生成式人工智能推动人工智能从算法智能进入语言智能时代，正在全面革新社会生产力。我们的报告《2025-2030年中国生成式AI行业竞争分析及发展前景预测报告》包含大量的数据、深入分析、专业方法和价值洞察，可以帮助您更好地了解行业的趋势、风险和机遇。在未来的竞争中拥有正确的洞察力，就有可能在适当的时间和地点获得领先优势。

生成式人工智能行业发展现状分析

中国互联网络信息中心发布的《生成式人工智能应用发展报告(2024)》显示，我国生成式人工智能产业蓬勃发展，产业规模和产品数量迅速增加，并逐渐融入人们的日常生活。生成式人工智能与各行各业的融合正在我国加速落地。从智能语音助手到自动驾驶汽车，从机器翻译到智能医疗诊断，从智能制造到智慧城市，各类人工智能产品正逐步走进人们的生活，极大提高了用户的生活质量和工作效率。

《报告》还显示，生成式人工智能作为新兴产业，其发展的地域分布与当地经济水平、产业结构存在明显相关性。北京、上海、广东等地充分发挥在融资机会、专业人才和政策支持等方面的优势，推动当地生成式人工智能产业蓬勃发展，形成了具有国际竞争力的产业集群。

从国家互联网信息办公室发布的《生成式人工智能服务已备案信息》中的产品备案属地可以发现，截至2024年11月，北京、上海、广东三地的生成式人工智能备案产品数量占比分别达到31.1%、27.2%和11.7%。

数据显示，截至2025年8月31日，累计有538款生成式人工智能服务完成备案，263款生成式人工智能应用或功能完成登记。

生成式AI的应用已从消费端向产业端全面延伸，形成“横向覆盖多领域、纵向深耕产业链”的格局。在消费领域，智能写作、图像生成、人机交互等C端产品快速普及，重塑内容创作与信息获取方式;在产业领域，工业设计、智能制造、智慧医疗、金融风控等B端解决方案加速落地，推动传统行业数字化转型。

特别值得关注的是，应用场景正呈现“技术适配行业特性”的差异化特征：例如，制造业通过生成式AI优化供应链调度与质量检测，教育领域探索个性化学习内容生成，法律服务借助智能合约与案例分析提升效率。这种“通用技术+垂直场景”的融合模式，不仅加速了技术商业化进程，也为行业数字化转型提供了新动能。

据中研产业研究院《2025-2030年中国生成式AI行业竞争分析及发展前景预测报告》分析：

尽管中国在应用层创新表现突出，但底层技术仍存在“卡脖子”风险。在核心算法理论、高端芯片制程、开源框架生态等领域，对外部依赖度较高，自主可控能力有待加强。例如，大模型训练依赖的高端GPU仍以进口为主，部分底层框架的核心代码掌握在国际科技巨头手中。这种“应用强、基础弱”的格局，可能导致技术发展受制于人。破局路径需聚焦“基础研究攻坚”与“开源生态建设”：一方面，加大对算法数学理论、新型计算范式等源头创新的投入，培育自主知识产权;另一方面，推动国内开源社区发展，通过“共建共享”提升技术生态话语权。

生成式AI在部分行业落地中面临“技术价值与商业回报不匹配”的挑战。传统企业存在“不敢用、不会用、用不起”的三重顾虑：一是数据安全与合规风险抑制应用意愿;二是缺乏专业人才导致技术落地门槛高;三是通用模型与行业需求匹配度不足，定制化开发成本高昂。针对这一痛点，产业界正探索“平台化+生态化”解决方案：技术提供商打造低代码开发平台，简化模型定制流程;行业龙头企业牵头成立产业联盟，推动数据共享与标准统一;政府通过补贴、试点等方式降低中小企业尝试成本，形成“技术供给—场景验证—规模复制”的闭环。

生成式人工智能行业未来趋势展望

(一)技术融合：多模态与跨学科的“智能革命”

下一代生成式AI将突破单一模态限制，向“文本、图像、音频、视频、3D模型”等多模态融合方向发展，实现“感知—认知—创造”的全链路智能化。技术融合将呈现两大特征：一是“模态交互”，模型可理解跨模态输入并生成多模态输出，例如根据文本描述生成动态视频;二是“人机协同”，通过人机交互反馈优化模型生成质量，实现“人类创意+AI工具”的协同创作。此外，生成式AI与脑机接口、量子计算等前沿技术的交叉融合，可能催生颠覆性应用场景，例如通过脑电波直接驱动AI生成内容，或量子加速大模型训练。

(二)产业变革：从“工具赋能”到“范式重构”

生成式AI对产业的影响将从“辅助效率提升”升级为“商业模式重构”。在消费端，“AI原生”产品将成为主流，重构内容生产与分发链条，例如个性化新闻聚合、AI生成游戏关卡等;在产业端，“智能决策”能力将渗透到研发、生产、营销全流程，推动“数据驱动”向“智能驱动”跃迁。特别值得关注的是，生成式AI可能催生“零代码创业”浪潮：普通人通过AI工具即可实现创意落地，打破传统创业的技术壁垒。产业竞争焦点将从“技术领先”转向“生态主导”，谁能构建“模型+数据+场景+渠道”的完整生态，谁就能占据产业制高点。

(三)治理升级：全球化与本土化的“规则博弈”

随着生成式AI影响的全球化，治理将进入“国际规则协调”与“本土特色创新”并行的新阶段。国际层面，各国正围绕数据跨境流动、AI军备竞赛、伦理标准等议题展开博弈，争夺规则制定权;中国将在“网络主权”与“开放合作”之间寻求平衡，推动形成“包容、公平、安全”的全球AI治理框架。国内层面，治理模式将向“精细化、动态化”发展：针对不同应用场景制定差异化规则，例如医疗AI采用“最严监管”，娱乐AI给予“更大弹性”;建立实时监测与快速响应机制，以技术手段应对新型风险。

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