广东
近期，大模型相关热度有所变化，整个 AI 产业正在经历一轮明显的重心转移。过去两年，行业焦点集中在基础大模型的参数竞赛、新品发布；而 2026 年以来，产业关注点逐步下沉，更多企业开始聚焦 AI 在真实业务场景中的落地效果，AI 行业正式进入落地深水区。
从公开行业报告来看，国内 AI 相关市场规模保持稳步增长，但增长结构已经发生改变。基础模型研发依然是产业底层支撑，不过市场资金投入方向正在调整。不少资本与企业减少了对纯概念项目的投入，更倾向于选择能够产生实际业务价值、可量化收益的 AI 应用项目。单纯依靠演示效果、缺少真实业务闭环的项目，融资难度明显加大。
产业端，不同行业的 AI 落地进度差异显著。政务、智能制造、金融风控、内容生产等领域，落地案例相对更多。在工厂场景中，AI 视觉检测可以辅助识别产品缺陷，提升质检效率；在企业办公场景，智能文档处理工具，能够完成资料归纳、信息提取等重复性工作，降低人力消耗。但与此同时，多数传统行业的 AI 改造仍然面临不少阻碍。
业内人士分析，当前 AI 落地存在几大共性难题。第一是成本问题。一套完整的 AI 方案，包含模型微调、数据治理、系统对接以及后期运维，前期投入较高，中小企业承受压力较大。第二是数据门槛。很多企业内部数据分散、标准化程度不足，高质量私有数据获取与合规处理难度不小，直接影响 AI 输出效果。第三是效果稳定性。大模型存在幻觉问题，在高精度业务场景下，AI 输出结果不能直接作为决策依据，仍需要人工复核。
除此之外，AI 相关合规体系建设也在同步推进。随着生成式人工智能管理相关规定持续落地，企业在使用 AI 进行内容生成、数据采集时，需要更加重视版权、个人信息保护等问题。合规已经成为 AI 项目落地的前置条件，不合规的应用即便技术效果较好，也难以规模化推广。
市场观点出现分化。乐观方认为，随着模型成本持续下降、行业专用小模型不断成熟，未来 1-2 年，AI 会在更多垂直行业实现规模化普及，数字化转型速度进一步加快。持谨慎态度的从业者则表示，不能高估短期 AI 的改造能力，AI 更多是效率辅助工具，很难一次性颠覆原有产业模式，企业需要理性看待技术价值，避免盲目跟风上线 AI 项目。
整体来看，AI 产业已经告别野蛮生长的阶段，行业逻辑正在重塑。技术不再是唯一的竞争筹码，场景理解能力、数据治理能力、成本控制能力以及合规管理水平，共同决定 AI 项目能否长期存活。未来，能够切实解决企业痛点、兼顾成本与合规的 AI 应用，才具备持续发展空间。
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