如果把时间拨回两年前，中国大模型产业讨论的核心，仍然集中在参数规模、推理能力和榜单排名上。谁的模型更大、谁在评测中领先，往往决定了话语权的分配。但随着大模型逐步走出实验室，真正进入企业核心系统，行业判断标准正在发生迁移。
这种变化并不是舆论先行，而是由真实采购行为所推动。招投标市场，正在成为中国大模型产业最直接、也最残酷的“第二考场”。谁能中标、谁能复购、谁能把试点项目变成长期系统，正在比论文和榜单更清晰地划分产业位置。
进入2026年后，这种趋势被再次放大。1月8日、9日，智谱与MiniMax相继在港交所敲钟，宣告了中国大模型“资本后时代”的降临。当曾经的“大模型六小虎”陆续走向公开市场，估值逻辑已然让位于营收逻辑。融资不再是支撑玩家留在牌桌上的唯一“氧气”，自我造血能力成为了接下来的生死线。
近期，智能超参数发布的《中国大模型中标项目监测与洞察报告（2025）》，从真实招投标与企业级采购的数据出发，系统梳理了大模型在政企市场中的中标数量、项目结构与应用场景变化。
大模型，从“比能力”走向“比落地”
从总量看，2025年中国大模型招投标市场呈现出近乎“跳跃式”的增长。数据显示，2025年全年统计到7539个大模型相关中标项目，披露中标金额约295.2亿元，项目数量和金额分别同比增长396%和356%。这种爆发式的规模扩张，标志着大模型已从早期的“技术试水”演变为企业数字化的“必选项”。
但真正值得关注的，并不是“涨了多少”，而是“钱花在了哪里”。
在项目类型结构中，应用类大模型项目占比达到58%，并在2025年11月一度攀升至63%，成为四大类项目中占比最高的一类。这传递出一个清晰的信号：市场对“底座建设”的单纯迷恋正在退潮，招标人开始跳过昂贵的算力堆砌，直奔具体的业务痛点。
这种“应用优先”的策略转向，背后是通义千问、DeepSeek等国产开源模型性能的爆发式进化，它们以极具竞争力的表现支撑起业务需求，使得招标方更愿意将预算倾注到能产生直接ROI的环节。
从落地场景来看，这一转向更加明显。2025年排名第一的大模型应用场景，不再是过去两年长期占据主导地位的“知识问答与知识平台”，而是“智能审核与分析决策”。
与知识问答不同，审核与决策类场景对模型稳定性、可解释性、行业理解深度和错误成本提出了更高要求，也显著抬高了厂商的进入门槛。这类等明确指向业务结果的项目形态，意味着大模型开始正式渗透进企业的“高责任区”。
紧随其后的“智能客服与数字人”，则成为另一条关键赛道。2025年全年，该场景相关中标项目数量达到480个，主要集中在通信、金融、政务、教科等行业。这一领域的特殊性在于：需求足够广泛，ROI相对清晰，降本增效效果可量化，也因此成为能力分化最早、最明显的应用方向之一。
榜单结构悄然变化，垂直厂商成为新生力量
如果只看“全年大模型中标项目总数前十名”，算力型厂商、云服务商和综合型大厂依然占据重要位置。但当视角切换到“应用类大模型中标数前十名”，榜单结构已经发生了明显变化。
统计显示，应用类榜单与全量榜单存在不小差异。如今，算力和模型基座更偏向一次性或阶段性投入，而应用类项目则要求厂商持续参与业务改造过程，正因如此，行业的评价体系的坐标轴，也正从“资源规模”转向“交付深度”。
在应用类榜单中，科大讯飞依然保持领先，百度、火山引擎、腾讯云、阿里云等通用大模型与云厂商，则凭借通用技术栈、多模态能力和平台生态，成为不少机构在稳妥路径下的优先选择。运营商与传统IT厂商则依托深厚的政企资源，在稳态交付上展现出惯性优势。
值得注意的是，在这份榜单中，正在出现一批专注于垂直深挖的“大模型技术与应用服务商”的企业，中关村科金正是其中的代表样本之一。
据统计，中关村科金位列“大模型应用项目中标数前十”，同时在细分榜单中表现更为亮眼：金融行业大模型项目中标数排名第四、数字人&智能客服项目中标数排名第三。报告指出，中关村科金作为垂类大模型的代表厂商，并未盲目卷入通用底座的军备竞赛，而是将重心押注在应用层，通过聚焦智能客服等场景，扎根金融、汽车等赛道，进入独立企业级大模型与智能体领导者行列。
从产业视角来看，以中关村科金为代表的独立厂商与垂类厂商的上榜，也显示出如今的在ToB应用市场，垂直厂商已不再是巨头生态里的边缘配角，而是能够凭借对行业场景的深刻洞察，独立承担关键交付的实力派。
垂类路径的现实逻辑：“懂业务”越来越重要
2025年的中标数据，反复印证了一个长期被低估的事实：大模型在真实业务中的落地难度，远高于技术演示。
ToB客户对系统的稳定性、准确性与合规性要求更高。招标方在“高责任场景”中，不再为“模型可能有用”买单，他们只为“确定性能解决问题”付钱。这对中标厂商提出了三重要求：对行业流程的理解能力、对模型行为的可控与治理能力，以及长期交付与运维能力。
而这正是独立企业级大模型与智能体厂商更容易建立优势的领域。通用大模型虽知识广博，却难以满足专业领域的准确性需求；而垂类大模型则像“研究生”，在特定领域能给出更可靠的答案。
以上榜的中关村科金为例，在“三级引擎”的战略下，明确了“平台+应用+服务”的核心内容。通过“得助大模型平台”构建智能化底座，以此催生出覆盖智能营销、智能客服、智能办公等垂直应用，并辅以深度的咨询与联合研发服务。这种闭环模式，消解了技术与业务之间的“断裂带”。
随着战略的逐步深化，中关村科金在2025年正式发布了“3+2+2”全栈智能体产品矩阵，包含了三大技术基座（得助大模型平台5.0、AI能力平台、AI数据平台）、两大通用场景应用平台（得助智能客户平台、得助智能工作应用平台“智枢”），以及针对金融和工业的两大行业智能体平台，以“模型+平台+智能体+解决方案”的组合形态，深度嵌入客户既有系统之中。
在交通与工业领域，中关村科金助力中国船舶集团打造的行业大模型“百舸”，融合了百万级船舶专业知识库，并完成了与DeepSeek深度集成，将知识查询时间从20分钟级压缩至10秒级；而在交通基建领域，中关村科金与宁夏交建基于上万篇行业规范训练的“灵筑智工”模型，在专业问题上的回答准确率较通用大模型提升40%，在真实场景应用中平均提效超60%。
这些项目强调“国产自主可控”和“垂直领域知识增强”，正是央企国企在大模型采购中高度关注的核心要素。类似路径也体现在金融、证券、保险、政务、汽车等行业。无论是银行的智能客服，还是券商的财富助手与合规审核，不仅要保证模型“足够聪明”，也要保证“足够可靠”。
从能力提供者，到“最后一公里”的承担者
从更宏观的产业分工视角切入，2025年的中国大模型市场正形成一种愈发清晰的“阶梯式”协作。
在这一结构中，通用大模型厂商持续拓展能力边界，云与算力厂商负责规模化与稳定性；传统IT与系统集成商擅长大型项目交付；而企业级大模型与智能体服务商，则逐渐集中在最复杂、也最难标准化的环节——业务落地的“最后一公里”。
这“最后一公里”，并非技术意义上的终点，而是组织与系统意义上的起点。
在大量中标项目中，大模型并不是被作为一个独立系统采购，而是需要嵌入既有的业务流程、信息系统与管理机制之中。这意味着，厂商面对的挑战不再只是模型效果，而是如何处理数据权限、业务流程改造、合规审计、人机协作以及长期运维等一系列非技术问题。
也正因为如此，单纯依赖通用模型能力，往往难以独立完成这一阶段。垂类厂商所扮演的角色，并不是“替代通用模型”，而是承担通用模型难以覆盖的复杂性成本。它们将大模型能力转译为可运行的业务系统，这种“技术隐身、效果显性”的路径，让ToB商业化走向最成熟的状态。
走向2026：耐心与“长跑者”的红利
回顾2025年的数据，我们还能够发现两个预示未来的微妙伏笔。
其中一方面，在项目形态上，中标项目金额的碎片化趋势。单个项目的中标中位数在下降，但这并非市场降温，而是大模型正在从“形象工程”变成“日常软件”，进入常态化、小步快跑的采购周期。这意味着，大模型开始像软件一样被持续采购、反复迭代，持续的服务与迭代比一次性的订单更重要。
另一方面，在应用内容上，智能体项目正在快速爆发，2025年第四季度在应用类项目中的占比已达到15%-20%。这背后是企业对AI角色认知的转变：从最初的信息辅助与知识查询，逐步过渡到任务执行、流程参与乃至局部决策。
2026年，竞争焦点将不再是模型更新的速度，而是谁能在复杂的业务博弈中，持续交付确定性的红利。从参数竞赛到业务长跑，中国ToB大模型最真实的底色，正写在每一份沉甸甸的中标合同里。
产业的答案，并不在发布会舞台上，而在那些持续运行、反复复购的系统之中。而真正的赢家，是那些已经在客户系统的代码底层运行、在业务流程的毛细血管里持续输出价值的厂商。
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