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当“百模大战”的喧嚣渐息，国内企业级AI大模型的发展格局迎来关键转折–底层技术能力逐步趋于均衡，行业重心从激烈的技术研发竞赛，加速转向更具实际价值的落地应用探索。与此同时，我国鼓励开源生态建设的政策导向，与国外闭源政策形成鲜明对比，为大模型技术的开放共享、创新迭代注入强劲动力。据统计，我国已发布79个10亿参数级大模型，覆盖通用领域与工业、医疗、教育等垂直场景，庞大的技术储备为企业数字化转型铺设了坚实的技术底座。
然而，落地进程的加快也让隐藏的挑战浮出水面：技术适配的难题、数据安全的风险、场景融合的壁垒，以及试点项目难以转化为实际生产力的“GenAI鸿沟”,正成为制约企业释放AI价值的关键障碍。这种困境并非个例，麻省理工学院《The GenAI Divide State of Alin Business 2025》报告中提及的“通用工具广泛普及但业务转型乏力”现象，与国内企业的遭遇高度契合。
同时，行业认知的分歧也进一步凸显了落地探索的复杂性：7月份，2025世界人工智能大会(WAIC)上，“Al教父”辛顿则警示超级智能的反噬风险，呼吁全球协作构建AI安全机制。8月，AI科学家李开复在公开渠道则表示看好开源模型的主导潜力，认为其成本低、可控性强的优势能更好地适配企业需求。两种观点背后，折射出企业级大模型应用中“技术潜力释放”与“风险防控”的核心矛盾，也让企业在实践中面临一系列亟待解答的难题：
· 如何精准选择“能落地、快见效”的A1项目?
·如何打通智能决策与业务流程的壁垒?
·如何破解训练数据不足的“无米之炊”困境?
·如何建立数据安全防线以抵御风险?又如何规避AI幻觉、保障输出内容的可靠性?
当前，我国正处于A技术落地应用的深水区，尤其是中央企业与国有企业在数字化、智能化转型中，上述技术转化难题、安全风险隐患、生态建设差异等问题更为突出。
在此背景下，安全牛牵头启动《企业级AI大模型落地实战技术应用指南(2025版)》报告的研究工作，旨在以行业现状为基、以企业需求为导向，为企业级大模型的安全、高效落地提供清晰路径与实战指南，助力企业在机遇与挑战并存的AI浪潮中，真正将技术潜力转化为业务增长的核心动能。
关键发现
■可信AI系统理念：由于AI脆弱性和不确定性的长期存在，安全牛认为：风险管理是企业级AI
大模型落地必须关注的事。企业在人工智能大模型的落地实践过程中，需将“可信AI系统”的理念贯穿大模型落地应用始终，并作为技术部署与业务应用的核心指引。
■国际参考框架：中、美、欧盟为代表的主要AI发展国都在积极倡导可依赖、负责任使用的Al
发展原则。这些框架围绕着确保AI的安全、可信、负责任发展这一核心目标，在落地层面上都普遍包含：伦理道德、风险管理、透明度与可解释性、责任明确等共性内容。
■应用挑战：报告从技术、产业、应用、安全、运营与商业模式六个层面对企业面临的重要挑战
进行具体分析。其中，大部分Agent企业正在面临推理成本过高的问题，已经成为阻碍其规模化落地、制约AI商业模式成熟的关键瓶颈。如何有效降低并优化模型推理成本，已成为当前AI企业的重要课题。
■推进关键点：AI大模型成功落地包括成本、人才、生态、技术、应用、安全多个维度。但对多
数企业而言，AI大模型落地的关键，是在“理想的技术效果”与“现实的资源约束”之间找到可持续的推进路径。
■落地原则：企业级AI大模型落地的四项重要原则：一把手工程、数字化优先、突破传统范式、
价值落地风险可控
■标准化实施方法：确保AI项目“价值可衡量、风险可控制、能力可持续”的六个标准化实施方
法分别是：战略对齐、场景筛选、技术选型、最小闭环验证、规模化部署、持续运营进化。
■发展趋势：市场发展的特征主要是：政策驱动，行业加速渗透，生态分化；技术上，未来发展
趋势将表现为：轻量化、垂直化、可信Al化；产品/方案的发展趋势是：软硬一体化、SaaS化、生态集成化。
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