中国信通院测算，2025年我国人工智能产业规模超过1.2万亿元，同比增长40%。截至2026年6月，人工智能企业超过6600家，全球占比15%，已形成覆盖基础底座、模型框架、行业应用的完整体系。
最值得看的是三层结构的速度差：基础层同比增长59%，占比38%；模型框架层增长189%，占比7%；应用层增长22%，占比55%。基础层增速远快于应用层，但模型框架层才是增速最高的那一层。
三层不是同一种生意
基础层是算力、芯片、服务器、数据服务等底座，模型框架层是训练框架、工具链和模型能力，应用层是行业解决方案、软件和终端产品。三层的收入确认方式、客户结构、资本开支强度完全不同。
基础层增长快，至少有两个可验证的解释。第一，它占比38%，基数比应用层小，同样的增量会带来更高的增速；第二，人工智能训练和推理需求上升，会先拉动算力、存储、网络等基础设施采购。模型框架层增长189%，则是因为占比只有7%，基数更小，且处于快速迭代期，增速容易大起大落。
应用层占比55%，是最大的一块，但增速只有22%。这不是说应用没有增长，而是应用层面对的是分散的行业客户，付费意愿、数据条件、流程改造都比买算力慢。基础层是“先修路”，应用层是“路上跑车”，修路的速度天然会快于跑车形成规模。
区域集中度很高
北京、广东、上海、浙江、山东五个省份合计占全国人工智能产业规模超过80%。这个集中度说明，人工智能不是遍地开花的轻资产生意，它依赖高校、人才、算力、资本和头部企业的正循环。
但集中度高也意味着，其他地区的产业规模增长更依赖应用落地和场景开放，而不是再建一套基础层。对地方来说，盲目上算力中心不一定能换来应用层收入；对企业来说，基础层的增速红利也不等于所有参与者都能赚钱。
需要留意的统计边界
这组数据是信通院的测算值，不是国家统计局的官方GDP核算数据；2025年产业规模是事后测算，企业数量截至2026年6月，两个时点并不完全一致。基础层59%的增速也没有披露更细的子项，无法判断是芯片、服务器还是数据服务贡献更大。
因此，能确认的是三层增速差和区域集中度；不能确认的是某一类具体产品是否已经形成稳定的盈利模式。基础层快于应用层，是当前产业阶段的特征，不是永久规律。等应用层出现规模化付费场景，速度差才可能收窄。