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跻身IDCMarketScape领导者!中关村科金以企业级AI全栈能力赋能千行百业

2026-08-11 17:25:20    来源:中关村科金  作者: 

摘要:跻身IDCMarketScape领导者!中关村科金以企业级AI全栈能力赋能千行百业

8月10日,全球权威IT市场研究与咨询机构IDC发布《IDC MarketScape:中国大模型开发平台2026年厂商评估》报告。报告聚焦中国大模型开发平台市场,从战略与能力双维度对主流厂商进行系统评估。中关村科金凭借企业级AI全栈能力,以及旗下得助大模型平台覆盖金融、政务、工业制造等多行业的规模化落地实践,入选Leaders(领导者)象限,与阿里云、百度智能云、火山引擎、智谱AI等头部厂商同处第一梯队。

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全链路技术闭环,构建安全可控的平台底座

报告指出,随着2026年全球基础大模型迭代进程显著提速,大模型开发平台的产品核心价值与发展逻辑发生根本性转变,不再局限于单一模型封装与基础能力输出,而是朝着模型中立兼容、Agent智能化、安全合规落地、数据知识贯通、全流程运营赋能等方向全面演进。IDC在评估中特别强调,中关村科金凭借在私有化部署与端到端业务闭环能力以及垂直行业场景渗透的优势,在众多厂商中形成了独特占位。

作为中关村科金企业级AI全栈能力的核心底座,得助大模型平台已构建起覆盖“算力调度-数据治理-模型训推-智能体落地”的全链路能力,已率先完成国家网信办“深度合成服务算法”与"生成式人工智能服务"双备案,并获得中国信通院最高等级认证。

安全合规与私有化部署正在成为大模型开发平台落地企业场景的刚性需求。在这一方面,得助大模型平台提供从算力适配、模型精调到应用构建的全链路私有化方案,支持在企业本地环境中独立运行。依托这一全栈能力,平台得以将算力调度、模型推理、知识库、业务配置等所有环节完整闭环于客户内网,实现核心数据"不出域"、网络物理隔离,确保在金融、政务、国企等强监管场景中对数据存放地点与所有权的严格要求得到充分满足。私有化落地能力也获得了市场数据的印证:根据IDC 2026年4月发布的《中国AI软件市场半年度追踪,2025 H2》,中关村科金位列2025中国大模型平台私有化市场份额第四名,稳居行业头部阵营。

在端到端交付层面,得助大模型平台内置300+成熟行业智能体与200+AI能力组件,支持“即取即用”的场景验证,让企业无需投入基础建设即可快速启动AI创新,将场景落地成功率提升至95%以上。以平台为底座,中关村科金推出智能营销、智能客服、智能销售、智能运营、智能办公五大通用场景智能产品,将大模型能力嵌入到从获客到服务、从运营到管理的真实业务场景,实现 AI 能力与企业业务流程的深度融合。

在行业渗透方面,聚焦金融、汽车、工业、零售、政务及出海等领域,公司持续聚焦“垂类大模型+企业级智能体”的深度融合,已服务全球3000余家头部企业客户,业务覆盖180多个国家和地区。在金融领域,已服务50%以上中国百强银行及70%的信托机构;在汽车领域,服务覆盖了80%中国新势力车企;在工业、零售和出海领域,也已形成多类可规模化复制的行业应用实践。

行业洗牌之下:从排名跃升看 ToB 大模型价值回归

随着 Token 经济的兴起和市场参与者的迅速增加,大模型开发平台市场的竞争规则也在发生变化。报告进一步指出,大模型开发平台的竞争焦点正在从参数规模转向任务执行效率与行业价值兑现。IDC 认为,未来产品制胜的核心要素将集中在三个方面:价格与成本优化、性能,以及工具链与应用开发的支持。中关村科金得助大模型平台的实践恰好回应了这一趋势:通过全链路工具链降低工程化门槛,通过私有化部署保障数据安全与合规,通过行业Know-How沉淀实现从模型到业务的端到端价值闭环。

以金融行业为例,这是大模型落地要求最高、业务链条最复杂的领域之一,也是检验AI厂商“行业理解力”的试金石,这恰恰对工具链完备性、任务执行效率与行业价值兑现提出了极致要求。中关村科金凭借在行业多年的know-how沉淀,依托垂类大模型技术,联合金融机构打造专属智能体开发平台,落地投顾、风控、信审、消保等一系列生产级智能体应用,将大模型能力深度嵌入金融核心业务流。市场给出了最直接的反馈:中关村科金在金融行业大模型中标项目的数量从2025年全年的第四位跃升至2026年上半年的第二位,与科大讯飞、阿里云共同位列行业前三。500+金融领域头部机构的选择,印证了得助大模型平台在严苛场景下的交付能力已形成可复制的行业信任链。

排名的跃升不是故事的终点,而是产业价值被重新定位的注脚。中关村科金连续两年入选 IDC MarketScape 中国大模型开发平台“领导者”象限,充分彰显了技术底座的稳定性与行业落地的可持续性。未来,中关村科金将继续升级得助大模型平台能力,在行业落地的深水区构筑纵深,将先发优势转化为持续领跑的确定性。

 

 

 

 


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