相比于 C 端，B 端商業模式更加清晰，當前大模型在企業可以通過本地部署、公有云、私有云、混合云等部署方式適配不同的規模和不同行業的企業，實現成本、私密安全性和大模型能力效果三者的平衡。當前企業端對于大模型預算持續加大，根據a16z 對于 500 強和行業頭部企業 24 年 3 月的調研數據，被采訪公司 2023 年在基礎模型 API、模型托管和微調模型方面的平均支出為 700 萬美元，幾乎每家企業都看到 Gen-AI 將對企業工作流程產生巨大效益，并計劃在 2024 年將支出增加 2 倍至 5 倍，以支持將 AI 嵌入到更多業務生產環節中。另一方面，企業主也更加重視大模型投入的 ROI，目前 AI 投入短期主要為企業帶來效率提升和成本節約，中期（2~3年）看有助于帶動收入增長、客戶滿意度提升等。海外市場方面，目前大模型在代碼輔助、營銷與客戶管理、企業檢索、辦公軟件等多場景落地較好，垂類行業中在醫療、法律、金融服務、媒體等垂直行業落地更快，如醫療領域 Abridge 和 SmarterDx 等產品正在自動化臨床工作流程，包括分診到收入周期管理的各個環節；法律方面，Everlaw 和 Harvey 等工具正在實現法律研究、合同審查和電子證據發現流程的自動化；金融服務方面，Numeric 和 Arkifi 這樣的初創公司通過 AI 驅動的解決方案革新了會計和金融研究領域。國內市場方面，根據智能超參數公眾號統計，2024 年全年公開渠道統計到的大模型相關中標項目共計 1520 個，其中 413 個項目未披露金額，其余 1107 個中標項目披露金額達到 64.67 億元，同比 2023 年全年數據中標數量增長 15.5 倍，中標金額增長 7.2 倍。其中科大訊飛、百度、智譜、火山引擎、阿里云、騰訊云為 2024 年前六的通用大模型中標廠商。