摘要：本报告立足于2026年第二季度，系统审视AI建模产业的投资价值与发展前景。报告指出，随着AI大模型从语言、图像向三维空间智能全面跃迁，AI建模——通过人工智能技术自动生成、编辑和优化三维数字模型——正从“创意辅助工具”跃升为构建数字世界与物理世界交互底座的“核心生产力”。
2026年被视为AI建模产业从技术验证迈向规模化商用的决胜之年——全球3D建模类AIGC市场规模预计从2025年的29.8亿美元增长至2026年的36.2亿美元，CAGR达22.64%，到2032年有望突破124.5亿美元。与此同时，全球AI驱动设计工具市场2026年达82.2亿美元，生成式AI在工程领域的市场规模从2025年的13.3亿美元增长至2026年的18.4亿美元，CAGR高达37.7%。在此背景下，产业正经历三重范式转移：一是技术路线从“2D升维”向“原生3D大模型”跨越，生成质量从“可用”迈向“生产级可用”；二是应用场景从游戏娱乐、建筑设计向具身智能、数字孪生、工业制造全面拓展；三是竞争格局从百花齐放向头部收敛，头部企业单笔融资超10亿元，行业进入决胜洗牌期。本报告通过产业链解构、竞争格局分析及投资风险评估，认为具备原生3D大模型架构、超大规模3D数据积累、成功实现商业化闭环的企业将在本轮投资周期中占据主导地位。
关键词： AI建模、3D生成大模型、空间智能、世界模型、AIGC
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
当大语言模型将数字世界的文本处理能力推向极致之后，人工智能的下一个核心赛场已经清晰指向三维空间——让AI理解、生成、推演一个可以进入、可以交互、可以行动的物理世界。AI建模技术，正是打开这扇空间智能之门的钥匙。
AI建模是指利用深度学习与生成式算法，通过文本、图像或视频输入，在数十秒内自动生成几何形状精准、纹理材质逼真的三维数字模型。其核心价值在于显著降低了三维建模的专业门槛与生产成本——传统3D建模依赖人工手动操作，一个高质量3D资产可能需要数天甚至数周的制作周期，而AI建模可将这一时间压缩至秒级或分钟级。
2026年，AI建模产业正站上历史性的风口。从技术层面看，原生3D大模型框架实现突破，千万面级生成能力、类大语言模型“先思考、再生成”的逻辑被引入3D领域。从资本层面看，影眸科技完成数亿元融资，VAST（三启万物）完成超10亿元A3战略轮融资，赛道热度持续升温。从产业层面看，世界模型被学界视为实现AGI的关键拼图，被产业界看作突破具身智能泛化瓶颈的核心技术。本报告旨在全面剖析AI建模产业的投资逻辑，为投资者把握这一战略赛道提供决策参考。
1.2 研究范围与方法
本报告聚焦于AI建模产业，研究范围涵盖3D生成大模型、AI驱动3D建模工具、生成式CAD/BIM、AI辅助空间设计等核心技术方向，重点关注其在游戏娱乐、建筑设计、工业制造、具身智能、数字孪生等场景的应用。报告综合采用文献研究法与数据分析法，整合了360iResearch、QYResearch、The Business Research Company等权威机构的市场数据，以及核心企业的公开披露信息，力求保证研究的客观性与前瞻性。
第二章 宏观环境分析
2.1 技术环境：从“2D升维”到“原生3D”的范式革命
AI建模技术路线经历了深刻演进。行业发展初期，为快速出成果，多数企业采用“2D升维”路线——先合成多视角图像，再用算法还原几何。但这条路线存在致命缺陷：信息丢失不可逆，破面、拓扑混乱等产业应用的硬伤从根源上无法解决。
2024年，行业迎来底层变革。影眸科技团队研发的全球首个3D原生大模型框架CLAY正式发布，证明依托少量优质数据即可训练高性能3D大模型，相关研究入围SIGGRAPH最佳论文提名。2026年6月，影眸发布Hyper3D Rodin Gen-2.5，这是全球首个具备千万面级生成能力的3D大模型，也是第一个将类大语言模型“先思考、再生成”运行逻辑引入3D生成领域的模型。
在更宏观的层面，“世界模型”正成为AI建模的技术高地。2026年，世界模型从学术概念走向产业风口，北京智源研究院将其列为通向AGI的重要共识方向。“AI教母”李飞飞将其拆解为渲染器、模拟器、规划器三大类别。高盛认为，世界模型可能成为未来AI基础设施需求的第二引擎。
2.2 政策环境：数字中国与智能制造的战略支撑
AI建模产业受益于多重政策利好。在“数字中国”战略框架下，三维数字内容作为数字经济的核心生产要素，受到各级政府的高度重视。在智能制造领域，AI赋能工业设计被明确列为重点发展方向，“人工智能+制造”专项行动推动AI加速落地。
在工业软件领域，生成式CAD被纳入首版次工业软件支持范围。在建筑行业，BIM技术的全面推广与AI建筑生成器的应用形成协同效应。地方层面，上海、北京、深圳等地纷纷出台AI大模型与元宇宙产业扶持政策，为AI建模企业提供了良好的创新创业环境。
2.3 经济环境：百亿美元赛道加速成长
AI建模产业的市场规模呈现多层级、高增长态势。根据360iResearch数据，全球3D建模类AIGC市场2025年为29.8亿美元，2026年预计达36.2亿美元，到2032年将增长至124.5亿美元。
在更广义的AI设计工具市场，2025年为67.4亿美元，2026年增长至82.2亿美元，2030年预计达181.6亿美元。生成式AI在工程领域增速更为迅猛，2026年市场规模达18.4亿美元。全球AI生成3D模型市场2025年为12.53亿美元，预计2032年达20.53亿美元。
此外，全球生成式设计软件市场2026年达31.6亿美元，AI在3D资产生成和纹理绘制领域预计到2036年将达128.4亿美元。中国市场增速显著高于全球平均水平，受益于数字内容创作、工业设计自动化以及元宇宙相关产业的蓬勃需求。
2.4 社会环境：三维内容需求爆炸式增长
数字经济的深化发展催生了海量的三维内容需求。游戏产业对高品质3D资产的需求持续攀升，影视特效追求更逼真的数字场景，电商行业需要沉浸式商品展示，建筑设计依赖快速可视化方案。元宇宙、VR/AR等新兴领域进一步放大了对三维内容的渴求。
与此同时，传统3D建模的人才缺口巨大、制作成本高昂、周期漫长。AI建模技术的出现，使不具备专业建模技能的设计师、开发者也能快速创建高质量3D内容，这在社会层面形成了强大的应用驱动力。2026年，酷家乐AI等消费级平台的注册用户已超6500万，印证了市场对AI建模工具的旺盛需求。
第三章 市场发展现状与特征
3.1 市场规模：多层次高速增长
AI建模市场可按技术层级和应用维度拆解为多个细分市场：
3D建模类AIGC市场（最广义）：2025年29.8亿美元，2026年36.2亿美元，2032年124.5亿美元，CAGR 22.64%。
AI驱动设计工具市场：2025年67.4亿美元，2026年82.2亿美元，CAGR 22.0%，2030年181.6亿美元。
AI生成3D模型市场：2025年12.53亿美元，2032年20.53亿美元，CAGR 7.4%。
生成式AI在工程领域：2025年13.3亿美元，2026年18.4亿美元，CAGR 37.7%。
生成式设计软件市场：2025年26.6亿美元，2026年31.6亿美元，CAGR 18.5%。
AI 3D资产生成市场：2026-2036年CAGR 20.8%，2036年达128.4亿美元。
这些数据表明，AI建模产业正处于多细分赛道同步高速增长的黄金期，其中生成式AI在工程领域的37.7%增速尤为突出，反映了AI建模在工业端的强劲渗透力。
3.2 需求结构：消费级与企业级双轨并行
AI建模市场呈现“消费级快速普及、企业级深度渗透”的双轨发展格局：
消费级应用：支持用户通过自然语言或简单草图生成基础3D模型，主要服务于游戏爱好者、电商卖家、室内设计用户等。酷家乐AI注册用户超6500万。
企业级解决方案：在汽车制造、建筑可视化、医疗影像重建等专业场景实现复杂建模的智能化突破。头部企业如影眸科技的业务已覆盖游戏、电商、工业设计、具身智能等多个垂直领域。
从应用领域看，游戏娱乐目前占比最高，用于角色、场景、道具的快速生成；建筑设计通过3D模型快速可视化设计方案；工业制造受益于生成式CAD的快速发展。
3.3 竞争格局：从百花齐放到头部收敛
2026年，AI建模产业正从“百花齐放的探索阶段”进入“技术、商业双向筛选的收敛洗牌期”。行业头部效应日益显著：
影眸科技（Hyper3D）：2026年6月完成数亿元融资，由凯辉基金、上海国投先导领投。公司仅60人，超六成为研发人员，海外市场贡献80%营收，合作客户包括字节跳动、Unity、Figma等。其Rodin Gen-2.5是全球首个千万面级生成能力的3D大模型。
VAST（三启万物） （Tripo）：完成总额1.5亿美元（超10亿元人民币）A3轮战略融资，投资方涵盖吉利资本、4399游戏、巨人网络等产业资本。其Tripo系列在生成质量与速度上保持行业SOTA水平。
国际竞争者：包括Spline、Masterpiece X、Luma AI、Kaedim、Meshy等。其中，Luma AI等企业在美国市场具有较强影响力。
科技巨头：腾讯发布并开源混元3D世界模型2.0，支持一句话生成3D世界；英伟达在CES展会的机器人演示中采用影眸Hyper3D方案。
3.4 价格趋势：从“免费获客”到“价值收费”
AI建模行业的商业模式正从早期的“免费试用、积累用户”向“API调用+订阅制+企业级授权”的多元化收费模式演进。头部企业凭借技术领先优势逐步建立定价权，海外市场营收占比高（如影眸海外收入占80%），享受美元计价的高ARPU值。
在成本端，原生3D大模型路线展现出显著优势——影眸的模型训练成本仅为行业平均水平的五分之一。随着模型效率提升和规模化部署，单位生成成本持续下降，为更广泛的商业化应用创造了条件。
第四章 产业链分析
4.1 上游：算力、数据与基础模型
AI建模产业链上游主要包括三大支撑体系：
算力基础设施：AI建模大模型的训练和推理对GPU算力需求极高。云计算厂商（AWS、阿里云等）提供弹性算力支持；芯片厂商（英伟达、AMD等）提供高性能GPU。
3D训练数据：这是原生3D大模型路线的核心壁垒。不同于2D图像数据唾手可得，高质量的3D训练数据极为稀缺，这正是3D原生路线早期面临的最大难题。头部企业通过自建3D数据集和开源策略构建“数据飞轮”。
基础模型平台：包括OpenAI、百度文心等通用大模型平台，以及专业3D生成模型。
4.2 中游：3D生成大模型与工具平台
中游是AI建模产业链的价值核心，涵盖3D大模型研发、AI建模工具开发、平台运营等环节：
3D大模型层：以影眸Hyper3D、VAST Tripo为代表的原生3D大模型，是技术壁垒最高的环节。
工具与应用层：包括AI驱动的3D建模软件、生成式CAD/BIM工具、空间设计平台等。AI技术正从外挂插件升级为系统底层能力，头部厂商AI研发投入占比超43%。
4.3 下游：多元化应用场景
AI建模的下游应用覆盖广泛：
游戏娱乐：角色、场景、道具的快速生成，是目前占比最高的应用领域。
建筑设计：AI建筑生成器可根据文本指令、地块条件自动生成合规建筑方案。
工业制造：生成式CAD实现智能参数化建模、设计意图理解与结构自动优化。
具身智能与机器人：3D生成技术是机器人理解物理世界的基础。
数字孪生与元宇宙：AI建模可快速构建高精度数字孪生空间。
第五章 竞争格局演变
5.1 全球竞争：中美双雄格局初现
全球AI建模产业呈现“中美双雄、各具优势”的竞争格局。美国企业在基础算法研究和资本市场方面具有传统优势，Luma AI、Kaedim等初创企业获得大量风险投资。中国企业则在工程化落地和商业化速度上展现更强执行力，影眸科技、VAST等已实现海外营收占比超80%的全球化布局。
英伟达在CES展会机器人演示中，影眸Hyper3D是唯一入选的国内初创技术方案，与DeepMind、OpenAI等国际顶尖企业同台落地应用，标志着中国AI建模技术已进入全球第一梯队。
5.2 技术路线之争：原生3D vs 2D升维
技术路线的选择正在重塑竞争格局。早期多数企业选择门槛更低的“2D升维”路线，但这条路线在产业应用中暴露出破面、拓扑混乱等硬伤。影眸科技、VAST等坚持原生3D路线的企业，凭借更高品质的生成效果正在建立长期竞争优势。
光合创投合伙人蔡伟认为，原生3D架构与超大规模自有3D数据积累构成了很高的竞争壁垒，难以被捷径超越。
5.3 融资竞赛：头部企业资本实力悬殊
2026年，AI建模赛道的融资规模差距显著拉大：
· VAST（三启万物） ：完成1.5亿美元（超10亿元人民币）A3轮融资，成为2026年国内3D生成AI赛道规模最大的融资事件
· 影眸科技：完成数亿元融资，一年内三度获得融资
· Meshy：紧随其后完成新一轮融资
资本正在加速向头部集中，中小型玩家面临越来越大的资金压力。行业“决胜收敛期”的到来意味着未来的竞争将更加集中在少数具备技术壁垒和商业化能力的企业之间。
5.4 竞争焦点：从“生成速度”到“生产可用”
当前竞争焦点正从“谁生成更快”向“谁生成更可用”演进。产业真正需要的是“用起来对”的3D资产——能够被拆分、编辑、换材质、进引擎、接入渲染管线。Rodin Gen-2.5正是瞄准这一方向，将3D生成推向了“Production-Ready（生产级可用）”的最终落地方向。
第六章 技术趋势与创新突破
6.1 原生3D大模型：从“千万面”到“生产级可用”
2026年，原生3D大模型实现了质的飞跃。影眸Hyper3D Rodin Gen-2.5实现了千万面级高精度生成，首次将大模型“先思考、后生成”的逻辑引入3D领域。模型可根据计算预算自适应决定生成结果的复杂度——简单物体少花时间，复杂对象多花时间。
6.2 世界模型：从3D生成到4D时空
2026年，世界模型从学术概念走向产业风口。腾讯发布并开源混元3D世界模型2.0，支持一句话生成可交互3D世界。Momenta于2026年4月量产落地R7世界模型，理想汽车发布MindVLA-o1。世界模型正在将AI建模从“静态3D生成”推向“动态4D时空模拟”。
6.3 AI+CAD：工业设计的范式转移
AI正在深度融入计算机辅助设计。头部CAD厂商将AI从外挂插件升级为系统底层能力。卡伦特科技推出的“创模AI”采用“文生模型、图生模型”的智能交互方式，生成的三维CAD模型带有完整的特征历史记录。生成式设计正让AI理解设计意图并自动生成结构。
6.4 多模态融合：文本/图像/视频到3D的统一生成
AI建模正从单一输入模态向多模态融合演进。腾讯混元世界模型2.0能够理解文字、图片、视频等不同类型输入。商汤SenseNova-U1 Pro定位为“理解·生成·行动”原生统一的多模态智能体。多模态能力使AI建模的应用边界大幅扩展。
第七章 主要风险与挑战
7.1 技术成熟度与幻觉风险
尽管AI建模技术发展迅速，但生成结果的可靠性和可控性仍是挑战。AI生成的3D模型可能在几何结构、拓扑关系、物理合理性方面存在缺陷，尚难以完全替代人工建模。模型“幻觉”问题在高精度工业场景中尤为致命。
7.2 数据稀缺与版权风险
3D训练数据的稀缺性是制约原生3D大模型发展的核心瓶颈。同时，AI生成3D资产的版权归属、知识产权保护等问题尚未形成统一的法律框架，可能引发商业纠纷。
7.3 商业化落地不及预期
AI建模的付费意愿和规模化商用进度存在不确定性。尽管消费级用户快速增长，但企业级客户的付费转化周期较长。若杀手级应用迟迟未能出现，行业可能面临估值泡沫破裂的风险。
7.4 巨头入场与竞争加剧
腾讯、英伟达等科技巨头正加速布局AI建模领域。巨头的资源和生态优势可能对初创企业形成挤压，行业洗牌速度可能快于预期。
7.5 地缘政治与供应链风险
美国关税政策可能影响高性能计算硬件的进口成本。中美科技博弈背景下，AI建模领域的国际合作与开源生态可能受到冲击。
第八章 发展前景与建议
8.1 市场前景预测
展望2026年及未来五年，AI建模产业将呈现以下趋势：
市场规模：全球3D建模类AIGC市场2032年达124.5亿美元；AI驱动设计工具2030年达181.6亿美元；AI 3D资产生成2036年达128.4亿美元。
技术演进：短期聚焦原生3D大模型的精度提升与成本优化；中期向世界模型、4D时空生成演进；长期与具身智能深度融合。
应用拓展：从游戏、建筑向工业制造、具身智能、数字孪生全面渗透。世界模型有望成为AI基础设施的新引擎。
竞争格局：行业洗牌加速，头部企业凭借技术壁垒和资本优势扩大领先，中小玩家面临整合或退出。
8.2 投资策略建议
基于产业分析，提出以下投资策略：
一是 聚焦原生3D大模型技术领先企业。具备千万面级生成能力、类LLM推理逻辑的头部企业具有长期技术壁垒。重点标的：影眸科技（Hyper3D，全球首个千万面级3D大模型）、VAST（Tripo，行业SOTA水平）。
二是 关注具备全球化商业化能力的企业。海外营收占比高、获得国际巨头认证的企业抗风险能力强。影眸海外收入占80%、入选英伟达CES方案。
三是 把握AI+CAD/工业软件的融合机遇。生成式设计正在重塑工业设计流程，具备AI深度集成能力的CAD厂商和初创企业值得关注。浩辰软件已将AI深度嵌入CAD底层。
四是 跟踪世界模型与具身智能交叉赛道。世界模型被高盛视为AI基础设施的第二引擎，与机器人、自动驾驶的结合将释放巨大价值。
五是 警惕估值泡沫与竞争加剧风险。优先选择技术路线清晰、商业化已验证、现金流健康的头部企业，避免概念炒作型标的。
8.3 风险提示
· 技术成熟度不足，生成质量尚难完全替代人工
· 3D训练数据稀缺制约模型迭代速度
· 商业化落地不及预期，付费转化周期长
· 科技巨头入场加剧竞争，挤压初创企业生存空间
· 地缘政治风险影响国际合作与供应链稳定
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[6] 证券之星. (2026, July 6). 数亿元融资落地！00后团队领跑3D生成赛道 行业进入决胜收敛期.
[7] 36氪. (2026, July 6). 征程赶超｜WAIC 2026世界模型激辩：答案不在VLA或世界模型，而在？
[8] 证券之星. (2026, July 6). 狂揽1.5亿美元！游戏巨头与车企抢投，这家AI公司凭什么引爆空间智能？
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[13] 科技日报. (2026, April 20). AI+CAD助力国产工业软件“换道超车”.
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