我國生成式人工智能用戶規(guī)模達5.15億人

“十四五”期間，我國人工智能企業(yè)數(shù)量和產(chǎn)業(yè)規(guī)模持續(xù)增長，DeepSeek、通義千問等國產(chǎn)大模型引領(lǐng)全球開源創(chuàng)新生態(tài)，AI手機等終端產(chǎn)品加速普及。生成式人工智能正逐漸融入我國各類群體的日常生活中，用戶規(guī)模和普及率呈爆發(fā)式增長。上半年，國產(chǎn)生成式人工智能產(chǎn)品取得顯著進步，在春節(jié)期間成為社會關(guān)注熱點，推動生成式人工智能快速滲透。中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心發(fā)布的《生成式人工智能應(yīng)用發(fā)展報告(2025)》顯示，截至2025年6月，我國生成式人工智能用戶規(guī)模達5.15億人，較2024年12月增長2.66億人，用戶規(guī)模半年翻番;普及率為36.5%。

生成式人工智能(Generative AI)是一種基于算法和模型生成文本、圖片、聲音、視頻、代碼等內(nèi)容的技術(shù)。它不同于傳統(tǒng)AI的分析功能，生成式AI能夠?qū)W習(xí)并生成具有邏輯的新內(nèi)容，模擬事物的內(nèi)在規(guī)律，根據(jù)用戶的輸入資料生成連貫且具有邏輯性的新內(nèi)容。

隨著全球數(shù)字經(jīng)濟的深度演進，生成式人工智能作為人工智能領(lǐng)域的核心分支，正以技術(shù)突破與場景滲透的雙重驅(qū)動力重塑產(chǎn)業(yè)格局。自2022年底相關(guān)技術(shù)產(chǎn)品問世以來，生成式AI憑借深度學(xué)習(xí)與大模型技術(shù)，實現(xiàn)了從數(shù)據(jù)到內(nèi)容的自動化生成，其應(yīng)用已從文本創(chuàng)作、圖像生成等基礎(chǔ)領(lǐng)域，快速延伸至工業(yè)設(shè)計、醫(yī)療診斷、智能教育等復(fù)雜場景。

中國在政策支持、技術(shù)研發(fā)與市場需求的協(xié)同作用下，已形成覆蓋基礎(chǔ)層、框架層、模型層及應(yīng)用層的完整產(chǎn)業(yè)鏈，技術(shù)創(chuàng)新活力與商業(yè)化落地速度位居全球前列。今年以來，從《國務(wù)院關(guān)于深入實施“人工智能+”行動的意見》印發(fā)到《人工智能生成合成內(nèi)容標(biāo)識辦法》施行，利好政策不斷。截至2025年4月，我國人工智能專利申請量占全球申請量的38.58%，位居全球首位，表明我國已成為推動全球人工智能技術(shù)創(chuàng)新的重要力量。我們的報告《2025-2030年中國生成式AI行業(yè)市場分析及發(fā)展前景預(yù)測報告》包含大量的數(shù)據(jù)、深入分析、專業(yè)方法和價值洞察，可以幫助您更好地了解行業(yè)的趨勢、風(fēng)險和機遇。在未來的競爭中擁有正確的洞察力，就有可能在適當(dāng)?shù)臅r間和地點獲得領(lǐng)先優(yōu)勢。

中國生成式AI行業(yè)市場分析

《生成式人工智能應(yīng)用發(fā)展報告(2025)》顯示，我國相關(guān)企業(yè)積極投入生成式人工智能技術(shù)研發(fā)，國產(chǎn)生成式人工智能大模型得到用戶廣泛青睞，并推動各種應(yīng)用場景下的智能化改造升級。

一是超九成用戶首選國產(chǎn)大模型。隨著國內(nèi)生成式人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，相關(guān)產(chǎn)品日趨成熟，用戶體驗明顯提升。針對生成式人工智能用戶最常使用的產(chǎn)品調(diào)查發(fā)現(xiàn)，超過90%的用戶會首先選擇使用國產(chǎn)大模型。

二是生成式人工智能助力各領(lǐng)域發(fā)展提質(zhì)增效。生成式人工智能應(yīng)用場景持續(xù)拓展，探索實踐日趨深入。截至2025年8月，我國累計有538款生成式人工智能服務(wù)完成備案，263款生成式人工智能應(yīng)用或功能完成登記。生成式人工智能被廣泛應(yīng)用于智能搜索、內(nèi)容創(chuàng)作、辦公助手、智能硬件等多種場景，還在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、工業(yè)制造、科學(xué)研究等領(lǐng)域得到積極探索實踐。

生成式AI的核心競爭力源于技術(shù)的持續(xù)迭代。近年來，國內(nèi)在多模態(tài)融合、模型輕量化與長文本處理等方向?qū)崿F(xiàn)突破，推動大模型從單一模態(tài)向跨模態(tài)交互升級，同時通過知識蒸餾、量化壓縮等技術(shù)，降低了模型部署的算力門檻，使其能夠適配移動端、邊緣設(shè)備等多樣化場景。技術(shù)創(chuàng)新的背后，是產(chǎn)業(yè)生態(tài)的體系化支撐：基礎(chǔ)層方面，算力集群建設(shè)與數(shù)據(jù)治理能力不斷提升，為大模型訓(xùn)練提供了穩(wěn)定的基礎(chǔ)設(shè)施;框架層與模型層則匯聚了科研機構(gòu)與企業(yè)的協(xié)同力量，形成了通用大模型與行業(yè)專用模型并行發(fā)展的格局;應(yīng)用層則通過“通用技術(shù)+垂直場景”的模式，在金融、醫(yī)療、教育等領(lǐng)域探索出可復(fù)制的商業(yè)化路徑。

政策層面，“發(fā)展與規(guī)范并重”的監(jiān)管思路為行業(yè)提供了明確指引。各地相繼出臺產(chǎn)業(yè)扶持政策，對開源框架、行業(yè)大模型研發(fā)給予資金支持，同時推動生成式AI標(biāo)準(zhǔn)的全球化輸出，在模型能力評估、數(shù)據(jù)安全、倫理合規(guī)等領(lǐng)域參與國際規(guī)則制定，既保障了技術(shù)創(chuàng)新的自由度，也為本土企業(yè)“走出去”奠定了規(guī)則基礎(chǔ)。

據(jù)中研產(chǎn)業(yè)研究院《2025-2030年中國生成式AI行業(yè)市場分析及發(fā)展前景預(yù)測報告》分析：

生成式AI的爆發(fā)式增長，本質(zhì)上是技術(shù)供給與市場需求的共振結(jié)果。從用戶群體看，中青年與高學(xué)歷人群構(gòu)成核心用戶，他們將生成式AI視為提升效率的工具，廣泛應(yīng)用于內(nèi)容創(chuàng)作、辦公輔助、學(xué)習(xí)研究等場景，《生成式人工智能應(yīng)用發(fā)展報告(2025)》顯示，在所有生成式人工智能用戶中，40歲以下中青年用戶占比達到74.6%，大專、本科及以上高學(xué)歷用戶占比為37.5%。這兩部分群體是生成式人工智能的核心用戶;從行業(yè)端看，數(shù)字化程度高、內(nèi)容需求大的領(lǐng)域率先受益，例如傳媒行業(yè)利用AI生成新聞稿件與視頻素材，電商平臺通過虛擬主播實現(xiàn)24小時服務(wù)，制造業(yè)則借助AI優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計流程、縮短研發(fā)周期。

值得注意的是，生成式AI正從消費端向產(chǎn)業(yè)端深度滲透。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，AI輔助病蟲害識別與種植方案優(yōu)化;在工業(yè)領(lǐng)域，智能質(zhì)檢與預(yù)測性維護提升生產(chǎn)效率;在科研領(lǐng)域，AI加速藥物分子設(shè)計與材料研發(fā)進程。這些場景的落地不僅拓展了生成式AI的市場邊界，更推動其從“內(nèi)容生成工具”向“產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)力引擎”轉(zhuǎn)變，成為推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級的新動能。

當(dāng)前，生成式AI行業(yè)正處于從“技術(shù)紅利釋放”向“價值重構(gòu)深化”的關(guān)鍵過渡階段。一方面，模型性能的提升與應(yīng)用成本的下降，持續(xù)降低行業(yè)準(zhǔn)入門檻，吸引更多企業(yè)與開發(fā)者參與生態(tài)建設(shè)，推動技術(shù)普惠;另一方面，市場競爭逐漸從“模型參數(shù)競賽”轉(zhuǎn)向“場景落地能力比拼”，企業(yè)需要在理解行業(yè)痛點、優(yōu)化用戶體驗、保障數(shù)據(jù)安全等方面建立差異化優(yōu)勢。這一階段的核心挑戰(zhàn)在于如何將技術(shù)能力轉(zhuǎn)化為實實在在的商業(yè)價值——無論是提升現(xiàn)有業(yè)務(wù)效率，還是創(chuàng)造全新的商業(yè)模式，都需要技術(shù)、場景與生態(tài)的深度協(xié)同。未來，生成式AI的競爭將不僅是技術(shù)層面的較量，更是產(chǎn)業(yè)鏈整合能力與生態(tài)構(gòu)建能力的競爭。

盡管發(fā)展前景廣闊，生成式AI仍面臨多重挑戰(zhàn)。技術(shù)層面，模型的“幻覺”問題(生成虛假信息)、算法偏見與可解釋性不足，可能影響其在醫(yī)療診斷、金融風(fēng)控等高風(fēng)險場景的應(yīng)用;倫理與監(jiān)管層面，深度合成內(nèi)容的泛濫可能引發(fā)虛假信息傳播、知識產(chǎn)權(quán)糾紛等問題，需要建立生成內(nèi)容標(biāo)識、算法審計等機制;商業(yè)化層面，部分企業(yè)存在“重技術(shù)研發(fā)、輕場景落地”的傾向，導(dǎo)致技術(shù)與實際需求脫節(jié)，難以實現(xiàn)可持續(xù)盈利。

應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，需要多方主體的協(xié)同努力：企業(yè)需加強技術(shù)攻關(guān)，提升模型的可靠性與可控性;監(jiān)管部門應(yīng)動態(tài)完善法律法規(guī)，平衡創(chuàng)新與風(fēng)險;行業(yè)協(xié)會與第三方機構(gòu)則可推動自律準(zhǔn)則建設(shè)，促進數(shù)據(jù)共享與技術(shù)交流。只有形成“技術(shù)創(chuàng)新-倫理規(guī)范-商業(yè)落地”的良性循環(huán)，才能確保生成式AI行業(yè)的健康長遠發(fā)展。

中國生成式AI行業(yè)發(fā)展趨勢展望

展望未來十年，生成式AI將呈現(xiàn)三大發(fā)展趨勢：

其一，智能體從工具向生產(chǎn)力引擎進化。隨著模型能力的提升與多模態(tài)交互的成熟，生成式AI將不再局限于單一任務(wù)輔助，而是深度融入企業(yè)業(yè)務(wù)流程，成為驅(qū)動產(chǎn)品創(chuàng)新、服務(wù)升級、組織變革的核心力量，重塑互聯(lián)網(wǎng)交互范式與產(chǎn)業(yè)分工格局。

其二，開源生態(tài)與行業(yè)協(xié)作成為主流。開源模式將加速技術(shù)普惠，降低中小企業(yè)的應(yīng)用門檻，同時推動行業(yè)專用模型的快速迭代;跨領(lǐng)域協(xié)作則會打破技術(shù)壁壘，例如AI與機器人技術(shù)結(jié)合催生的“具身智能”，將拓展生成式AI在物理世界的應(yīng)用邊界。

其三，全球競爭與本土化創(chuàng)新并存。中國在生成式AI領(lǐng)域已形成技術(shù)研發(fā)、市場規(guī)模、應(yīng)用場景的綜合優(yōu)勢，全球約半數(shù)的AI研究人員聚集于此，開源模型與行業(yè)應(yīng)用案例不斷涌現(xiàn)。未來，中國有望在全球AI產(chǎn)業(yè)鏈中占據(jù)更重要地位，同時通過參與國際治理，推動生成式AI技術(shù)的負責(zé)任發(fā)展。

從市場規(guī)?？矗墒紸I正處于高速增長期，預(yù)計未來十年將在全球數(shù)字經(jīng)濟中占據(jù)更大比重，其對GDP的貢獻度將持續(xù)提升。對于企業(yè)而言，抓住生成式AI機遇的關(guān)鍵在于：既要夯實技術(shù)基礎(chǔ)，又要深入理解行業(yè)場景，通過“技術(shù)+生態(tài)”的雙輪驅(qū)動，在智能化浪潮中構(gòu)建核心競爭力。

生成式AI的發(fā)展不僅是一場技術(shù)革命，更是一次生產(chǎn)力與生產(chǎn)關(guān)系的深刻變革。它將重新定義“人機協(xié)作”的邊界，釋放個體創(chuàng)造力與組織效率，為社會經(jīng)濟發(fā)展注入新的活力。在技術(shù)創(chuàng)新與規(guī)范治理的雙重保障下，生成式AI必將成為推動中國數(shù)字經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎，為全球人工智能產(chǎn)業(yè)貢獻“中國方案”。

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