生成式AI行業市場分析：中國生成式人工智能用戶規模達5.15億人

我國生成式人工智能用戶規模達5.15億人

“十四五”期間，我國人工智能企業數量和產業規模持續增長，DeepSeek、通義千問等國產大模型引領全球開源創新生態，AI手機等終端產品加速普及。生成式人工智能正逐漸融入我國各類群體的日常生活中，用戶規模和普及率呈爆發式增長。上半年，國產生成式人工智能產品取得顯著進步，在春節期間成為社會關注熱點，推動生成式人工智能快速滲透。中國互聯網絡信息中心發布的《生成式人工智能應用發展報告(2025)》顯示，截至2025年6月，我國生成式人工智能用戶規模達5.15億人，較2024年12月增長2.66億人，用戶規模半年翻番;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、代碼等內容的技術。它不同于傳統AI的分析功能，生成式AI能夠學習并生成具有邏輯的新內容，模擬事物的內在規律，根據用戶的輸入資料生成連貫且具有邏輯性的新內容。

隨著全球數字經濟的深度演進，生成式人工智能作為人工智能領域的核心分支，正以技術突破與場景滲透的雙重驅動力重塑產業格局。自2022年底相關技術產品問世以來，生成式AI憑借深度學習與大模型技術，實現了從數據到內容的自動化生成，其應用已從文本創作、圖像生成等基礎領域，快速延伸至工業設計、醫療診斷、智能教育等復雜場景。

中國在政策支持、技術研發與市場需求的協同作用下，已形成覆蓋基礎層、框架層、模型層及應用層的完整產業鏈，技術創新活力與商業化落地速度位居全球前列。今年以來，從《國務院關于深入實施“人工智能+”行動的意見》印發到《人工智能生成合成內容標識辦法》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創新的重要力量。我們的報告《2025-2030年中國生成式AI行業市場分析及發展前景預測報告》包含大量的數據、深入分析、專業方法和價值洞察，可以幫助您更好地了解行業的趨勢、風險和機遇。在未來的競爭中擁有正確的洞察力，就有可能在適當的時間和地點獲得領先優勢。

中國生成式AI行業市場分析

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

一是超九成用戶首選國產大模型。隨著國內生成式人工智能技術的快速發展，相關產品日趨成熟，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品調查發現，超過90%的用戶會首先選擇使用國產大模型。

二是生成式人工智能助力各領域發展提質增效。生成式人工智能應用場景持續拓展，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完成備案，263款生成式人工智能應用或功能完成登記。生成式人工智能被廣泛應用于智能搜索、內容創作、辦公助手、智能硬件等多種場景，還在農業生產、工業制造、科學研究等領域得到積極探索實踐。

生成式AI的核心競爭力源于技術的持續迭代。近年來，國內在多模態融合、模型輕量化與長文本處理等方向實現突破，推動大模型從單一模態向跨模態交互升級，同時通過知識蒸餾、量化壓縮等技術，降低了模型部署的算力門檻，使其能夠適配移動端、邊緣設備等多樣化場景。技術創新的背后，是產業生態的體系化支撐：基礎層方面，算力集群建設與數據治理能力不斷提升，為大模型訓練提供了穩定的基礎設施;框架層與模型層則匯聚了科研機構與企業的協同力量，形成了通用大模型與行業專用模型并行發展的格局;應用層則通過“通用技術+垂直場景”的模式，在金融、醫療、教育等領域探索出可復制的商業化路徑。

政策層面，“發展與規范并重”的監管思路為行業提供了明確指引。各地相繼出臺產業扶持政策，對開源框架、行業大模型研發給予資金支持，同時推動生成式AI標準的全球化輸出，在模型能力評估、數據安全、倫理合規等領域參與國際規則制定，既保障了技術創新的自由度，也為本土企業“走出去”奠定了規則基礎。

據中研產業研究院《2025-2030年中國生成式AI行業市場分析及發展前景預測報告》分析：

生成式AI的爆發式增長，本質上是技術供給與市場需求的共振結果。從用戶群體看，中青年與高學歷人群構成核心用戶，他們將生成式AI視為提升效率的工具，廣泛應用于內容創作、辦公輔助、學習研究等場景，《生成式人工智能應用發展報告(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;從行業端看，數字化程度高、內容需求大的領域率先受益，例如傳媒行業利用AI生成新聞稿件與視頻素材，電商平臺通過虛擬主播實現24小時服務，制造業則借助AI優化產品設計流程、縮短研發周期。

值得注意的是，生成式AI正從消費端向產業端深度滲透。在農業領域，AI輔助病蟲害識別與種植方案優化;在工業領域，智能質檢與預測性維護提升生產效率;在科研領域，AI加速藥物分子設計與材料研發進程。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“內容生成工具”向“產業生產力引擎”轉變，成為推動傳統產業升級的新動能。

當前，生成式AI行業正處于從“技術紅利釋放”向“價值重構深化”的關鍵過渡階段。一方面，模型性能的提升與應用成本的下降，持續降低行業準入門檻，吸引更多企業與開發者參與生態建設，推動技術普惠;另一方面，市場競爭逐漸從“模型參數競賽”轉向“場景落地能力比拼”，企業需要在理解行業痛點、優化用戶體驗、保障數據安全等方面建立差異化優勢。這一階段的核心挑戰在于如何將技術能力轉化為實實在在的商業價值——無論是提升現有業務效率，還是創造全新的商業模式，都需要技術、場景與生態的深度協同。未來，生成式AI的競爭將不僅是技術層面的較量，更是產業鏈整合能力與生態構建能力的競爭。

盡管發展前景廣闊，生成式AI仍面臨多重挑戰。技術層面，模型的“幻覺”問題(生成虛假信息)、算法偏見與可解釋性不足，可能影響其在醫療診斷、金融風控等高風險場景的應用;倫理與監管層面，深度合成內容的泛濫可能引發虛假信息傳播、知識產權糾紛等問題，需要建立生成內容標識、算法審計等機制;商業化層面，部分企業存在“重技術研發、輕場景落地”的傾向，導致技術與實際需求脫節，難以實現可持續盈利。

應對這些挑戰，需要多方主體的協同努力：企業需加強技術攻關，提升模型的可靠性與可控性;監管部門應動態完善法律法規，平衡創新與風險;行業協會與第三方機構則可推動自律準則建設，促進數據共享與技術交流。只有形成“技術創新-倫理規范-商業落地”的良性循環，才能確保生成式AI行業的健康長遠發展。

中國生成式AI行業發展趨勢展望

展望未來十年，生成式AI將呈現三大發展趨勢：

其一，智能體從工具向生產力引擎進化。隨著模型能力的提升與多模態交互的成熟，生成式AI將不再局限于單一任務輔助，而是深度融入企業業務流程，成為驅動產品創新、服務升級、組織變革的核心力量，重塑互聯網交互范式與產業分工格局。

其二，開源生態與行業協作成為主流。開源模式將加速技術普惠，降低中小企業的應用門檻，同時推動行業專用模型的快速迭代;跨領域協作則會打破技術壁壘，例如AI與機器人技術結合催生的“具身智能”，將拓展生成式AI在物理世界的應用邊界。

其三，全球競爭與本土化創新并存。中國在生成式AI領域已形成技術研發、市場規模、應用場景的綜合優勢，全球約半數的AI研究人員聚集于此，開源模型與行業應用案例不斷涌現。未來，中國有望在全球AI產業鏈中占據更重要地位，同時通過參與國際治理，推動生成式AI技術的負責任發展。

從市場規模看，生成式AI正處于高速增長期，預計未來十年將在全球數字經濟中占據更大比重，其對GDP的貢獻度將持續提升。對于企業而言，抓住生成式AI機遇的關鍵在于：既要夯實技術基礎，又要深入理解行業場景，通過“技術+生態”的雙輪驅動，在智能化浪潮中構建核心競爭力。

生成式AI的發展不僅是一場技術革命，更是一次生產力與生產關系的深刻變革。它將重新定義“人機協作”的邊界，釋放個體創造力與組織效率，為社會經濟發展注入新的活力。在技術創新與規范治理的雙重保障下，生成式AI必將成為推動中國數字經濟高質量發展的重要引擎，為全球人工智能產業貢獻“中國方案”。

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