■謝若琳

    我們正從“數(shù)字時代”邁向“智能時代”。近日，中國互聯(lián)網絡信息中心發(fā)布《生成式人工智能應用發(fā)展報告（2025）》（以下簡稱《報告》）?！秷蟾妗凤@示，截至2025年6月份，我國生成式人工智能（AIGC）用戶規(guī)模達5.15億人，普及率為36.5%。

    與去年底相比，在短短半年內，用戶規(guī)模增長了2.66億，增幅高達106.6%?？梢哉f，市場爆發(fā)前夜已過，智能時代正在開啟。

    用戶規(guī)模的爆發(fā)式增長源于技術的成熟與產品的豐富。一方面，我國已形成了覆蓋基礎層、框架層、模型層、應用層的完整人工智能產業(yè)體系，國產AIGC產品取得顯著進步，具體表現(xiàn)為邏輯推理能力顯著提升、多模態(tài)能力跨越式發(fā)展、模型推理成本顯著降低?！秷蟾妗凤@示，超九成用戶首選國產大模型。另一方面，AIGC能成為實實在在的“工具”。截至2025年8月份，我國累計有538款生成式人工智能服務完成備案，以大模型為核心的技術體系逐步下沉至千行百業(yè)。其應用場景覆蓋回答問題、日常辦公、休閑娛樂、內容創(chuàng)作等多個領域，從消費端向生產端、從通用場景向行業(yè)核心場景縱深滲透。

    更為深遠的影響是，AIGC為產業(yè)的持續(xù)發(fā)展注入了強勁動力，不僅僅是效率的線性提升，更是從生產范式、價值創(chuàng)造到競爭核心的一次系統(tǒng)性重塑。這種重構主要體現(xiàn)在三個層面：

    一是生產邏輯從“流程驅動”進入“人機協(xié)同”。傳統(tǒng)工業(yè)生產和服務業(yè)依賴于標準化的流程，核心是“工具輔助人”，而AIGC的普及，催生出“生成式生產”模式，其底層邏輯的轉變在于：人工智能不僅替代重復性勞動，更開始承擔知識性、創(chuàng)意性工作的初級部分。例如，在編程、設計、文案、法律文書、市場分析等領域，人工智能可以生成草稿、提供方案、排查錯誤；在藥品研發(fā)、材料科學、工程架構等領域，AIGC能夠通過挖掘海量數(shù)據(jù)和模擬復雜場景，發(fā)現(xiàn)人類專家難以察覺的規(guī)律，不僅成為研發(fā)人員的助手，甚至在某些環(huán)節(jié)實現(xiàn)主導，極大地壓縮了研發(fā)周期和成本，使得產業(yè)創(chuàng)新的速度與門檻被重新定義。

    二是產業(yè)組織從“鏈式生態(tài)”發(fā)展到“網狀生態(tài)”。AIGC的滲透打破固有的產業(yè)邊界，催生出更加靈活的網絡狀生態(tài)。例如“去中心化”的生產與創(chuàng)作，在媒體、娛樂、教育等內容產業(yè)，AIGC工具極大地降低了專業(yè)內容生產的門檻。一個小團隊甚至個人，借助AI也能產出接近專業(yè)水準的動畫、音樂、課程。而即插即用的智能服務，使得大模型通過API（應用程序接口）成為像水電煤一樣的基礎設施。各行各業(yè)的中小企業(yè)無需自建昂貴的AI團隊，即可按需調用最前沿的AI能力，快速開發(fā)個性化應用。

    三是企業(yè)競爭邏輯從“規(guī)模”轉向“生態(tài)”。在智能時代，模型的性能高度依賴于高質量的數(shù)據(jù)和用戶反饋。因此，擁有豐富場景、并能形成“用戶使用—產生數(shù)據(jù)—優(yōu)化模型—提升體驗—吸引更多用戶”閉環(huán)的企業(yè)，將建立起動態(tài)護城河。競爭的焦點從靜態(tài)的規(guī)模經濟，轉向動態(tài)的數(shù)據(jù)生態(tài)和用戶體驗優(yōu)化能力。尤其是行業(yè)模型的滲透，對于絕大多數(shù)應用型企業(yè)而言，重要的不再是自研底層大模型，而是對垂直行業(yè)需求的深刻理解，以及將通用AI能力與具體業(yè)務場景深度融合的“最后一公里”能力。

    但是，在借助于AIGC效率提升的同時，我們必須警惕繁榮背后的暗流。新的“數(shù)字鴻溝”正在形成，善用AI者與不善用者之間的差別，將充分體現(xiàn)在企業(yè)之間、個體之上。倫理與規(guī)則的挑戰(zhàn)空前嚴峻。5億用戶意味著5億個信息輸入與輸出的節(jié)點，AI的偏見、隱私數(shù)據(jù)的濫用、深度偽造的欺詐，以及責任歸屬的模糊，都從理論風險演變?yōu)槠仍诿冀薜纳鐣栴}。

    5億用戶叩開的，不僅是產業(yè)智能的大門，更是一個嶄新文明形態(tài)的入口。在智能時代，AIGC幫助人類擴展認知能力的邊界。