开篇
中国互联网络信息中心（CNNIC）在2025年中国互联网基础资源大会上公布“生成式AI用户达5.15亿，普及率36.5%”，媒体一片欢呼“科技普惠”时代来临。
从智能搜索到内容创作，从公文写作到数据分析，这场技术的甘霖似乎正在泽被四方——36.5%意味着每三个中国人就有一个在使用AI；5.15亿的量级，比美国总人口还多出一半。
《生成式人工智能应用发展报告（2025）》显示，2025上半年用户增长2.66亿，这种爆发式增长印证了我们正在经历的不是工具升级，而是工作、生活方式的迭代和重构。
其实，这并不是场雨露均沾的游戏。5.15亿人，就代表着5.15 亿种 “人与 AI 的相处模式”——在这场技术涌现里，既包含着国产化应用生态带来的规模红利，也隐匿着个体认知差异带来的“AI伦理”治理问题。真正的分水岭，从不只在技术，而更在于认知。
数据解析：“三大支柱”撑起中国 AI 普及
规模奠基：从小众尝鲜到全民应用。生成式 AI 已彻底告别 “小众技术” 标签，成为与社交、电商并列的主流互联网应用。CNNIC《生成式人工智能应用发展报告（2025）》数据显示，40 岁以下中青年用户占比达 74.6%，“90 后”“00 后” 的拥抱更主动，半年用户增长2.66亿，相当于每 1.2 秒就有 1 人加入 AI 使用者行列。这种爆发式增长，印证了AI技术对大众需求的精准适配。
生态突围：国产大模型的 “主场胜利”。国产化优势成为普及核心驱动力：超 90% 用户首选国产大模型。近一年来，DeepSeek，通义千问等模型在 Hugging Face 与第三方评测榜上频繁进入第一梯队；可灵 AI宣布 2.5 Turbo 版本，生成规模达数以亿计，同时下调生成成本，带动视频生成应用走向大众。。截至 2025 年 8 月，国内538 款 AI 服务完成备案、263 款应用完成登记，形成从芯片到应用的完整产业链，让 “中国技术服务中国用户” 成为现实。
▲ 京东物流亚洲一号仓库的 “狼族” 机器人
产业渗透：从办公场景到产业部署。AI 正从 “文案生成” 向产业纵深扎根：京东物流亚洲一号仓库的 “狼族” 机器人依托大模型实现主动预测调度，在路径规划、群体协同中完成动态响应，该系统已覆盖全球超 500 个仓库，适配电商、制造等多行业场景；国家电网联合百度智能云打造的 “光明电力大模型”，通过无人机巡检年覆盖杆塔 500 万基，直接减少 40% 人工登塔作业，降低高空作业风险；宝钢股份宝山基地的高炉大模型构建炉温 “预测 + 控制” 双轮驱动模式，预测命中率超 90%，每吨铁水燃料用量节约 2 千克，同步优化生产能效。这种 “应用反推技术迭代” 的良性循环，正是产业与市场协同发展的生动注脚。
36.5%的普及率≠人人均等的“技术普惠”
▲ CNNIC《生成式人工智能应用发展报告（2025）》用户使用AI产品目的统计
多数用户作为“被动跟风者”集中停留在所谓“入口”浅层应用场景中，AI仅仅是被当做Plus版的Siri在使用，他们并未真正享受AI技术的红利。产业侧的AI使用场景则在加速丰富，但在农业、制造业等更深层的应用环节，仍以试点/示范 为主，从“可用”走向“高效利用”还需要时间与方法。
AI，究竟是“内卷加速器”
还是“破局金钥匙”？
在这 5.15 亿用户的“金字塔”分层结构里，，36%的用户似乎只是把AI当做一个更聪明的“助理”，能快速回答问题 、生成文本。然而，当AI轻易抹平了基础信息处理的门槛，它释放出的时间，往往并未转化为价值创造，反而可能被更多同质化的任务填满——AI非但没有打破“内卷”，反而可能加速了低水平重复的循环。我们看到，即便是中青年、高学历的核心用户群体，深度场景（如办公创作）的应用占比均未超过40%，生产领域的深度渗透尚待时日。但对于“塔尖”的深度场景使用者，AI却成了撬动个人能力的支点。他们利用AI建立自动化工作流，将宝贵的个人精力与时间聚焦于战略规划、创意构想和复杂决策——这印证了信息时代的稀缺性洞察：“注意力大于时间，大于金钱 ” 。AI确实能将人从“重复劳动”中解放出来：要么让你陷入更深的“效率陷阱”，要么助你完成“价值跃迁”。
AI不是效率工具，而是“创造性筛选器”
当基础操作被AI“一键代劳”时，真正的竞争力已不再是“执行力”，而是“提问质量”。未来，人与AI协作的质量，很大程度取决于人类能否提出精准、深刻、富有洞察力的问题。AI如同一个性能强悍的引擎，但方向盘始终掌握在人类手中——你的思考深度，决定了AI能带你走多远。用户规模的增长不会自动带来创造力的增长，平庸的问题只能得到平庸的答案，而那些能够洞察本质、连接跨界、预见未来的“好问题”，将通过AI的放大，转化为巨大的创新势能。能提炼问题的人，才是价值的放大器。
AI正在无声地筛选出那些具备独立思考、批判性思维和创造性整合能力的人。
AI+X的本质，是“人类认知升级”的起点。
我们讨论AI，不应止于效率提升，更应看到它作为“认知外骨骼”的可能性。从智能搜索到科学研究，从工业制造到产业链聚合，AI+X的融合，本质上是人类借助人工智能，突破自身认知边界的伟大尝试：在深圳炬星科技的工厂里，仓储机器人正被打包送往日本的物流中心——60台机器人将替代50名日本员工，让狭小库位的分拣效率与稳定性显著提升，把“人找货”变成“货找人”。
▲日本媒体报道的中国分拣机器人工作场景
在甘肃张掖的田间地头，智能灌溉系统通过实时数据分析，为农民提供精确到“分秒”的灌溉建议，让亩均节水超过40% ，这已不再是靠天吃饭的经验判断，而是数据驱动的精准决策。
AI 不只是效率加速器，它让我们在田间做到“精准”，在仓内做到“协同”，也是能否重构认知与流程的技术分水岭。