目前超過半數人口使用生成式 AI
根據中國互聯網絡信息中心，截至 2026 年 6 月，中國生成式人工智慧使用者已超過 7 億人，普及率超過總人口的一半。隨著生成式 AI 擴展到日常提問、辦公工作與創意任務，運算基礎設施和投資需求也隨之增加。
目錄
該中心政策與國際合作研究所於 9 月 29 日在第七屆中國互聯網基礎資源大會上，發布《生成式人工智慧應用發展報告（2026）》。一份官方政府摘要呈現生成式 AI 如何從消費應用擴展至工廠、農業和機器人領域。
中國在 2025 年底有 6.02 億名生成式 AI 使用者，當年新增 3.53 億人。2026 年上半年又增加約 1 億人。普及率從 2024 年的 17.6%，升至 2025 年的 42.8%，並於 2026 年突破半數。
生成式 AI 能依據指令產生文字、圖像、音樂、影片和電腦程式碼等內容。報告指出，發展方向進一步轉變：開發者正打造能執行一連串任務並交付成品的系統，而不只是產生答案。
數據也顯示，這項轉變在不同領域的發展並不平均。回答問題仍遠比製作簡報或會議紀錄普遍。同時，融資金額的成長速度快於投資交易件數，機器人公司在相關企業中的占比也持續上升。
使用者規模成長有多快？
2025 年新增 3.53 億名使用者，意味著 2024 年底的使用者約有 2.49 億人。以此推算，中國生成式 AI 使用者在一年內增加逾一倍。
幾個主要時間點顯示，生成式 AI 如何迅速從少數人的使用情境走向大規模普及：
- 2024 年底：約 2.49 億名使用者，普及率為 17.6%。
- 2025 年底：6.02 億名使用者，普及率為 42.8%。
- 2026 年上半年：使用者超過 7 億人，普及率高於 50%。
- 2026 年 9 月 29 日：該中心發布年度應用發展報告。
年輕人仍占使用者很大一部分。報告指出，2025 年底，19 歲及以下使用者占總數的 26.4%，是報告列出的最大年齡族群。
年長使用者的比重也逐漸提高。2 月公布的數據顯示，40 歲及以上使用者占 30.3%，半年內增加 4.9 個百分點。這些年齡分類涵蓋的範圍不同，但兩項數據都有助於說明，開發者為何將目標用途擴大到學生提問和年輕族群嘗試新工具以外的領域。
提問仍占主流，辦公用途加速成長
約 76% 的生成式 AI 使用者表示曾用它回答問題。其次是處理圖像或影片，占 47.8%；使用於文字任務的占 37.6%，用於工作摘要、會議紀錄或簡報的占 32.5%。
因此，回答問題的使用情形是辦公任務總類的兩倍以上。使用者可以回報多種用途，因此這些百分比代表彼此重疊的使用情境，而非加總為 100% 的不同族群。
通用 AI 助理和辦公生產力應用程式的使用量，較一年前都成長超過 100%。這項數據衡量的是應用程式的使用頻率，而不是使用者人數。
對辦公室工作者而言，實際變化在於，從詢問如何撰寫摘要，轉為要求系統根據工作資料直接產出摘要。對開發者而言，反覆使用帶來商機：融入日常工作流程的工具，可能比偶爾嘗試的工具創造更多需求。
從對話到完成任務
報告指出，從 2025 年下半年起，程式編碼成為全球衡量模型效能的主要指標之一，各大企業也將其列為核心研究重點。報告稱，截至 2026 年上半年，中國領先模型已能交付完整的軟體工程專案。
AI 代理是這項轉變的核心。代理是一種設計來透過多個步驟完成任務的系統，過程中也可能使用軟體工具。一般聊天機器人可能會說明如何製作簡報；辦公代理則以直接完成簡報為目標。
報告指出，辦公代理是一般使用者最常見的代理部署形式。編碼、辦公任務、圖像創作和影片生成能力提升，也提高了使用者付費的意願。
客戶呼叫模型，也就是送出請求讓系統處理時，開發者便能取得收入。這些請求可能來自消費者應用程式，也可能透過其他企業打造的軟體提出。報告指出，模型使用量是大型企業和新創公司營收成長的重要來源。
不過，報告並未說明相關收益的財務規模：報告提到使用量與付費需求上升，卻未提供模型呼叫的總營收數字。
應用發展背後的運算能力擴張
截至 2026 年 6 月，中國智慧運算能力達到 2,185 EFLOPS，較一年前增加 177%，約為一年前的 2.77 倍。
EFLOPS 是衡量運算能力的單位，代表每秒 1 百京次浮點運算。浮點運算是涉及小數的計算，是訓練和執行 AI 模型的基本運算之一。
報告也記錄中國首座完全採用國產技術、配備 10 萬張加速卡的 AI 超級叢集啟用。加速卡是能同時執行大量運算的專用處理器。將它們連接成叢集，可把高需求的 AI 工作負載分散到多個處理器上。
報告指出，該叢集從晶片、運算、儲存、網路到冷卻系統，都採用國產技術。這點相當重要，因為營運大型 AI 系統不只需要處理器，也必須快速傳輸資料、儲存結果，並維持設備散熱。
截至 2026 年年中，中國也已建置超過 12 萬個高品質資料集。資料集是用於開發或評估 AI 的有組織資料集合。資料集數量擴增，也伴隨運算能力和模型的成長。
國產模型深入產業應用
報告指出，DeepSeek 和月之暗面推出多個參數量達兆級的開源模型。參數是模型在訓練過程中學到的數值設定，有助於模型產生回應。
報告稱，中國團隊開發了全球主要模型使用量排行榜上的前六大模型，但官方摘要並未說明該排行榜的名稱。報告也指出，國產模型與中國運算晶片的適配更加緊密。
工業應用目前已涵蓋鋼鐵、有色金屬、電力和電信。企業將 AI 用於產品開發、品質檢測和客服，讓 AI 的角色從消費者聊天應用延伸出去。
截至 6 月，規模以上製造業企業中，已有超過 30% 使用 AI 技術。此統計類別指符合官方規模門檻的企業，並非所有工廠。應用範圍涵蓋研究、設計、生產、檢測和設備維護。
中國也已建成 16 個以數位產業為重點的國家級先進製造業集群，涵蓋積體電路和 AI。這些數據顯示，消費者使用量成長之際，產業也正有組織地將 AI 導入生產。
機器人在 AI 企業中逐漸占據重要地位
截至 6 月蒐集的企業登記資料顯示，中國有 10,740 家企業從事大模型、AI 代理、機器人及相關領域。廣東、北京、上海、江蘇和浙江占其中 76.5%，超過四分之三的相關企業集中於五個地區。
成立未滿三年的企業占總數 18.8%，較一年前增加 9.8 個百分點。成立五至十年的企業占比最大，為 41.4%；成立至少十年的企業則占 29.7%。
機器人和具身智能企業占 32.9%，增加 11.2 個百分點。換言之，這類企業先前占比為 21.7%，顯示產業組成已有顯著變化。
具身智能是將 AI 導入能感知並與周遭環境互動的實體機器。報告指出，其應用包括工業生產、手術和日常服務；在這些情境中，軟體除了處理資訊，也必須協調動作。
2026 年上半年，中國已有超過 400 種人形機器人產品。報告預測全年產量將超過 10 萬台。產品數量計算的是不同產品款式，產量預測則是預計製造的機器台數。
投資成長速度快於交易件數
2026 年上半年，中國共有 1,255 件 AI 投資與融資交易，總額約 2,501.4 億元人民幣。交易件數相當於 2025 年全年總數的 78%，金額則達前一整年的 182%。
短短六個月，融資金額就已比 2025 年全年高出 82%。依據報告四捨五入後的百分比估算，平均每筆交易金額約為 2025 年平均值的 2.3 倍。這表示在交易增加的同時，每筆交易投入的資金也更多。
消費者也在購買裝置。過去六個月，38.7% 的中國網路使用者曾在線上購買智慧硬體。購買穿戴式裝置者占 20.2%，購買智慧型手機或平板等消費性電子產品者占 18.2%。
這些類別可能彼此重疊，因為同一人可能兩種產品都買。報告將穿戴式裝置和消費性電子產品列為智慧硬體的主要切入點，顯示 AI 應用擴張也帶動人們隨身攜帶或穿戴的裝置發展。
農業與監管朝實際應用發展
中國國務院於 2026 年 6 月發布「十五五」時期加快農業農村現代化的規畫，將 AI 應用和智慧農業列為重要目標。前一年推出的農業模型包括神農 4.0、谷雨農業氣象 V2.0 和凡力 4.0。
報告重點領域包括農業、製造業、辦公工作和科學研究。政策重點正從解決技術問題，轉向將系統部署於特定任務，同時制定使用規範。
國務院關於實施「人工智慧+」行動的指導意見，提供整體政策架構，並以產業應用、基礎設施和國際合作等配套措施支援。
截至 6 月，已有 988 項生成式 AI 服務完成中國國家互聯網信息辦公室備案。這項服務數量衡量的是市場中與透過企業登記資料辨識出的 10,740 家企業不同的部分：企業和已備案服務是兩種不同類別。
代理的擴展也擴大了安全議題的範圍。報告警告，風險已從生成內容和資訊傳播，延伸至網路安全、關鍵基礎設施防護，以及對最強大模型的管控。
科學能力引發更激烈辯論
報告提到，OpenAI 於 9 月宣布，一套 AI 代理系統在 88 小時內解出一道重要數學難題。報告也提及 25 位菲爾茲獎得主的回應，他們聯名發表聲明，標題為《人工智慧在數學領域的嚴重失調》。
根據報告的說法，這些數學家承認 AI 的數學能力近期大幅提升，也能解決重要的未解問題，但同時主張這種做法對數學及其社群有害。
這起事件串起報告的核心議題：系統正以完成的工作來評估，而能力提升也引發人們對工作應如何進行的爭論。在辦公室、實驗室和實體基礎設施中，人們愈來愈需要決定的不只是 AI 能做什麼，也包括誰能控制它的行動。
重點整理
- 2026 年上半年，中國生成式 AI 使用者超過 7 億人，普及率高於 50%。
- 回答問題仍是最常見用途，占 76%；助理和辦公應用程式的使用量都成長超過一倍。
- AI 運算能力達到 2,185 EFLOPS，較一年前增加 177%。
- AI 投資與融資半年達約 2,501.4 億元人民幣，共 1,255 件交易。
- 機器人和具身智能企業占相關 AI 企業總數的 32.9%。
- 報告指出，AI 發展正轉向完成任務，同時網路安全、基礎設施和模型管控等議題也受到更多關注。
