中國生成式 AI 市場嘅用戶入口正經歷結構性轉變。早期，用戶主要喺搜尋引擎、辦公套件同內容平台等現有產品入面接觸到 AI 功能。之後，獨立 AI 原生應用程式、應用程式內 AI、流動 AI 助理同代理各自擴大咗用戶基礎。本文參考多份 QuestMobile 2025 至 2026 年 AI 行業報告、CNNIC《生成式人工智能應用發展報告（2024）》以及第 55 次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》，從用戶規模、使用頻率、入口形態同服務連接方式四個維度審視中國生成式 AI 入口，觀察佢哋喺 2024 年上半年至 2026 年期間，點樣由單純嘅資訊互動工具演變為多入口並行結構。
研究背景
2024 年係中國生成式 AI 用戶快速普及嘅時期。根據 CNNIC 第 55 次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》，截至 2024 年 12 月，中國有 3.31 億人聽過生成式 AI（佔人口 23.5%），其中 2.49 億人實際使用過（佔人口 17.7%）。當時，用戶同生成式 AI 嘅互動主要集中喺資訊獲取同生產輔助：77.6% 用嚟回答問題，45.5% 用嚟做辦公助理。踏入 2025 至 2026 年，市場變化唔單止反映喺用戶數字上，更顯著噉體現喺用戶從邊度進入 AI、使用幾長時間，以及 AI 能否進一步調用外部應用程式同服務。因此，入口結構已成為觀察生成式 AI 市場演變嘅關鍵維度。
AI 流量重心正由「附加功能」轉向高頻原生入口
最明顯嘅變化係 AI 原生應用程式已達到高使用頻率同深度。根據 QuestMobile《2026 AI 應用市場半年度報告》，截至 2026 年 5 月，中國 AI 原生應用程式嘅月活躍用戶（MAU）達 4.99 億，按年增長 85.4%，月人均使用次數達 92.7 次。呢個表明，對一部分用戶嚟講，AI 已經唔再係偶爾喺其他產品入面調用嘅功能，而係一個可以反覆打開同使用嘅獨立入口。
呢點同 2024 年嘅使用結構形成鮮明對比。2024 年 12 月，CNNIC 報告嘅實際生成式 AI 用戶為 2.49 億，主要用嚟回答問題同辦公輔助。到 2026 年 5 月，QuestMobile 統計顯示原生應用程式月人均使用次數接近 100 次，表明變化唔單止係生成式 AI 用戶增多，而係用戶互動習慣由「喺其他產品入面搵 AI」轉向「直接進入 AI」。
同時，傳統互聯網應用嘅使用時間亦出現結構性變化。QuestMobile 2026 年半年度報告顯示，2026 年 5 月，28% 嘅行業應用程式同時出現使用次數同使用時長下降。傳統搜尋領域嘅月人均使用次數按年下降 19.1%，月人均使用時長下降 13.5%。雖然呢啲數據表明用戶時間正重新分配，但唔直接意味住傳統搜尋或應用程式會被 AI 取代。傳統搜尋、垂直應用程式同 AI 原生應用程式仍然服務唔同任務，只不過 AI 原生入口喺高頻互動中嘅份額正不斷擴大。
中國 AI 入口並無收斂為單一路徑，而係形成並行、專業化結構
原生應用程式嘅增長唔代表所有 AI 流量都會集中到獨立應用程式。根據 QuestMobile《2025 年第三季 AI 應用行業報告》，截至 2025 年 9 月，中國流動 AI 活躍用戶達 7.29 億，PC 活躍用戶達 2 億。喺流動領域入面，AI 原生應用程式、應用程式內 AI 同流動廠商 AI 助理並存，各自喺用戶規模同使用深度上表現唔同。
例如，QuestMobile 數據顯示，2025 年第三季，應用程式內 AI 嘅月人均使用時長按年增長 93.8%，表明現有用戶嘅參與度更深。然而，同期超過一半呢類應用程式嘅用戶增長為負。AI 原生應用程式亦呈現類似分化，2025 年第三季近 60% 出現負增長。呢個意味住分析 AI 入口時，需要區分「有幾多人喺用」同「現有用戶參與得有幾深」。
流動 AI 助理代表另一種邏輯。QuestMobile 2025 年第三季報告顯示，一年內，六大手機廠商嘅 AI 助理新增約 6,500 萬用戶（按年增長 13.9%），總規模達 5.35 億。同獨立應用程式唔同，呢啲入口利用操作系統權限同設備能力，實現跨應用程式資訊檢索同任務協調。PC 領域同期處於調整階段，75.3% 嘅網頁版 AI 應用程式同 75.0% 嘅客戶端 AI 應用程式出現負增長，因為佢哋嘅使用場景更集中喺複雜工作同深度任務。
| AI 入口類型 | 代表形態 | 公開規模/增長數據 | 主要使用特徵 | 結構性變化 |
|---|---|---|---|---|
| AI 原生應用程式 | 獨立 AI 應用程式 | QuestMobile：2026 年 5 月 MAU 4.99 億，按年 +85.4% | 高頻、深度互動 | 用戶使用遷移至更高頻入口；應用程式之間持續分化 |
| 應用程式內 AI | 嵌入應用程式內嘅 AI | QuestMobile：2025 年第三季月人均時長按年 +93.8% | 融入現有業務場景 | 由附加功能演變為更前端的場景入口 |
| 流動 AI 助理 | 系統級助理 | QuestMobile：2025 年規模達 5.35 億，一年內 +6,500 萬 | 跨應用程式、系統級調用 | 日益承擔系統級任務連接角色 |
| PC AI | 網頁版同客戶端 | QuestMobile：2025 年第三季，網頁版 75.3% 及客戶端 75.0% 負增長 | 複雜工作、深度任務 | 網頁版同客戶端繼續專注於唔同場景 |
因此，2026 年嘅 AI 入口競爭更接近「多入口協作」。原生應用程式適合持續、通用嘅互動；應用程式內 AI 同現有業務流程緊密結合；流動助理具備系統級連接能力；PC 則繼續處理複雜任務。唔同入口爭奪用戶時間嘅同時，亦根據權限、場景同任務複雜度進行分工。
入口競爭正由「回答問題」延伸至「執行任務」
第二個更深層嘅變化係 AI 入口嘅功能邊界正不斷擴大。根據 CNNIC 第 55 次報告，截至 2024 年 12 月，實際生成式 AI 用戶為 2.49 億，其中 77.6% 用嚟回答問題，45.5% 用嚟做辦公助理。呢個階段嘅典型互動仍然係「用戶請求，AI 輸出資訊或內容」。
到咗 2025 至 2026 年，代理開始將呢種關係進一步推向任務執行。根據 QuestMobile《2026 AI 應用市場半年度報告》（使用近 3 個月指標），辦公交付類智能代理嘅活躍用戶增長 164.4%，生態任務類代理增長 115.3%。前者強調產生直接工作輸出，例如文件同分析結果；後者則協調多項服務以完成查詢、交易或跨應用程式操作。
連接標準嘅發展亦推動咗呢一變化。QuestMobile《2025 年第三季 AI 應用行業報告》顯示，ModelScope 社群上可用嘅 MCP（模型上下文協議）服務超過 5,400 項。好似 MCP 呢類標準化連接嘅意義，唔單止係新增一個對話能力，而係令模型能夠以相對統一嘅方式連接數據、工具同外部服務。同時，GUI 代理嘗試理解界面並執行操作，將以往需要用戶逐步點擊嘅流程轉化為代理編排嘅過程。
呢個將 AI 入口嘅角色由「資訊閘道」延伸至「服務閘道」。用戶面對嘅可能唔單止係一個問答對話框，而係一個理解需求、選擇服務並執行部分任務嘅互動層。競爭而家唔單止關乎模型答案質素，亦關乎 AI 可以連接邊啲系統、調用邊啲能力，以及可以完成邊類任務。
傳統應用程式正經歷兩大結構性變化：「技能化」同「內容供給化」
隨住代理連接更多服務，傳統網站同應用程式喺 AI 環境中嘅角色亦發生變化。其中一條路徑可以理解為「技能化」：以往封裝喺應用程式內嘅功能，例如查詢、計算、預訂或其他功能，正被分解為可由代理調用嘅能力。用戶可能唔需要每次都完整打開一個應用程式；佢哋可以透過 AI 入口表達需求，由後端服務提供實際能力。
另一條路徑係「內容供給化」。傳統網站同應用程式上累積嘅專業內容，以往主要透過搜尋結果、推薦資訊流或直接打開應用程式嚟獲取，而家可能隨著 AI 組織同調用外部資訊，進入新嘅分發路徑。根據 QuestMobile《2026 AI 應用市場半年度報告》嘅公開案例，汽車之家嘅專業內容透過 AI 原生應用程式以結構化方式被調用，間接觸達約 1,497 萬用戶，相當於其自身應用程式流量嘅 24.9%。太平洋汽車嘅內容透過 AI 入口觸達，達到其自身流量嘅 113.8 倍。
區分「自有流量」同「AI 間接觸達」至關重要。前者通常指直接訪問網站或應用程式；後者可能喺用戶冇主動訪問原始內容平台嘅情況下發生。呢啲公開案例表明，部分專業內容可以透過 AI 資訊策展路徑觸達用戶，但呢個唔代表所有結構化內容都會自動獲得 AI 引用，亦唔可以將單一技術調整同引用結果建立因果關係。
| 傳統資產 | 以往主要角色 | AI 入口下嘅新角色 | 公開案例/數據 |
|---|---|---|---|
| 應用程式功能 | 用戶打開並操作 | 作為可供代理調用嘅技能 | QuestMobile 2026 年半年度報告觀察到 GUI 代理、生態任務代理等任務調用形態 |
| 專業內容 | 喺搜尋或應用程式內閱讀 | 成為供 AI 組織同調用嘅資訊供給 | QuestMobile：汽車之家 AI 間接觸達約 1,497 萬用戶，相當於其自身應用程式流量嘅 24.9% |
| 服務接口 | 喺應用程式或系統內調用 | 透過 MCP、API 等標準連接 | QuestMobile 2025 年第三季：ModelScope 上超過 5,400 項 MCP 服務 |
| 網站結構化數據 | 服務於搜尋同頁面理解 | 支持機器識別實體同內容關係 | 被視為網站優化方向，同 AI 引用結果無因果關係 |
對網站而言，呢個意味住內容結構、品牌實體、產品關係同服務資訊唔單止要對用戶友好，亦要盡量減少機器理解上嘅歧義。因此，網站優化嘅焦點正由傳統頁面展示，擴展至內容能否被穩定識別、分解同關聯。
趨勢觀察：入口競爭正轉向內容、功能同服務連接
綜合 2024 至 2026 年嘅數據，中國生成式 AI 入口競爭已走過幾個明顯階段。2024 年，主要變數係用戶有冇開始使用生成式 AI，以及佢可以回答咩問題。2025 年，原生應用程式、應用程式內 AI、流動助理同 PC 產品開始形成更清晰嘅入口專業化。踏入 2026 年，AI 原生應用程式嘅高頻使用同代理任務執行能力進一步擴大，競爭由資訊輸出延伸至外部服務連接。中國 AI 入口競爭正由「用戶打開邊個應用程式」轉向「AI 可以調用咩內容、功能同服務」。
呢個唔意味住原生應用程式、應用程式內 AI、流動助理或代理中最終只有一個可以生存。佢哋擁有唔同嘅系統權限、互動成本同適用任務。原生應用程式處理高頻通用互動；應用程式內 AI 同現有業務流程緊密對齊；流動助理具備設備級能力；代理則進一步編排內容、工具同服務。2026 年更值得觀察嘅係呢啲入口之間點樣重新分配任務，而唔係尋求一種可以完全取代其他形態嘅單一形式。
對互聯網企業而言，流量嘅定義亦需要調整。以往，網站訪問量同應用程式 MAU 可以相當直接噉反映用戶有冇訪問自有數碼資產。隨著 AI 接管資訊過濾、內容策展甚至服務連接，部分品牌發現同內容觸達可能喺企業自有頁面之外發生。因此，GEO 所應對嘅變化唔單止源自搜尋結果頁，而係源自數碼資訊分發嘅更廣泛轉變，因為 AI 日益參與資訊過濾、服務調用同任務執行。
研究啟示
喺現階段，唔需要預測邊個 AI 入口會成為長期主導。更實際嘅做法係重新審視現有數碼資產能否適應多入口環境。首先，確保核心實體資訊——品牌、產品、服務同使用場景——保持一致，並具有相對清晰嘅關係。其次，檢查網站內容能否容易被分解同理解，避免重要資訊只存在於複雜視覺頁面或缺乏上下文嘅孤立模組入面。
同時，企業可以開始區分兩類數碼資產：一類係作為資訊來源嘅內容供給（產品文檔、專業知識、服務描述、場景資訊）；另一類係未來可能透過 API 或技能被調用嘅業務能力。優化方法唔同：前者關注機器能否準確識別內容同實體關係；後者亦需要考慮服務接口、權限同任務執行方式。
數據分析指標亦需要逐步擴展。隨著 AI 間接觸達增加，僅監測直接網站訪問或應用程式 MAU 可能無法完全捕捉品牌喺 AI 環境中嘅存在。喺維持傳統搜尋同流量指標嘅同時，企業亦應追蹤品牌喺唔同 AI 入口中嘅存在、內容引用同間接發現，以評估結構性入口變化係咪正影響其資訊分發路徑。
隨著 AI 日益參與資訊發現、內容策展同服務連接，企業需要觀察嘅唔單止係搜尋排名，仲有品牌同內容喺唔同 AI 入口中嘅實際存在。用 aipogeo，只需 1 分鐘即可檢查你喺 6 大 AI 引擎中嘅真實能見度。
相關問題
2026 年中國 AI 用戶主要透過邊啲入口使用生成式 AI？
根據公開數據，主要入口包括 AI 原生應用程式、傳統應用程式內嘅應用程式內 AI、流動 AI 助理，以及 PC 網頁版/客戶端應用程式。隨著代理發展，直接連接工具同服務嘅任務型入口亦正擴大。
AI 原生應用程式同傳統應用程式內嘅應用程式內 AI 有咩分別？
AI 原生應用程式以 AI 互動本身作為主要產品入口，適合持續同高頻使用。應用程式內 AI 則利用現有應用場景，將 AI 能力嵌入搜尋、辦公或內容等特定流程。佢哋所解決嘅用戶需求並不完全相同。
點解 AI 原生應用程式增長之下，應用程式內 AI 同流動助理仍然重要？
唔同入口有唔同場景同權限。QuestMobile 2025 年第三季數據顯示，應用程式內 AI 月人均使用時長按年維持高增長，流動 AI 助理總規模達 5.35 億，表明用戶並無集中喺單一入口。
代理會點樣改變用戶同傳統應用程式嘅互動方式？
隨著代理獲得更多工具同系統調用能力，部分以往需要用戶打開應用程式並逐步完成嘅操作，可能會轉化為 AI 理解需求並調用相關服務執行。傳統應用程式嘅部分功能因此可能日益以技能或接口能力嘅形式存在。
點解網站內容可能透過 AI 獲得新嘅間接觸達？
AI 喺回答同組織資訊時可能調用外部專業內容，因此用戶唔一定需要直接訪問原始網站先可以獲取相關資訊。QuestMobile 2026 年半年度報告中嘅汽車行業案例已顯示自有應用程式流量同 AI 間接觸達並存。
企業網站應如何適應 AI 由搜尋入口演變為任務入口？
首先關注實體資訊一致性、內容結構清晰度同機器可讀性。同時，區分邊啲數碼資產係內容供給，邊啲業務能力可能標準化以供未來調用。數據分析亦應逐步區分直接訪問同 AI 驅動嘅間接發現同觸達。