中国生成式 AI 市场正在经历一轮入口结构变化。早期用户更多是在搜索、办公、内容平台等既有产品中接触 AI 功能，随后独立 AI 原生 App、In-App AI、手机 AI 助手以及 Agent 等不同形态陆续扩大使用规模。我们整理了 QuestMobile 2025—2026 年多份 AI 应用行业报告、中国互联网络信息中心（CNNIC）《生成式人工智能应用发展报告（2024）》及第 55 次《中国互联网络发展状况统计报告》等公开资料，从用户规模、使用频次、入口形态和服务连接方式四个维度，观察 2024—2026 年上半年中国生成式 AI 入口如何从单纯的信息交互工具，逐渐形成多入口并行的使用结构。
研究背景
2024 年仍是中国生成式 AI 用户快速普及的阶段。根据 CNNIC 第 55 次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至 2024 年 12 月，中国有 3.31 亿人听说过生成式 AI，占整体人口的 23.5%；实际使用人数达到 2.49 亿，占整体人口的 17.7%。当时，用户与生成式 AI 的关系主要集中在信息获取和生产辅助：77.6% 的使用者会用生成式 AI 回答问题，45.5% 将其作为办公助手。进入 2025—2026 年后，市场变化开始不只体现在用户数量，而更多体现为用户从哪里进入 AI、使用多长时间，以及 AI 能否进一步调用外部应用和服务。入口结构因此成为观察生成式 AI 市场变化的重要维度。
AI 流量重心正在从“附加功能”进一步向高频原生入口迁移
最明显的变化，是 AI 原生 App 已经形成较高的使用频次和使用深度。根据 QuestMobile《2026 年 AI 应用市场发展半年报》，截至 2026 年 5 月，中国 AI 原生 App 月活跃用户达到 4.99 亿，同比增长 85.4%，月人均使用次数达到 92.7 次。这意味着对一部分用户而言，AI 已经不再只是偶尔在其他产品中调用的功能，而成为可以直接打开并反复使用的独立入口。
这种变化与 2024 年的使用结构形成了明显对照。2024 年 12 月，CNNIC 统计的生成式 AI 实际使用人数为 2.49 亿，主要应用仍集中于回答问题和办公辅助。到 2026 年 5 月，QuestMobile 所统计的原生 App 已经出现接近百次的月人均使用频次，说明入口变化并不只是生成式 AI 用户继续增加，而是部分用户的交互习惯开始从“在其他产品中找到 AI”转向“直接进入 AI”。
与此同时，传统互联网应用的使用时间也出现结构性变化。QuestMobile 2026 年半年报显示，2026 年 5 月有 28% 的行业 App 同时出现使用次数和使用时长下降；传统搜索行业当月人均使用次数同比下降 19.1%，人均使用时长同比下降 13.5%。这些数据能够说明用户时间正在重新分配，但并不能直接推导出传统搜索或传统 App 将被 AI 替代。传统搜索、垂直 App 与 AI 原生应用仍然承担不同任务，只是 AI 原生入口在高频交互中的占比正在扩大。
中国 AI 入口没有收敛为单一路径，而是形成多种形态并行分工
原生 App 增长，并不意味着 AI 使用流量会全部集中到独立应用。根据 QuestMobile《2025 年三季度 AI 应用行业报告》，截至 2025 年 9 月，中国移动端 AI 活跃用户规模达到 7.29 亿，PC 端达到 2.00 亿。移动端内部同时存在 AI 原生 App、In-App AI 和手机厂商 AI 助手，不同入口在用户规模与使用深度上的表现并不一致。
以 In-App AI 为例，QuestMobile 数据显示，2025 年第三季度其月人均使用时长同比增长 93.8%，说明部分已经使用相关功能的用户正在增加使用深度；但同期超过半数相关应用的用户规模出现负增长。AI 原生 App 也存在类似的分化，2025 年第三季度接近 60% 的 AI 原生 App 出现负增长。这意味着观察 AI 入口不能只看整体月活，还需要将“有多少人在使用”和“已有用户使用多深”拆开。
手机 AI 助手则形成了另一种入口逻辑。QuestMobile 2025 年三季度报告显示，一年内六大手机厂商 AI 助手合计增加约 6500 万用户，同比增长 13.9%，总规模达到 5.35 亿。与独立 App 不同，这类入口依赖操作系统权限和终端能力，可以承担跨应用信息调用与任务衔接。PC 端同期则处于调整阶段，75.3% 的网页 AI 应用和 75.0% 的客户端 AI 应用出现负增长，其使用场景更多集中在复杂工作和深度任务。
| AI 入口形态 | 代表形态 | 已有公开规模/变化数据 | 主要使用特征 | 结构变化 |
|---|---|---|---|---|
| AI 原生 App | 独立 AI 应用 | QuestMobile：2026 年 5 月 MAU 4.99 亿，同比增长 85.4% | 高频、深度交互 | 用户使用向高频入口迁移，同时应用之间继续分化 |
| In-App AI | App 内嵌 AI | QuestMobile：2025 年 Q3 月人均使用时长同比增长 93.8% | 贴近已有业务场景 | 从附加功能逐渐向更前置的场景入口发展 |
| 手机 AI 助手 | 系统级助手 | QuestMobile：2025 年相关规模达到 5.35 亿，一年增加约 6500 万 | 跨应用、系统调用 | 逐步承担系统级任务连接角色 |
| PC AI | 网页与客户端 | QuestMobile：2025 年 Q3，75.3% 网页应用和 75.0% 客户端应用负增长 | 复杂工作、深度任务 | 网页端与客户端继续形成场景分工 |
因此，2026 年的 AI 入口竞争更接近“多入口协同”。原生 App 适合连续通用交互，In-App AI 与既有业务流程结合更紧密，手机助手拥有系统级连接能力，PC 则继续承担部分复杂任务。不同入口之间既竞争用户时间，也按照权限、场景和任务复杂度形成分工。
入口竞争正在从“回答问题”向“执行任务”延伸
第二个更深层的变化，是 AI 入口的功能边界正在扩大。根据 CNNIC 第 55 次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至 2024 年 12 月，中国生成式 AI 实际使用人数为 2.49 亿，其中 77.6% 的用户将其用于回答问题，45.5% 用作办公助手。这一阶段的典型交互仍然是“用户提出需求，AI 输出信息或内容”。
到 2025—2026 年，Agent 开始将这一关系进一步推进到任务执行。根据 QuestMobile《2026 年 AI 应用市场发展半年报》采用的近三个月统计口径，办公交付型智能体活跃用户规模增幅达到 164.4%，生态办事型智能体增幅达到 115.3%。前者更强调直接形成文档、分析结果等工作成果，后者则通过调度多个服务完成查询、办理或跨应用操作。
连接标准的发展也在推动这一变化。QuestMobile《2025 年三季度 AI 应用行业报告》显示，当时魔搭社区 MCP 服务数量已经超过 5400 个。MCP 等标准化连接方式的意义，并不在于增加一种新的聊天能力，而是让模型能够以相对统一的方式连接数据、工具和外部服务。与此同时，GUI Agent 等方式尝试通过识别界面并执行操作，将过去需要用户逐步点击完成的流程转化为由 Agent 调度。
这使 AI 入口的角色从“信息入口”开始向“服务入口”延伸。用户未来面对的未必只是一个回答问题的对话框，也可能是一个能够理解需求、选择服务并执行部分任务的交互层。入口竞争因此不再只比较模型回答质量，也开始涉及 AI 可以连接哪些系统、调用哪些能力，以及能够完成什么类型的任务。
传统 App 开始出现“Skill 化”和“内容供给化”两种结构变化
当 Agent 可以连接更多服务后，传统网站和 App 在 AI 环境中的角色也随之改变。其中一条路径可以理解为“Skill 化”：原本封装在 App 内部的查询、计算、预订或其他功能，被拆解为可由 Agent 调用的能力。用户未必每次都需要完整打开一个应用，而可能通过 AI 入口完成需求表达，再由后端服务提供实际能力。
另一条路径是“内容供给化”。传统网站和 App 内已经积累的大量专业内容，过去主要依赖搜索结果、推荐流或用户主动打开 App 获取；当 AI 开始整理和调用外部信息后，这些内容也可能进入新的信息分发路径。根据 QuestMobile《2026 年 AI 应用市场发展半年报》的公开案例，汽车之家的专业内容通过 AI 原生 App 被结构化调用，间接触达约 1497 万用户，相当于其自有 App 流量的 24.9%；太平洋汽车相关内容通过 AI 入口形成的触达量则达到其自有流量的 113.8 倍。
这里需要区分“自有流量”和“AI 间接触达”两个口径。前者通常意味着用户直接进入网站或 App，后者则可能发生在用户没有主动访问原始内容平台的情况下。公开案例说明，一部分专业内容已经能够沿 AI 信息整理路径触达用户，但这并不意味着所有结构化内容都会自动获得 AI 引用，也不能将单一技术改造与引用结果建立确定因果关系。
| 传统资产 | 过去主要角色 | AI 入口下的新角色 | 公开案例/数据 |
|---|---|---|---|
| App 功能 | 用户主动打开后操作 | 作为 Agent 可调用的 Skill | QuestMobile 2026 年半年报观察到 GUI Agent、生态办事型 Agent 等任务调用形态 |
| 专业内容 | 搜索或 App 内阅读 | 成为 AI 可整理、调用的信息供给 | QuestMobile：汽车之家 AI 间接触达约 1497 万，相当于其自有 App 流量 24.9% |
| 服务接口 | App 内或系统内部调用 | 通过 MCP、API 等标准方式连接 | QuestMobile 2025 年 Q3 报告：魔搭社区 MCP 服务数量超过 5400 个 |
| 网站结构数据 | 服务搜索与页面理解 | 支撑机器识别实体及内容关系 | 作为网站优化方向观察，不与 AI 引用结果建立确定因果关系 |
对网站而言，这种变化意味着内容结构、品牌实体、产品关系和服务信息不仅需要方便用户阅读，也需要尽可能减少机器理解时的歧义。网站优化的关注范围因此正在从传统页面展示进一步扩大到内容是否可以被稳定识别、拆解和关联。
趋势观察：入口竞争正在转向内容、功能与服务连接
把 2024—2026 年的数据放在一起，可以看到中国生成式 AI 入口竞争已经经历了几个不同阶段。2024 年的主要变量仍是用户是否开始使用生成式 AI，以及 AI 可以回答哪些问题；2025 年，原生 App、In-App AI、手机助手和 PC 产品开始形成更明显的入口分工；进入 2026 年，AI 原生 App 的高频使用和 Agent 的任务执行能力进一步扩大，竞争维度开始从信息输出延伸到外部服务连接。中国 AI 入口竞争正在从“用户打开哪个应用”，转向“AI 能调用哪些内容、功能与服务”。
这并不意味着原生 App、In-App AI、手机助手和 Agent 最终只能留下其中一种。它们拥有不同的系统权限、交互成本和适用任务。原生 App 可以承担高频通用交互，In-App AI 更接近已有业务流程，手机助手具备终端级能力，Agent 则负责进一步串联内容、工具和服务。2026 年更值得观察的是这些入口之间如何重新分配任务，而不是寻找一个可以完全替代其他入口的单一形态。
对于互联网企业，流量定义也需要随之调整。过去，网站访问量和 App 月活能够较直接地反映用户是否进入自有数字资产；当 AI 开始代替用户完成信息筛选、内容整理甚至服务连接后，一部分品牌发现和内容触达可能发生在企业自有页面之外。GEO 所面对的变化因此也不只来自搜索结果页面，而是来自 AI 逐渐参与信息筛选、服务调用和任务执行之后，整个数字信息分发方式的变化。
研究启示
现阶段并不需要提前判断哪一种 AI 入口会成为长期主导，更实际的是重新检查企业已有数字资产能否适应多入口环境。首先，需要确认品牌、产品、服务和适用场景等核心实体信息是否保持一致，并形成相对清晰的关系；其次，可以检查网站内容是否容易被拆分和理解，避免重要信息只存在于复杂视觉页面或缺乏上下文的零散模块中。
同时，企业也可以开始区分两类数字资产：一类是可以作为信息来源的内容供给，包括产品资料、专业知识、服务说明和场景信息；另一类是未来可能通过接口或 Skill 被调用的业务能力。两种资产对应的优化方式并不完全相同。前者更关注机器能否准确识别内容和实体关系，后者还需要考虑服务接口、权限和任务执行方式。
数据分析口径也需要逐步扩展。随着 AI 间接触达增加，单纯观察网站直接访问量或 App 月活，可能无法完整反映品牌在 AI 环境中的出现情况。企业可以在保持传统搜索和访问指标的同时，继续观察不同 AI 入口中的品牌呈现、内容引用和间接发现情况，从而判断入口结构变化是否已经影响自身的信息分发路径。
当 AI 逐渐参与信息发现、内容整理与服务连接，企业需要观察的不再只是搜索排名，也包括品牌和内容在不同 AI 入口中的实际呈现情况。通过 aipogeo，可用 1 分钟查看你在 6 大 AI 引擎的真实可见度。
相关问题
2026 年中国 AI 用户主要通过哪些入口使用生成式 AI？
从公开数据看，主要入口已经包括 AI 原生 App、传统 App 内的 In-App AI、手机 AI 助手以及 PC 网页和客户端。随着 Agent 发展，能够直接连接工具与服务的任务型入口也正在扩大。
AI 原生 App 和传统 App 内置 AI 有什么区别？
AI 原生 App 以 AI 交互本身作为主要产品入口，更适合连续和高频使用；In-App AI 则依托已有应用场景，把 AI 能力嵌入搜索、办公、内容或其他具体流程中，两者对应的用户需求并不完全相同。
为什么 AI 原生 App 增长后，In-App AI 和手机助手仍然重要？
不同入口拥有不同场景和权限。QuestMobile 2025 年第三季度数据显示，In-App AI 人均使用时长仍保持较高同比增长，手机 AI 助手总规模达到 5.35 亿，说明用户并没有集中到单一入口。
Agent 会怎样改变用户使用传统 App 的方式？
随着 Agent 获得更多工具和系统调用能力，部分过去需要用户打开 App 后逐步完成的操作，可能转化为 AI 理解需求后调用相关服务执行。传统 App 的部分功能因此可能进一步以 Skill 或接口能力存在。
网站内容为什么可能通过 AI 获得新的间接触达？
AI 在回答和整理信息时可能调用外部专业内容，因此用户未必需要直接进入原网站才能接触相关信息。QuestMobile 2026 年半年报中的汽车行业案例已经显示出自有 App 流量与 AI 间接触达并存的情况。
企业网站应该如何适应 AI 从搜索入口向任务入口演进的变化？
可以先从实体信息一致性、内容结构清晰度和机器可理解程度入手，同时区分哪些数字资产属于内容供给、哪些业务能力未来可能被标准化调用。数据分析中也应逐步区分直接访问与 AI 带来的间接发现和触达。
