AI应用场景正以惊人的速度在大陆指数式增长

文︱关品方

本月13至15日，一大群美国新闻记者到访中国，其中竟然有不少是“初到贵境”。他们看到中国的进步。过去一星期，美国媒体一片惊叹欢呼，用潮语形容是所谓“集体破防”，一方面表示不可置信，另方面反省为何过去对中国会有错误观念（主要是误以为中国落后，人民生活水深火热）。他们对于中国的AI应用场景在衣食住行各方面的广泛使用感到惊讶。

中国的AI应用场景发展如此惊人，值得深入研究。笔者认为，中国AI应用场景大爆发，核心是《有政策驱动、数据算力强、产业链完整、市场需求大、性价比占优、制度利创新》六大因素叠加，形成全球独有的规模化落地高速度。

首先是国家战略的持续加码，具顶层牵引力。早在9年前（2017），《新一代AI发展规划》已上升为国家战略。2024年，“AI+”写入政府工作报告，聚焦应用落地。去年，《“AI+”行动意见》明确提出2027/2030/2035（两年、五年、十年）三阶段目标，直接带动5万亿元人民币级别的产业规模。中国规划的特点是政策连续稳定，着眼落地转化应用，因此企业敢于长期投入。

其次是数据与算力全球领先。这是AI产业的硬底座。高质量数据集合总量现已高达890PB（是国家图书馆数字资源的310倍）。890PB是9558.6亿GB。14亿多人口+统一大市场+数字化消费，提供海量训练数据。智能算力多达42个“万卡智算集群”，1882EFLOPS位居全球前列。更兼“东数西算”，构建了低时延（time delay）的算力网络。中国是全球最大电力生产国，电力充足廉价。

其次，中国有全产业链闭环的生态优势。从芯片/算力/模型/应用/终端，达成完整闭环。中国现有5300多家AI企业、400多家专精特新“小巨人”。因为制造业基础雄厚，工业AI、智能硬件和机器人落地快；5G全覆盖、云计算普及，端边云之间（end edge cloud）的协同能力强。

再其次，中国有超大规模市场，造成刚性强力需求，更兼聚焦应用转化，具有应用场景落地的肥沃土壤。互联网用户超过10亿，短视频、电商、支付等数字化渗透率全球最高，AI应用容易获得海量用户。制造业的数字化转型是刚性需求。金融、医疗、教育、政务等垂直场景的痛点十分明确、因此付费意愿极强。上月公布的数字：AI应用网页端的单月访问超过9亿、AI的APP单月下载2.4亿；日均token（词元，即AI的语言积木）调用超过140万亿，过去两年间，增长率高达1000倍。所有其他国家望尘莫及。

再其次，中国AI有超高的性价比和快速的迭代能力。模型价格仅为境外的10%以下（例如MiniMax M2.5，百万Token仅是美国价格的6%）。中国的工程化能力强，头部企业每周迭代2.1个工业级模型，效率为美国同行的3倍。今年2月，中国的大模型月调用量高达4.12万亿token，首次超过美国。以上综合表明中国AI具备优越的竞争力。现时的弱点主要是在高端芯片（2nm或以下，2nm大约是一根头发丝的四万分之一）。

最后是软环境的制度创新护航。数据治理方面，北京是实施监管沙盒的先行区，数据可用不可见，解决“不愿/不敢开放”的难题。区块链存证覆盖头部应用，“技术+制度”双保险，平衡创新与风险，照顾伦理与安全。总而言之，中国AI不是单点突破，而是政策、数据+算力、产业链、市场、成本、制度六大要素形成的正向循环，让应用场景从“点状开花”快速走向“千行百业全面渗透”，速度全球罕见。美国由于制度使然，迷信闭环加密，构筑小院高墙，闭源不肯分享。这是美国的致命弱点，改也难。

上周在北京，有美国记者在humanoid robotic（人型机器人）面前用英语发出指示要一条香肠，万万没想到真的可以收获一条中国烤肠。该记者当然是移动支付，因为美国记者们入境后都已各自取得一张电子借记卡。这只是中国AI应用场景简单一例而已。

笔者参加的清华大学珠海校友会知行读书会近期聚焦谈有关AI的新发展。其中提到自媒体OPC（即“一人公司”）的最有效组合。一个全能主模型+3个垂直小模型+本地轻量模型，已可兼顾多语种、多模态、低成本、自动化的功能。

按照最新综合实力（推理、代码、多模态、真人评测），目前全球最强的10个主模型之中，有4个国产。外国的主模型有Open AI（2个），Anthropic（2个），Google，xAI。国产的主模型有DeepSeek，豆包，通义千问，智谱AI；各有所长，细节不在这里多说。大家一致公认，中文最强是豆包，国产综合最强是DeepSeek。以上10大主模型用于写代码、做文案、学知识、剪视频、长文档，可供综合选择。

日常全能主模型首选是豆包（母公司是字节），最适合中文自媒体，与字节的生态打通（抖音/头条/剪映；用于选题、标题、脚本、文案、口播稿、字幕、海报和短视频生成）。其次是通义千问（母公司是阿里），优势是中文好、响应快、开源、免费，善于长文写作、公众号、干货文、字稿整理和知识库。如果要做英文和跨境，外国的大模型比较好用（例如open AI和Anthropic）。

垂直小模型可以考虑Kimi（月之暗面），智谱AI（智谱华章），即梦AI（剪映旗下），Sora（OpenAI），Heygem（开源数字人）等，试用后如认为得心应手，萝卜白菜白，任君选择。笔者还偶然试用Midjourney V8（今年3月刚发布，由Midjourney,Inc.独立开发和运营；该公司2021年旧金山成立，是独立公司，无母公司、无上市、无外部风投，靠订阅收入自给自足）。

最后值得一提的是，自动化工作流程是OPC（一人公司）的核心，有不少配对组合可供选择，例如n8n+本地模型（Qwen/GLM）或Dify，可以搭建个人知识库，把爆款文案、话术、资料喂进去，之后可以一键复用，一人顶得整个团队。主模型用豆包，长文用Kimi，图像用即梦AI，字幕/转写用Whisper，自动化用n8n+Qwen‑7B或n8n+Dify，图像用Midjourney；或会是OPC的最佳组合。OPC需要避开踩坑，不要贪图境外的多模型。中文优先用国产模型（豆包/通义/文心一言），高频重复任务用Qwen/GLM/Whisper就得。香港有志于OPC的年轻人，笔者认为要及时赶上大陆的相关用语，例如爆款、顶流、头部，甚至搬砖、摸鱼，都要知道是什么意思？机会总留给有充分准备的人，信焉。