广东
一、7亿人意味着过半
2026年上半年，我国生成式人工智能用户规模突破7亿人，普及率超过50%。这组数字出自公开的生成式人工智能应用发展报告，口径是实际使用过生成式AI产品的用户。
7亿放进人口基数里看，意思是身边两个人里就有一个用过这类工具。它不再是一小部分人的玩具，而是落在多数人手机里的日常工具。
真正值得琢磨的不是这个数字有多大，而是它越过50%这件事用了多久。三年前，多数人对这类工具的印象还停留在“能写文章”，现在它已经进到了表格、翻译、客服、图纸说明这些具体场景里。
二、为什么能这么快铺开
第一层原因是入口。
生成式AI不需要单独下载一个新软件，它长在已有的聊天工具、办公软件、搜索框和手机系统里。用户不需要学一套新操作，只是在原来打字的地方多打一句话。
第二层原因是免费额度。
主流产品都把基础功能做成了免费可用、按量限流的形式，把尝试成本压到接近零。一个人第一次用它，往往只是因为某个具体的小麻烦：一封不好写的邮件，一段看不懂的外文，一张不想手工整理的表格。
第三层原因是场景自证。
用过一次的人，第二周大概率会用第二次，因为省下的时间是能感觉到的。这种留存靠的不是宣传，是用户自己算的那笔时间账。
三、钱在往哪去
与用户规模同步上升的是投入。
2026年上半年，我国发生1255起与人工智能相关的投融资事件，合计金额约2501.4亿元。这个半年金额相当于2025年全年的182%，半年的投入比去年一整年还多八成。
资金分布并不平均。
算力基础设施、模型训练、行业应用三条线里，最前端的基础设施拿走相当大的份额，应用层单笔金额偏小、笔数偏多。
行业还在铺路阶段，真正赚钱的应用在后面。
四、普通人的用法其实很集中
从公开的使用调查看，高频场景集中在四类。
一类是写材料，把零散的想法整理成一段成型的文字；一类是查资料，用一句话问清一个概念或者一段政策的要点；
一类是做表格，把一段话拆成结构化的行和列；一类是翻译，尤其是工作邮件和产品说明。
这四类的共同点是同一个特征：输入的都是自己已有的信息，AI负责的只是整理和转换。反过来，直接用生成结果当结论的场景，出错率明显更高，因为这类工具会顺着你的问题往下编，语气越流畅，越不容易被察觉。
一个实用的用法是把它当起草工具，不当定稿工具。让它出结构、出措辞、出备选方案，再由自己做判断取舍，效率提升明显，风险也低。
五、两件该提前想清楚的事
第一件是信息核验。
生成内容里的时间、数字、人名、条款最容易出错，涉及钱、涉及合同、涉及对外发布的材料，必须回到原始出处核一遍。
这一点不会因为工具变聪明而消失。第二件是数据边界。
很多人习惯把手上正在处理的文件整段粘进对话框，其中可能包含客户名单、报价、身份证号或者未公开的方案。在动手之前问一句“这段内容能不能传出去”，比研究工具说明书有用。
7亿人这个数字的另一面，是使用习惯正在被固定下来。今天怎么用，大概率就决定了往后几年怎么用。
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