遇到问题,现在越来越多的人不先打开搜索框,而是直接去问AI。这个习惯的变化看着不起眼,背后却是一场产业换挡。
中国互联网络信息中心9月29日发布的报告显示,截至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50%。
也就是说,一半以上的中国人已经用过AI。过去撑起中国经济半边天的房地产,正在慢慢让出位置,人工智能接棒的速度比很多人想的要快。
先说一件之前国外的事,很能说明这股浪潮有多猛。2024年底,美国知名风投机构a16z请了50位合伙人,对2025年的科技趋势做预判。其中被讨论最多的就是AI竞赛:科技巨头、搜索领域的新面孔、争夺AI主导权的国家,还有想把AI装进终端的设备厂商,全都加入了进来。
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成长期基金合伙人Alex Immerman当时说了一句很重的话:搜索市场的垄断格局要被打破了。Google占了美国约90%的搜索市场,一年收入接近2000亿美元,而且还保持两位数增长。排第二的必应,市场份额只有个位数,年收入大约120亿美元。
2024年,美国法院认定Google构成垄断,原因是它向苹果等手机厂商支付了数百亿美元,换来默认搜索引擎的位置,竞争对手基本没有机会。这个判决等于鼓励手机厂商去支持别的搜索引擎。
比法律压力更要命的是AI。Google称霸二十多年,缺少创新的动力,搜索页面至今还是付费广告加一串链接,答案要用户自己去翻。
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AI搜索能起来,主要有四个原因:第一,直接给答案;第二,个性化,像聊天一样,近一半的提问会引出追问;第三,擅长处理复杂问题,Perplexity用户平均每次输入10到11个词,Google用户通常只输入2到3个关键词,AI还会把不同观点整理成完整的分析;第四,眼下还没有广告打扰。
当时ChatGPT周活跃用户已经有2.5亿,大约一成用户把它当成首选搜索工具;Perplexity的月使用量增长25%到30%;60%的美国消费者在最近一个月的购物决策中用过聊天机器人。
搜索结果被SEO内容塞满,提供AI服务又意味着少赚眼前的钱,“Google一下”这个延续多年的习惯就这样开始松动了。
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不过他也看得很清楚:通用搜索最后大概率还是少数巨头的天下。搜索天生容易形成垄断,用户越多,数据越多,结果越准,广告收入越高,赚来的钱又能拿去改进服务、买默认入口。
AltaVista、Ask Jeeves当年都风光过,后来被靠PageRank算法和简洁界面胜出的Google取代。今天用户对广告的不满,又在给新一轮洗牌创造机会。专业领域的机会则在垂直化:Veeva凭借专门的界面、数据、流程和合规能力,在生命科学领域打败了Salesforce这类通用CRM。
专业人士做深度研究,也更愿意用Causaly、Consensus、Harvey、Hebbia这样的垂直工具。比如Hebbia用的是金融从业者熟悉的表格界面,公开财报和私有研究数据都能处理,还能自动填会议议程。
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赚钱方式上,订阅制能帮平台起步、覆盖成本,但数字广告仍会是主力,而且AI会把这块蛋糕做大。Perplexity已经在和广告商接触,它的用户收入高、学历高,搜得更细,购买意向也更强。
Google即便走下坡路,也还会和Meta一样是重要玩家:Google AI概览月活达到10亿,Meta AI月活5亿,分发渠道的威力很明显。真正的黑马是苹果,基础设施投入不如前两家,却握着离用户最近的入口,一旦推出搜索应用,第二天就可能有10亿用户。
把这些放回中国看,感受会更直接。一个产业能不能成为支柱,就看它能不能像当年的房地产那样,把各行各业都带动起来。
房地产靠土地和杠杆,土地越用越少,负债越滚越高。AI靠的是数据和算力,越用越多,越用越聪明。
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中国信通院测算,2025年中国人工智能产业规模超1.2万亿元人民币,同比增长40%;截至2026年6月,中国人工智能企业数量超6600家,全球占比达15%。房地产最红火的年份,增速也就十几个百分点,40%的增长放在任何一个大产业里都很少见。
a16z那份展望里还有一条线索:AI竞争已经升到了国家层面。普通合伙人Anjney Midha关注的是谁能掌握AI的主导权。
按他的说法,光刻机巨头ASML约四成营收来自中国;他还提到,法国早年大力发展核能,如今在算力用电上占了便宜。芯片、能源、算力,哪一样都绕不开。
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说到这儿,中国这两年的进展确实提气。9月17日,华为全联接大会2026在上海启幕,华为轮值董事长汪涛重磅披露昇腾芯片迭代、NPO光互联技术、百万卡超节点集群等系列前沿成果。
按大会公布的路线图,面向训练的960DT比原计划提前三个季度,将于2027年第一季度就绪;面向推理的960PR提前一个季度,将于2027年第三季度就绪。
另外,截至2026年6月,我国智能算力规模达2185EFLOPS,同比增长177%;首个全国产10万卡人工智能超集群正式投用。外部封锁一轮紧过一轮,国产算力硬是扛住了,这份底气来得不容易。
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AI的另一条主线是终端,模型从云端走进手机、手表、眼镜。a16z另一位合伙人当时分析,谁能在端侧模型这一波里抢到先机?手机厂商有机会,Apple Watch、Fitbit、Whoop这样的可穿戴设备厂商也可能推出各种新应用。
芯片和设备厂商热情都很高,模型开发者也想把模型装进各种设备,长期看会改变整条产业链的格局。
成本这笔账还不好算:大模型的运算成本本身降得很快;本地部署能省下部分应用的运营开支,但要配合应用更新和硬件升级,开发和迭代的成本结构会跟着变。她最期待的是增强现实:模型已经相当成熟,硬件也在快速跟上,借助摄像头和麦克风,身边的世界可以变得更有趣。
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这个判断在中国已经开始落地。2025年前三季度,智能眼镜市场出货量超过178万副,其中近八成是AI眼镜。工厂里的变化同样明显,截至2026年6月,规上制造业企业人工智能技术应用普及率已超过三成,AI基本贯穿研发设计、生产制造、质检运维等全链条。
政策方向也很明确。2026年3月12日,十四届全国人大四次会议表决通过决议,批准“十五五”规划纲要。推进“人工智能+”、发展新质生产力,都是未来五年的重点。
再看楼市,“供求关系发生重大变化”这句话近两年被反复提起,新房去化慢、房企忙着降负债,那种闭着眼买房都能赚钱的年头,确实回不去了。房子作为居住品依然重要,只是作为拉动增长的发动机,它已经很难再加速。
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当然,新支柱要接住老支柱的位置,光跑得快不够,还得能装下人。2026届全国普通高校毕业生规模预计1270万人,同比增加48万人。指望一个新产业短期内把所有人都接住,不现实,阵痛是真实存在的。
但从一线看,很多岗位不是消失了,而是换了个样子:会用AI写材料、看得懂智能设备操作界面、愿意学新东西的人,已经站在机会门口。
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二十年前赶上房地产红利的人,很多并不是学建筑出身,只是看准了城镇化这个大方向。今天这波AI浪潮也是一样,没必要人人都去当算法工程师。
老支柱不会一夜退场,新支柱也不会一步登天,但趋势已经体现在数据里、政策里,也体现在每个人每天的日子里。这场经济接力赛是长跑,交棒的过程难免磕磕碰碰,方向却已经很清楚了。
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