中國 AI 的新路線：從政策、算力到消費級入口競爭與熱門工具清單

• 2025 年政府工作報告把「AI Plus」寫入重點工作，明確支持大模型廣泛應用與智能終端、智能製造設備發展。 
• 在先進晶片受外部限制的背景下，中國更強調「可部署、可運維、可規模化」的工程化路線，並加速國產算力體系建設（如華為 Ascend 與 SuperPod 集群）。 
• 消費者端正在進入「入口戰」：AI 助手不只聊天，更是搜尋、閱讀、寫作與內容生產的工作流入口；部分產品的月活躍用戶已達數千萬至上億級。

一、為什麼中國 AI 近一年看起來「更像產業」而不是「更像實驗」

中國 AI 的變化，正在從「模型發布潮」走向「大規模應用擴散」。政策層面已明確把 AI 放到產業升級主軸：在 2025 年政府工作報告中提出「AI Plus」，強調結合數位技術與製造、以及市場優勢，支持大模型的廣泛應用，並推動新一代智能終端與智能製造設備。 

這類表述的訊號很清楚：AI 不只是研發成果展示，而是要被「用得上、用得起、用得久」。

二、規則底盤：發展與治理同時推進

在監管框架上，中國較早就針對生成式 AI 服務建立規範。《生成式人工智能服務管理暫行辦法》以「促進健康發展與規範應用」為導向，並對公開提供生成式 AI 服務的合規要求作出界定（例如服務範圍、管理責任、內容治理等）。 

這會直接影響產品方向：企業端更重視可控性、風險治理流程、以及可落地的部署模式（例如企業私有化、行業定制與資料隔離）。

三、算力與晶片：限制下的工程化突圍

先進半導體出口管制是理解中國 AI 路線的關鍵背景之一。美國 BIS 在 2024 年底的規則更新與後續調整，目的之一就是限制中國取得或生產可用於高階運算的先進半導體能力；國會研究服務處（CRS）也在 2025 年報告中整理了相關管制、可能缺口與供應鏈仍可取得的部分。 

在此情況下，中國更常見的策略是「系統級能力」：用大量互聯的晶片與集群架構，把整體算力做上去。華為在 2025 年 9 月公開其 AI 晶片與算力路線圖，包含 Ascend 晶片迭代計畫，以及支援數千到上萬顆晶片互聯的 Atlas SuperPod／超節點集群概念，顯示其重點是用架構與系統工程來提升整體 AI 計算能力。 

這也解釋了為什麼中國市場近年的「性價比模型」「低成本推理」特別受重視：當單卡極限受限時，效率與規模化部署就成為競爭核心。

四、產業落地：AI 變成流程組件，而不是單一工具

世界經濟論壇在 2025 年的報告以「從藍圖到行動」為主軸，討論中國如何把 AI 推進到產業轉型（尤其是製造與供應鏈的場景），其關鍵不只在模型本身，而在於生態、流程、資料與組織協同。 

因此，在內地常見的 AI 應用不只聊天，而是被拆成可插拔的工作模組：搜尋與閱讀總結、研報／公告抽取、客服與營運分析、文件生成與審閱、知識庫檢索增強（RAG）等。它們未必「炫技」，但可以直接節省時間、降低成本、提升轉化效率，並在大量企業場景中快速迭代。

五、消費級入口戰：誰掌握高頻入口，誰就掌握增長

在手機端，AI 的競爭更像「入口」而不是「單點能力」。QuestMobile 的相關數據被媒體引用指出，AI 用戶基盤巨大，但競爭導致不少 AI 原生應用出現用戶流失，市場正從「誰先推出」走向「誰能留存」。 

同時，頭部產品的用戶規模已拉開差距。路透社在 2025 年 11 月的報導引用 AI 產品追蹤平台數據指出：ByteDance 的豆包（Doubao）在 2025 年 9 月約有 1.5 億月活躍用戶（MAU），DeepSeek 約 7,340 萬，騰訊元寶（Yuanbao）約 6,420 萬。 

另有報導指出豆包在 2025 年 8 月已達逾 1.57 億 MAU 等級，反映其在消費者端的領先地位。 

六、市面較受歡迎的中國 AI 工具清單（消費者端為主）

1. 豆包 Doubao（ByteDance）

定位：通用 AI 助手＋內容生產入口（文字、語音、多場景任務）。路透社指其為中國最受歡迎的消費級 AI 應用之一，且 MAU 位居前列。 

2. DeepSeek（DeepSeek）

定位：通用助手＋模型生態（含開源路線與推理模型話題）。其進展多次成為中國 AI 競爭的代表案例。 

3. 元寶 Yuanbao（Tencent）

定位：基於騰訊混元大模型的「全能助手」，重視與騰訊內容與工具生態的整合（寫作、翻譯、搜尋、閱讀總結等）。 

4. 夸克 Quark（Alibaba）

定位：由瀏覽器／搜尋入口演進為阿里巴巴主力的消費級 AI 平台；路透社提到阿里把 AI 助手整合進 Quark，作為其主要 To C 平台推進，並以 Qwen3 模型驅動。 

5. Kimi（Moonshot AI）

定位：長文本處理、閱讀與研究型任務見長；路透社報導指出 Moonshot 以開源新模型回應競爭壓力，並提到 Kimi 在 MAU 排名中出現下滑，反映入口戰的激烈。 

6. 文小言 Wenxiaoyan（Baidu；原 ERNIE Bot／文心一言）

定位：偏「搜尋助理」的差異化定位；百度在 2024 年把中國市場名稱改為「文小言」以突顯其搜尋與助手融合方向。 

7. 訊飛星火 Spark（iFlytek）

定位：語音能力與教育、辦公場景較強；iFlytek 在 WAIC 2025 也公開展示其 Spark 系統與多場景解決方案，反映其更偏「解決方案型」路線。 

補充：若你關注「模型」而非「App」，還常見 Qwen（阿里）、Hunyuan（騰訊）、ERNIE（百度）、以及更多開源／開權重模型的競爭與擴散。

七、與美國 AI 的差異：中國更像「應用擴散型」，美國更像「前沿突破型」

簡化來看，美國更強調前沿模型能力與研究突破；中國則更常把 AI 產品化為高頻入口，並快速下沉到產業流程。這並不代表中國不追前沿，而是其競爭重心更常落在「可部署、可維運、可控合規、成本結構」與「大規模落地」上，尤其在算力供給受到外部變數影響時更為明顯。 

八、全球治理敘事：中國也在爭取規則與話語權

在國際層面，中國於 2025 年 WAIC 相關會議發布「Global AI Governance Action Plan」，主張以「AI for good」「安全與可控」「公平包容」與「開放合作」等原則推進全球治理合作。 

同年《Nature》也有評論指出中國正在嘗試在 AI 治理上扮演更主動角色，並呼籲其他國家要參與、對接與回應。 

九、未來一年值得觀察的幾個方向

第一，入口產品會繼續整合搜尋、內容與工具（甚至進入手機系統級語音助理），爭奪高頻場景。 

第二，開源與開權重模型可能成為中國公司擴大開發者生態與全球影響力的重要槓桿。 

第三，在晶片與製程受限的現實下，系統級算力（集群互聯、記憶體、軟硬整合）與推理效率仍會是主線。 

結語

中國 AI 的核心特色，正在於「系統性擴散」：政策推動應用、企業把模型變成可落地的流程組件、消費者端以入口戰快速做大用戶與留存。在這條路線上，單一模型跑分不再是唯一敘事，真正的競爭力更常出現在部署能力、成本結構、治理機制與生態整合之中。