国内主流AI模型目标用户画像分析

摘要

截至2024年中，中国生成式AI用户规模突破2.3亿，占网民总数约六分之一。这片市场从2022年底几乎空白起步，到今天已经成为全球最活跃的AI应用战场之一。本文围绕豆包、通义千问、DeepSeek等主流产品，从用户规模与市场格局、人口统计特征、使用行为与场景、付费意愿与商业模式、核心痛点五个方向做了系统梳理。与其说这是一份"框架完整"的研究，不如说是一次对当下市场真实状态的记录——数据会过时，但背后反映出的用户心理与商业悖论值得关注。

一、引言

2022年11月ChatGPT问世之后，国内大模型赛道几乎以"百米冲刺"的速度跟进。百度文心一言、阿里通义千问、字节豆包、科大讯飞星火、月之暗面Kimi、智谱AI ChatGLM、华为盘古、腾讯混元、深度求索DeepSeek……这些名字在不到两年时间里相继出现，并不断迭代。"百模大战"的说法并不夸张。

为什么用户画像这件事值得关注？说白了，企业做产品需要知道自己的用户是谁、有什么习惯、愿意花多少钱；政策制定者需要知道技术渗透到了什么程度；研究者需要一份相对完整的 baseline——而国内目前这方面的系统梳理还比较零散。本文试着把这块补上。

研究维度上，本文从市场格局与竞争态势、用户人口统计画像、使用行为与场景分析、付费意愿与商业模式、用户需求与痛点五个方向展开，数据来源主要包括CNNIC、QuestMobile、艾瑞咨询、36氪研究院、赛迪顾问等机构的公开报告。

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二、市场格局与竞争态势

2.1 规模与增速

2025年中国AI大模型市场规模约495.39亿元，同比增长49.1%，预计2026年突破700亿元，三年复合增长率超过40%(36氪研究院, 2026)。这个数字放在全球来看，中国市场占全球比重从2023年的不足10%升至2025年的约13%，增速明显快于大盘。

用户规模侧，CNNIC数据显示，截至2024年6月全国生成式AI产品用户已达2.3亿人，占人口16.4%，占网民比例则更高(CNNIC, 2024)。这个数字的意义在于：AI在中国已经不是小众极客的玩具，而是进入了主流视野。QuestMobile数据显示，2026年3月中国AI原生App月活用户达4.4亿，单季度新增超1.3亿(QuestMobile, 2026)。

API调用量更能说明问题。OpenRouter数据显示，2026年3月30日至4月5日一周内，中国大模型全球调用量达12.96万亿Token，环比暴涨31.48%；同期美国仅为3.03万亿Token，环比微增0.76%。更值得注意的细节是，这一周全球调用量排名前六的模型全部来自中国(OpenRouter, 2026)。企业级市场同样强劲，沙利文数据显示2025年下半年中国企业级大模型日均调用量从上半年的10.2万亿tokens飙升至37.0万亿，增长263%(沙利文, 2026)。

2.2 梯队格局

市场已经形成了清晰的梯队分化。根据QuestMobile 2026年一季度数据，可以用"一超多强"来概括(QuestMobile, 2026)。

第一梯队：亿级月活。 豆包、通义千问、DeepSeek三家。豆包（字节跳动）截至2026年3月月活3.45亿，较2024年末约6000万增长了约475%，稳居第一。2026年春节期间日活一度冲至1.45亿，一季度平均活跃率33.5%，用户粘性相当可观。通义千问（阿里云）月活1.66亿，日活7352万，企业用户超20万，活跃率17.1%。DeepSeek靠开源策略和低成本的路线杀出，2025年1月日活突破2000万，API调用量环比增长31倍，2026年3月月活1.27亿，活跃率21%。

第二梯队：千万级月活。 腾讯元宝借助微信和QQ的生态优势，2026年春节期间月活达1.14亿，日活超5000万，全年复合增长率27.8%。Kimi（月之暗面）2024年一度高速增长，11月月活1282万，但此后受竞争加剧影响回落，2026年初已跌破千万。智谱清言月活在2500万区间浮动。文心一言（百度）2025年4月全面免费后累计用户超4.3亿。

第三梯队：百万级月活。 蚂蚁阿福、讯飞星火、华为盘古、腾讯混元等。这些产品各有各的生存空间：讯飞在语音交互上有差异化优势，华为盘古聚焦行业垂直应用，腾讯混元依托腾讯企业服务生态。

从细分赛道看，语言模型类应用在用户规模和使用时长上占绝对主导地位。艾瑞咨询数据显示，豆包月活4686.8万，Kimi智能助手十个月增长率45%，星野APP等智能伴聊应用月均使用时长增至66.5分钟(艾瑞咨询, 2025)。

2.3 生态竞争

竞争已经从单一产品升级为生态体系的较量。字节有抖音、今日头条的流量入口，阿里有企业服务生态和云计算基础设施，百度有搜索和知识图谱积累，腾讯有微信和QQ的社交入口。这些资源正在转化为大模型市场的优势。

企业级市场尤其明显。沙利文数据显示，2025年下半年企业级大模型日均调用量中，阿里千问占比从上半年的17.7%升至32.1%，豆包从14.1%升至21.3%，DeepSeek从10.3%升至18.4%，三者合计拿下71.8%的份额(沙利文, 2026)。互联网大厂的生态优势正在加速变现。

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三、用户人口统计画像

3.1 性别与学历

国内AI大模型用户的结构性特征很明显：男性为主、高学历集中。这个特征跟生成式AI技术的"极客出身"有直接关系——早期采纳者中具备技术背景的用户占比更高，而这类人群本身就以男性为主。

年龄上的分化更值得关注。CNNIC数据显示，20至29岁网民使用生成式AI产品的比例最高，达到40.5%；其次是19岁及以下群体，比例为29.1%；40岁及以上人群的使用率明显下降(CNNIC, 2024)。年轻群体不只是采纳率高，使用深度和频次同样领先。

QuestMobile 2025年的数据补充了一个有趣发现：18至25岁年轻用户贡献了48%的AI消息量，是绝对主力。但不同年龄段的用法有系统性差异——年轻用户更热衷娱乐创作、角色扮演这类探索性用法，年长用户则更倾向于处理商务邮件、规划行程这类实际任务(QuestMobile, 2025)。这种代际分化已经开始影响产品定位策略。

3.2 职业与地域

职业分布上，企业普通职员是核心用户群体之一，占AI移动端应用用户接近四分之一。企业和管理者与在校学生的使用频率都高于其他群体——企业管理者频率最高，尤其在辅助文档创作和图像处理方面；学生使用频率达43.6%，自由职业者为40.0%(QuestMobile, 2025)。

AI行业自身的人才结构也值得关注。《2025AI技术人才供需洞察报告》显示，50万元年薪以上职位占比30.97%，算法工程师需求最为紧缺，年轻人才正在成为行业核心力量(HR Soft, 2025)。

地域分布方面，北京、上海、广东三地AI公司占比超过六成——北京因高校和科研资源优势占27%，广东21%，上海15%(IT桔子, 2025)。这组数字背后其实是人才聚集效应：清华北大毕业生多选择在北京创业，上交毕业生倾向上海，浙大毕业生偏好浙江。

从用户角度看，新一线城市的使用率表现突出。这些城市既有相对较强的消费能力，又具备较高的互联网渗透率和年轻人口聚集度，成为AI大模型市场增长的核心引擎。

3.3 认知水平与信息来源

用户整体认知水平在提升。艾瑞咨询数据显示，社交媒体和工作学习是用户获取AI信息的主要渠道——朋友圈、科技媒体、短视频是主要入口，职场人士偏向行业报告和技术博客，学生群体更依赖社交媒体和同侪推荐(艾瑞咨询, 2025)。

腾讯科技一项基于4674人的调研显示，87%受访者为40岁以内消费者，超半数对AI技术比较熟悉，80%认为AI能解决部分日常问题，接近半数表示未来购买产品时会优先选择有AI功能的产品(腾讯科技, 2025)。这个"从惊喜到必备"的认知转变，对市场推广意义重大——用户教育成本在降低，原生需求正在形成。

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四、使用行为与场景分析

4.1 使用频次与时长

超过七成用户每周至少使用4次，其中五分之一以上为每日高频用户。艾瑞咨询与CNNIC联合调研数据显示，51.5%的用户每周使用4至5次，21.6%每天多次使用(艾瑞咨询, 2025; CNNIC, 2024)。AI大模型对相当规模的用户群体而言，已经成为日常工作和生活的一部分，而非一次性尝鲜。

使用时长方面，2025年2月数据显示，AI原生App用户月人均使用113.7分钟、使用52.4次(QuestMobile, 2025)，人均单次约2至3分钟。碎片化与深度使用并存，这跟当代人的数字生活习惯是一致的。

使用周期的历史积累也比较积极——多数用户的使用周期在半年至两年之间，说明产品留存率表现不错。

4.2 主要使用场景

2024年以来，移动端AI应用覆盖了生活、工作学习、娱乐休闲和亲子教育四大场景。超过60%的用户在生活场景中使用AI，56%用于工作学习，娱乐休闲与亲子教育紧随其后(艾瑞咨询, 2025)。

具体功能分布上，62.2%的用户将AI作为问答工具使用，是最广泛的功能场景(CNNIC, 2024)。约三分之一用户将AI作为办公助手——微软、金山办公等厂商已经将生成式AI融入产品线并以此作为新增长点。休闲娱乐、内容创作（文字、图片、音频、视频、代码）等场景同样占重要比例。

一个值得注意的代际差异：年轻用户偏好娱乐创作和角色扮演，年长用户偏好商务和实用场景。这种分化意味着AI产品的精准定位空间还很大。

豆包、文小言和ChatGPT在语言生成类应用中最受欢迎(艾瑞咨询, 2025)。星野APP凭借差异化社交体验在智能伴聊赛道实现突破。图像处理和智能工具赛道用户基数较小，但随移动设备算力提升，需求正在向移动端迁移。亲子教育场景中高学历、高收入人群占比格外显著，付费意愿也更高。

4.3 用户黏性与产品忠诚度

黏性数据方面，2026年一季度豆包月人均使用次数54.8次，DeepSeek 41.7次，千问19.8次(QuestMobile, 2026)。DeepSeek以82.3%的持续活跃用户占比领跑粘性榜单，开源模型对技术社区和专业用户的吸引力可见一斑(QuestMobile, 2025)。腾讯元宝一季度新安装用户占比37.5%，拉新效率最高，主要靠微信生态的社交裂变。

但另一个现实是，用户产品忠诚度整体仍偏低。多款AI产品同时在用、根据场景切换是普遍现象：专业代码场景偏好DeepSeek，日常对话和创意写作偏好豆包，学术写作偏好智谱清言。这种"工具箱"式的使用习惯意味着各厂商需要持续深耕差异化优势，否则用户迁移成本极低。

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五、付费意愿与商业模式

5.1 付费转化率现状

国内AI大模型付费转化率从2024年的8%升至2025年的11%，整体仍处于低位，但上升通道已经打开。高频用户的付费意愿超过30%，这个数据值得重视——重度使用群体已经初步形成付费习惯，构成付费市场的核心基础(QuestMobile, 2025)。

66.8%的受访者表示有付费意愿，偏好按月订阅模式，集中在1至20元/月的低价区间(艾瑞咨询, 2025)。这个心理价位与国际市场ChatGPT Plus约140元/月相比，差距相当大。

5.2 定价模式与价格结构

当前主要三种模式：API调用收费（面向企业，按token或调用次数计费）、订阅制付费（面向个人）、定制化解决方案（面向垂直行业）。

API价格战已经白热化。国内大模型API价格从2023年高位大幅下降，2024年部分产品已降至0.5元/百万tokens以内(新浪财经, 2024)。低定价策略加速了中小企业对AI的采纳，但也让整个企业级市场的利润空间快速压缩。

订阅制方面，豆包标准版68元/月、加强版200元/月、专业版500元/月(QuestMobile, 2026)。可灵AI黄金会员66元/月，即梦AI标准版年费659元（折合月均54.91元），文心一言4.0版约59.9元/月。主流产品月度订阅价格集中在50至70元区间。

这里出现了一个值得深思的商业悖论。 用户心理定价区间是1至20元/月，但实际产品定价在50至70元/月——前者不到后者的三分之一。这个落差不是简单的"用户不愿付费"能解释的，它背后反映的是：国内用户对AI价值的认知还停留在"搜索替代品"的层面，不认为它值得付出与一杯咖啡相当的价格；同时，大多数用户还没有形成对AI的重度依赖，缺乏为之持续付费的充分理由。换句话说，付费转化的真正障碍不是价格本身，而是价值感知。当产品无法让用户觉得"离不开"的时候，任何定价都是贵的。这对厂商的启示是：与其在价格上内卷，不如先解决用户依赖性问题——让用户用了就回不去，付费转化自然会来。

5.3 商业模式演变趋势

未来有三大演变方向。

API价格持续下降不可逆，算力成本下降和模型效率提升将推动更多中小企业负担AI能力，企业级市场渗透率将持续提升。

差异化定价与分层服务成为主流。头部厂商已在探索"基础免费+增值付费"的混合模式，通过长文本处理、多模态能力、专业搜索等差异化功能吸引用户向付费层级迁移。2026年5月豆包开始试水付费使用的消息引发行业广泛关注，标志着国内大模型"一刀切免费"时代的落幕(QuestMobile, 2026)。

广告模式与生态变现开始浮现。拥有庞大用户基数和丰富内容生态的厂商（字节、腾讯）开始探索广告与AI功能整合的路径。这种模式能最大化免费用户的流量价值，但需要在用户体验和商业收益之间审慎平衡——做得好是双赢，做得差是杀鸡取卵。

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六、用户需求与痛点

6.1 企业用户的核心痛点

傅盛曾系统提出企业运用AI的三大难题，在业界引发广泛共鸣：数据导入难、安全顾虑、准确性不足(傅盛, 2024)。

数据导入难是首要障碍。公有大模型主要学习互联网公开资料，但大量企业内部数据——会议记录、战略决策过程、市场调研数据等——并不存在于互联网上，无法被公有模型有效利用。当企业试图导入私有数据时，往往面临数据结构化程度低、格式不统一、与模型接口不兼容等问题。艾瑞咨询进一步指出，企业在大模型应用过程中面临数据处理工具不足、端到端解决方案缺乏等困境(艾瑞咨询, 2025)。

安全顾虑同样突出。约90%私有化部署的大模型服务器在互联网上基本处于"裸奔"状态，仅靠简单密码防护(腾讯新闻, 2025; 光明网, 2025)。大模型在训练、推理及应用过程中涉及海量数据，如果未采取合理安全措施就处理涉密数据、个人隐私数据或商业敏感数据，泄露风险极高。智能工厂、金融机构、能源设施等关键领域如果遭遇AI系统被攻击或植入后门，后果更为严重。

准确性不足的困境在于：模型给出的答案看上去合乎逻辑，却无法真正解决企业关心的具体业务问题。艾瑞咨询调研显示，用户满意度整体尚可，但最希望改善的方向首要是回答准确性和办公软件集成(艾瑞咨询, 2025)。

6.2 普通用户的使用痛点

普通用户的核心痛点集中在三个方面：答案准确性、软件兼容性、隐私安全。

"幻觉"问题最突出——大模型有时会生成看上去合理但完全不符合事实的内容。这个问题的根源在于大模型的知识完全来自训练数据，而AI生成过程具有概率性特征，错误输出风险客观存在。尽管大模型在复杂数学运算方面能力突出，但正确率仍无法达到100%。据报道ChatGPT-4在处理简单加法和字谜时，错误率甚至比部分小模型高出15%(前瞻产业研究院, 2024)。

软件兼容性问题体现在AI与企业现有办公软件、业务系统的集成难度上。微软、金山等厂商已积极嵌入AI能力，但中小企业自行集成时仍面临较高技术门槛和适配成本。部分用户反映AI工具的操作流程与现有工作习惯存在落差。

隐私安全是关注度日益上升的痛点。用户将个人敏感信息、工作文档或创意内容输入AI系统时，对数据是否被存储、是否用于模型训练、是否泄露给第三方等问题的担忧普遍存在。部分用户因隐私顾虑拒绝使用AI，或仅在无敏感信息的场景下有限使用。

6.3 迁移成本与平台锁定

用户切换AI产品时面临的迁移成本是影响竞争格局的重要因素。历史对话记录、个人偏好设置、自定义快捷指令等数据资产，更换平台时往往难以完整迁移，形成一定的平台锁定效应。

对企业来说迁移成本更显著。一旦在特定平台上完成了私有数据标注、模型微调和业务流程整合，更换平台意味着沉没成本损失和二次开发投入。因此企业在选择AI平台时通常审慎评估，倾向于选择技术实力强、生态完善、品牌可靠的厂商。

但开源模型的崛起正在削弱这种锁定效应。DeepSeek等开源模型使用户可以在多个平台间灵活切换，根据不同场景选择最优模型。纳米AI搜索已支持15种模型整合调用，腾讯元宝、文小言等应用也整合了4个以上大模型(QuestMobile, 2025)。这种多模型整合趋势既加剧了单一平台的竞争压力，也为用户提供了更灵活的选择空间。

6.4 需求演化趋势

从用户需求结构可以识别出三大演化方向。

从通用问答向专业场景深化。用户已不满足AI作为闲聊问答工具的定位，期待其在法律咨询、医疗辅助、金融分析、学术写作等专业领域提供高质量可信赖的输出。这一需求推动了垂直领域大模型和专业版产品的兴起。

从单点工具向工作流集成升级。用户希望AI能深度嵌入日常工作流程，与文档编辑、项目管理、数据分析等专业工具无缝衔接，而非作为独立存在的"第二工具"。艾瑞咨询数据显示，用户付费意愿集中在数据安全和专业内容生成功能，并期待AI与现有办公软件深度集成(艾瑞咨询, 2025)。

从信息获取向创意激发延伸。问答与信息检索仍是首要场景，但创意激发需求——文案创作、图像生成、视频制作、音乐创作等——正在快速增长。即梦AI、可灵AI等产品在图像与视频生成领域的商业化探索，正是对这一趋势的响应。

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七、结论

中国AI大模型市场已形成"一超多强"格局，豆包以3.45亿月活位居第一，通义千问与DeepSeek紧随其后，2026年3月AI原生App月活规模达4.4亿，市场规模2025年达495.39亿元，预计2026年突破700亿元。竞争已从产品层面升级为生态体系层面，互联网大厂的综合优势正在加速转化为市场优势。

用户群体以25至40岁高学历男性为主体，20至29岁使用率最高（40.5%），企业普通职员占用户总量近四分之一，新一线城市使用率领先。用户整体认知水平较高，80%认为AI能解决部分日常问题，接近半数表示未来购买产品会优先选有AI功能的产品。

使用场景上，超过60%用于生活场景，56%用于工作学习，51.5%用户每周使用4至5次，21.6%每天多次，每次时长以10至60分钟为主。文本问答与日常办公是最主要用途，用户开始探索娱乐创作、角色扮演等更丰富的应用形态。

付费转化率从2024年的8%升至2025年的11%，但有一个值得深思的矛盾：用户心理定价集中1至20元/月，而实际产品定价在50至70元/月。这个落差背后是价值感知问题而非简单的价格敏感——当用户不觉得"离不开"的时候，任何定价都显得贵。豆包2026年5月试水付费使用，标志着"一刀切免费"时代的终结。

企业用户三大痛点为数据导入难、安全顾虑、准确性不足；普通用户关注答案准确性、软件兼容性与隐私安全；迁移成本与平台锁定效应正在被开源模型崛起所削弱。用户需求正从通用问答向专业场景深化、从单点工具向工作流集成升级、从信息获取向创意激发延伸。

未来，多模态能力、Agent自动化、长文本处理等技术将成为产品差异化的核心竞争点；差异化定价、分层服务、广告变现等多元商业模式将共同发展；数据安全与隐私保护监管将持续加强。准确把握用户画像的演化趋势，将是各竞争主体制定有效市场策略的核心命题。