--- title: "AI 时代信息迁移数据集（2026） | Daimonia" description: "AI 入口迁移的 12 个关键数据：57.5% 网页请求来自 Agent、50%+ 新文章由 AI 写、88.6% 中国消费者购前问 AI、AI 用户 16 亿、AI 营销市场 $58.8 亿。逐条标注来源与统计口径。" url: "https://daimonia.cn/cases/ai-shift-data-2026/" language: "zh-CN" --- # AI 时代信息迁移数据集（2026） 研究 AI 时代信息迁移数据集（2026） 信息的生产端与消费端同时被 AI 接管：新发布文章过半由 AI 写成，全球网页请求 57.5% 来自 Agent 与自动化程序。Daimonia 把判断依据的原始数据、来源和口径逐条列在这里。 2026-08-21 下列数据是 Daimonia 判断 A2A 营销市场的依据，均来自公开研究。每条数据标注来源和统计口径，并说明口径争议。 ![概念图：一条莫比乌斯环，上半面由机械笔阵书写文字，下半面被镜头阵列读取，标注新发布文章 AI 写作占比 50%+、网页请求 Agent 与自动化占比 57.5%](https://daimonia.cn/images/research/ai-shift-2026/two-sides-flip-zh.webp) ## 一、入口在迁移：四代信息分发 门户时代找信息去门户网站，搜索时代搜关键词，推荐流时代信息主动找人。现在是第四代：**AI 给答案，Agent 做决策。** ![概念图：信息入口的四次更替。从门户拱门、档案柜迷宫、传送带信息流，到输出一页答案的黑色方碑](https://daimonia.cn/images/research/ai-shift-2026/four-eras-zh.webp) ### AI 用户规模（亿人） | 年份 | 海外 | 中国 | 合计 | | ----------- | --- | ---- | ------- | | 2023 | 1.8 | / | 1.8 | | 2024 | 3 | 2.49 | 5.5 | | 2025 | 8 | 6.02 | 14 | | 2026（至 5 月） | 10 | 6.02 | **16+** | 海外段用 ChatGPT 做代理口径（唯一有干净逐年序列的平台，来源 OpenAI / DemandSage / TechCrunch / Sensor Tower）；中国段用 CNNIC 生成式 AI 用户数（第 55 次报告 2.49 亿 / 第 57 次报告 6.02 亿，普及率 42.8%，年增 141.7%）。 三点口径说明： - 海外段不做各平台 MAU 加总。Gemini 7.5 亿、Copilot 4.2 亿、Claude 5,600 万、Perplexity 3,400 万，直接相加会严重重复计数（同一个人用多个平台）。去重后的全球独立 AI 平台 MAU 是 **超过 10 亿**（DataReportal / Similarweb, 2025-10）。 - 海外段跨口径连线：2023 是 MAU、2024–25 是 WAU。WAU 小于 MAU，所以这条线的方向是**保守**的，不存在夸大。 - 中国段 2026 沿用 6.02 亿，CNNIC 年中报告尚未发布，Daimonia 不外推。 ### 全球 AI 使用渗透（2026） | 分层 | 人数 | 占比 | | ---------- | --------- | ----- | | 从未用过 AI | \~66 亿 | \~80% | | 用过 / 在用 AI | 16+ 亿 | \~20% | | 付费使用 AI | \~4,700 万 | / | 渗透率还在 20% 这一档，这是判断“早不早”的锚点。 ## 二、生产端：信息的生产正被 AI 接管 **50%+：互联网上新发布的文章，AI 写的已经超过一半。** 2024 年 11 月越过 50% 交叉点，距 ChatGPT 发布只有 24 个月。来源：Graphite（Common Crawl 抽样）。 注意表述：这是“两年内从零到过半”，不是“每年翻几倍”。Graphite 的数据显示占比在 2024 年年中之后趋稳在五成上下，没有继续陡增。 **74.2%：新建网页已含 AI 生成的信息，纯人类写作的只剩 25.8%。** 来源：Ahrefs 2025-04，90 万新页面抽样。 **300 亿张：AI 图片累计生成量。** 摄影术走到 150 亿张用了 149 年，生成式 AI 走到 300 亿张用了 1.5 年。来源：Everypixel Journal。 **201.7 ZB：2025 年全球产生与流通的数据量，约为 2010 年的 100 倍。** 来源：IDC DataSphere。口径是“产生与流通”（created + captured + copied + consumed），其中真正的新数据只占约 10%，绝大部分是复制与消费。 全球数据量时间序列（ZB）： | 2010 | 2012 | 2020 | 2023 | 2025 | 2028E | 2030E | | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ----- | ----- | | 2 | 6.5 | 64 | 132 | 202 | 394 | 700+ | 2030 年的数字 IDC 只给了门槛值（原话是 surpass 700 ZB），没有精确数，所以这里写 700+。2010 和 2012 两点是二手转引，Daimonia 没能追到 IDC 原件版次，如实标注。 ## 三、消费端：人的决策正被 AI 影响和代替 **57.5%：全球 HTML 网页请求已来自 Agent 与自动化程序。** 2026 年 6 月首次超过人类发出的请求（42.5%）。来源：Cloudflare Radar，覆盖约全网五分之一的网站。 口径要说清楚：这是**自动化请求总量**，AI 爬虫是主要增长驱动（训练类爬取占比从 22% 升到 52%）。但不等于“纯 AI Agent 流量”。这个拐点比 Cloudflare 自己此前的预测提前了约 18 个月。 **88.6%：中国消费者购买前会用 AI 辅助决策。** 先问 AI 再下单，正在成为默认动作。来源：艾瑞咨询 2026-02。 **41%：中国用户的搜索行为已几乎完全转向 AI。** 来源：艾瑞咨询 2026-02。 ![概念图：黑色三棱镜把无数行进路径过滤成一条指向红色门店的直线，标注 88.6% 的中国消费者购前用 AI 辅助决策、41% 的搜索行为几乎完全转向 AI](https://daimonia.cn/images/research/ai-shift-2026/predecision-zh.webp) **4×：AI 引荐来的访客，成交率约为搜索引荐访客的 4 倍。** 来源：Similarweb / BrightEdge。AI 引荐流量目前占全网流量约 1.08%（Similarweb, 2026-03），基数小但质量高。 **+778%：AI 引荐流量的同比增长（2024→2025）。** 来源：BrightEdge。 ## 四、市场：营销预算正在跟着入口走 ### AI 营销市场规模（亿美元，$1 = ¥6.8） | 年份 | 中国 | 海外 | 合计 | | ----- | ---- | ---- | --------- | | 2025 | 3.7 | 10.1 | **13.7** | | 2026E | 14.8 | 44 | **58.8** | | 2027E | 21.5 | 132 | **153.5** | 中国段来源：易观《2026 中国 GEO 行业市场发展报告》，窄口径（只计纯服务费）。海外段来源：Intel Market Research，机构标注 CAGR 45.5%；2027 海外数为按该 CAGR 外推一年的推算值，不是机构原值。 **$2.1 万亿：全球营销大盘 2026E。** 口径为广告（$8,320 亿）+ 非广告营销（$1.088 万亿）全口径。基数来自 PQ Media 2025 年实测 $1.920 万亿，按其 2026 预测增速 9.8% 折算，绝对值为 Daimonia 自算。 **AI 营销目前只占大盘的 0.3%。** Daimonia 判断，AI 营销将承接现有营销支出向 AI 工具的迁移。 ![概念图：环形水池代表全球营销大盘，黑色大地上分出一条细小的红色支流，标注 AI 营销占大盘 0.3%](https://daimonia.cn/images/research/ai-shift-2026/budget-migration-zh.webp) 关于这组预测，有三句话必须说在前面： 1. 中国和海外这两条线来自两家不同机构，用的是两把尺子。易观贴地测量中国本土服务市场，Intel Market Research 远程估算、以欧美工具商收入为主。**数值不可直接横向对比。** 2. Daimonia 排查过 Valuates、Dimension Market Research、Navistrat、Marketintelo 等其他来源，没有一家提供干净的中外拆分。也存在口径不明、明显偏高的聚合数据（如某源称中国 2025 上半年已达 $36.5 亿），Daimonia 没有采用。 3. 机构预测只代表方向与量级。Daimonia 参考预测判断市场方向，增长率仍需实际数据验证。 ## 五、这些数字合起来说明什么 信息的生产端和消费端同时翻转：内容过半由 AI 写成，网页请求过半由 Agent 发出。信息的出入口都在收拢于 AI，越来越多的决策从 AI 的一句回答开始。 AI 回答会受检索来源与内容质量影响。品牌需要提供真实、一致的事实来源。这是 Daimonia 做 [AI 答案可见性（GEO）](https://daimonia.cn/products/geo/)和 [A2A 营销](https://daimonia.cn/glossary/a2a-marketing/) 的全部出发点。 ![概念图：碎纸信息风暴中，唯一的红色事实源立在石台上，被一束束光线引用，配句：信息越爆炸，真实性和一致性就越稀缺](https://daimonia.cn/images/research/ai-shift-2026/truth-source-zh.webp) 对品牌来说，可操作的结论只有一条：先确认 AI 现在怎么描述你。[看看 Daimonia 怎么做](https://daimonia.cn/products/) · [预约一次诊断](https://daimonia.cn/contact/) 本页概念配图由 AI 生成。 本页目录 1. [一、入口在迁移：四代信息分发](#一入口在迁移四代信息分发) 2. [二、生产端：信息的生产正被 AI 接管](#二生产端信息的生产正被-ai-接管) 3. [三、消费端：人的决策正被 AI 影响和代替](#三消费端人的决策正被-ai-影响和代替) 4. [四、市场：营销预算正在跟着入口走](#四市场营销预算正在跟着入口走) 5. [五、这些数字合起来说明什么](#五这些数字合起来说明什么) 品牌 AI 可见性诊断 免费 · 3 分钟内出报告 发现更多 [线上教育运营 有粉丝、有内容，转化漏斗却完全断裂。Daimonia 用方法论帮客户把运营跑通。](https://daimonia.cn/cases/online-education/) ```json {"@context":"https://schema.org","@graph":[{"@type":"Organization","@id":"https://daimonia.cn/#organization","url":"https://daimonia.cn/","name":"Daimonia","alternateName":"代梦智能","description":"代梦智能正在构建面向智能体的 AI 原生营销平台。Daimonia 提供品牌信息、内容制作、渠道发布和营销监测服务。代小梦（Daimonia Super Agent）是营销超级智能体产品。服务覆盖中国与国际市场。","logo":"https://daimonia.cn/images/logo.webp","foundingDate":"2026","sameAs":["https://www.linkedin.com/company/daimonia/","https://x.com/DaimoniaAI","https://www.youtube.com/channel/UCpxTnR7cUmuCzWTSoQejjtw","https://www.xiaohongshu.com/user/profile/63f63e03000000001001c1c2","https://github.com/daimonia-ai"]},{"@type":"WebSite","@id":"https://daimonia.cn/#website","url":"https://daimonia.cn/","name":"Daimonia","alternateName":"代梦智能","publisher":{"@id":"https://daimonia.cn/#organization"},"inLanguage":["zh-CN","en"]}]} {"@context":"https://schema.org","@type":"Article","@id":"https://daimonia.cn/cases/ai-shift-data-2026/#article","headline":"AI 时代信息迁移数据集（2026）","description":"AI 入口迁移的 12 个关键数据，覆盖用户规模、市场规模、内容生产 AI 化、Agent 请求占比与消费决策行为，逐条标注来源与统计口径。","url":"https://daimonia.cn/cases/ai-shift-data-2026/","image":"https://daimonia.cn/images/research/ai-shift-2026/og.jpg","datePublished":"2026-08-21","dateModified":"2026-08-21","author":{"@id":"https://daimonia.cn/#organization"},"publisher":{"@id":"https://daimonia.cn/#organization"},"inLanguage":"zh-CN","mainEntityOfPage":{"@type":"WebPage","@id":"https://daimonia.cn/cases/ai-shift-data-2026/"}} {"@context":"https://schema.org","@type":"BreadcrumbList","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"首页","item":"https://daimonia.cn/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"研究与案例","item":"https://daimonia.cn/cases/"},{"@type":"ListItem","position":3,"name":"AI 时代信息迁移数据集（2026）","item":"https://daimonia.cn/cases/ai-shift-data-2026/"}]} ```