2025年，一场围绕大模型的激烈竞赛，深刻塑造了全球智能传播的技术图景。从年初开始，诸多新模型涌现并改变大模型生态。国内初创企业DeepSeek发布的开源Rl模型在全球范围内引发了震动。其每百万输入Token成本仅为0.55美元，约为同类产品成本的十分之一，大大推动了大模型应用落地的进展。X同样推出其AI大模型Grok并陆续升级至4.1版本，依托X平台快速得到普及。与之相对应的，既有的AI模型发展提速，OpenAI陆续发布其里程碑式的旗舰产品GPT-5、GPT-5.2，提升了思维链可视化和上下文显示窗口的表现。Google则在年末发布Gemini3系列产品，与安卓生态、谷歌搜索深度融合，在专业内容整合分析方面展现出了极强的逻辑一致性。Anthropic也发布ClaudeOpus4.5，在编程与智能体任务方面极具竞争力。

全球大语言模型（LLM）的部署应用已然跨越了此前的实验性阶段，正式进入了“基础设施化”的深水区，深度重构了信息传播的底层逻辑与价值链条。从“工具属性”进化为“全球信息底座”。这一转变的根源在于大模型正从单纯的内容生成（ContentGeneration）向自主代理（AgenticAI）转变，其具备的任务规划、跨工具调用以及多步执行能力，使得信息传播不再是单一的“人机对话”，而是演化为“人机协同传播”的新型社会范式。在此背景下，本文回顾2025年大模型在全球信息传播中的应用情况，以期为智能传播未来发展趋势的深入研究提供参考。

一、平台化：作为信息传播基础设施的大模型

大模型在信息传播中正逐渐转变为难以替代的基础设施。从AI搜索与对话式人工智能应用开始，用户获取信息的入口、路径和模式逐渐发生改变，巨大的使用量意味着科技公司在信息传播链条中扮演的角色不仅是技术支撑者，还开始承担起初级筛选、语义理解和接触决策等传播中介职能。简而言之，信息分发逻辑从“以平台为中心的链接跳转模式”向“以模型为中介的生成式整合模式”转变。大模型在信息传播中的基础设施化趋势具体体现在其正成为信息传播的新型渠道，并构建其独有的影响机制。

从全球范围来看，AI大模型应用已成为信息获取的入口。Similarweb数据显示，2024年10月—2025年9月，全球范围内生成式AI工具（如ChatGPT等）的月访问量约70亿次，同比增长 76% ，接近社交网络应用规模，可见AI渠道正在成为互联网核心入口之一[]。最典型的即以ChatGPT、Gemini、Claude为代表的对话式应用，通过对网页的多元检索、摘要和引用，直接生成具有结构化的长文本问答。截至2025年11月，ChatGPT周活跃用户约8亿，每日处理的查询量达数十亿次级别[2]，谷歌旗下的Gemini月活跃用户数已超过4.5亿[3]。在国内市场，除了像豆包、千问、DeepSeek这样对标国际主流水平的大模型，一些主要的搜索引擎入口也内嵌了大模型，使AI搜索向渠道层更进了一步。以微信为例，2025年微信在搜索界面接入了AI混元和DeepSeek-Rl模型能力，推出了AI搜索、元宝AI助手等创新功能，在微信搜索中搜某个问题，接入大模型的搜索引擎会自动汇总公众号的内容，展示总结版答案。

同时，专业用于信息检索推送的AI大模型也已初具市场规模。例如，PerplexityAI作为对话式AI搜索引擎，其月活跃用户在3000万级别，在特定用户群中具有实质规模4。巨大的用户月活表明用户对于基于大模型的生成式入口正在形成稳定的渠道习惯，使用AI作为获取信息的渠道已经成为日常的习惯。

此外，科技企业也正成为专业媒体机构的重要合作对象。例如，Meta就与多家主流新闻机构达成内容授权协议，允许其旗下大模型系统实时调用部分主流媒体机构的新闻内容，以增强提供新闻摘要与实时更新的多样性与时效性。这一动态表明，媒体与AI科技企业之间正形成紧密的传播合作关系。

科技公司涉足信息传播所依赖的影响力基础在于，在生成式引擎主导的信息获取环境中，信息能否被模型识别、调用与整合。由此，生成引擎优化（GenerativeEngineOptimization，GEO）开始逐渐成为连接内容生产与渠道分发的重要中介机制，其关注重点从传统的关键词匹配转向内容语义结构、可信度信号及其在生成式回答中的可引用性。总体而言，大模型驱动下的渠道应用正在重塑信息进入公共视野的方式，使信息传播从“被动检索”走向“生成式中介分发”的新阶段。此外，在拥抱生成式搜索引擎带来的便利的同时要警惕对于生成内容的过度信任，因为科技公司自负盈亏的属性使其难免会为了盈利运用商业化的手段。AI时代的信息传播权力，不在模型能力本身，而在模型的调用逻辑、排序机制与商业激励结构之中。

二、大模型的全球用户分布与变迁

大模型正逐渐转变为信息传播的基础设施，这一转变不仅体现在其在信息传播中所形成的独特定位，更体现在其在全球范围内日益成为一种跨语言、跨领域的通用技术。一方面，大模型正逐步打破应用的地域和语言局限；另一方面，大模型更从民用消费端的互动接口深度嵌入商用市场的上游环节。

1．空间分布：走进小语种市场。2025年大语言模型在全球的部署中明显呈现出更加均衡的趋势，开发投入向兼顾小语种模型的方向倾斜，这将显著推动AI大模型在发展中国

家、小语种地区的普及程度。

既有研究显示，非英语语种在模型训练中常被视为“低资源语种”，这种数据维度的匮乏导致大语言模型在信息检索与生成中存在显著的偏差与误导，而通过在母语环境下训练模型，不仅能提升信息的准确性，还能显著降低由于文化偏见导致的认知失真[5。2025年以来，在全球范围开始更加强调大语言模型中的语言主权，来消除主流语种与技术霸权所造成的文化不平等。

在很多发展中国家，拉丁美洲12国协作开发了基于拉丁语系的大语言模型Latam-GPT，意在维护该地区的语言文化完整性，对抗英语大模型对本土文化的冲击；印度的Bhashini平台支持包括印地语在内的350多种人工智能驱动的语言模型，旨在破除语言差异在其国内所制造的传播鸿沟；在非洲地区，InkubaLM模型覆盖斯瓦希里语等5种非洲核心语言，且面向非洲计算基础设施相对匮乏的情况，降低了参数量与能耗；在东南亚地区，新加坡科研机构牵头开发SEA一LION等本土化模型，支持东盟内部主要语种。这些由本土驱动的技术实践大幅提升了AI大模型在全球范围内应用的普适性与可靠性，标志着AI大模型已真正成为超越国别界限的颠覆性技术。

2.应用领域：走向上游商用市场。大语言模型在消费级应用市场保持持续活跃的同时，于2025年经历了明显的“上游化”转型，不再仅仅作为用户前端的交互界面或内容生成器，而是深入诸多业务流程中，成为组织决策、管理及研发活动的基础设施。

从民用消费市场来看，大模型正持续改变着信息分发和生产的模式。在营销传播领域，AI大模型驱动的可互动虚拟人、智能代理主体等可以通过语音、图像甚至肢体语言与受众互动，并结合个体的即时情绪、行为历史、地理位置等信息进行定制化反馈，形成实时超个性化（Real-timehyper-personalization）的互动模式，可有效提升转换率。在内容生产领域，AI即时将文本转化为短视频或音频的能力得到进一步拓展。《中国网络视听发展研究报告（2025）》显示，截至2024年12月，我国使用AI工具进行图片、视频制作的用户占比已达到 31%^[7] 。信息分发领域，AI大模型应用已成为用户获取信息的主要入口之一，AI检索已成为AI大模型应用的主要形态和传统应用转型模式之一，仅百度AI搜索插件用户规模就已经达到2.91亿[

更为关键的是，在商用市场上，大模型ToB应用得到全面普及。国际管理咨询机构麦肯锡对全球105个国家1993人所做的深度调研显示，在2025年已有 88% 的受访企业组织将AI应用于业务功能中，约三分之一的受访者表示其公司已开始规模化推广人工智能项目

根据有关报告，在传媒领域，主流媒体机构目前已不再仅仅将大模型视为采编助手，而是致力于构建注重“自主可控”的信息终端；软件开发行业中，报告显示AI大模型已被用于自动化代码审计与漏洞修复，可使审计效率提升 50% 以上，漏洞检出率突破 90%^[11] ；金融领域中，大模型已常见于自动化合规检测和交易风险识别，2025年初就已实现自动化完成 50% 的数字工作[12]。

总体而言，大模型在上游应用中已由综合应用模型转向真正适用于产业需求的行业专家模型，企业开始利用行业专有数据训练具有专门核心竞争力壁垒的私有化模型

三、大模型在内容生产端的深度应用

在信息传播的流程中，信息生产位于传播链条的源头。随着大语言模型的技术引入，信息生产不再依赖于人工生产，而是转向人机协同生产，甚至是以人工智能为核心的自动化生产。随着技术的迭代升级，2025年大模型不仅在文本、图像、视频等多模态内容生成领域成为成熟工具，而且开始超越单纯的内容生产进一步拓展至代码生成、应用开发。这些技术的进步，使得大模型在信息生产中完成了从内容生成向生产工具供给，并在信息传播过程中占据了更高的地位。

1．图像制作。图像生成作为最具典型性的大模型多模态能力，此前多基于DELL-E2等扩散模型而实现，但目前已成为诸多通用基础模型的标配。典型的如GPT-4o、Grok3等模型，均采用新的自回归模型逐步生成图像，根据前序像素预测下一个像素，能够比扩散模型更好地遵循指令。GPT-40发布以来，在社交媒体上引发了“将自已画入宫崎骏动画世界”的裂变传播，高峰期每小时新增用户可达100万人[13]；Grok3模型图形模组则依托X平台优势迅速成为互联网模因图片的主要源头之一，用户 22% 的交互行为会产出模因图片，每天产出模因内容量可达420万条4。

同时，大模型的图像制作能力带来了一种新的视觉内容形式，即文本信息的图像化表达。这一方面以NanoBananaPro（即Gemini3ProImage）为典型，其多种语言渲染能力大幅提升，可生成准确、可读的文字与艺术字，并在理解原始信息的基础上保持既有艺术风格与版式布局，实现信息转换，与此同时，该模型与GoogleSearch的深度集成，使其能根据谷歌搜索的庞大知识库与实时信息，生成准确的图表、地图和信息图，甚至生成某个领域具有强专业性的图示。