新闻与写作

参考文献

(1)Chatterji,A.,Cunningham,T.,Deming,D.J.,Hitzig,Z.,Ong,C.,Shan,C.Y.&Wadman,K.,"How People Use ChatGPT(Working Paper No.w34255),"National Bureau of Economic Research,2025.

(2)新华社:《我国大模型数量超1500个》,2025年7月28日,https://www.gov.cn/yaowen/liebiao/202507/content_7034073.htm,2025年10月11日。

(3)McKinsey&Company:《The Economic Potential of Generative AI:The Next Productivity Frontier》,2023年6月,https://cloudeurope.nl/images/Downloads/the-econ omic-potential-of generative-ai-the-next-productivity-fr ontier.pdf,2025年11月12日。

(4)Jumper,J.,Evans,R.,Pritzel,A.,Green,T.,Figurnov,M.,Ronneberger,O.,...&Hassabis,D.,"Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold,"Nature,vol.596,no.7873,2021,pp.583-589.

(5)Zhen,Q.&Shengsheng,W.,"Characteristics and Influences of Production Networks under the Conditions of Information Technology:A Political Economy Analy-sis,"Teaching and Research,vol.56,no.5,2022,pp.99.

(6)Alipour,S.,Di Marco,N.,Avalle,M.,Etta,G.,Cinelli,M.,&Quattrociocchi,W.,"The drivers of global news spreading patterns,"Scientific Reports,vol.14,no.1,2024,pp.1519.

(7)van der Vlist,F.,Helmond,A.,&Ferrari,F.,"Big AI:Cloud infrastructure dependence and the industrialisation of artificial intelligence,Big Data&Society,vol.11,no.1,2024,pp.20539517241232630.

(8)von Scherenberg,F.,Hellmeier,M.,&Otto,B.,"Data sovereignty in information systems,"Electronic Markets,vol.34,no.1,2024,pp.15.

(9)Greenstein,S.&Prince,J.,"The Diffusion of the Internet and the Geography of the Digital Divide in the United States(Working Paper No.w12182),"National Bureau of Economic Research,2006.

(10)本研究构建一个跨阶段的信息流衡量框架。首先,参考ITU标准,将互联网发展划分为PC(1995-2009)、移动(2010-2019)与AI(2020至今)三个阶段;其次,机构抽样上,构建了包含全球Top20门户网站与社交平台的基础样本池(N=40),该样本池用于PC与移动阶段的比较;进入AI阶段,样本池扩展至60个,新增Top20大模型平台;再者,为不同平台设定了差异化指标:门户网站(访问量+转载)、社交平台(UGC)、大模型平台(API调用);最后,为统一量纲,对各阶段原始数据进行Z-score标准化,最后通过加总标准化值计算“全球/区域信息流总量”及区域占比。该方法旨在揭示相对趋势而非绝对数值。

(11)Kushida,K.E.,"A Strategic Overview of the Silicon Valley Ecosystem:Towards Effectively'Harnessing Silicon Valley,"Unpublished manuscript,Report submitted to the Stanford Silicon Valley-New Japan(SV-NJ)Project,2015.

(12)Sathish,V.,Lin,H.,Kamath,A.K.,&Nyayachavadi,A.,"LLemPower:Understanding Disparities in the Control and Access of Large Language Models,"arXiv preprint,2024,pp.arXiv:2404.09356.Available at:https://arxiv.org/abs/2404.09356

(13)Tully,T.,Redfern,J.,Das,D.,et al.:《2025Mid-Year LLM Market Update:Foundation Model Landscape+Economics》,2025年,https://menlovc.com/perspective/2025-mid-year-llm-market-update/,2025年11月17日。

(14)AI数字世界渗透率=AI用户数/互联网用户数。本研究所用AI用户数与互联网用户数为2025年数据,数据综合自国际电信联盟(ITU)、Statista及世界银行等公开数据库。图表采用双轴设计,旨在直观展示两变量间的关联趋势。本分析未控制其他混杂变量,故不构成因果推断。

(15)Hildebrandt,C.,"The Past,Present,and Future of(Net)Neutrality:A State of Knowledge Review,"The Information Society,vol.40,no.4,2024,pp.327—346.

(16)3G及以下指主要依赖第二代(2G)或第三代(3G)移动通信技术的连接,其业务通常包括传统语音通话和低速数据服务。LPWA(Low-Power Wide-Area Network);即低功耗广域网络技术,是一类专为物联网应用设计的无线通信技术,具有低功耗、广覆盖、低成本的特点。本表格数据主要依据思科公司发布的《Cisco Annual Internet Report(2018-2023)White Paper》。对于部分报告中缺失或与最新公开信息不符的地区数据,本研究参考了各国官方通信管理机构及国际电信联盟(ITU)的公开统计进行了校准与估算。

(17)Flowhunt:《Large Language Models and GPU Requirements》,2025年6月22日,https://www.flowhunt.io/blog/large-language-models-gpu-requirements,2025年11月22日。

(18)DeviceAtlas:《Most Common Smartphone RAM by Country》,2019年9月2日,https://deviceatlas.com/blog/most-common-somartphone-ram-by-country,2025年11月2日。

(15)本分析所采用的网站流量及用户参与度数据,主要来源于SimilarWeb平台的公开指标。需要说明,SimilarWeb的数据基于其特有的估算模型,而非直接的服务器日志,因此可能存在一定误差。此外,本数据整合的精确性受限于公开信息的时效性和完整性,读者在引用或解读时,应审慎考虑上述局限性。

(20)任吴炯、张洪忠:《大模型智能体应用对推进主流媒体系统性变革的启示》,《电视研究》2025年第1期,第18-22页。

(21)OpenAI:《Introducing the GPT Store》,2024年1月10日,https://openai.com/blog/introducing-the-gpt-store,2025年11月22日。

(22)EVERYPIXEL:《People Are Creating an Average of 34 Million Images Per Day:Statistics for 2024》,2023年8月15日,https://journal.everypix el.com/ai-im age-statistics?utm_source=chatgpt.com,2025年11月22日。

(23)Sensor Tower:《Tech Giants Drive Rapid Growth for Generative AI Apps in 2025》,2025年8月1日,https://sensortower.com/blog/stater-of-ai-apps-market-overview-2025?utm_source=chatgpt.com,2025年11月22日。

(24)Grapute:《More Articles Are Now Created by AI Than Humans》,2025年5月18日,https://graphite.io/five-percent/more-articles-are-now-created-by-ai-thanhumans,2025年11月22日。

(25)Stanford University:《Artificial Intelligence Index Report 2024》,2024年4月,https://aiindex.stanford.edu/report,2025年11月22日。

(26)本图呈现两组数据对比:(1)人类与机器内容产出比的时序趋势(2023年、2024年、2025年上半年);(2)2025年上半年机器生成内容产出的模态结构(含文本、图像、视频、音频、虚拟数字人)。数据经对多独立来源的数值进行一致性比对与交叉验证,主要来源包括:OpenAI的技术报告、IDC的市场追踪数据,以及Everypixel Journal、Graphite等行业报告中的公开指标。考虑到不同数据来源的口径差异,本图旨在趋势分析和占比比较。

(27)HubSpot:《2024 State of Marketing/AI in Marketing Statistics》,2024年2月11日,link.wtturl.cn/?target=https%3A%2F%2Fblog.hubspot.com%2Fmarketing%2Fstateo f-marketing-report-2024&scene=im&aid=497858&lang=zh,2025年11月22日。

(28)Amplitude Analytics:《60%of Marketers Using AI Report Improved Efficiency and 55%Believe AI Increases Their Market Value》,2025年9月10日,https://amplitude.com/press/amplitude-Japan-AI-experience-research?utm_source=chatgpt.com,2025年11月22日。

(29)Elon University(Imagining the Digital Future Center):《Survey:52%of U.S.Adults Now Use AI Large Language Models Like ChatGPT》,2025年3月12日,https://www.elon.edu/u/news/2025/03/12/survey-52-of-u-s-adults-now-use-ai-large-language-models-likechatgpt,2025年11月25日。

(30)人力资源社会保障部:《职业上新!42个新工种亮相》,2025年5月8日,https://www.gov.cn/lianbo/bumen/202505/content_7023031.htm,2025年11月17日。

(31)王彦博、张洪忠:《从搜索引擎到AI搜索:大模型赋能下的信息获取变迁分析》,《编辑之友》2025年第3期,第74-80页。

(32)数据来源于甲子光年智库开展的“AI产品用户需求调研”。该研究采用在线问卷的定量调研方法,覆盖全国633位了解并使用过AI产品的用户,并从中界定出608名目标用户。统计标准基于用户对AI产品的使用意愿、认知水平、应用场景及使用深度等核心维度。

(33)Peng,S.,Kalliamvakou,E.,Cihon,P.,&Demirer,M.,"The Impact of AI on Developer Productivity:Evidence from GitHub Copilot,"arXiv preprint,2023,pp.arXiv:2302.06590.Available at:https://arxiv.org/abs/2302.06590

(34)AI大模型应用情况分布(截至2025年10月)2025年世界人工智能大会公开,全球可识别的有效大模型3,755个。本图数据基于对Hugging Face Model Hub、Papers with Code、艾瑞咨询、IDC及主要AI厂商公开发布清单的综合统计图中模型被划分为三个层级:以具备通用能力、可作为下游任务基础的“基础大模型”为生态地基,其余为基于基础模型开发的B端领域应用与C端场景应用。本统计仅涵盖公开可索引模型,未包含未公开的私有模型,部分新兴模型信息可能存在滞后。

(35)张洪忠、王袁欣:《智能传播学:技术原理与应用研究》,北京:北京师范大学出版社,2025年版。