英國(guó)牛津大學(xué)路透社新聞研究所（Reuters Institute for the Study of Journalism，RISJ）于今年1月發(fā)布了第10份《新聞、媒體及技術(shù)趨勢(shì)預(yù)測(cè)報(bào)告》（以下簡(jiǎn)稱“報(bào)告”），報(bào)告對(duì)51個(gè)國(guó)家和地區(qū)的280位外媒高管（包括64位主編、64位首席執(zhí)行官或常務(wù)董事，以及51位數(shù)字或創(chuàng)新負(fù)責(zé)人）進(jìn)行調(diào)研，討論內(nèi)容主要圍繞未來(lái)一年新聞業(yè)發(fā)展的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。

基于這280位高管的調(diào)研反饋，2026新聞業(yè)應(yīng)關(guān)注以下四個(gè)核心議題：

- 流量結(jié)構(gòu)崩塌：一年內(nèi)傳統(tǒng)搜索推薦流量跌幅為33%，未來(lái)三年預(yù)計(jì)搜索導(dǎo)流平均下降43%，“零點(diǎn)擊”答案引擎時(shí)代將到來(lái)。

- 啞鈴型媒體競(jìng)爭(zhēng)格局：?jiǎn)♀彽囊欢耸谴罅客ㄟ^(guò)AI進(jìn)行自動(dòng)化新聞生產(chǎn)的機(jī)構(gòu)；另一端則是深耕深度調(diào)查與人文故事，做AI無(wú)法取代的內(nèi)容的媒體，大量生產(chǎn)日常新聞的處于啞鈴中間位置的媒體將被擠壓，失去生存空間。新聞模態(tài)方面則會(huì)更多投入音視頻。

- 名記者IP化探索： 面對(duì)創(chuàng)作者生態(tài)沖擊，媒體采取了三種應(yīng)對(duì)路徑。一是名記者IP化，76%的高管計(jì)劃推動(dòng)這項(xiàng)工作；二是打造創(chuàng)作者主導(dǎo)的全新媒體品牌與產(chǎn)品線，50%的高管計(jì)劃與創(chuàng)作者合作開(kāi)展內(nèi)容分發(fā)，31%表示將招聘創(chuàng)作者負(fù)責(zé)運(yùn)營(yíng)其社交媒體賬號(hào)；近三成受訪高管計(jì)劃設(shè)立創(chuàng)作者工作室并推動(dòng)合資項(xiàng)目。

- 商業(yè)模式創(chuàng)新： 在傳統(tǒng)訂閱模式之外，尋求AI大模型語(yǔ)料授權(quán)等多元To B/To G變現(xiàn)路徑。69%的受訪高管認(rèn)為將通過(guò)AI內(nèi)容授權(quán)盈利。

來(lái)自Google的搜索導(dǎo)流下降了33%

隨著AI驅(qū)動(dòng)的答案引擎（Answer Engines）興起，用戶獲取信息的習(xí)慣正在被重塑。過(guò)去，搜索引擎將流量導(dǎo)向各大媒體網(wǎng)站；而現(xiàn)在，用戶在搜索結(jié)果頁(yè)即可獲得完整答案，無(wú)需點(diǎn)擊進(jìn)入媒體原網(wǎng)站。報(bào)告顯示，2024年11月至2025年11月，來(lái)自Google搜索的推薦流量下降了33%。

來(lái)自Google搜索的推薦流量下降了33%（2024年11月-2025年11月）

答案引擎的 “零點(diǎn)擊” 信息獲取模式，最先影響的就是靠天氣預(yù)報(bào)、星座運(yùn)勢(shì)這類生活實(shí)用內(nèi)容起家的媒體。畢竟這些標(biāo)準(zhǔn)化的信息，AI 隨手就能生成、直接展示給用戶，不需要再通過(guò)媒體來(lái)傳遞。

順應(yīng)這一行業(yè)趨勢(shì)，媒體已無(wú)法強(qiáng)求用戶跳轉(zhuǎn)網(wǎng)站，需要轉(zhuǎn)換運(yùn)營(yíng)邏輯，從過(guò)去的SEO（搜索引擎優(yōu)化）轉(zhuǎn)向AEO（答案引擎優(yōu)化）提升媒體在AI驅(qū)動(dòng)界面中的內(nèi)容可見(jiàn)性和品牌影響力。今年，OpenAI已與包括《衛(wèi)報(bào)》、Schibsted媒體集團(tuán)和Axios在內(nèi)的主要出版商之間達(dá)成了多項(xiàng)合作，盡管合作的具體細(xì)節(jié)并未完全公開(kāi)，但這類合作的核心均圍繞新聞內(nèi)容的知識(shí)產(chǎn)權(quán)授權(quán)展開(kāi)，主要涉及生成式AI模型訓(xùn)練、AI問(wèn)答場(chǎng)景的內(nèi)容引用等維度。報(bào)告預(yù)測(cè)，不久之后，訪問(wèn)新聞網(wǎng)站的機(jī)器人數(shù)量將超過(guò)人類用戶；75%的外媒高管預(yù)計(jì)，AI智能體（Agentic Tools）將在未來(lái)對(duì)新聞行業(yè)產(chǎn)生“較大”或“極大”的影響。

15%外媒高管認(rèn)為AI瀏覽器與智能體應(yīng)用會(huì)對(duì)新聞行業(yè)產(chǎn)生的影響極大，60%認(rèn)為影響較大

速度or深度？媒體競(jìng)爭(zhēng)呈現(xiàn)“啞鈴型”格局

媒體競(jìng)爭(zhēng)格局將呈現(xiàn)“啞鈴型”結(jié)構(gòu)，一端是深耕AI無(wú)法復(fù)刻的獨(dú)家調(diào)查、深度分析等高價(jià)值原創(chuàng)內(nèi)容的媒體機(jī)構(gòu)，另一端是依托實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化內(nèi)容的自動(dòng)化、規(guī)?；a(chǎn)的媒體機(jī)構(gòu)。同時(shí)，只生產(chǎn)日常新聞的媒體機(jī)構(gòu)則會(huì)受到較大影響，生存空間被擠壓。

今年，外媒高管們計(jì)劃將重點(diǎn)投入原創(chuàng)調(diào)查和實(shí)地報(bào)道（凈得分+91）、帶語(yǔ)境的解釋性報(bào)道（+82）、人物故事（+72）以及更多的事實(shí)核查和驗(yàn)證（+63）上，以 “人” 的專業(yè)能力、調(diào)查能力、洞察能力與敘事能力，打造高壁壘、高差異化、高價(jià)值的內(nèi)容。

與之相對(duì)，媒體從業(yè)者普遍認(rèn)為應(yīng)當(dāng)縮減服務(wù)新聞（-42）和一般新聞（-38）的比例，因?yàn)榇蠹乙衙鞔_認(rèn)識(shí)到，人工智能聊天機(jī)器人將比媒體機(jī)構(gòu)更有效地提供旅行指南、美食推薦等服務(wù)性信息。

出版商認(rèn)為需加大在原創(chuàng)調(diào)查（+91）等方面的投入，降低對(duì)服務(wù)新聞（-42）、一般新聞（-38）的投入

外媒高管還計(jì)劃加大對(duì)視頻（+79）和音頻/播客（+71）的投資，減少對(duì)純文本的投入。在平臺(tái)和渠道的選擇上，YouTube以+74的凈得分成為最核心的投入平臺(tái)，TikTok（+56）、Instagram（+41）及 AI 平臺(tái)（+61）也成為重點(diǎn)，舊風(fēng)格的谷歌搜索引擎優(yōu)化SEO（-25）、傳統(tǒng)社交平臺(tái)Facebook（-23）和X（-52）的投入將降低。

受訪外媒高管認(rèn)為由于AI影響，視頻（79%）和音頻/博客（71%）兩種新聞形式更重要

出版商今年傾向投入更多精力在YouTube、人工智能平臺(tái)、TikTok等渠道，降低對(duì)Facebook、舊版谷歌SEO、X的投入

伴隨著內(nèi)容形態(tài)與分發(fā)渠道的雙重變化，豎屏視頻或?qū)⒊蔀橐曨l新聞的主流樣態(tài)。去年10月《紐約時(shí)報(bào)》已在其應(yīng)用程序的全新“觀看”標(biāo)簽頁(yè)中新增精選豎屏視頻信息流，《華盛頓郵報(bào)》已表示將效仿這一做法，眾多媒體機(jī)構(gòu)也將跟進(jìn)豎屏視頻新聞的布局。

《紐約時(shí)報(bào)》“觀看”標(biāo)簽頁(yè)中的豎屏視頻信息流

深度原創(chuàng)內(nèi)容筑牢了媒體“啞鈴型”布局的價(jià)值一端，AI自動(dòng)化生產(chǎn)則在另一端為行業(yè)打開(kāi)了提效空間。高達(dá)97%的受訪外媒高管，都把后端自動(dòng)化視作今年AI落地的核心方向；新聞采集以82%的認(rèn)可度成為第二大新聞業(yè)重點(diǎn)應(yīng)用領(lǐng)域；而借助AI提升編碼與產(chǎn)品開(kāi)發(fā)效率，也以81%的占比成為行業(yè)新的關(guān)注熱點(diǎn)。

受訪高管認(rèn)為人工智能在后端自動(dòng)化、編碼、新聞采集等領(lǐng)域很重要，其中編碼、新聞采集和商業(yè)用途的增幅最大

過(guò)去需要一個(gè)大型團(tuán)隊(duì)來(lái)運(yùn)營(yíng)的新聞工作室，在AI的賦能下可實(shí)現(xiàn)單人運(yùn)營(yíng)。例如聚焦專業(yè)自行車賽事的單人新聞室Velora Cycling，僅需一名編輯負(fù)責(zé)內(nèi)容把關(guān)，AI即可完成多來(lái)源新聞篩選、稿件撰寫、圖片選擇、內(nèi)容標(biāo)簽、社交媒體帖子生成，甚至協(xié)助完成事實(shí)核查工作。

一人新聞編輯室Velora Cycling

此外，部分媒體機(jī)構(gòu)引入人工智能，是為了進(jìn)一步提升新聞報(bào)道的深度與質(zhì)量。例如，《紐約時(shí)報(bào)》會(huì)定期利用AI篩選海量文本、視頻、PDF等多格式信息，在美國(guó)保守派政治人物查理?柯克遇刺事件中，其團(tuán)隊(duì)借助AI快速轉(zhuǎn)錄了數(shù)千條播客與視頻內(nèi)容，梳理出其演說(shuō)的辯論風(fēng)格與敘事邏輯。原本需要一年甚至更長(zhǎng)時(shí)間完成的調(diào)查工作，在AI的協(xié)助下僅用兩周便完成了。

《紐約時(shí)報(bào)》利用AI大量轉(zhuǎn)譯查理·柯克的視頻和播客

報(bào)告預(yù)測(cè)，今年新聞業(yè)將開(kāi)始充分利用人工智能平臺(tái)的自主能力，協(xié)調(diào)和管理更為復(fù)雜的流程，包括新聞?wù){(diào)查、戰(zhàn)略制定和受眾研究。此外，AI虛擬主播也將被廣泛應(yīng)用于體育、天氣等軟新聞的播報(bào)場(chǎng)景。例如津巴布韋創(chuàng)新與技術(shù)中心開(kāi)發(fā)的AI新聞主播 “愛(ài)麗絲”，不僅能讓媒體以更少的人力制作更多視頻內(nèi)容、降低生產(chǎn)成本，還能保護(hù)一線記者免于遭受恐嚇與威脅。

津巴布韋創(chuàng)新與技術(shù)中心開(kāi)發(fā)的AI新聞主播“愛(ài)麗絲”

最后，人工智能還能實(shí)現(xiàn)新聞內(nèi)容呈現(xiàn)形式與用戶體驗(yàn)的個(gè)性化定制。在印度，新聞網(wǎng)站Scroll的讀者可通過(guò)調(diào)整頁(yè)面頂部的滑動(dòng)條，根據(jù)個(gè)人偏好選擇新聞背景信息的呈現(xiàn)比例，獲取不同版本的新聞內(nèi)容；挪威銷量最高的小報(bào)VG，則利用AI生成個(gè)性化內(nèi)容摘要，向用戶推送其上次訪問(wèn)網(wǎng)站后錯(cuò)過(guò)的重點(diǎn)新聞。

挪威小報(bào)VG通過(guò)AI告知用戶錯(cuò)過(guò)的新聞

76%外媒高管計(jì)劃推動(dòng)名記者IP化

以個(gè)性化內(nèi)容為核心的創(chuàng)作者生態(tài)，更貼合年輕用戶的內(nèi)容消費(fèi)習(xí)慣。加之傳統(tǒng)媒體的公信力受政治抹黑與法律收緊的影響持續(xù)下降，許多政治家、企業(yè)家與名人開(kāi)始選擇繞過(guò)傳統(tǒng)媒體，直接接受播客博主、YouTube博主的采訪，甚至以個(gè)人名義開(kāi)設(shè)播客或YouTube節(jié)目。例如美國(guó)加利福尼亞州州長(zhǎng)加文?紐森于2025年2月率先開(kāi)設(shè)個(gè)人播客節(jié)目；英國(guó)綠黨領(lǐng)袖扎克?波蘭斯基也主持了播客《大膽政治》，旨在吸引熱衷數(shù)字媒體的年輕選民。

加文·紐森的播客《這是加文·紐森》（左）和扎克·波蘭斯基的播客《大膽政治》（右）

這樣的內(nèi)容生態(tài)，對(duì)傳統(tǒng)媒體造成了沖擊。報(bào)告數(shù)據(jù)顯示，七成受訪高管擔(dān)心，個(gè)人創(chuàng)作者搶走了用戶的注意力。同時(shí)，媒體也陷入了愈發(fā)嚴(yán)峻的人才困境，39%的外媒高管擔(dān)心頂尖編輯人才流失，因?yàn)閯?chuàng)作者生態(tài)提供了更大的內(nèi)容自主權(quán)和更高的經(jīng)濟(jì)回報(bào)，行業(yè)內(nèi)的頂尖人才要么選擇獨(dú)立創(chuàng)業(yè)，要么要求大幅加薪才愿意留任。

70%受訪高管認(rèn)為創(chuàng)作者會(huì)分散受眾的時(shí)間和注意力，39%擔(dān)憂會(huì)因此失去人才

為應(yīng)對(duì)創(chuàng)作者帶來(lái)的影響，媒體大概形成了三種核心應(yīng)對(duì)路徑。第一，推動(dòng)自有記者向創(chuàng)作者轉(zhuǎn)型，打造人格化IP。76%的外媒高管表示，今年計(jì)劃推動(dòng)名記者IP化。例如，《連線》雜志將其最知名的撰稿人打造為TikTok和Instagram的“平臺(tái)紅人”，并將影響力擴(kuò)散到線下活動(dòng)；《紐約時(shí)報(bào)》則持續(xù)在首頁(yè)重點(diǎn)露出記者的個(gè)人形象，強(qiáng)化記者的個(gè)人品牌認(rèn)知。第二，打造創(chuàng)作者主導(dǎo)的全新媒體品牌與產(chǎn)品線。半數(shù)（50%）受訪高管表示將與創(chuàng)作者合作開(kāi)展內(nèi)容分發(fā)，拓寬分發(fā)渠道、觸達(dá)增量受眾，約三分之一（31%）表示將招聘創(chuàng)作者負(fù)責(zé)運(yùn)營(yíng)其社交媒體賬號(hào)。第三，搭建創(chuàng)作者工作室。28%的受訪高管計(jì)劃設(shè)立創(chuàng)作者工作室并推動(dòng)合資項(xiàng)目，構(gòu)建孵化合作體系。

新聞媒體通過(guò)打造“紅人”記者，或者與創(chuàng)作者合作或雇傭的方式來(lái)應(yīng)對(duì)危機(jī)

然而，媒體推動(dòng)記者創(chuàng)作者化時(shí)，仍面臨“人走流量走”的反噬風(fēng)險(xiǎn)。戴夫·喬根森是《華盛頓郵報(bào)》TikTok板塊的核心運(yùn)營(yíng)者，在該報(bào)任職8年，憑借爆款內(nèi)容斬獲多項(xiàng)行業(yè)獎(jiǎng)項(xiàng)，是郵報(bào)短視頻業(yè)務(wù)的核心IP，流量遠(yuǎn)超官方主賬號(hào)。2025年8月，他離職自立門戶創(chuàng)辦 Local News International（LNI）后，其此前主導(dǎo)的華盛頓郵報(bào) “Universe”頻道流量出現(xiàn)斷崖式下跌，很快就被他的新賬號(hào)反超。

國(guó)內(nèi)媒體也在順應(yīng)這一趨勢(shì)推進(jìn)名記者的IP化，例如新華社成立“張揚(yáng)工作室”，以資深記者張揚(yáng)的第一視角Vlog在B站、抖音等平臺(tái)進(jìn)行新聞敘事，打造的個(gè)人IP全網(wǎng)粉絲超540萬(wàn)，作品斬獲中國(guó)新聞獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)。

新華社張揚(yáng)工作室“揚(yáng)聲”欄目，對(duì)話宇樹(shù)科技王興興

67%受訪高管表示未因AI裁減崗位

與行業(yè)對(duì)“AI將替代人力”的普遍擔(dān)憂相悖，人工智能在新聞業(yè)的落地應(yīng)用，并未引發(fā)此前在其他領(lǐng)域出現(xiàn)的大規(guī)模裁員潮。三分之二（67%）的外媒高管表示，并未因引入AI而裁減任何崗位，約七分之一（16%）的高管表示員工人數(shù)略有減少，僅有1%表示出現(xiàn)了大幅裁員的情況，另有9%的高管指出所在機(jī)構(gòu)增加了工作崗位。

67%外媒高管表示將人工智能引入新聞生產(chǎn)后并未引發(fā)裁員，16%高管表示存在少量裁員

“隨著人工智能席卷全球，人們對(duì)經(jīng)人工核查的高質(zhì)量新聞報(bào)道的需求將日益增長(zhǎng)”，《泰晤士報(bào)》和《星期日泰晤士報(bào)》數(shù)字業(yè)務(wù)主管愛(ài)德華·魯塞爾表示。約半數(shù)（52%）的外媒高管均認(rèn)為，虛假信息泛濫的時(shí)代反而可能增強(qiáng)新聞媒體的地位，而認(rèn)為這一趨勢(shì)會(huì)削弱媒體地位的外媒高管從去年的41%銳減至27%。

52%受訪高管認(rèn)為虛假信息和AI生成內(nèi)容會(huì)增強(qiáng)新聞媒體的地位，相較去年上升41%

這種對(duì)真實(shí)性的堅(jiān)守，決定了AI在新聞編輯室的落地邊界。路透社新聞研究所2025年發(fā)布的《生成式人工智能與新聞報(bào)告2025：人們?nèi)绾慰创斯ぶ悄茉谛侣剺I(yè)和社會(huì)中的作用》顯示：更多用戶（43%）接受“人類主導(dǎo)+AI輔助”的新聞生產(chǎn)模式，但能夠接受“純AI生成新聞”的用戶只有12%。大眾雖不介意媒體在后臺(tái)用AI進(jìn)行翻譯（53%）或者校對(duì)拼寫（55%）等以提升效率，但他們無(wú)法接受AI生成虛擬主播（19%）、生成寫實(shí)照片（26%）等新聞生產(chǎn)的前端環(huán)節(jié)。

用戶對(duì)不同AI參與度新聞生產(chǎn)方式的接受度對(duì)比

公眾對(duì)生成式AI應(yīng)用于各項(xiàng)新聞工作的接受度占比

在生成式AI的技術(shù)洪流之下，新聞業(yè)并未走向完全自動(dòng)化的極端，而是將技術(shù)聚焦于后端提效與個(gè)性化體驗(yàn)優(yōu)化，同時(shí)堅(jiān)守前端的人工把關(guān)權(quán)，在效率提升與維持公信力之間，找到了人機(jī)協(xié)同的平衡點(diǎn)。

AI內(nèi)容授權(quán)成為營(yíng)收新方向

在變現(xiàn)路徑的選擇上，全球媒體的核心基調(diào)依然是“C端用戶付費(fèi)”。與往年一致，訂閱和會(huì)員服務(wù)仍是媒體機(jī)構(gòu)最主要的收入來(lái)源（76%），其次是展示廣告（68%）和原生廣告（64%）。

訂閱和會(huì)員服務(wù)（76%）、展示廣告（68%）和原生廣告（64%）是媒體機(jī)構(gòu)最重要的預(yù)期收入來(lái)源

同時(shí)，外媒高管也看到了通過(guò)在AI聊天機(jī)器人中授權(quán)內(nèi)容來(lái)開(kāi)拓新收入來(lái)源的機(jī)會(huì)，但這只是少數(shù)寡頭的游戲。20%的受訪高管（主要來(lái)自高端新聞公司）預(yù)計(jì)未來(lái)收入將相當(dāng)可觀，而兩成高管表示，預(yù)計(jì)這部分收入規(guī)模有限，甚至無(wú)法通過(guò)AI內(nèi)容授權(quán)獲得收入。

20%外媒高管認(rèn)為AI平臺(tái)會(huì)成為未來(lái)“重要收入來(lái)源”，49%認(rèn)為是“次要收入來(lái)源”，20%認(rèn)為不會(huì)從中獲得收入

此外，通過(guò)向AI大模型授權(quán)語(yǔ)料庫(kù)來(lái)開(kāi)辟新?tīng)I(yíng)收來(lái)源的趨勢(shì)，在國(guó)內(nèi)同樣正在加速落地。隨著Kimi、文心一言等國(guó)產(chǎn)大模型的爆發(fā)，高質(zhì)量的中文語(yǔ)料成為極度稀缺的商業(yè)資產(chǎn)。人民網(wǎng)旗下的“人民數(shù)據(jù)”專門成立了大模型語(yǔ)料數(shù)據(jù)中心，通過(guò)向國(guó)內(nèi)主流AI企業(yè)進(jìn)行高價(jià)值的新聞?wù)Z料商業(yè)授權(quán)，成功開(kāi)辟了傳統(tǒng)廣告之外的全新?tīng)I(yíng)收增長(zhǎng)極。

結(jié)語(yǔ)：2026如何破局？做機(jī)器做不到的事

2026年的新聞業(yè)，正處于技術(shù)浪潮與信任危機(jī)的交匯點(diǎn)。AI的強(qiáng)勢(shì)介入和創(chuàng)作者經(jīng)濟(jì)的爆發(fā)，讓新聞業(yè)加快脫離“淺層搬運(yùn)”的舒適區(qū)，回歸內(nèi)容的核心價(jià)值。

正如報(bào)告所揭示的，無(wú)論是推進(jìn)記者IP化轉(zhuǎn)型，還是深耕深度非虛構(gòu)內(nèi)容，亦或是在后端大規(guī)模應(yīng)用AI提效，其終極目的，都是為了在“AI泔水”泛濫的時(shí)代，重新建立真實(shí)、稀缺的 “人與人的連接”。技術(shù)決定了新聞到達(dá)公眾的速度，但最終能留住受眾的，永遠(yuǎn)是新聞的深度與人性的溫度。

執(zhí)筆：

未來(lái)新聞?dòng)?jì)劃

復(fù)旦大學(xué)新聞學(xué)院副教授 徐笛

澎湃新聞美數(shù)課工作室主理人 呂妍

解放日?qǐng)?bào)?上觀新聞 劉璐

復(fù)旦大學(xué)新聞學(xué)院研究生 吳袁 謝澤圻

參考文獻(xiàn)：

[1] 界面新聞。馬斯克預(yù)測(cè)五年后傳統(tǒng)手機(jī)和 APP 將消失，人類消費(fèi)大多數(shù)內(nèi)容由 AI 生成 [EB/OL]. (2025-11-02)[2026-04-22]. https://www.jiemian.com/video/AGUCMQhnB2UBPVVm.html.

[2]人民網(wǎng)。人民網(wǎng)·人民數(shù)據(jù)3億條AI數(shù)據(jù)庫(kù)正式面向市場(chǎng)服務(wù) [EB/OL]. (2023-10-21)[2026-04-23]. http://jl.people.com.cn/n2/2023/1021/c349771-40611745.html.

本報(bào)告核心數(shù)據(jù)及案例，綜合自路透社新聞研究所（RISJ）《2026新聞、媒體及技術(shù)趨勢(shì)預(yù)測(cè)》、《2025年生成式AI與新聞報(bào)告》。

報(bào)告下載鏈接：https://reutersinstitute.politics.ox.ac.uk/sites/default/files/2026-01/Trends_and_Predictions_2026.pdf