在生成式人工智能重塑传媒生态的当下，中国主流媒体将AI大模型深度融入新闻生产全流程，旨在推动内容生产与传播模式的革新。本研究聚焦AI技术从功能价值向实践效能转化过程中的矛盾，深入探究两大核心议题：其一，媒体从业者对AI大模型功能价值的感知如何作用其技术采纳行为；其二，技术赋能是否切实转化为可量化观测的效率提升。通过对6420名媒体从业者的实证研究发现，尽管大模型在媒体工作流程中已彰显技术可行性，但其在效能转化层面仍面临结构性阻碍。从业者对大模型的功能认知体现鲜明的场景化特征。此外，高频使用AI大模型的从业者工作时长普遍有所缩短，然而效能提升情况却存在部门异质性。

一 AI大模型驱动下的主流媒体转型

二 研究方法

（一）数据收集

（二）样本特征分析

三 媒体融合视域下AI大模型应用特征

（一）大模型使用呈层级分化格局，DeepSeek、豆包占据主流应用阵地

（二）人口统计学变量视角下DeepSeek、豆包大模型使用频率的异质性分析

四 主流媒体内部技术使用情况

（一）内部AI大模型使用评估情况

（二）AI大模型使用频率对功能价值感知的影响

五 AI大模型使用与媒体从业者工作效率的关联

（一）大模型使用与工作时长显著相关

（二）大模型使用与业务部门存在适配性