a16z 第七版 Top 100 生成式 AI 應用：用的人很廣，付錢的是一小群人

a16z 追蹤消費者 AI 產品已經 3 年。第七版排行榜第一次加入「實際消費金額」的排名，看到的結論是：AI 用的人很廣，但用得深、願意花錢的，只有一小群人。要讓其他人也用起來，可能需要新的產品和新的賺錢方式。

這份報告由 a16z 合夥人 Olivia Moore 撰寫，2026 年 10 月 5 日發表。以下依原文的 5 個章節整理，文末附上一般工作者和企業可以怎麼看。

排名方式：網站前 50 名依每月造訪次數（Similarweb），手機 App 前 50 名依每月活躍使用者（Sensor Tower）。這一版新增消費支出排名，資料來自 YipitData 的美國電子收據樣本，只代表美國消費者，也不等於公司總營收。

這一版只有 11 個產品第一次上榜，是 7 版以來最少的。榜單逐漸穩定，但作者認為只看流量，越來越看不出真正的趨勢。

規則也有一項調整：從這一版開始，以成人內容為主的產品不列入排名。作者強調這不代表需求變小，而是改成獨立的類別。

一、三家大模型，玩三種不同的遊戲

ChatGPT 仍是領先者。8 月網站造訪量約是 Gemini 的 2 倍、Claude 的 6 倍。手機上的差距更大，每月活躍使用者是 Gemini 的 2.5 倍、Claude 的 14 倍。美國個人付費訂閱人數，也是 Claude 或 Gemini 的 3 倍。

最大的變化是 Claude 成為明確的第三名。2023 年 9 月第一版榜單上沒有 Claude，現在流量已超過 DeepSeek 和 Perplexity。今年稍早，Claude 在美國的個人付費訂閱數超越 Gemini；即使 Google 把舊的付費使用者轉進 AI 方案，兩家仍不相上下。

Anthropic 表明 Claude 不放廣告，只靠訂閱賺錢，而且收得很積極：7.3% 的 Claude 付費者用每月 100 美元起跳的 Max 方案。Google 和 ChatGPT 同價位方案的比例，只有 1.3% 和 1.1%。

不過到了夏天，風向變了。7 到 8 月 Claude 的每日平均使用次數下降，新增訂閱變慢、退訂增加。ChatGPT 則靠 7 月推出的 GPT-5.6 系列模型和 ChatGPT Work 重新加速。

作者認為，問題已經不是「誰會贏」，而是「每家怎麼經營自己的市場」。美國的 ChatGPT 訂閱者裡，只有 8% 也訂閱 Claude。過去 6 個月三家一共推出 127 項新功能，方向明顯不同：

• Anthropic：幾乎全力服務專業型使用者，例如 Claude Design、Code Review、Claude Science。
• Google：主打創作類模型，例如 Lyria 3 Pro、Gemini Omni。
• OpenAI：企業和一般消費者兩邊都做。企業有 ChatGPT Work，消費者有圖片、健康、個人理財、找工作等功能。相較之下，ChatGPT 使用者的性別與收入分布最平均。

二、AI 消費呈現冪律分布

冪律分布的意思是：極少數人花掉大部分的錢。

先看整體：將近一半的美國人說自己用過 AI，但每天使用的只有 25%。

付費的人在增加，但基數仍小。8 月時，美國樣本中有 4.5% 的人付費訂閱 ChatGPT、Gemini 或 Claude 至少一家，一年前是 2.1%。

在付費者裡，錢又更集中：

• 付費買 1 個 AI 產品的人，只有 13% 會再付費買第 2 個。
• 前 1% 的付費者，貢獻了 19.5% 的消費支出，比支出最少的一半付費者加起來（16.6%）還多。
• 只計個人信用卡，這前 1% 每月平均在 AI 上花 903 美元，18 個月內增加了 80%。用公司的錢支付的部分可能更高。
• 一般付費者的中位數只有每月 25 美元，而且幾乎沒有成長。

這群高消費者不像一般消費者，比較像買軟體來開發、創作、完成工作的專業型使用者。他們特別常買自動化和產品開發工具，例如 n8n、fal、Manus；也常買創作工具，例如 Higgsfield、Figma、HeyGen。

因此流量和營收的排名差很多。消費支出前 50 名的廠商裡，有 29 家完全不在流量榜上。同時登上網站、手機、支出三份榜單的只有 7 家：ChatGPT、Claude、Suno、Perplexity、Photoroom、Canva、Notion，其中 ChatGPT 三榜都是第一。

三、搶當你的個人助理

今年 3 月，a16z 曾說 OpenClaw 這類代理人一般人還用不了，但遲早會。半年後，Instinct、Tomo、Poke、Lindy、Town 等新創都宣稱有數十萬使用者。大公司也推出自己的代理人：Meta 的 Muse、OpenAI 的 Dots、xAI 的 Grok Bot。

這些代理人想做到像真人助理一樣，可以傳訊息、寄信或打電話給它。目前最熱門的管道是 iMessage，DoorDash 也推出了自己的 iMessage 點餐代理人。

用的人仍以進階使用者為主。一份追蹤 7 個早期使用者群組、共 1,502 人的觀察發現，大家最常討論的用途是寫程式和技術自動化。

目前最受注目的對決是 Instinct 和 Muse：

• Instinct：前 Sierra 研究員 Noah Shinn 創立，8 月在 iMessage 上線。據報導，邀請制期間 3 週就超過 10 萬名使用者。創辦人表示，40% 的使用者 3 週內綁定信用卡，開始消費後每月平均透過它花 1,300 美元。創辦人宣稱年化交易額已超過 10 億美元，一半來自旅遊。
• Muse：Meta 在 9 月 9 日推出，可在瀏覽器、桌面、手機和 WhatsApp 使用。據報導第一週每日活躍使用者 25 萬，不到 1 個月下載破 500 萬，比 ChatGPT 和 Claude 當年都快。但和 Threads 上線 22 天 1,500 萬次下載相比，仍有距離。

代理人開始帶來流量和營收，平台也開始選邊站。Amazon 不到 2 週就封鎖了 Muse；Shopify、Instacart、OpenTable、Expedia、Ticketmaster、Plaid 等則簽了正式整合。

四、大公司進場了，新創還能贏在哪

加了 AI 的既有產品已經站穩：Canva 和 Notion 在網站榜前 10 名，Figma 在前 15 名，Superhuman（原 Grammarly）首次進支出榜就排第 4。Google 一家就有 5 個產品上網站榜：Gemini、NotebookLM、AI Studio、Labs、Antigravity。

作者整理出新創仍有優勢的 4 個方向：

1. 擁有與眾不同的模型。Suno 是網站流量第 19、支出第 7；ElevenLabs 是第 25 和第 10。Midjourney、HeyGen、Kling、Topaz Labs 也在支出榜上。創作任務看重獨特的聲音、畫風或訓練資料，不一定看誰的通用模型最強。
2. 整合多家模型。Cursor 支援多家廠商的模型，OpenRouter 讓開發者一次接多家服務。依任務挑模型本身就是優勢，因為只賣自家模型的大廠，沒有動機把客戶導向對手。Cursor 從第 41 名升到第 35 名，Base44 首次上榜第 46 名。
3. 服務需求特殊的族群。服務醫師的 OpenEvidence 首次上榜第 47 名，主打隱私的 Venice 第 43 名。資料來源、隱私、貼合工作，可能和底層模型一樣重要。
4. 改變舊介面。這裡的舊介面可以是 Google 文件、行事曆，也可以是 ChatGPT 的空白對話框。新創沒有舊習慣和舊營收要保護，可能比較敢改。例如同時賣錄音硬體和訂閱的 Plaud，首次進支出榜就排第 16 名，但這個優勢能不能持續還不確定。

作者也提醒，過去兩個網路時代的大公司，多半建立在交易和人際網路上。現在的 AI 產品幾乎都是一個人用，很少有多人一起用的吸引力。

五、AI 需要新的賺錢方式

為什麼深度使用的人這麼少？作者認為，主要原因是最有價值的功能幾乎都鎖在付費牆後面。付得起的人花很多，但大多數人付不起，或不願意為軟體付錢。

在網站榜上的 44 個 AI 原生產品裡，84% 提供付費訂閱，64% 有用量加購，只有 14% 有廣告，2% 靠交易或平台抽成。

這和 AI 出現之前的網路正好相反。過去是使用者免費用，平台靠廣告賺錢：2025 年廣告佔 Meta 營收 97.6%、Alphabet 營收 73.2%。全球前 20 大消費訂閱產品裡，65% 是 Netflix、Spotify 這類媒體內容，ChatGPT 只花 3 年半就擠進前 20。

AI 公司選擇訂閱有它的理由。靠廣告或交易賺錢需要龐大的使用者規模，而 AI 模型的運算成本高，沒辦法像過去那樣先燒錢養使用者。作者預期，開源模型越來越多、把任務分給便宜模型處理之後，這個限制會鬆動。

新的模式已經出現：

• OpenAI 表示，ChatGPT 廣告在 8 月達到 10 億美元的年化營收，使用者基礎是每週 12 億人。
• 美國估計有 5 到 6 成的醫師使用 OpenEvidence，它也開始部分靠廣告賺錢。
• 個人代理人可能走交易抽成。Instinct 和 Muse 都說未來會從交易收費，但目前都還沒開始；ChatGPT 目前也沒有對站內發起的購物收費。

作者的結論是：對拿 AI 來開發、創作、做事的人來說，AI 已經非常有價值。下一步是讓它在日常生活裡也一樣好用。訂閱仍會適合很多產品，但廣告和交易抽成，可以讓更多人真正用到 AI。

我們可以怎麼看

1. 差距在用得深，不在有沒有用。美國每天用 AI 的人只有 25%，真正花錢的是拿它做事的少數人。檢視團隊時，該問的是誰已經把 AI 放進每天的工作流程。
2. 依任務選工具，不必只押一家。三家大模型的方向已經分開：Claude 偏工作、Google 偏創作、OpenAI 兩邊都做。企業導入時，可以依部門任務搭配。
3. 留意代理人帶來的新入口。訂餐、訂票、購物交給 AI 代辦，已經有真實的交易量。做電商、旅遊或訂位服務的企業，要開始想 AI 代理人怎麼找到你、怎麼替客人下單。
4. 依用途決定付費方案。一般付費者每月約 25 美元，拿 AI 做自動化或產品開發的人才會花到數百美元。先確認自己的用途，不必一開始就買最貴的方案。