2022年大熱的App是這三款！美國用戶的冠軍不是Tiktok了？誰奪冠？|數位時代 BusinessNext

2022 年有37 款App 曾登頂美國iOS 免費下載榜，其中70%冷啟動靠的是TikTok。

近日，推特博主Olivia Moore 發布了一條推文總結了2022 年曾經登頂過美國iOS 下載總榜的App。數據顯示，過去的一年中總共先後有37 款App曾登頂過美國iOS 免費榜。

Top3 都是社交，桂冠，不是TikTok 的了

在2022 年異軍突起的BeReal超越了TikTok，成為2022 年登頂美國iOS下載榜天數最多的App。根據數據顯示，BeReal 霸榜的天數占到全年的22% ，排名第二的TikTok 則佔比17%。值得一提的是，TikTok 在2022 年登頂的天數與2021 年時相比有明顯下滑，與今年的17% 相比，去年登頂天數達到53%。而且，自今年7月17日以來，TikTok就再也沒有登頂美國iOS下載總榜。

這種情況可能表明，TikTok 在美國的滲透速率已經到達了一個峰值水平。值得一提的是，從App Growing Global提供的TikTok 近一年的廣告素材投放量的變化數據來看，2022 年TikTok在iOS端的買量力度也相比去年放緩了不少。

第3名，是連續創業者對同一方向的「執著嘗試」，此前白鯨出海在《一個創業者做了3個同方向社交App，曾被Facebook收購、現在又拿下美國總榜第一》曾詳細介紹過GAS。

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永遠有機會的社交，霸榜後也開始能賺錢了？

從2022 年曾登頂美榜的App類別來看，社交類是登頂數量最多的類別，佔比達到35.1%，其次是創作工具類和流媒體類，其中創作工具類下的登頂App多主要來自於11月以來的AI 作圖熱潮，包括在Lensa，以及Dream by WOMBO、Dawn 等App 都有上榜。

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不過從登頂天數的角度來看，社交類才是真正的「長盛」，數據顯示社交類App在美國iOS下載榜的霸榜天數達到了70%。拋開實際上是媒體平台的TikTok，Top5中的LiveIn 也是圍繞社交。

然後看這幾款App 的命運，Gas 11 月全球流水已經400 萬美金了，20 多天的霸榜，讓GAS 的DAU（DAU(日活躍用户數量，Daily Active User）最高水平達到了近百萬的級別，多次嘗試陌生人社交的Nikita，已經找到了陌生人社交變現的路徑。擺在他面前的難題，更多是如何在誇誇風之後，找到維持高DAU 水平的新手段，點點數據的數據顯示，12月份Gas的DAU已經回落到最高點的1/2。

BeReal、LiveIn 目前還沒有開始變現，而NGL雖然有變現，但是在6月份登頂的那段時間之後，收入也開始慢慢回落。

2022年更多創企登頂美榜

從地區來看，雖然登頂的App 中有62% 的App 來自美國開發者，但是美國開發者開發的App 登頂的天數只占到38%。這主要是因為「一日遊」或「周遊」的App 比較多。根據OliviaMoore 提供的數據顯示，登頂的App中登頂持續天數的中位數只有4 天。

而來自中國和歐洲的App雖然登頂數量比來自美國的App 少很多，但是生命力更強，數據顯示來自這兩個地區的App 登頂美榜的天數占到了總天數的60%。

值得一提的是，2022 年共有5款出海App 曾經登頂美榜，除了上文提到的TikTok 和小組件社交App LiveIn 以外，還有今年下半年拼多多上線的跨境電商App Temu、字節旗下的視頻剪輯工具CapCut 以及另一個小組件App Top Widgets（除了個性化小組件以外，還有個性化壁紙、字體、鈴聲等功能）。

去年共有12 款登頂美榜的App 背後是新創公司（在這裡對新創公司的定義是「上一次估值小於10 億美金的私企」），而今年這一數字擴大到了20 個。

對於新創公司而言，成長是最大的難題，因此這些由新創公司開發的App 是如何做冷啟動的？值得關注。在Olivia Moore 的推文中也提到，今年登頂過美榜的App 中有70% 的App 將TikTok 作為主要的增長渠道。

除了我們最熟悉的TikTok 以外，App的登頂也有很多其他的助推力量。其中，借助當下熱點起量是最常見的，比如今年下半年AI作圖開始流行之後，提供AI作圖功能的App們的排名迅速攀升，Lensa、Dawn 等App 相繼登頂，再比如前一段時間Checkmate登頂，主要原因是購物季到了，海外消費者有購物省錢的需求。

此外，也有的App 採取了更加討巧的方式實現增長，比如匿名社交App NGL 實現增長的主要原因是產品與Instagram的綁定，為了加深用戶對產品與Instagram關係密切的認知，NGL 還將產品的主色調調整成了Instagram 經典的粉橘色；而另一款匿名社交App Gas，則是把握住了高中生們喜歡互相「安利」的心理，靠著用戶間的口口相傳實現了增長。

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本文授權轉載自：36氪

責任編輯：傅珮晴

「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

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整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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