最常用AI做圖、願意花錢訂閱AI產品!六個觀察,一次搞懂生成式AI現況與未來
最常用AI做圖、願意花錢訂閱AI產品!六個觀察,一次搞懂生成式AI現況與未來
2023.09.23 | AI與大數據

生成式AI大爆發!a16z拆解「明日之星」有哪些

ChatGPT問世9個多月以來,成了最快達到1億月活躍用戶數的消費者應用程式,也正式開啟了生成式人工智慧(Generative AI)的新紀元。

美國知名創投公司a16z(Andreessen Horowitz),作為一直以來都對Web3抱持樂觀態度的指標性創投,除了長期投入加密貨幣和區塊鏈產業外,近年更加重投資心力到AI領域上。

在a16z最新公布的報告中,透過知名流量分析工具Similarweb的數據,截至今年6月,對全球前50個生成式AI產品,按月瀏覽量進行排名,並研究這些產品的成長趨勢和來源,整理出消費者如何和ChatGPT以外的生成式AI產品互動,哪些領域的應用最具潛力或處於主導地位,又有哪些「明日之星」正在崛起?

本文帶你一次看,全球最大創投怎麼佈局AI產業!

a16z六大觀察,AI市場現況與機會盤點!

觀察一:大多數領先產品,都是從零開始

與ChatGPT一樣,名單上大多數領先的產品,在一年前並不存在。這意味著,儘管許多傳統公司正在導入人工智慧技術,以增強他們的產品,但最引人注目的使用者體驗,仍然是一些全新的應用。

在名單上的50家公司中,只有5家是大型科技公司的產品或收購的產品,像是Google開發的聊天機器人的Bard、微軟收購的影片編輯器Clipchamp等。

其中,48%的公司完全依靠自有資金,並未接受任何外部資金,表示快速推出大型AI產品是可行的,且資金投入門檻相對低。然而,也有15%的公司,已經募集了超過5000萬美元的資金。

此外,榜單上的公司主要分為三種類型:自行訓練專有模型的公司、對現有模型進行微調的公司,以及在現有模型上,建構使用者介面的公司,類似於GPT包裝器的應用。

值得關注的是,擁有專有模型的公司,平均募資金額是9800萬美元,相較之下。微調開源模型的公司,需要2000萬美元,而單純包裝的應用,則只需要900萬美元。

觀察二:現階段ChatGPT仍佔絕對優勢

截至今年6月的數據, ChatGPT佔了前50名中60%的月流量,成為全球第24為最受歡迎的網站,每月訪問量約16億次,使用者達2億人次。

儘管其他產品的增長程度不及ChatGPT,但與之相比,作為同為聊天機器人和替代型產品的CharacterAI,可堪比第二大產品,規模約是ChatGPT的21%,特別是在手機移動端的領域,CharacterAI無疑是最強大的早期參與者。

根據Sensor Tower的數據,其每日活躍用戶數(DAU)可與ChatGPT相媲美,且留存率明顯更高。

與其他主流社群軟體或應用相比,ChatGPT的流量排名與Reddit、Linkedin和Twitch大致相同,但仍遠低於像是Whatsapp、Youtube和Facebook等巨頭。

觀察三:圖像生成是最受歡迎的應用

近幾個月來,人工智慧伴侶CharacterAI、內容生成工具Midjourney和ElevenLabs,開始被大量使用。

根據流量數據,圖像生成是最受歡迎的生成式AI應用,佔了41%的月流量,其次是寫作工具,佔了26%的流量,以及影片生成,佔了8%的流量。

另外,值得一提的應用類別是模型中心,名單上雖然只有兩個網站,但他們均位在前10位中,且帶來了顯著的流量,分別是AI藝術創作共享平台Civitai,和專門用於開發機器學習應用的工具Hugging Face 。不過,他們的使用情境是在網站下載模型,以在本地運行,因此,若僅從網路流量來看,可能低估了實際使用的情況。

觀察四:早期的贏家已經出現,但市場機會仍巨大

值得開發者慶幸的是,儘管生成式人AI引起了廣泛關注,但在許多領域中,還沒有任何一個應用取得突破性成功。

根據每個領域前兩名之間流量的差異,大多數領域的差距不到兩倍。這意味著排名第一的公司,只比第二名接近的競爭對手多一倍或更少。考慮到名單上的公司,過去6個月的平均月增長率達到50%,這並不是不可逾越的障礙。

此外,我們還觀察到明顯的分散情況。針對特定應用或工作流程而設計的產品,正在與更通用的工具一起發展,並顯示出它們也可以成為成功公司的跡象。

例如,在圖像生成領域,儘管Midjourney佔據主導地位,但專注於遊戲資產的Leonardo等公司,流量增長也非常驚人。儘管規模不及Midjourney,但在Midjourney持續崛起的同時,Leonardo也吸引了數百萬用戶。

觀察五:消費者願意付費使用前50名產品

過去5年中,許多消費性應用都陷入價格戰,或以補貼的形式掠奪用戶,對公司來說,獲客成本不斷提升,企業價值也成為公司擔心的指標。

然而,生成式AI改變了遊戲規則,名單上大多數公司,都沒有進行付費行銷。透過社群媒體X、Reddit、Discord或電子郵件等途徑,以及口碑和推薦增長,獲得了大量的免費流量。

根據SimilarWeb的數據,名單上最後25%的生成式AI產品,只有2%的流量來自付費來源,與150個非AI的訂閱類型消費品相比,非AI產品的付費流量佔了70%。

此外,使用者甚至願意為生成式AI付費。名單上90%的公司已經實現盈利,並且幾乎全部透過訂閱模式實現。對於按月付費的用戶,平均每個產品每月收入為21美元,年收入為252美元。

與此相比,如果您在AI出現之前,訂閱了任何熱門的消費性產品,例如用於冥想的應用程式Calm或Headspace,和多國語學習應用程式Duolingo,通常年度訂閱費用低於70美元,按月付費的用戶,平均每月花費僅為10美元。可以看出生成式AI解鎖了新的付費標準,著實提高了消費者的支付意願。

觀察六:手機應用仍具潛力

到目前為止,AI產品多是以瀏覽器為優先,而不是手機應用程式。連ChatGPT也花了6個月的時間,才推出一款行動應用程式。可能是因為,大多AI產品開發團隊規模較小,初期不希望注意力橫跨網頁和手機端。

列表上只有15個App,相較網站流量,每月總流量也只有10%來自App。

其中,有一些例外的例子,在圖像生成類別中,由於第三方API應用程式的開發門檻相對低,照片編輯工具Lensa和圖像處理工具Wombo等,產品的銷售量急劇上升,但也同樣的急劇下降,出現了快速大起大落的狀況。

另外,還有三個值得注意的應用,專業消費者設計工作室PhotoRoom,有88%的流量來自手機App;人工智慧伴侶CharacterAI有將近一半的流量來自手機,文字轉語音產品Speechify,則有20%來自手機。與這些應用的網站相比,使用者使用手機端應用的比例非常高。

鑑於現今使用者每天在手機上花費的時間,平均比電腦多36分鐘,我們可預期隨著技術的成熟,將會看到更多手機端優先的生成式AI應用出現。

ChatGPT的成功只是生成式AI的冰山一角。圖像生成等應用,和專為特定需求設計的產品也在逐步崛起中,而使用者對AI產品願意付費的態度,也為企業帶來了營利的機會。

儘管早起的贏家或許已經出現,但未來仍有需多領域和機會,等著新的創新者來挖掘。對於生成式AI的發展性,可說是充滿著無限的可能。

資料來源:a16zTechCruncha16zReuters

本文授權轉載自:Web3+

核稿編輯:高敬原

關鍵字: #AI
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代理式商務來襲:萬事達卡與NCCC攜手產業打造信任新基礎
代理式商務來襲:萬事達卡與NCCC攜手產業打造信任新基礎

隨著代理式 AI(AI Agent)的快速普及,其在商務交易中的應用也從智慧搜尋、商品比價一路延伸至自主下單,逐步形塑出全新的代理式商務(Agentic Commerce)模式。為因應此一趨勢,萬事達卡攜手聯合信用卡處理中心(NCCC)於 15 日舉辦「 AI 時代支付安全與數據信任高峰會」,匯聚產官學界專家共同交流,深入探討代理式商務下的支付授權與驗證機制,以及 AI 時代金融監理的演進與詐欺防治重點。

萬事達卡台灣區董事總經理陳懿文表示,無論交易是由人或代理式 AI 發起,都應該在安全可信的環境中完成,萬事達卡將持續強化支付安全的把關能力,不僅著眼於風險控管,更期望將「信任」轉化為未來創新的基礎與成長動能。聯合信用卡處理中心董事長桂先農則認為,面對 AI 浪潮,支付安全已不再只是技術問題,更要在消費體驗、數據運用與隱私保護之間取得動態平衡。金融監督管理委員會主任委員彭金隆表示,金管會未來將持續秉持安全與發展並進的原則,致力於打造可信賴、穩健且具有包容性的環境,加速金融 AI 應用的發展。

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金融監督管理委員會主任委員彭金隆特別出席,表示金管會核心理念為「負責任創新」,並於2025 年成立『金融科技產業聯盟』,期待結合金融周邊單位與金融機構的力量,打造可信任及穩健的AI 金融應用環境。
圖/ 數位時代
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萬事達卡台灣區董事總經理陳懿文(左)攜手聯合信用卡處理中心董事長桂先農(右)致詞不約而同提到:面對 AI 浪潮,支付安全將會是如何在消費體驗、數據運用與隱私保護之間取得動態平衡的治理課題。
圖/ 數位時代

AI Agent 重新定義消費旅程,萬事達卡提 4 大要素保障支付安全

Google Cloud 台灣技術總經理林書平認為,代理式商務正在重新定義消費旅程,而 Universal Commerce Protocol(UCP)則是支撐這場變革的關鍵。他表示,UCP 就好像電商界的 Type-C 接口,可以串聯不同代理式 AI 與電商平台後台系統,讓代理式 AI 可以根據消費者需求,自主完成商品搜尋與推薦、比價到下單的交易流程,打造更即時、更個人化的消費體驗。

在此情況下,支付不再只是交易流程中的最後一步,而是串聯個人化服務、授權機制、風險控管與信任的核心環節。萬事達卡數據與顧問服務部資深副總裁戴輝瑾指出,要確保代理式商務下的交易安全,必須具備 4 個關鍵要素,包括可驗證代理式 AI 身份、明確的使用者授權、確保代理式 AI 執行的任務沒有超出授權範圍,以及在發生爭議時,能透過公開透明且可追溯的機制進行處理,確保各方權益。

此外,他也強調,風險管理不應侷限於付款當下,需從交易前、交易中、交易後到持續性的監控,建立端到端的治理架構。為此,萬事達卡推出多元解決方案強化整體防護能力,包括以 Identity Solution 強化數位身分驗證、以 Decision Intelligence Pro 提升即時風險判斷能力、透過 Ethoca 優化爭議處理流程,以及藉由 Recorded Future 提供即時網路威脅情報,全面覆蓋交易生命週期,打造更完整的支付安全生態系。

AI 監理邁入新階段,以信任為核心的監管新框架

從監理角度來看,AI 所帶來的變革也同步改寫治理思維。金管會銀行局局長童政彰指出,監理機關不僅要加強國際合作,更應深化與金融業及科技業的對話,建立更開放且具前瞻性的監理模式。進一步針對代理式商務來看,政大金融AI創新中心主任王儷玲認為,金融監理重心應由模型與資料管理,轉向代理式 AI 安全,尤其當 AI 可以代理消費者進行支付時,如何確保代理式 AI 在授權範圍內執行交易,將成為未來的監理重點。

在國際監理趨勢方面,萬事達卡數據與顧問服務部副總裁 Audrey Wong 分析亞太與全球支付生態並指出,AI 時代的監管核心已轉向「以信任為基礎」,金融業在應用 AI 時,必須具備可解釋性、可問責性與可稽核性,確保決策透明且可追溯。同時,隨著詐騙與洗錢行為跨境化,監理機制也應向外延伸,確保跨境一致性,並透過如 ISO 20022 等標準強化資料透明與治理能力。

回到金融機構實務面,國泰世華銀行數據長梁明喬表示,代理式 AI 將對既有支付與風控機制帶來結構性改變,以信用卡支付為例,過往的驗證重點在於是否為本人,但在代理式 AI 情境下,則轉變為驗證 AI 的身份、授權來源與行為意圖。未來,隨著代理式 AI 的普及發展,授權與權限管理將變得更加重要。

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關鍵對談以「AI 時代的資安監管趨勢與企業應對策略 」為題,左起邀請:數位時代總編輯 王志仁主持及重磅與談人國立政治大學金融 AI 創新中心主任 王儷玲、國泰世華銀行數據長 梁明喬及萬事達卡數據與顧問服務部副總裁 Audrey Wong與會。
圖/ 數位時代

AI 詐騙升級,聯防機制成新關鍵

最後,本場研討會亦聚焦討論 AI 造成詐欺風險升級的議題。台灣大哥大資訊長蔡祈岩觀察,詐騙已從單一管道演變為跨平台、跨場景的複合型攻擊,尤其是假冒「代理式 AI 」的詐騙手法,透過對話引導消費者提供個資與支付資訊,正成為新興且高風險的威脅來源。

萬事達卡 Franchise Innovation 副總裁Dennis Koh 進一步歸納出 3 大詐欺發展趨勢。第一,Deepfake 服務化使詐騙門檻與成本大幅降低。第二,詐欺行為跨境化與遠端化,已經突破地理限制、走向全球攻擊。第三,社交工程從大量投放釣魚信件,轉為高度個人化、難以辨識的精準攻擊。

面對詐欺手法持續演進,聯合信用卡處理中心風險管理部資深協理李錦堯表示,聯卡中心正透過區塊鏈與FIDO生物識別技術,打造無密碼的數位身分認證系統,並結合AI數據模型提升TRACE風險預警系統的效能。未來,聯卡中心將持續優化模型,並建立跨機構資料共享的聯防機制,整合發卡機構與國際組織資源,以提升整體防詐能力,對抗日益複雜的詐欺攻擊。

代理式商務將為消費者帶來更好的消費與支付體驗,但同時也對安全、治理與信任造成更大的影響,促使產業必須從單點防護走向跨機構、跨生態系的整體治理思維。在此趨勢下,萬事達卡將持續扮演關鍵推動者角色,攜手監理機關與產業夥伴,強化支付安全標準,推動台灣支付產業的監管框架與創新發展,打造兼顧效率與信任的數位商務環境。

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回應AI 代理經濟下的詐欺防制與個資挑戰,本論壇特別邀請台灣大哥大資訊長 蔡祈岩、聯合信用卡處理中心風險管理部資深協理 李錦堯、萬事達卡Franchise Innovation副總裁 Dennis Koh交流趨勢觀點。
圖/ 數位時代

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