AI工具50強出爐！OpenAI最夯，這款「Vibe coding應用」狂吸45億營收躍升最大黑馬|數位時代 BusinessNext

AI工具50強出爐！新創最愛OpenAI，這款「Vibe coding應用」狂吸45億營收躍升最大黑馬

a16z報告揭露，新創的AI支出集中於OpenAI和Anthropic等通用模型，黑馬Vibe coding應用Replit則以企業級全方位功能崛起。

本文重點一次看

重點一：新創公司在 AI 應用層面支出，以橫向通用型 AI 應用佔總數 60%，其中OpenAI 和 Anthropic 等通用大型語言模型支出最高。

重點二：Vibe coding工具支出分化，企業支出集中在具備企業級功能的 Replit，而非流量較高的消費者工具 Lovable，兩者營收差距達 15 倍。

重點三：AI應用市場快速迭代，許多公司仍採副駕駛模式；但AI法律新創 Crosby Legal 和 Cluely 等出現，未來將大副轉向AI 代理，取代傳統法律服務。

新創公司都在買哪些 AI 工具？關鍵5大趨勢

創投巨頭 Andreessen Horowitz (a16z) 近日與金融科技公司 Mercury合作發布了首份《AI 支出報告》，分析Mercury資料庫中超過 20 萬客戶的支出數據，列出了新創公司支出最高的 50 家 AI 原生應用層公司。

究竟新創公司都在買哪些 AI 工具？以下是5個最關鍵的趨勢：

註：本次報告數據聚焦於企業在實際 AI 應用軟體層的支出。因此排除主要販售雲端服務（如 Azure）或 GPU 基礎設施（如 Coreweave）的公司。另外，所有對 Google 的支出，皆將其雲端服務（Google Cloud）與 Gemini 模型的費用合併計算。

趨勢一：人人都要的「萬用助理」最燒錢

報告指出，新創願意花費最多的是在 「橫向通用型」 應用上，即不分職能、全公司都能用的工具，這類型的公司在排名前 50 的所有熱門 AI 產品中佔據了 60% 。

其中，通用大型語言模型 (LLM) 如 OpenAI (第1名)和 Anthropic (第2名)支出遙遙領先，為支出榜上前兩名，凸顯出新創公司最優先投資的就是最基礎、最萬用的 AI工具。

類似的工具還有 Perplexity (第12名) 和 Merlin AI (第30名)，顯示通用 AI 工具的競爭格局尚未定型，沒有一家完全獨大，使用者可能會根據需求在不同模型之間切換。

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趨勢二：vibe coding強勢崛起，企業支出偏好「企業級」解決方案

橫向應用程式除了通用 LLM 外，緊追在後的是vibe coding應用，包括Replit（第3名）、Cursor（第6名）、Lovable（第18名）和 Emergent（第48名）等公司皆榜上有名。

其中，Replit憑藉自動化代理（Agent）功能，能將自然語言提示轉化為可運作的應用程式和網站，讓其年經常性收入 (ARR) 從 280 萬美元猛增至超過 1.5 億美元（約為新台幣 45 億元）。

然而，研究人員發現，雖然 Lovable 在一般消費者中的流量更高，但新創公司在 Replit 上的支出卻是 Lovable 的 15 倍。

a16z 分析師推測，這種支出差異來自產品定位：Lovable 專注於快速生成使用者介面（UI）等前端設計，而 Replit 則「超越了前端設計，支援開發企業級、功能完整的應用程式、代理與自動化流程」。表示新創公司願意為具備完整、企業級功能的 AI 服務付出更高的費用。

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趨勢三：設計不再是專家專利，全民創作時代來臨

此外，「創意工具」也成為名單上數量最多的單一類別，共有10家上榜，從萬用 Freepik (第4名)，到文字轉語音的 ElevenLabs (第5名)，以及 Canva (第17名)、Midjourney (第28名)等圖像影片工具，都讓設計與內容創作不再只屬於行銷或設計部門。

另一個重要的橫向應用是「會議支援工具」，像是 Fyxer、Otter AI、HappyScribe和 Read AI等會議記錄和筆記工具，能自動記錄、摘要會議內容，有效地將員工從枯燥的行政工作解放出來。

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趨勢四：AI開始逐漸取代員工，而非只是輔助

在針對特定職能的「垂直型應用」則佔了40%，主要集中在銷售、人才招募和客戶服務三大領域。

a16z 觀察到一個有趣現象： AI 正在把傳統的服務公司或顧問公司，轉變成 AI 時代的軟體公司。 舉例來說，AI 律師事務所新創公司Crosby Legal 可快速審查法律合約，取代過去傳統法律顧問開會討論的流程。

雖然目前多數垂直工具仍是「副駕駛」（copilot）模式，輔助人類員工，但隨著技術成熟，像 Crosby Legal 這類可以完成端到端工作流程的「AI 代理」將會越來越多，最終可能取代整個人力團隊。

趨勢五：好用的個人軟體，很快就會進公司

最後，報告強調了AI 應用程式的另一個重要趨勢：消費與企業界線的模糊化。許多原本受個人喜愛的 CapCut、Canva 等消費級工具，正因其「愉悅的使用體驗」，被員工帶入工作場所，加速企業採用。

a16z 認為，這種雙重市場的潛力，正促使這些公司加速「專業化」，提早建立企業銷售和支援團隊，以快速抓住企業收入。a16z 預計，這個領域變化速度驚人，現在的「老牌公司」可能只是 12 個月前的熱門，明年榜單很可能又是全新面貌。

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資料來源：Inc、Tech Crunch、a16z

本文初稿為AI編撰，整理．編輯/ 蘇柔瑋

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。