A16Z报告解读：AI的现状、机会和未来 A16Z最近出了2份深度报告，一份90页PPT聊整个科技市场的现状，一份消费级AI应用Top100（第七版），这次加入了收入榜。这两份包含了很多有趣的数据和事实。还是能从中发现不少真相和机会点。 我觉得这个时代真的很难描述，会不会用AI甚至会把人区分成原始人和现代人类...唯一能做的，大概就是保持开放不断探索吧 #a16z #AI #ai趋势 #干货分享 #claude

最近 H6J 连接发了两个很重要的报告。一个是第七版的消费级应用套币 100，这版新增了收入版，看一下美国人到底把钱花在哪些 AI 应用上。另外一个是市场状况 2，State of Marcus。这份报告有九十页，完整地讲述了整个科技市场的变化趋势。像我们这种整天泡在 Cloud、Codex 和各种所谓的前线信息里面的人，其实很容易一叶障目，不知道真实社会到底发生了什么。而这份报告是我最近看到的所有研究里面，最完整且深度地描述了当下的社会到底被 AI 改变和影响了多少的报告。我花了接近两个小时，一页页翻完，发现了一些有意思的反直觉数据和事实，我们一个个来讲。 第一，所谓的 AI 还很遥远。在美国，大概有一半人用过 AI，但真的每天都要用的有 25%，而只有 4.5% 真的是自己花钱去订阅了。作为对比，Netflix 在美国的个人订阅率是 76%。这么一看你都知道，大家真的没有那么迫切地要为 AI 去付费。从企业侧来看，标普 500 的公司里面有 69% 说自己已经部署了企业 AI，但真的长期追踪、看 AI 有没有效果，只有 2%。听上去很惨，但我觉得挺正常的。云计算刚出来的时候，只占企业 IT 支出的 4% 左右。宽而浅是很多新东西早期的样子。更值得看的是另一组数据。 插件和 skill 这种相对竞技的能力，OpenAI 自己的员工使用比例是 95%。比较领先的那 10% 的企业，内部使用比例是 21% 左右，而普通的企业只有 9%。所以不是说 AI 不好用，而是普通人没有学会怎么去用好它。 第二，谁在为 AI 付费？答案是前 1% 的中度用户。H6J 这一次接入了美国人的银行卡消费数据，发现这前 1% 的用户贡献了 19.5% 的消费金额，而后 50% 的用户只贡献了 16.6%。这 1% 的用户平均每个月在 AI 上花的钱是 903 美金，而整体用户的消费中位数是 25 美金。25 美金这个数值这几年都没怎么变过。 那众多用户在为什么买单？除了 Cloud、ChatGPT 这种通用效率工具之外，就是 NBAN、MANUS 这种自动化效率工具，还有 FIGMA、HAGEN、SUNO 这种设计和创作工具。所以他们不是把 AI 当成 ChatBall，他们是真的在为生产力工具买单，用 AI 做东西去变现。 我们再来对比一下收入榜 Top2 的收入结构。Cloud 应用用户里有 7.3% 买的是 100 美金起定的 MASS，而 ChatGPT 和 Gemini 这个数字是 1.3。 在过去八个月，OpenAI 通过不断的 Reset 低价会员和重金投流，拉到了会员的基础盘子。但稍前杂用户很可能是对未来的提前透支，Samp 化的饼不一定有它说的那种美味了。更不用说在企业和 API 收入的侧，Anthropic 目前至少领先 OpenAI 两个身位。从目前的收入结构来看，Anthropic 很明显是更健康且更有潜力的地方。 第三，商业模式。A16Z 这一次收入榜的上榜产品，有 84% 靠订阅，64% 靠用量收费，有广告的只有 14%，靠交易抽佣的只有 2%。这跟 Web 2.0 的巨头完全不同。比如 Meta，它收入里面有 97.6% 是靠广告。上一代的互联网做用户和商业化，都是先把盘子做大再做商业化。但 AI 取代的产品不能，每次推理都要消耗算力，所以订阅的本质都是在给算力付费。 那 AI 产品的商业化下一步可能会怎么发展？可能交易抽佣是一个巨大的声音空间。在 A16Z 的报告里提到的 Instyn，就是我们上一期聊过的高增长的 Personal Agent，很可能会率先跑通这种方式。通过人和 Agent 的自然交互，Agent 给人推荐适合的酒店机票等，让用户自然地达成交易，甚至有可能订餐厅打车，都在人跟 Agent 的交互中自然发声。 然后 Instyn 这样的 Personal Agent，再从交易平台获得佣金。我想一想挺有意思的。这种交易抽佣的逻辑，跟上一代 UGC 广告平台的底层逻辑不太一样。上一代其实是通过内容不断吸引用户的注意力，让用户不断地消耗时间在这个平台上，最终通过广告、点击、购买、转化，然后从中抽佣。而这一代通过 Agent，Agent 可能更熟悉你的偏好和真实心愿，所以反而是把你从 FED 里面拉出来，降低你的购买决策的时间成本。 第四，有趣的悖论。报告里直接引用经济学里面的经典概念，杰文斯悖论做的标题。先解释一下杰文斯悖论，他说的是蒸汽机被发明之后，按理说煤炭转化的产能提高了，煤炭总消耗应该下降才对，但事实是煤炭总消耗反而越来越高了。因为蒸汽机的发明，解锁了更多的生产场景和需求。简单来说，单位生产成本下降，制造出了更多需求，反而使得生产的总消耗变大了。 过去三年，模型智商不断提高，同水平的模型越来越便宜，按理说算力负荷应该下降，但 H100 的租金反而回升了，连 A100 也回到原来的价格，甚至更高。CoreWeave 这种新型算力厂商的收入曲线，也跟坐上了曲率飞船一样。原因很简单，以前你做 PBT 可能花 20 块，今天你做一个 PBT 可能只需要花 3 块，于是你突然发现。 所有让你烦恼的任务都可以丢给AI，反正也不贵。所以你越来越依赖它，支出就变高了。像我半年前还在用20刀的GPT加100刀的Cloud，今天这个配置变成了200刀的GPT加200刀的Cloud。而Personal Agent这波浪潮，切的是开发者以及创作之外的、普通人更需要的场景，所以它会进一步加剧Token的焚烧。 第五，世界回到实体。报告里面用到的标题是Atoms and Sobeck，实体世界又回来了。过去十几年间，资本最爱讲的是软件的故事，因为软件几乎没有任何边际成本，写好一套应用可以分发给一个人使用。但AI把这件事情完全反过来。今天公司用AI产品赚的钱，会全部变成芯片公司的现金流，钱会一路流向芯片、电力、数据中心。大厂自己的钱不够花了，于是债券开始下场投钱。但你说它是个巨大的泡沫啊？不是，AI目前的投资回报率挺高的，而高回报加强需求，让整个世界进入疯狂基建时代：芯片、电力、存储、数据中心。而且未来AI必然会跳出这块小小的屏幕，以实体参与人类生活，具身就是很明确的方向。所以能很明显地感受到，这一轮科技革命也在不断地给实体制造业供血。 最后，我想起了万青的《采石》里的那句歌词：时代喧哗，造恶忙。我们正处在一股巨变里，我们不知道这股巨变的终点在哪，能不能用上最好的AI。 以及用AI的技巧，甚至把人分成了不同的物种。或许，我们唯一能做的就是保持开放的心态，不断探索。OK，今天的分享就到这里，我是星一，我们下期继续。