这个国庆，在家里没咋出门，早上盘了盘，5天烧了将近140亿的token，感觉爽飞了。
每天就是，一边打游戏一边让Agent干活，一边看电影一边让Agent干活，一边学习一边让Agent干活。
结果，《火焰纹章万紫千红》的进度没打多少，工作的东西倒是干了一大堆。。。
然后昨天看了两个来自A16Z的最新的非常有趣的AI报告，我觉得还是有蛮多新东西的，也有一些反常识的数据，我觉得很值得给大家分享一下。
一个是第七版的《Top 100 消费级 AI 应用》。
一个是他们9月底刚刚更新的《市场状况 II》。
后面这个甚至是有90多页的PDF。
本来只是打算随手看看，结果这玩意看着还挺上头的，花了一个多小时，一页页给翻完了。。。
说实话，这可能是我今年看到的，对“AI如今的真正进展”描述最完整的一组材料，虽然因为A16Z的特性，所以基本上是代表着美国当前的进展，但是我觉得也可以以小见大吧。
我尽可能地把这份报告里面抽出来了一些我觉得最值得聊的点，来分享一下。
一个一个说。
一. AI离大众还很远
首先呢，A16Z这两份报告里，有一组数据放在一起看特别好玩。
就是现在美国已经有接近一半的人表示自己用过AI。
这听起来好像已经全民AI了，对吧？
但是每天真正在用的人，其实只有25%。
也就是说，只有1/4的人每天在用AI。
然后就到了付费这里，那真的就是惨不忍睹了。
截至2026年8月，在YipitData的美国电子收据样本里，真正有ChatGPT、Gemini或者Claude个人付费订阅的人，仅仅只有4.5%。
一年前是2.1%，虽然翻了一倍多，但也就4.5%。
拿成熟的消费订阅产品做一个不完全同口径的参照，2026年美国成年人里，Netflix的个人付费订阅率是76%，Apple TV+是31%。。。
这么一对比，大家就知道差距有多大了。
如果换算成家庭的话，那就是，98%的美国家庭，还没有为AI付过费。
AI好像火得已经全民围观了，但真正愿意为它掏钱的人，依然少得惊人。
换句话说，我们很多人每天在讨论，Opus 5.5好强呀，GPT 6的额度好不够用啊，到底哪家的200刀更能烧啊，哪个所谓的personal agent主动性更强呀等等等等。
但其实，AI才是那种小众的东西。
绝大多数人是连20美金都没有付过的。
企业端更加抽象。
现在69%的标普500公司都说，啊我们已经把AI正式部署进真实业务了，AI已经上线了，听着很牛逼对吧。
但是有多少家公司，会长期追踪一个明确指标，来判断这个AI到底有没有产生价值呢？
数据也挺可悲的，只有2%，一个季度前是1%，也算是翻了倍。。
所以我现在越来越觉得。
讨论AI普及率的时候，“有没有用过”已经是一个非常没有意义的指标了。
因为你如果把有没有用过算作一个指标的话，那今天下载一个ChatGPT，问它一句周末去哪玩，这属于AI用户。
但一个人每天把AI接进邮箱、代码库、服务器、CRM等等，搞了无数的自动化的工作流，每天让Agent自己干几百次任务，这也属于AI用户。
但你真的觉得这两人在统计上是属于真的一个分类吗？绝对不可能，这其实已经是天差地别了。
A16Z在另一页是这么描述的：
重度用户正在和其他人拉开差距。
原文叫：Power Users Are Pulling Away。
他们引用的数据里，最前面10%的企业，AI输出Token的增长速度已经远远超过中位数企业。
在信息行业里，两者甚至拉出了11.7倍的差距。
之前OpenAI自己也说过，像插件（插件本质就是MCP）和Skills这种，对很多企业来说，都已经算是高级功能了。
所以我觉得，AI正在出现第二道数字鸿沟。
第一道鸿沟我们肯定都是迈过去了，它叫你有没有AI，用没用过AI。
第二道鸿沟，我觉得反而更加的触目惊心：
你到底有多么深度的在用AI。
这道鸿沟。
反而正在越来越大。
AI的第一阶段，是让每个人都有一个ChatGPT。
AI的第二阶段，可能是少数人把ChatGPT用成了一家公司。
这完全是两码事。
二. 那1%的重度用户
然后就是这次我觉得最意外的数据。
A16Z以前做Top 100的APP，主要看的就是流量。
所以呢，在互联网和移动互联网时代，大家一直在争，那谁的月活更大，谁的访问量更高，对吧？
但是这一次，A16Z第一次把YipitData的美国消费者银行卡和电子收据样本拉了进来。
所以就不只看大家用谁了，还看大家为谁而付费，就是真金白银地掏钱过去。
然后这世界一下就变了。
首先，在已经愿意给AI付钱的人里面，只有13%的人，同时还会付第二个AI产品。
AI玩家的忠诚度其实会比想象的还要高，而且这也很正常，毕竟订阅费这么贵，大家的钱也不是大风刮来的。所以你就会看到最近Claude跟GPT又开始吵得不可开交，基本上Claude又王者归来，于是大家哐哐地就全部退订GPT去用Claude，那前一段时间GPT-5.6 Sol刚发布的时候好评如潮，大家又哐哐地去退订Claude。
绝大多数的用户，只买一个。
然后更夸张的是消费分布。
AI付费用户里面最顶上的1%，贡献了19.5%的全部消费，而最下面50%的人加起来消费是16.6%。
也就是说，那最头部的1%的人，花的钱比一半的人加起来还多。
而且这最上面的1%，平均每个月在个人银行卡上花多少钱买AI呢？
答案是903美元。
这个金额已经非常非常恐怖了，我自己一个月的订阅正常情况下差不多也就在550~600美元左右，差不多4000人民币，坦率的讲，绝大多数的人都没有这个能力却这么支出，核心还是因为这帮人跑通了生产模式，这个对于他们来说就是成本，AI的生产能直接变成价值，是能赚回来的。
然后中位数呢，是25美元，而且这两年几乎就没怎么涨。
但是最顶端那1%的消费，却在18个月里面又涨了80%。
然后A16Z就去看这帮人在买啥，反正除了核心的那几家之外呢，更多的就是自动化，还有产品构建的工具，比如N8N、Figma、Manus之类的。
所以呢，可以看到，最头部的这帮人，依然是最核心的为生产力而付费的这群人，他们订阅AI也不是拿来聊天或者用情绪价值的，就是拿来做东西自动化，然后生产赚钱的。
所以这帮人其实并不是把AI当消费品，他们是真正意义上把AI当生产资料，我觉得从底层逻辑上来说，跟传统的专业软件售卖，几乎没有本质的区别。
所以说，AI真的很多元，也很包容。它既可以是消费品，也可以是生产资料。
这一点从ChatGPT和Claude的数据看也挺有意思的。
ChatGPT流量依然遥遥领先，网页访问量大概是Gemini的2倍，是Claude的6倍，移动端差距更夸张。
但到了最贵的个人订阅这里。
Claude的所有付费用户里面有7.3%的人，买的是100美元起步的Max计划，但是ChatGPT和Gemini都只有1.3%，这里注意一下，统计口径是所有的付费用户，所以免费用户是没有算在里面的。
从这个角度也就能看出来，Claude跟另外两家的用户占比构成其实是完全不一样的。
或者说Claude的用户对于AI的定位跟另外两家不一样，这帮人是真的拿AI去重度干活的人。
然后还有个数据很有意思。
消费额最高的Top 50 AI产品里面，有29个，甚至根本没进网页流量榜和移动App榜，直接超过了一半。
这就意味着：
AI时代，流量榜和收入榜正在迅速变成两张完全不同的地图。
过去互联网我们很习惯一句话：
流量就是钱。
但在AI这里，至少现在。
流量不是钱，能帮用户去进行高价值工作，才是钱。
三. AI的杰文斯悖论
这可能是整份90页报告里，我最喜欢的一组图。
A16Z直接把标题写成了：
Jevons Paradox，也就是杰文斯悖论。
左图是单位智能价格断崖式下降，右图是Token越来越便宜以后，H100算力价格反而重新走高。
杰文斯悖论我其实聊过很多次了，这个东西是经济学里面一个很经典的概念。
19世纪的时候，英国人发现蒸汽机越来越节能。
按常理说，烧煤效率提高了，那煤炭总消耗应该下降，对吧？
结果恰恰相反。
机器越节能，用机器的地方越多，最后煤反而烧得更多。
这就是杰文斯悖论。
单位成本下降，不一定减少总消耗，它可能直接制造出更多需求。
而现在，AI正在把这个经典经济学现象，几乎原封不动的重演了一遍。
过去几年，单位智能的价格已经暴跌。
同样水平的模型，Token越来越便宜。
而且开源模型越来越强，缓存价格也越来越便宜了。
那如果我们按照很多人所想的那样，那全球算力压力应该下降啊。
但是结果呢？
H100租金又开始往上涨了，老GPU也没怎么贬值，甚至连带着我的破逼5080都开始往上涨了。
当然我知道有一部分是存储所带来的周期的影响，但是也不能忽视算力本身需求的影响，因为A100等老卡的租金和残值并没有按3到4年报废论快速坍塌。
CoreWeave、Lambda等新型算力云也在沿着非常陡的收入曲线进行增长。
其实原因也很简单，以前一个任务花10块钱，那你大概率只会把最重要的任务给AI。
现在同一个任务变成1毛钱，你发现，你不会省下那9块9。
反而会突然发现，卧槽，我以前的100个不值得自动化的一些破事，现在是不是全都可以用AI进行自动化了？
恭喜你，你成长了，于是你的支出，从10块钱变成了100块钱。
Agent就是最典型的Token焚化炉。
A16Z引用OpenRouter的数据，今年2月6日开始，Agent产生的Token已经超过人类直接聊天产生的Token了。
到了8月份，Agent七天平均Token使用量，每天已经到了7.3万亿Token。
一年里面增长了14倍。
2025年9月，OpenRouter一周总处理大概4.7万亿Token。
而到了2026年9月，这个数据，是126.2万亿。
同比涨了27倍，还在极速增长中，从今年6月到9月，Token需求就连续翻了两倍。
这也说明以后其实看百万Token多少钱，没有那么大的意义了，大家也都知道，一些看起来很便宜的模型，一旦陷入混乱，或者推理效率低，陷入雷霆思考，那个Token消耗量可能是一些高级模型的好几倍，综合算下来，反而价格会更贵，甚至这还没有算你因为返工而带来的Token浪费。
所以我一直觉得到后面更应该看的单位是，单任务成本。
不过这并不是一个零和博弈，便宜的模型依然有它大量的使用用途。
因为那些便宜的智能，它在疯狂地把值得使用智能的边界向外扩展。
这可能是我觉得未来10年算力需求最底层的一条逻辑。
四. AI的商业模式
然后再回到消费者付费。
A16Z统计Top Web AI产品的时候，发现一个非常有意思的问题。
AI产品现在到底靠什么赚钱？
84%是订阅，64%是按量收费，或者购买点数/额度（Credits）。
广告呢？只有14%。
而交易佣金或者平台抽成？仅仅才2%而已。
注意，一个产品可以同时有多种模式，所以加起来会超过100%。
但结构已经非常明显了。
今天的消费AI，虽然产品形态看起来像互联网，但收费方式却极其像SaaS。
你用我的智能，你直接给我交钱，交完钱以后送你一些额度，你的Token不够的话，你再买呗。
这其实和上一代真正做大的消费互联网完全反过来了。
Meta 2025年97.6%的收入来自广告，谷歌是73.2%。
上一代互联网最伟大的商业创新之一，就是广告和抽佣。
让用户别付钱，广告主替你付。
国内大家最熟悉的可能就是字节了，字节也是这一套模式，直接碾压国内其他所有公司，大家也都戏谑地说，一个字节，直接做空恒生科技。
所以用户量一大，那规模就起来了。而且大家也都知道，互联网的边际成本几乎为零。
但是AI一上来就遇到了一个很现实的问题。
推理是真的有边际成本，你跟我聊得越多，我GPU烧得越多，这跟移动互联网的边际几乎为零的复制效应没有任何可比性啊。
所以前几年所有AI公司没办法，都是走的订阅制，先卖额度，先把最愿意付钱的那批人挑选出来，至少先能养活自己。
这也可能解释了为什么AI已经这么火，但是付费渗透率却还只有几个点，其实也不是AI没有价值。
主要还是大家会有一些滤镜，要知道，让全人类每个月主动再掏20美元买一个软件，本身就是一件极难的事情。
世界上最大的消费订阅业务，长期都集中在媒体内容里。
ChatGPT能在三年多时间冲进全球Top 20消费订阅产品，本身已经很离谱了。
纯广告很难走通，那抽佣呢？A16Z也分享了一个Agent产品Instinct，这是一个可以直接在iMessage、WhatsApp里使唤的个人Agent。
主要就是帮你订票、订酒店、取消订阅、买东西之类的，按照他们自己对外的数据说，用户里面有40%的人在三周内就会去绑自己的信用卡。然后真正会通过它去买东西的，平均每个月会让这个Agent经手1300美金。
当然，这都是他们自己的数据，我觉得至少得打个折看。
但是商业模式也很明显了，就比如最近Meta最火的Muse，走的其实也是这条路线。
那假如一个Agent每天能帮你干这些跟生活有关的交易相关的事，那我没必要向你收20美金啊，我完全可以给你免费用，然后从每一笔交易里面去抽佣。
这个时候，AI的商业模式就从SaaS变成了互联网。
那Muse前段时间也登顶了App Store。
所以大家为什么都说这一代的VC可能更看得懂也更喜欢Personal agent这个概念，因为这玩意的商业模式实在是太移动互联网了啊。。。
不过跟移动互联网还是有一个本质的区别，我想了想，还是在于人。
上一代互联网，变现的是人的注意力。
下一代Agent互联网，可能直接变现人的意图。
注意力和意图，在最终的逻辑上应该还是会有大区别的。
所以如果这条路能跑通，我觉得真正的AI超级Agent可能不是那个拥有最大流量的产品，反而很有可能是离你钱包最近的那个Agent。
离钱包最近，这个我觉得是重点。
五. 实体世界回来了
这份报告里面有一个视角，我觉得其实特别喜欢。
就是过去二十年，我们总是在说，科技行业的关键词是什么？
那你只要总结的话，我觉得就是一个Bits。
在Bits之上，我们构建了软件、互联网、云、SaaS等等等等。
而它最核心的、最有魅力的一个地方，就是边际成本为0，你写一次代码可以复制给1亿个人。
那所以资本市场太喜欢这种东西了，轻资产、高毛利、扩张极快。
但是AI来了以后，这个事情突然一下子就反过来了。
A16Z直接称为：
Atoms Are So Back，实体世界又回来了。
AI资本开支把自由现金流从软件巨头一路导向芯片、能源、电网、冷却、铜和工业供应链。
就是虽然AI这玩意表面看起来比软件还要虚拟，但是它背后实在是太物理了。
你要一大堆的东西，你要GPU、光模块、变压器、铜，甚至你还要土地，要电网，要建筑工人。
真的，就是薪资全员大涨。
科技大厂们也在疯狂地砸钱，微软、Google、亚马逊、Meta这类超大规模云厂商为了AI疯狂花钱，甚至已经把自己的自由现金流吃得很难看了，而且预计这种状态还会持续到2028年前后。
钱全都被老黄给挣走了。。。
但是现金流现在不够了，那怎么办呢？于是就开始，借钱。
那债券市场也就被拉进来了。
债券和信贷市场开始给这一轮AI基建继续加杠杆。
那也有很多人会说，这不就是AI泡沫吗？但你又很难简单地就把它称为泡沫。
因为这些公司确实还在挣钱，现在的投入资本回报率依然明显高于融资成本。
就是云服务的待交付订单还在涨，算力需求还在远远大于供给。就更搞笑的是，就像最开始我们说的，以前大家都在说GPU折旧这么快，一代出来以后上一代就垃圾了。结果实际市场里面四五年前的GPU，租金和残值还在坚挺，就是不降价。
甚至连半导体供应链的积压订单还有很多，那你即使搞到了芯片，你还有个最头疼的问题，你的数据中心也不代表可以交付。。
因为你还真不一定有电，所以你还得想办法造基建。
这一轮AI跟过去互联网完全不一样的是，它让实体变得回归了。
而且带动了全球基础设施的一个巨大的资本开支周期。
而且大家也都知道，AI现在是虚的，未来必然进入实体。
那还有具身智能，具身智能那可就是纯粹的实体产业了，还有自动驾驶、火箭等等等等。
所以就能明显地感觉到了制造业回流，全都让所有资本重新涌入回实体产业。
在软件越轻越好的十几年之后，没有人能想到，这一轮的资本奖励的却是实体大基建。
写在最后
我觉得现在，就很像三体里面的乱纪元，这是一个会对全社会进行洗牌的大时代。
智能变得便宜，知识也变得便宜。
人人都能做过去只有专业人士才能做的事。
但同时，杠杆也变得越来越便宜。
那其实就带来了一个非常残酷的现实，最会用杠杆的人，他只会跑得越快。
就像AI本质上就是所有普通人，如今最大的杠杆。
于是，鸿沟就出现了。
最后呢，这两份报告我推荐只要对AI感兴趣的，都可以去深入地阅读一下原文，链接因为平台原因，我就不放了，感兴趣的可以拿着报告名字，让AI来给你搜。
如果最后让我用三句话来总结A16Z这两份报告。
我想用这三句话作为结尾：
1. AI的使用已经很广，但对全社会来说，真正的使用深度还浅得离谱。
2. 智能越便宜，需求越大，Agent会把Token消耗推到一个过去无法想象的量级。
3. 真正跑在最前面的那1%，已经开始和剩下99%生活在两个不同的AI时代。
