摘要

ChatGPT 仍是分发赢家，而 Claude 和 Gemini 正在构建差异化使用场景，而不只是争夺份额。 ChatGPT 在网页端是 Gemini 的2.7倍，移动端是 Gemini 的2.5倍；网页端接近 Claude 的30倍，移动端接近 Claude 的80倍。但 Claude 聚焦专业用户、Gemini 持续推出创意产品，说明市场正在超越单一的“人人可用的 AI”模式。
上下文可能成为消费级 AI 最强的护城河之一。 Anish Acharya 提到 ChatGPT 注册量已达9亿，以及用户将推理能力随身携带的潜在优势。群聊、开发者优先为最大用户群发布产品，以及 Sam Altman 暗示过的身份验证层，可能让用户把记忆和 tokens 带入第三方应用。尚未解决的风险是身份隔离：用户可能不愿把工作和个人生活的身份与记忆混在一起。
Claude 的订阅驱动模式与 ChatGPT 的 Google 式消费漏斗之间，变现分化正在加剧。 Claude 生态偏向高端研究、科研和金融工具；ChatGPT 则偏向旅行、营养、交易平台和消费金融。Olivia Moore 预计，后者最终可能通过广告和交易分成变现，这是一个“数据中尚未显现”的看多情景。
AI 采用率在全球并不均衡，访问限制、劳动力结构和文化信任与模型可得性一道塑造了使用情况。 按人均计算，新加坡排名第1，其后是香港、阿联酋和韩国；美国排第20，俄罗斯和中国均在第50名之后。美国对 AI 的信任度约为32%，而几个领先市场为50–70%。
创意 AI 正围绕差异化工作流走向集中，而纯 AI 社交信息流尚未取得同等成功。 同质化图像生成正在被 ChatGPT 和 Gemini 吸收，留下 Midjourney 和 Ideogram 这类取向鲜明的产品；Suno 和 ElevenLabs 则维持在前20或前15的位置。Sora 达到100万用户的速度快于 ChatGPT，但其导出内容在其他平台上要与人类最佳作品竞争；在全 AI 信息流中，“情感张力”更低。
Agent 已跨过技术门槛，但谁能拿下横向市场，可能取决于分发能力。 Moore 说，如果纳入统计，OpenClaw 在网页榜单上会排在第30名；她认为其 GitHub Star 数已超过 React 和 Linux，并称 OpenClaw 已被 OpenAI 收购。它还没“完全破圈”，新用户增长便已趋平。Manus 据报道在6–9个月内将 ARR 做到1亿–2亿美元，但 Meta 收购它也说明，横向 Agent 可能更受益于大平台分发。
主流采用会落后于技术能力，语音和记忆可能成为两者之间的桥梁。 Moore 预计，语音界面将在6–9个月内向消费者普及，并认为每家 AI 公司、最终每家科技公司都会成为“Agent 化公司”。再过两年左右，一个不能立即了解用户的产品可能会让人觉得它“失灵了”，使新手引导本身失去意义。

精读

1. 分发正在让通用模型走向分化

Moore 的出发点是：报告已经发布6期，消费级 AI 经历了3年惊人增长，但行业仍处于“非常早期”。ChatGPT 无疑是全球最大的 AI 产品，但每周使用它的人只约占全球人口的10%；与此同时，Notion 表示，AI-first 功能可能贡献其新增 ARR 的一半。
头部优势十分悬殊：ChatGPT 在网页端是 Gemini 的2.7倍、移动端的2.5倍；网页端接近 Claude 的30倍，移动端接近 Claude 的80倍。但 Moore 看到的是市场扩张，而非简单的两极分化：用户正在把不同产品分配给不同任务。
Claude 正通过 Claude Code、Cowork、Excel、PowerPoint 以及高端研究或金融数据工具，聚焦专业用户。ChatGPT 则布局旅行、营养、交易平台和消费金融。两者的应用目录各自都超过200个应用，但重合率仅11%，清楚显示出战略分化。
Gemini 占据独特的创意赛道：活跃用户和付费用户与 Veo 3、Nano Banana 1、Nano Banana Pro 和 Nano Banana 2 的发布几乎呈完美相关。Moore 说，NotebookLM 从零起步，进展因此更快；Sheets 和 Docs 等既有入口则面临更强的路径依赖和更高的管理成本。
Moore 对 ChatGPT 的看多情景类似 Google：广泛获客，把部分用户转为订阅用户，剩余用户则可能通过广告和交易分成变现。Claude 可以继续走订阅驱动路线，但 ChatGPT 想成为“人人可用的 AI”，先做大分发，变现随后而来。

2. 记忆与地域正在形成新的用户分层

上下文可能不再容易迁移。Moore 认为，ChatGPT 群聊、开发者优先为最大用户群发布产品，以及一个可能让用户把“你的记忆和 tokens”带入第三方产品的身份验证层，正在共同催生锁定效应。
Anish Acharya 将这一论点再推进一步：ChatGPT 有9亿注册量，或许可以提供个性化和推理能力，让开发者无需承担这部分成本，同时加深平台锁定。Moore 的保留意见是身份冲突——企业端采用有助于让用户熟悉产品，但用户可能不愿把职业记忆和个人记忆混在一起。Acharya 开玩笑说：“别把两股流混在一起。”
中国用户对 ChatGPT 和 Gemini 的合计使用率只有15%，这支撑起了 Doubao、DeepSeek、Yuanbao 和 Kimi；俄罗斯则围绕 GigaChat、Yandex 和 DeepSeek 形成平行生态，而 DeepSeek 的第2大市场正是俄罗斯。这正是报告所说的两个“巨大离群点”。

3. 采用率跟着信任走，创意 AI 靠差异化取胜

按人均采用率，新加坡排名第1，随后是香港、阿联酋和韩国；美国排第20，俄罗斯和中国均在第50名之后。Moore 将领先市场与科技密集、白领占比高的劳动力结构联系起来，而美国就业中占比较大的零售、运输等行业仍相对没有被 AI 触达。
文化信心同样重要。Moore 提到，美国对 AI 的信任度约为32%，而若干采用率更高的国家为50–70%；美国月度使用率约为1/3，一些较小的欧洲或东欧市场则达到40–60%。印度仍是一个机会市场，因为许多本地语言尚未得到良好支持。
早期创意工具曾从模型幻觉中获益，因为意外和不完美可能显得“美丽或原创”。如今，同质化的表情包和营销图片可以交给 ChatGPT 或 Gemini，独立图像产品 Midjourney 和 Ideogram 则要靠提示框无法提供的鲜明审美取向或工作流来竞争。
音乐和语音仍更有护城河：Suno 和 ElevenLabs 已升至约前20或前15，并稳住了排名。视频领域不太可能出现“一个模型统治一切”；Moore 认为，中国模型之所以很强，是因为它们可以在任何数据上训练；在她看来，Seedance 2.0 到目前为止远远领先于美国模型。这有利于 Krea 这类允许用户切换模型的聚合平台。

4. Sora 与 Agent 说明，技术能力已跑在产品体验前面

Sora 的发布声势巨大：连续20天登顶美国 App Store，达到100万用户的速度快于 ChatGPT。Acharya 估计，如今要登顶可能需要每天约15万次下载。Sensor Tower 提到300万次拨号，但月下载量已从11月约600万降至150万。
Cameos 让共享个人形象和朋友生成的梗图格外有吸引力，但内容可导出也削弱了 Sora 作为内容目的地的吸引力。在 TikTok、Reels 或 YouTube 上，Sora 最好的片段要与人类最佳作品同台竞争；而在全 AI 信息流中，“情感张力”更低。围绕受欢迎角色和娱乐人物制作的授权粉丝视频，可能提供一条更窄的护城河。
OpenClaw 没有进入榜单，因为2月不在数据窗口内；如果纳入，它会在网页榜单上位列第30名。Moore 说，她认为 OpenClaw 的历史累计 GitHub Star 数排名第1，已经超过 React 和 Linux；但注册流量趋平，说明它对技术用户仍然非同寻常，却尚未“完全破圈”。OpenAI 已收购 OpenClaw，Moore 希望它能被产品化，服务主流消费者。
Acharya 的反驳值得重视：OpenClaw 的跨模型运行能力可能正是其价值核心，如果由单一模型供应商拥有，反而可能限制其发挥。Moore 认同保持模型灵活性是明智之举，同时预计产品化、垂直化的“场景版 OpenClaw”会大量涌现。

5. 横向 Agent 要靠分发，消费级采用要靠无感化

Manus 是 Moore 眼中的消费级 Agent 突破：它能在邮件、网页浏览、幻灯片和电子表格等场景中可靠地自主工作。她援引报道称，Manus 在6–9个月内将 ARR 从0增至1亿–2亿美元；在榜单覆盖期内，Meta 以超过20亿美元的价格收购了它。其工程能力“领先3–6个月”，但横向能力最终会招来已经握有企业合同的平台竞争。
报告以网页为中心的方法论正越来越难以覆盖全貌。Cursor、Granola、语音听写和 Claude Cowork 主要运行在专用桌面应用中，可以与文件交互并保持常驻、无感运行；因此，收入榜可能成为一个有用的辅助榜单。浏览器也面临路径依赖：Comet 的下载页流量峰值是 Atlas 的5倍，但两者都还没有找到面向大众的“杀手级”功能。
青少年预示了可能的终局：超过一半的青少年承认用 AI 做作业，38%用于创意工作，16%用于闲聊，12%用于情绪支持。Moore 预计，Agent 将从一个独立品类中消失——每家 AI 公司、最终每家科技公司都会成为“Agent 化公司”——与此同时，语音将在6–9个月内普及，记忆会在两年左右让传统新手引导显得像产品出了问题。

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