全球 Top 100 GenAI 产品：排名与解读

摘要

• GenAI 榜单在边缘位置仍不稳定，但核心格局正变得越来越稳固。 2025年1月的 Similarweb 访问量和 Sensor Tower 月活用户数据显示，新增17个网页产品；其中16个网页产品已连续出现在全部4期榜单中。对投资者而言，产品仍可能“一夜之间重写榜单”，但反复出现的排名已经说明，持久的消费品牌和企业级业务正在形成。

• Smith指出，消费端活动通常滞后于研究“6到9到12个月”，而 Acharya 仍认为许多消费级 AI 品类处于早期采用阶段。 当前视频系统能稳定生成优秀的3秒、5秒或6秒片段，但还做不出完整电影；消费级语音、浏览器智能体和理解屏幕内容的产品，在应用层仍相对不成熟。Acharya 更深层的判断是，直觉性假设可能被彻底反转：AI 可能“比人类更像人”，也可能负责组织和委派工作，让人来执行，而不只是接收人的指令。

• DeepSeek证明，另一个横向助手仍能在极短时间内获得大规模分发。 大规模免费推理和可见的思考过程帮助它仅用10个1月中的日子就登上网页榜第2名，规模约为 ChatGPT 的10%；移动端仅统计5天便排到第14名，Moore称再多5天就能升至第2名。其30日留存率为7%，低于 ChatGPT 的9%；不过，在用户只能“选 DeepSeek，或什么都没有”的市场，比较结果可能存在偏差。

• 随着新模型把偶发试用转化为多个反复发生的工作场景，ChatGPT 的增长重新加速。 从2023年2月到2024年2月，网页访问量基本持平；Moore当时看到的数据表明，学生贡献了50%以上的流量，此后访问量已翻倍。ChatGPT 自己公布的数据则显示，周活用户在6个月内从2亿增至4亿，而此前一次翻倍用了9个月；o1、GPT-4o、Advanced Voice Mode、Deep Research、Operator 和 Canvas 进一步扩大了产品用途。

• 陪伴型产品已经具备相当规模，而多模态能力仍远未被充分挖掘。 Smith指出，前10名中有3个陪伴型产品，其中2个面向 NSFW 内容；部分用户把它们当作互动式同人小说。Acharya表示，一旦产品加入更丰富的多模态能力和语音，潜在需求可能大幅增长。

• AI 视频正在从赢家通吃的模型市场，转向模块化的生产栈。 榜单新增 Hailuo、Kling 这两个中国模型，以及 Sora。Google 的 Veo 2 在测试中表现“像是下一个层级”，外界期待它能在未来3个月或6个月内发布。不同模型分别擅长人物、风景、动漫或超写实内容，这为 Krea 等聚合产品提供了空间：它们可以减少工作流之间的断点，并有机会整合10个或15个每月20美元的独立订阅。

• Vibe coding 在第一批病毒式下游应用出现前，已经暴露出巨大的创作需求。 Cursor 和 Bolt 进入主榜，Lovable 进入 Brink 榜；Moore引用 Gary Tan 的说法称，“YC 公司中95%或差不多这个比例”如今都在使用这类工具开发。Lovable 的创作站点流量显著高于托管作品，验证了“个人软件”和“一次性软件”的需求，也预示着一个“将陷入混乱”的 App Store。

• 使用量与变现能力，描绘的是截然不同的消费级 AI 市场。 Sensor Tower 的移动端收入榜与月活榜只有40%的产品重合；据称，严格将核心功能锁在订阅后的专业消费者产品，仅凭100万或200万用户就能做到5000万至1亿美元 ARR。付费获客可以用1至2倍的回收倍数制造出1000万用户，但行业最终仍遵循产品优先：没有注意力和留存，增长就只是一个“漏水的桶”。

精读

1. 使用数据表明消费级 GenAI 仍处早期，市场假设依然脆弱

• Moore强调，这份榜单依据的是用户行为，而非行业热度：网页前50名由2025年1月的 Similarweb 月度访问量决定，移动端则采用 Sensor Tower 月活用户数据。两套数据随后都筛选出以 GenAI 为核心的产品；单列的移动端收入榜，记录的是 Sensor Tower 能测量到的收入，通常包括订阅和应用内购买，可能不包括广告。

• 流失与持续存在同时发生。共有17家公司新进入网页榜，而有16家公司每一期都在榜；两期各含5个产品的 Brink 榜，则记录了 Runway、Otter 和 Umax 这些前主榜产品被挤出，同时 Krea 和 Lovable 正在上升。

• 用户采用的时间线早于 ChatGPT：2022年，Midjourney 和 Character.AI 已经吸引了各自的细分社区。随后 Snapchat 的 My AI 触达约1.5亿人；Balenciaga 教皇图像、“BBL Drizzy”，以及大量由 AI 生成的 Coca-Cola 圣诞广告，帮助图像、音乐和创意 AI 进入消费者与企业的认知范围。

• Smith指出，消费端活动通常滞后于研究“6到9到12个月”。Acharya认为，市场正处于基础设施建设与应用建设之间，许多品类仍在早期采用阶段。他标志性的反转判断是有意保留假设性的：AI 可能更擅长处理某些关系型互动，因为它们有耐心，而且“永远不会有糟糕的一天”；与此同时，人类可能会享受执行由 AI 组织好的工作。

2. AI 视频正在成为模块化生产栈

• 共有3个视频模型入榜：Hailuo 和 Kling 这两个中国模型，以及 Sora。Google 的 Veo 2 在测试中表现“像是下一个层级”，Moore希望它能在未来3个月或6个月内发布。Acharya原本预计，风格迁移会成为可规模化的视频路径，因为它更容易实现、推理成本也更低；但研究人员和产品开发者最终仍在推进原生文本生成视频。

• 讨论嘉宾认为，中国模型的优势部分来自“对版权没那么敏感”的训练数据——这被顺带称为“一个很棒的委婉说法”——Moore认为，这与其更逼真的输出和更强的提示词遵循能力有关。她还提到，中国更容易获得视频标注劳动力，也拥有更大的图像和视频研究人才池。Sora让部分用户失望，而中国模型相对于其融资规模则超出预期。

• 模型和界面正在变得更具明确偏好：用户可以指定摄像机角度、景别和运动方式，不同系统则分别擅长人物、风景、动漫或超写实内容。Acharya认为，Krea 的聚合能力“整体大于部分之和”：用户可以在 Midjourney 或 FLUX 中生成图像，先进行放大，再把这张图作为视频的首帧，全程不必跨越不同产品的工作边界。

• Acharya特别提到 Ideogram 独特的文字生成能力和审美风格。Moore还介绍了它的图像转文字功能：用户可以把一个梗图或受版权保护的图像转成文字提示词，再据此生成新图像。

3. Vibe coding 在病毒式产出出现前，已经开始变现潜在创作需求

• 面向技术用户的智能体 IDE Cursor，以及通过提示词生成网页应用的 Bolt，进入主榜；Lovable 进入 Brink 榜。所谓主流突破仍需打折看待：许多用户依然是技术人员，他们快速做出原型、导出代码，再自行完善。

• Acharya将正在形成的品类称为“DIY 或个人软件”和“一次性软件”。一个 Bolt 或 Lovable 项目，可能只是一个有吸引力的原型、解决某个个人细分痛点的工具、一次20分钟的体验，也可能最终成为一家由从未学过传统编程的人打造的风险投资级公司。

• Acharya最初以为，是少数创作者流量极高的网站解释了这些平台的崛起。数据却显示情况相反：人们进行创作的 Lovable.dev，访问量显著高于托管作品的 Lovable.app。迄今还没有大规模病毒式应用浪潮出现，因此 Moore预计，等这轮浪潮到来，市场认知还会进一步提升：“App Store 将陷入混乱。”

• Smith询问，开发者是否更可能针对具体用途定制 Deep Research，而不是使用横向工具；Acharya回答：“不是更可能，但我认为这块还没有被充分挖掘。”市场报告是 Deep Research 的既定用途，但在追溯一个梗图的来源时，团队发现了一个比 Know Your Meme “好100倍”的版本；受约束的应用可以解决 Deep Research 面临的“空白页问题”。

4. 助手通过实用性、差异化与陪伴扩张

• ChatGPT 的网页流量从2023年2月到2024年2月基本持平；Moore当时看到的数据表明，学生贡献了50%以上的访问量。此后流量翻倍，而 ChatGPT 自己公布的周活用户则在6个月内从2亿增至4亿，此前一次翻倍用了9个月。

• Moore将加速归因于一系列能够解锁不同工作场景的能力：o1 推理、GPT-4o 多模态、Advanced Voice Mode、Deep Research、Operator 和 Canvas。她的使用频率从每周一次或更少，提升到开车聊天、研究备忘录和头脑风暴等场景中的每日使用；尤其是推理能力，让一些敏感工作不再像过去那样有风险——那时 ChatGPT 连“strawberry”里有几个字母 R 都无法稳定数对。

• 陪伴型产品是另一个意外：Smith指出，前10名中有3个此类产品，其中2个面向 NSFW 内容；她还说，用户把它们当作互动式同人小说。Acharya则意外于榜单中没有更多多模态产品；他预计，一旦产品把角色设定与更丰富的语音及其他模态结合起来，陪伴需求会进一步上升。

• Acharya认为，Claude 并不是那个质量只有十分之一、因而成为传统意义上第2名的产品；它是被更少用户喜爱的产品，但在创意写作、似乎更强的个性，以及“奇怪地好得多”的编程能力上更突出。这种差异化意味着，ChatGPT、Claude、Gemini 以及潜在的其他模型，有空间相互增强，而不只是彼此替代。

• Moore在1月截取的数据只覆盖 DeepSeek 的10天表现：它在网页端以约 ChatGPT 10%的规模升至第2名，随后凭5天数据在移动端排到第14名；她表示，再多5天，DeepSeek 就能排到移动端第2名。它的产品钩子由两部分组成：以此前需要 ChatGPT 高级订阅才能使用的 o1 Pro 为参照，大规模免费提供推理模型；同时提供极具吸引力的可见思考过程。其30日留存率为7%，低于 ChatGPT 的9%；但受限制的市场可能会扭曲结果，因为用户的替代选项是“DeepSeek，或者什么都没有”。

5. 收入更奖励集中的实用价值，而非单纯触达规模

• Sensor Tower 的收入榜与使用榜仅有40%的重合。大类仍然相近——图像和视频生成或编辑、美颜增强，以及类似 ChatGPT 的助手——但收入领先公司往往不同于月活用户领先公司。移动端使用也更偏好原生手机场景：头像应用依赖用户已存储的自拍，语音优先产品在手机上更自然，作业辅导应用在移动端的表现也强于网页端。

• 更小的用户群带来了显著更高的单用户收入。Speak、Otter 和 Captions 这类严肃的专业消费者产品，可以把大部分功能锁在订阅之后；Moore表示，一些公司可能仅凭100万或200万用户就做到5000万至1亿美元 ARR，因此它们未必会出现在月活用户领先者之列。

• 移动端独立开发者和国际应用工作室，可以利用 App Store 广告及其他相对低成本的获客渠道购买用户。如果能收回1倍或2倍的获客支出，这种模式就具有吸引力；它们可以借此触达1000万用户，但收入未必达到更小、收入更高的产品水平，最终利润也可能更低。

• 最优模型取决于产品本身。一款植物识别应用可能永远无法覆盖1亿部手机，但坚定的植物或鸟类爱好者可能愿意每年支付100美元，并每天或隔天使用。Moore最后的规则是：围绕痛点或独特体验构建产品——即便使用的是更老的模型，或只有一个 AI 功能——因为技术复杂度无法挽救一个“漏水的桶”式产品。