•
2025，為何「體感上沒有AI爆款應用」？
到了年底了，近期還會多進行一些復盤總結！
回望2025年初，不管是產業界還是資本市場，大家都對2025年AI應用的大踏步發展寄予了很高期望，C端的應用，B端的Ai agent，時至年底，總體的情況是怎樣的呢？
沒有人會否認AI的超強能力，但從實際的發展來看，2025年至少在應用端是全面低於預期的。 C端除了chat 聊天，似乎也沒有什麼爆款，B端本來被認為是AI agent元年，但是到年底，除了少數code agent，似乎也沒有什麼爆款，起量很快的氛圍程式設計進入三季度資料量也是掉的很快。
所以，如果要看有多少爆款應用的角度，其實2025 年應用端整體低於預期：
C 端：除了「聊天/生成」成為日常工具，沒有出現移動網際網路式的現象級新入口；創作類與「AI 瀏覽+問答」擴散，但多以平台內建功能形態存在，體感弱。
B 端：「Agent 元年」未兌現。少數程式碼/客服半閉環場景跑通，端到端可審計的業務Agent仍在試點期；預算優先順序轉向資料治理/安全/合規/控制塔，工作流重構的推進顯著慢於年初共識。
最近很多人的困惑也在於好像很強，但用了也就用了，各個APP也整合了AI功能，但是並沒有改變我的習慣與付費，比如行情軟體裡都有了各種AI，但幾乎大家都還是用AI來總結一下新聞跟公告，然後就沒有然後了！
這種“用了也就用了”的感覺，其實本質是：AI 被做成了“錦上添花的功能位”，而不是“改變決策與動作的通道”。
所以，為什麼大家都感覺不到AI 爆款的存在？ AI也並沒有真正改變使用者行為習慣？
首先，我先把「爆款」的標準說清楚：能穩定產生活躍（>億級周活或千萬級月活），或能形成可計量的收入曲線（>1億美元ARR 且高速增長/ >10億美元業務體量），並且被使用者或企業工作流「必備化」。以這個口徑，其實已經有「事實上的爆款/爆款物種」了——只是它們多半以平台內建功能或加價包的形態出現，不是單獨一款新App，所以容易被誤以為「沒有爆款」。
ChatGPT依然是遙遙領先的C端品種，每一次使用者離開，後面發現其他模型還是不如ChatGPT，伴隨更多的工作流程與資料沉澱在ChatGPT平台上，ChatGPT的黏性越來越高了。
2025年，已經跑出來的「事實爆款」（分門別類）
A. 通用助理/ 搜尋增強
ChatGPT：官方口徑2025 年「周活7–8 億」量級（今年秋季DevDay、OpenAI 與多方報導），日請求量以十億級計，已是全球等級的日常工具。
Google Gemini App：今年夏末公佈 4.5 億MAU，Android強分發+在地化帶動滲透。
Perplexity：2,200 萬MAU、ARR ≈ $80M，把「搜尋×對話」做成可付費的垂直爆款。
Adobe的acrobat reader：雖然被認為是AI loser，但在各個地區下載都能排進前六名的位置，還是很不錯的！
國內豆包、元寶等下載資料也都還行！
B. 開發者與工程效率
GitHub Copilot：2000 萬+ 使用者（累計），已滲透 90% 的財富100 強；程式碼生產力場景「必備化」。
C. 企業工作流程/ “系統-of-work”型
Salesforce「Data Cloud + AI/Agentforce」：揭露 $1.2B ARR（年比+120%），1M+ 美元級含AI/資料的大單季60+；這是「AI 收入被真正記帳」的標竿。
Microsoft Copilot（Windows/Office/獨立App）：活躍使用者 2000–3000 萬+ 檔位的常年級產品，背靠Office 分發持續滲透。
D. 創作與多媒體
Midjourney：2000 萬+ 註冊使用者，在創意與電商/社媒素材側已“工具化”，甚至引來頭部版權方訴訟（側證影響力與滲透）。
Adobe Firefly：依託Creative Cloud，2024 年累計 160 億+ 生成內容，活躍滲透快速提升，已成CC 的默認能力層。
小結：這些並非“單點App 爆紅”，而是大平台把AI 作為“必帶功能/付費SKU”嵌入，自然不像移動網際網路時代那樣出現一兩款獨立App 的現象級下載曲線，但在活躍與收入上已達到“爆款線”。
為何「體感上沒有爆款」？為什麼大家感覺不到「爆款感」與習慣改變？
1) 不是新入口，而是舊流程裡的“按鈕”
大多數App 把AI 嵌入成一個對話方塊/總結鍵，沒有承擔起「從意圖直達結果」的主流程，所以使用後回到老習慣（看行情→自己篩→自己下單）。
Jobs-to-be-Done沒有重寫：使用者真正要完成的是“發現→驗證→下單/記錄→復盤”，而不是“讀更漂亮的摘要”。
2) 體驗未過“10×閾值”，缺少強即時回饋
總結新聞/公告節省的是“閱讀的時間”，很難帶來肉眼可見的勝率/收益率改善。沒有「第一次使用就贏一次」的顯性回報（例如一鍵回測+ 證據鏈+ 風險閘+ 模擬單），自然形成不了新習慣。
3) 可信與可控性不足，停留在“建議模式”
大部分AI 輸出不可審計、不可復現、不可追責。在資金決策上，使用者不願把動作託付給「黑盒建議」，所以用完就收工。只給“觀點”，不給“證據→假設→驗證”的可追溯鏈路（資料來源、回測方法、邊界條件），信任難累積。
4) 單位經濟與成本曲線沒壓到“無腦可用”
長上下文/檢索/推理成本仍然讓「深度個性化、連續陪伴、持續監控」變貴→產品層面不敢把AI 設為「默認常開」，自然使用頻次低。
5) 組織與生態位錯位（對B 端尤甚）
真正能改寫行為的，是能執行/能記帳/能過審計的Agent。很多企業先買了“AI 控塔/治理”，應用側缺閉環，效果被“前置工程”稀釋。開發團隊常把AI 當獨立小控制項做，而不是重排「觸發→決策→執行」的主鏈路（Conway 定律作祟）。
6) 評估指標錯配，導致產品走偏
追“提問數/摘要數”，不追“被AI 觸發的有效動作數”（下單、建跟蹤、設風控、寫入復盤）。沒有把「AI 貢獻的可計量收益（勝率/回撤/耗時）」作為北極星指標，結果就做成了「好看但無用」的資訊糖衣。
如果，我們從更多維度，例如從人心（認知）→ 產品（體驗/分發）→ 經濟學（計費/單位經濟）→ 組織（採購/合規）→ 技術/基礎設施（成本/可靠性）→ 傳播與媒體（可見性） 六層剖開，會讓大家看的更清楚。
1) 認知與行為科學：我們的大腦在「錯位取樣」？
- 爆款=新圖標偏見：移動互聯網訓練了我們「榜單—下載—日活曲線」的爆款敘事。 AI 多以內置功能/加價包出現（Office/CRM/IDE 裡），沒有新圖示，感知自然偏低。
- 可得性啟發：能被朋友圈反覆看到的才「像爆款」。企業內的落地（Agent、Copilot）受NDA與保密限制，曝光低。
- 損失厭惡：AI “半自動+要覆核”初期會增加心智負擔；主觀體驗裡“麻煩感”>“提效”，導致體感折價。
- 期望錨定：大眾把「爆款」錨到「顛覆性娛樂/社交級增量時間」（短影片的等級）；AI 大多是時間再分配與流程提效，不像抖音那樣奪走你一小時。 （但ChatGPT其實奪走了我很多小時）
2) 產品與體驗：缺乏“10×單點爽感”，卻在“系統裡默默好用”？
- 「功能位」而非「目的地」：AI 目前更像輸入法、搜尋框、填充助手，不是目的地App。功能位的成功=減少顯式操作，越成功越「無感」。
- 人機工序未重排：很多落地把AI塞進舊流程（Copilot貼邊），沒有重寫工作分工；當AI→執行、審計、記帳的一體化閉環還沒普及時，「質變體驗」的峰值不連續。
- 反饋環路不閉合：爆款體驗=短時強反饋。 AI在檔案、程式碼、客服裡往往是弱—中回饋（節約10–40%時間），不易產生「哇」的瞬間。
- 可控制性和信任：缺可解釋/可回放/可審計的默認方案時，使用者傾向於保守使用“建議模式”，延緩“全託管爆款”出現。
3) 經濟學與計費：收入被“打包”，單位經濟在回歸理性
- 打包/並表：AI 收入常被併進Data/AI 套餐、座席加價、用量包；報表裡看不見「獨立新業務線」的躍遷，爆款不可見。
- 成本曲線門檻：推理成本、上下文成本、合規成本尚未“低到無需思考”，很多應用停留在輕度場景/邊際付費，難以衝出大眾級ARPU。
- 互補品剛性：數據治理/流程重構/換代硬體是AI應用的“互補資本”，短期沉沒成本高，使需求爬坡更像“斜坡而非懸崖”。
4) 組織與制度：企業落地的「慢變量」主導節奏
- 採購路徑長：安全、合規、隱私、審計要求把AI從「試點」到「規模化」拉長為多季。
- 崗位/流程重構的惰性：Conway定律與作業分工鎖定讓真正「端對端AI工作流程」需要跨部門治理（權限、問責、KPI 口徑）。
- 風控預設值：高風險行業（金融/醫衛/公共部門）默認先買控制塔/防護網，再放量應用；體感像“沒進展”，實際在“打地基”。
5) 技術與基礎設施：S 曲線錯位
模型→產品→基礎設施的三條S曲線不同步：
模型能力上升快；
產品可用性受工具鏈/提示工程/人機介面掣肘；
基礎設施（電力/冷卻/延遲/數據管道/隱私計算）更慢。
結果是：體驗未到「10×+白菜價」交叉點，大眾爆發被推遲。
可靠性與責任落點：要從“好用”到“爆款”，必須達到SLA 級穩定與可追責；這需要監控/審計/回放體系成熟，屬於工程學問題，不是話術能加速。
6) 傳播與媒體：爆款的「存在形式」變了
從“單爆款”到“體系爆款”：AI 的成名路徑更像“平台—生態—套件”，不是“單一App”。爆款正以隱形中間層（搜尋、Office、CRM、IDE、客服系統）的形態吃市場。
指標錯配：我們拿「下載量/榜單」找爆款，現實卻要看任務完成量、節約人時、AI滲透席位與ACV。可見KPI錯配造成「感覺沒有」。
「感知缺口」如何量化與驗證？為避免再被「體感」帶節奏，設一個 Perception Gap Index（PGI），按五個維度打分（0–5 分；越高越可見）：
- 可見性，是否有獨立入口/圖示/榜單位置
- 可計量度，是否單列ARR/ACV或公佈付費滲透
- 解耦度，能否脫離母平台被替換/被單買
- 回饋強度，是否提供強即時回饋（≥10×效率或「新可能性」）
- 擴散路徑，是否具備使用者自傳播/協作網絡效應
PGI 低≠不成功，通常意味著「嵌入式成功」（平台功能位）；PGI 高的，才有「體感爆款」的公共敘事。
別忽略“今年真正進展的三塊硬骨頭”
第一，開發者與工程效率，這是根本
程式碼補全/評審/測試/監控聯動顯著進步，工程流水線自動化從點狀走向線狀。
第二，企業資料與AI 控塔
資料統一、權限與審計「地基化」；很多大單發生在資料雲/控制塔/治理側－不是性感，但是應用的前置投資。
第三，平台內置的AI SKU
CRM/NOW/DDOG/PEGA/設計類等將AI 變成標準加價SKU 或座席/用量項，雖不顯山露水，卻在帳面裡見得到。
接下來6–18 個月最可能誕生「可感知爆款」的賽道有那些？
2026：什麼條件滿足，應用才能「由慢轉快」？
首先，還是成本閘，主流企業任務的單位推理成本再腰斬級下降，且緩存/蒸餾/檢索把成本穩定化（而非“偶爾便宜”）。
其次，是業務閉環閘，「可審計Agent 套件」成為標配（角色/權限/流程/合規/回執入帳一體化），從建議跨到可執行。
然後，是底層的資料閘，語義資料層可即插即用（行級權限、血緣、PII、日誌）；無須重造資料倉就能線上拼裝「任務圖」。
最後，是AI應用的分發閘，在系統-of-work裡“一鍵啟用”，零摩擦初始價值（開箱就能節約30–50% 人時或顯著提升轉化/響應/修復時間）。
所以，我判斷可能會在這些領域率先突圍：
- 企業級Agent 套件（端對端、可審計）：把「會話」升級為能下單、能關單、能過審計的可計費Agent（CRM Agentforce、NOW Assist 的「Agentic Playbooks」、PEGA Blueprint 所在的「系統-of-work」層），這類更接近CFO 的預算孔。
- AI 搜尋/問答超級入口：ChatGPT（700–800M 周活）、Gemini（4.5 億MAU）、Perplexity（2200 萬MAU）已形成三巨頭分層，預計將「搜尋」重塑為持續增長的日活與廣告/訂閱混合的收入池。
- 開發與營運流水線自動化：Copilot + DevOps（代碼→評審→測試→部署→監控）閉環，以節省人時/故障損失的KPI 直接變現；企業續費與席位擴張會把它做成「必選項」。
- 創意視頻/3D 生成：圖片已成熟，視頻正臨門（sora2、Google、Adobe、Pika、Luma 等競逐）；當時長/質量/版權處理三件套齊活，廣告電商與長尾創作會出現“肉眼可見”的C 端爆款素材平台（Firefly 的量化增長是前兆）。
- 安全/治理/資料統一的「AI 控塔」：不是爆紅型，但會成為B 端爆款SKU－凡是企業規模化用AI、控塔即標配（預算優先順序高，黏性強）。
「爆款雷達」：三條硬閾值
- 月活/周活閾值
≥1 億MAU 或≥3–5 億WAU（通用入口），或在垂直場景 ≥1000 萬MAU。 - 收入閾值
≥$1 億ARR 且年比>100%（平台內SKU/加價包亦算）；或單季公佈 ≥50 筆百萬美元級含AI 的合約。 - 工作流程“閉環度”
從「產生/建議」→ 執行/審計/記帳（能進ERP/CRM/工單/代碼庫），能被CFO 量化為 KPI 與ROI。
所以，其實AI很多的爆款已經在「平台內置× 可計費× 可審計」三類路徑上出現（ChatGPT/Gemini/Perplexity；GitHub Copilot；Salesforce Data+AI等），只是形態隱身在「舊分發」裡。
「體感沒有爆款」不等於「沒有爆款」！
AI 的成功更多是嵌入式、流程化、可審計的體系爆款：它們讓世界“更快更準”，而不是“更花哨”。當體驗跨過10×閾值且默認安全可審計，當計費和KPI可被獨立識別，當入口與交易打通，你會「看見」下一批真正意義上的爆款。接下來6–18 個月，「能閉環到業務KPI 的企業Agent 套件、搜尋入口的再造、影片/3D 創作平台」最有望誕生體感可見的下一批「AI 爆款」。
2026 的正確姿勢，應該是把注意力從「Demo 漂亮不漂亮」轉到「閉環程度×單位經濟×分發摩擦」三要素；當這三者一起過線，「體感爆款」自然會出現。 （貝葉斯之美）