从基础设施到模型再到应用层,人工智能正在重塑软件和组织的边界。代表性研究《The AI Application Spending Report: Where Startup Dollars Really Go》基于Mercury的支付数据,追踪了超过20万家客户在2025年6月至8月期间的AI应用支出,筛选出前50家最受创业公司购买的AI原生应用,提供了一个独特视角:创业公司的美元究竟花在了哪里。理解这些支出流向,不仅能揭示技术趋势,还能为创业者和投资者提供实际决策参考。报告并非基础设施账单的统计,而是聚焦于产品层面的支出,这意味着我们看到的是创业公司实际"在用"的工具和工作流,而非仅仅为计算或模型能力支付的底层成本。 报告显示,横向应用(面向全公司提升生产力的工具)在支出中占据略微多数,约占名单的60%。通用大模型助手如OpenAI和Anthropic位居榜首,说明创业公司在用AI做的第一件事依然是提升知识工作者效率:自动化文本生成、邮件草拟、搜索增强与对话式助手。
与此同时,以文件与上下文为中心的工作空间例如Notion也进入了榜单,体现出企业希望将LMM能力嵌入现有信息资产与协作流程之中。这一类工具的共性是门槛低、适用人群广,任何团队成员都能获益,因此很自然地成为较早的采购目标。 会议支持与记录工具是另一类横向应用的亮点。多款会议笔记与实时转写产品在榜单中占位,反映出远程与混合办公环境下,组织对会议效率和知识沉淀的强烈需求。相比之下,创意工具和"vibe编码" - - 即面向快速原型与低代码/无代码开发的生成式编码工具 - - 正在把原本属于特定职能(设计或工程)的能力普及到全员。Creative工具中既有图像和视频生成,也有音频和虚拟人物服务,代表着AI把创意生产的门槛大幅下降,营销、产品乃至非专业人员都能参与内容创作。
垂直应用呈现两种明显的产品路线:增强人与替代人。多数垂直AI产品以"增强"为主,为特定岗位的人提供自动化重复性任务的能力,让他们把时间用于更高价值活动。典型垂直包括客服、销售自动化与招聘工具等。与此同时,也有小部分公司提供端到端的AI"员工",这些产品试图替代某些专业服务或岗位的整套流程,例如自动化的法律服务、AI工程师或IT服务台。对于初创公司来说,后者可能会在成本敏感或合规要求较低的场景中被率先采用,尤其是早期公司不受长期律师或顾问合同锁定时,更愿意以AI替代传统外包。 值得注意的是,vibe编码已经从消费端热潮走向企业实际支出。
作为AI原生开发平台的代表,Replit在企业消费方面表现尤为突出,甚至在Mercury客户的收入贡献上远超一些更偏向消费者市场的平台。原因在于Replit不仅支持快速生成界面和组件,还提供长时运行的Agent、内置云服务以及企业级控制与安全能力,使其能承载从原型到生产级应用的完整生命周期。这个现象提示我们,很多最初服务于个人创作者或业余开发者的工具,通过加入团队和治理功能,能够迅速实现向企业级产品的升级并带来可观收入。 另一个值得关注的趋势是消费级产品向企业和团队的自然扩展。报告指出近七成上榜公司最初为个人用户设计,但许多通过产品内的协作功能和订阅层级快速实现"上行市场"转型。生成式AI的出现降低了个人用户的生产力门槛,也让产品在小团队内部自发扩散,最终被采购决策者纳入更正式的采购或报销流程。
这种由下而上的采用路径缩短了产品的企业化周期,使得产品主导增长(PLG)成为AI时代尤其可行的商业策略。 对创业者与技术采购者而言,报告的洞见能够转化为若干实用策略。首先,选择AI工具时应区分横向和垂直价值:横向工具适合快速提升全员效率,优先级往往更高;垂直工具如果能显著降低岗位成本或提高关键指标(如销售转化率、招聘效率、客服满意度),则有机会成为直接影响营业成本的杠杆。其次,关注供应商是否支持企业治理、数据隔离和合规审计。很多消费级AI工具在功能上非常吸引人,但缺乏企业必需的安全和合规特性,盲目扩展可能带来数据泄露和合规风险。 成本管理也是创业公司必须正视的问题。
即便核心模型和GPU账单被归入基础设施支出,应用层的订阅和用量也会随着团队采用率飙升。采用混合模型策略、设置合理的配额和审批流程、并持续监控实际ROI是控制开支的关键。特别是在使用生成式模型进行大量文本或多媒体生成时,理解计费结构、批处理与缓存策略、以及对输出质量的可控性将直接影响成本效益比。 人才与组织结构的调整同样重要。报告强调AI改变了"谁能做什么"的边界,使得创意、产品甚至非工程岗位都能借助AI完成以往需要专业技能的任务。因此,公司应投入培训以提升全员的AI素养,明确岗位职责与AI协作方式,同时在工程团队内部建立可靠的模型集成和监控实践,确保生成的产出可追溯、可修正并符合品牌标准。
从投资与市场角度看,支出数据提供了关于市场需求的即时信号。模型与基础设施提供商固然重要,但应用层公司能够更直接反映出企业愿意为哪些具体业务能力买单。投资者应关注那些能够同时实现病毒式扩散和企业级控制的产品,它们具有更高的潜在商业扩张能力。此外,观察消费向企业迁移的路径可以帮助识别早期具有上行潜力的标的。 合规与伦理问题不容忽视。随着AI工具深入处理敏感数据,特别是在法律、会计、人力资源等垂直场景中,创业公司需要在采购工具时优先考虑数据主权、模型可解释性与审计日志。
对于希望使用AI替代某些专业服务的公司而言,理解法律与合规红线、以及为潜在失误建立保险与应急预案,是降低业务风险的必要步骤。 展望未来,报告暗示几个可能的演进方向。首先,横向工具的竞争可能不会出现单一赢家,用户可能根据任务类型、界面偏好和模型特性在不同工具间切换,形成多工具并存的生态。其次,越来越多的端到端Agent和AI原生服务可能会被创业公司尝试并逐步接受,特别是在可量化、规则明确的业务场景中。再次,vibe编码平台可能进一步分化,出现针对不同应用类型(如企业SaaS、移动应用、自动化Agent等)的专用平台,也有可能逐步整合成为少数更强大的开发平台。 对创业公司管理者来说,建议从战略和执行两方面并行推进。
战略上,明确AI投入的优先级 - - 先解决最能提升营收或减少成本的痛点,再扩展到广泛的生产力工具。执行上,建立成熟的采购与审批流程,确保工具能被有效集成入现有工作流并能被量化评估。定期回顾使用数据和业务指标,依据效果进行订阅优化或替换供应商。同时,不要忽视与法律、合规及安全团队的早期沟通,以免在扩展期遇到阻碍。 总结来看,Mercury的支出数据为我们描绘了一幅创业公司在AI时代如何分配有限资金的清晰图景。横向应用带来广泛效率提升,创意与vibe编码正在放大个体产能,垂直应用则在实现岗位增强和少数岗位替代之间发挥双重作用。
消费级产品向企业级的快速迁移改变了产品上市路径,也为创业公司提供了更灵活的采购模式。理解这些趋势并据此调整产品、采购与组织策略,将是未来几年在AI浪潮中胜出的关键。 。
