从第三方 Chatbot POE 的用户使用角度看，图像生成大模型曾经的领头羊 OpenAI DALL-E 的用户交互量份额从 2024 年初的接近 80% 下跌到 2025 年 2 月的 9.9%。
而后期之秀 Flux 用半年时间就获得了 近40% 的交互量份额。
可以认为是一个成功的案例，新入局者如何打败王者 OpenAI 和开原生态的 Stability AI。
POE 是国际市场代表性的大模型 ”套壳应用”，用户可以在一个对话窗口中选用自己心仪的多个大模型。
从 POE 这个第三方角度，各家大模型公司的用户使用份额是怎样呢？附图来自 POE 披露的数据，截取自 2024 年 1 月到 2025 年 2 月底。
GPT-4o 以 38.3% 排名第一，Claude-3.5 和 Claude-3.7 分别以 22.3% 和 11.9% 排名二三位。
从 POE 的角度，OpenAI 的优势远没有 ChatGPT 在最终用户出的份额那么大。侧面也反映了，为什么基础大模型公司 “最好” 还是要有自己的原生对话应用，体现了用
传统云计算可以大致划分为 SaaS、PaaS 和 IaaS。理论上讲，上层 SaaS 应用与下层云计算基础设施资源是 “解耦” 的。应用可以选择 A 公司的 IaaS，也可以选择 B 公司的 PaaS 之类。
从最终用户角度，下层调用了什么基础设施资源，用户在上层应用中是不可见的。这是一个黑盒。
但 Gen AI 应用则不同，附图 1 Github Copilot 用户可以选择打算使用哪一个大模型能力，附图 2 腾讯元宝的用户也可以自行选择用哪一个大模型。
这种看得见的 “解耦” 对于上下层玩家各自的优劣几何？值得思考。
AI Agent 智能体是当前的热门话题。@rakeshgohe101 绘制了一张图展示冰山之下的不同层次。除了巨头之外，大量初创公司也在找细分空间的位置。
需要留意的是，领先公司貌似更愿意以 full stack 全栈的方式来做 AI Agent。毕竟互联网行业，自古以来用户入口是最值钱的。
图 2 来自 Lee Hanchung 的个人使用评测，针对主流的 Gen AI 大模型会话工具。其从 “深 vs. 浅” 和 “手工 vs. 训练过” 两个维度来评测。
从概念描述看，无论是 OpenAI 和 Perplexity 的描述，都提及，深度研究的过程的数据源来自数百个互联网网站资源。
引发的思考是：可否 “很粗犷” 地认为，互联网网页有相关内容，就可以深度研究。如果网页缺乏相关内容，就不可以深度研究 ？
提醒大家的是，所谓互联网公开内容的页面，从历史页面的角度，其实是在不断减少的。有点反常识哈 ……
风险投资机构 Menlo Ventures 研究了 2023 年和 2024 年在生成式 AI 的支出变化。
几乎每个领域都取得了几倍的增长，基数最大的大模型提升到了 6.5x 倍，支出达到了 65 亿美元。
垂直行业 AI 应用类的支出达到了最高的增幅（12x 倍）。
根据 AppMagic 的监测数据，DeepSeek App 在 2025 年 1 月的下载量超过 1,000 万次。来自中国的下载量为 39%，美国、印度、韩国和俄罗斯分列第二到五名。
AppMagic 估计 DeepSeek 的日活跃用户在 180 万左右。
Mozilla 工程师 Dennis Schubert 通过其参与维护的 diaspora 开源项目的网站访问日志，在过去 60 天的 Web 访问请求中，有 70% 来自大模型公司的爬虫访问。
大模型公司的这种玩法，会在事实上对内容源头的网站产生类似 DDoS 攻击的效果，即大量网站开销来在 bot 机器人。
与之形成对比的，传统搜索引擎 Google 和 Bing 的爬虫只占了网站访问负载的 0.3% 不到。
传统搜索引擎和大模型理论上都可以给内容源网站引流，但大模型爬虫比例如此之大，越来越多网站会思考 “性价比问题”。
所有网站访问中，来
AI 应用的运行需要消耗算力，那中国的各垂直行业中，企业 AI 应用的算力来自哪里呢？
根据易观和 CSDN 的 AI 应用开发者调研，34.2% 的反馈 “主要使用企业自建算力设施”。只有 20% 的反馈是 “主要使用算力云服务”。
这个反馈对公有云服务商而言，并不是乐观的消息。
OpenRouter 是一个集成各种 AI 大模型的统一接口，用户通过其简单的配置和调用，可访问多家大模型服务商的 API（例如 OpenAI GPT-4o、Anthropic Claude、Google Gemini 等）。
其统计数据显示，2024 年 10 月 7 日，通过 OpenRouter 访问的大模型 API 次数达到了 1,710 亿次，对比一年前的 10 月日访问次数约为 30 亿次。
