年末已至，当Y Combinator (YC)的合伙人在统计开发者API使用率时，a16z的消费团队正在分析数亿用户的点击行为——总结两份来自硅谷核心的年度笔录，揭示了一个行业的分野与共识。
在Y Combinator，合伙人发现创业者的技术选择正发生历史性逆转：“在这个批次（2026年夏季）的申请中，排名第一的API实际上是Anthropic。它略微超过了OpenAI，谁能想到呢？” Anthropic的API使用率首次超越OpenAI，成为YC创业者的首选。
而在a16z的消费者团队会议中，数据分析显示着另一番景象：“只有9%的消费者为ChatGPT、Gemini、Claude和Cursor这一组产品中的超过一个付费。” 高达91%的付费用户只使用一个主流AI产品，ChatGPT仍以绝对优势占据用户心智。
这两种看似矛盾的现象，恰恰勾勒出2025年AI行业的真实图景：基础设施、模型、应用三层结构已经稳定，但每层内部的权力斗争却愈加激烈。基础设施与模型生态正在固化，而用户心智与应用创新的战争才刚刚进入高潮。
01┃三层结构确立，游戏规则清晰
“我感觉AI经济已经稳定下来了。我们有模型层公司、应用层公司和基础设施层公司。”这句来自YC访谈的判断，在a16z的数据中得到了印证。尽管双方观察视角不同，但都确认了行业已形成清晰的三层结构。在基础设施层，一场不为人知的军备竞赛正在进行。YC访谈中提到的Zephyr Fusion（太空核聚变） 与Boom超音速（能源方案），正试图解决AI算力的终极瓶颈——能源与空间。这些探索看似遥远的探索，却定义了行业的天花板。
（图片来源a16z consumer）
a16z团队从消费端观察到了这一变化的直接结果：“模型层公司的激烈竞争，实际上压低了应用开发的成本。” 模型不再是稀缺资源，而成为可被编排的 “基础设施组件”。对于创业者，这意味着什么？YC合伙人给出明确建议：“对创始人的论点正是因为会出现过剩，对大家来说才是一个机会。”确定性带来了新的游戏规则。创业者不再需要赌注单一技术路线，而是可以基于稳定预期构建长期业务。
02┃模型战争：技术优势与用户习惯的角力
2025年最富戏剧性的变化发生在模型层。Anthropic的逆袭在YC数据中得到确认，而在a16z的消费数据中，这场胜利有着不同的解读。
从YC的视角看，这是技术深度战胜规模优势的证明。“事实证明，在‘氛围编程’（vibe coding）和构建自动化编码工作流方面表现最好的模型实际上来自Anthropic……他们很早就把这作为技术发展的北极星指标，现在你从模型的能力上就能看到专注于此的结果。” Anthropic在编码与复杂推理上的专注，赢得了技术构建者的心智。
（图片来源a16z consumer）
但从a16z的消费数据看，用户习惯的惯性大得惊人。“ChatGPT目前遥遥领先，拥有8亿到9亿的每周活跃用户，普通人仍然只使用一个AI产品，而ChatGPT就像是1849年旧金山淘金热中的通用货币——所有交易、所有梦想的起点与标尺，都是它。
2025年的另外一匹黑马，Google Gemini交出了另一份满分答卷，高达155%的同比增长，并非来自传统的文本对话场景，而是一场由顶尖多模态模型驱动的、从技术突破到社交媒体爆款的完美破圈。a16z数据显示，其增长动能存在明显的拐点，而这拐点与两个关键产品的发布高度重合：图像模型Nano Banana与视频模型Veo。
“Nano Banana和Veo的发布在社交媒体上引发了病毒式传播。” a16z团队观察到，这不仅仅是技术的胜利，更是产品策略的胜利。当YC的技术专家们还在深入讨论模型在 “代码推理” 等专业任务上的细微差别时，a16z的消费团队已经看到，Gemini凭借这些能够生成 “可传播、可炫耀” 内容的能力，直接击中了普通用户 “创作与分享” 的欲望。这些在TikTok、X(原Twitter)上疯传的AI生成内容，成为了Gemini最有力的增长黑客，也印证了一个消费市场的残酷逻辑：在征服大众用户的战场上，一个能激发分享欲的 “杀手级功能”，其威力往往胜过一份完美的技术评测报告。
03┃应用层策略：在巨头的阴影与光芒之间
对于应用层创业者，2025年既交出了一份指南手册也敲响了警钟。YC和a16z的对话从不同侧面勾勒出生存法则。
首先来自a16z警告： “当输入和输出是文本时，这正是ChatGPT和Gemini的世界最闪耀的地方……要想把用户从那种使用习惯中剥离出来会非常非常困难。” 这意味着什么？如果创业公司的价值主张仅仅是更好的文本生成时，这几乎注定失败。用户习惯与网络效应的结合，构成了巨头们最坚固的护城河。
机会则出现在YC的观察中： “他们实际上正在将所有这些东西抽象掉，构建这个编排层……例如，我听说一家初创公司用Gemini 3.0来做语境工程，然后他们实际上把结果输入OpenAI来执行。” 这恰恰意味着模型编排成为创业公司的核心技术策略。不依赖单一模型，而是根据任务选择最佳组件——这种灵活性是大公司难以快速响应的。而垂直深度则是另一条路径。YC访谈中提到一家医疗AI初创公司，用仅80亿参数的领域精调模型，在医疗基准测试中超越了GPT-5。这不只是技术胜利，更是商业策略的胜利。但YC也给出了严峻警告：“我们也有YC公司，他们的东西打败了OpenAI的GPT-3.5……但后来GPT-4.5发布了，基本上把他们的精调优势炸得粉碎。”
04┃破局2026，从存量习惯到增量体验的博弈场
2025年的消费市场呈现了技术狂飙与行为惯性的激烈拉锯。a16z的数据揭示了一个核心矛盾：一面是模型的快速迭代，另一面是用户行为的极端保守，赢家通吃的格局已然铸就。ChatGPT凭借先发优势与用户习惯，筑起了高耸的心智护城河。然而，这座护城河守护的是 “工具效用”，而非 “情感联结” 或 “社交身份”。
OpenAI在Sora中加入社交功能Cameo的尝试证明，技术能生成惊艳内容，却难以生成承载真实人际关系的社交资本：“AI生成内容的根本困境在于：它剥离了 ‘自我表达’。当内容与 ‘你’ 无关时，便无法承载寻求认同与建立连接的社交初衷。” 这恰恰为2026年指明了破局的方向：竞争必须从争夺存量用户的 “工具偏好”，转向创造增量价值的“体验定义”。
多模态能力、模型编排与垂直整合，正共同构成挑战巨头垄断的“破局三角”，如Gemini的Nano Banana，其价值不在于技术参数，而在于将AI转化为人人可用的视觉表达工具，打开了全新的用户场景。与此同时，前沿创业者们不再依赖单一模型，而是构建智能调度中转台，灵活组合全球最优模型，将“用什么模型”从技术选型升维为核心战略。在巨头因组织惯性而难以深入的领域，创业公司通过打造深度工作流闭环（如Gamma、Perplexity Comet），构建了兼具用户价值与商业壁垒的避风港。
三者共同指向一个结论：当底层技术趋于同质化，决胜关键已从 “拥有什么模型” 转向 “为何人、解决何事、创造何种体验” 。最终，当底层技术趋于稳定，决胜的关键将在于：谁能在确定的生态基石上，最精准地捕捉并满足那些不确定的、细腻的、全新的人类体验渴望。
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