AI應用從搶市轉求獲利 Google力推全棧模型助開發者突圍

隨著人工智慧（AI）應用程式市場競爭日趨激烈，業界重心正從單純爭取用戶轉向追求獲利。儘管開發AI應用程式的門檻降低，但市場生存難度卻大幅提升。過去「先成長再變現」的策略，對於每筆用戶互動都會產生運算成本的AI應用程式來說，已難以適用。

Google指出，由於生成式AI（Generative AI，能創造文字、圖片等新內容的人工智慧技術）應用程式的推論成本（inference expenses，泛指人工智慧模型在處理用戶請求時所需的運算費用）可能佔營收高達35%，導致其平均毛利率（銷售收入扣除產品成本後剩下的利潤）介於50%至60%之間，遠低於傳統軟體即服務（SaaS）的80%至90%。特別是在用戶快速成長期間，毛利率甚至可能下滑至25%至30%。非付費用戶的高度使用，更會加劇成本壓力，影響獲利能力。

為協助開發者應對這些挑戰，Google推出「全棧（full-stack）模型」策略。這項策略指的是整合從人工智慧模型、雲端運算基礎設施、應用程式分發平台（例如Play 商店）到廣告變現（例如Google Ads、Google AdMob）等各個層面的解決方案。Google提出結合訂閱制、內購付費以及廣告變放的「混合變現」模式，以彌補推論成本，尤其針對非付費用戶的支出。

Google Play 商店亞太區合作夥伴董事總經理 Paula Wang 表示，AI原生應用程式（AI-native apps，指那些從服務架構到用戶體驗都以人工智慧為核心設計的應用程式）的數量正以三位數的速度成長，其下載量與消費者支出在過去一年內都翻倍。其中，針對企業市場的「代理」（agentic）應用程式領域，成長率更高達633%。

Google亞太區平台與裝置合作夥伴副總裁 Karen Teo 提到，儘管人人都能輕易開發AI應用程式，但用戶只會選擇那些具備品質與創意的服務。Google承諾將在應用程式的開發、發布、成長與變現等每個階段提供支援，協助開發者建立永續的商業模式。Scatter Lab執行長 Kim Jong-yun 也指出，Google在全球市場的經驗，對於正積極拓展海外市場的韓國企業來說，具有重要學習價值。