AI 的第二個 10 億用戶怎麼來？a16z 點出信任高牆，解析可信任中介的三大結構關鍵
當生成式 AI 在短短 3 年內從實驗室走向大眾市場，一個關鍵門檻已經被跨越：根據微軟《Global AI Adoption 2025》報告，目前全球已有約 16.3% 人口使用過生成式 AI，相當於每 6 人就有 1 人使用。若以全球人口換算，生成式 AI 的使用者規模已逼近 10 億人門檻，但真正的問題才剛開始：當第一個 10 億用戶已經出現，下一個 10 億人，會從哪裡來？又是什麼，阻擋了他們採用 AI？
根據創投機構 Andreessen Horowitz（a16z）最新分析指出，答案並不在模型能力，而在「信任」。該機構認為，2026 年 AI 採用的最大阻力，已從技術性能轉向信任缺口。進一步來說，影響 AI 能否持續擴散的關鍵，不再是模型是否更強，而是使用者、企業與政府是否願意在各自情境中接受這項技術。
這項觀察出自 a16z New Media fellow、曾參與 Google 與 YouTube 國際化擴張的產品與成長領域意見領袖 Sakina Arsiwala。她回顧自身經驗指出，過去推動全球產品落地時，真正的障礙從來不是技術，而是不同市場之間的信任摩擦。「全球化不是產品功能，而是一場地緣政治協商，」她表示，從德國音樂版權封鎖、巴基斯坦封網，到印度的文化衝突，平台擴張的核心問題始終圍繞在「信任如何被建立」。
AI 採用從「好不好用」，變成「能不能被接受」
Sakina Arsiwala 指出，這樣的信任問題，在 AI 時代變得更加劇烈。她觀察到，AI 的採用已不再單純取決於功能與效率，而是逐漸受到政治、制度與文化因素影響。
舉例來說，近期美國聯邦政府與 Anthropic 之間的僵局，以及 OpenAI 在公部門合作上引發的爭議，都顯示 AI 已進入高度敏感的公共議題場域。在這樣的環境下，使用某個 AI 系統，可能不只是技術選擇，更涉及立場與信任的判斷。
對 Sakina Arsiwala 而言，AI 能否普及，更取決於它是否被制度與社會「允許」存在於當地脈絡之中。在這樣的環境裡，信任會變得極為脆弱，一旦出現疑慮，例如資料安全、政治立場或合作對象問題，都可能引發使用者快速流失，甚至形成大規模轉移。
「信任牆」浮現：AI 不再是無國界產品
這樣的變化，最終形成一個關鍵結構：「信任牆」（Trust Wall）。Sakina Arsiwala 指出，所有 AI 系統在擴張過程中，都會遇到這個臨界點。她進一步提出「主權牆」（Sovereign Wall）概念，指的是 AI 與各國制度、文化與政策之間的碰撞。
從歐盟監管框架、中國 AI 發展策略，到各國推動資料在地化與主權算力，AI 正快速從產品競爭轉向國家層級的基礎設施競爭。她直言：「網際網路是無國界的，但智慧（intelligence）不會是。」
為何 AI 無法複製網路平台的成長模式？
在這樣的結構之下，AI 的擴散邏輯也出現根本轉變。Sakina Arsiwala 指出，AI 與社群平台最大的差異，在於缺乏強烈的網路效應（network effect）。社群產品會隨著用戶增加而提升整體價值，但 AI 的使用價值是高度個人化的，也就是說使用者「個人的使用」並不會直接讓其他使用者的體驗變更好。
這使得 AI 難以透過傳統平台模式快速擴張，反而需要依賴額外的信任機制來推動採用。她因此提出，產業正從網路效應轉向「信任效應」，也就是 AI 的成長不再依靠用戶數量，而是依靠信任被傳遞與放大。
中介時代來臨：AI 開始透過「信任代理人」擴散
在信任效應之下，AI 正進入一個新的發展階段：中介時代（Intermediary Era）。Sakina Arsiwala 指出，AI 將不再以直接面向消費者的方式擴散，而是透過既有的信任網絡進入市場。這些網絡中的關鍵角色，是那些已經建立信任關係的人，例如教育者、創作者、企業內部的 AI 推動者。
她將這些角色稱為「信任中介」（Trust Brokers），並強調用戶不是直接採用技術，而是透過他們信任的人採用。這樣的觀察，也與調研機構 BCG 的調查一致。該機構指出，企業內 AI 採用最有效的方式，往往來自內部「AI 推動者」的帶動，而非由上而下的指令。
中介時代帶動三大結構性轉變
整體來說，Sakina Arsiwala 認為 AI 產業將出現三個關鍵轉變。第一，AI 分發將融入現有的信任網絡：AI 不再只依賴獨立的應用程式來擴張，而是會深度嵌入到通訊軟體、創作者工作流程、教育系統與小型企業基礎設施中，因為這些地方已經具備了既有的信任基礎。
第二，國家級 AI 基礎設施成為預設條件：各國政府將越來越要求在地的模型託管、主權算力或監管機制，這將加速「主權金庫」（Sovereign Vault）架構的興起，確保 AI 的發展符合各國的數位主權要求。
第三，創作者經濟轉型為代理經濟：創作者將不再只是產出內容，他們會部署 AI 代理（Agents）來為其社群執行實質的任務。這些 AI 代理將成為受信任個人的延伸，繼承他們的信譽，並透過信任網絡來分發智慧。
綜合來看，AI 競爭的本質已經改變。Sakina Arsiwala 直言，下一個十億用戶的到來，不會因為模型更強，而是因為 AI 能夠透過既有的信任網絡觸及他們。在這樣的架構下，真正的贏家，將不是技術最領先的公司，而是最能掌握信任關係、並穿越不同市場主權邊界的企業。因為最終，AI 可以透過系統運作，但「採用」這件事始終發生在人與人之間。
【推薦閱讀】
◆ 降低 70% AI 系統耗能！劍橋大學發表神經形態運算元件，如何突破馮紐曼架構耗電瓶頸？
＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：a16z、Microsoft、《AXIOS》、Population TODAY，首圖來源：Unsplash