ChatGPT、Gemini等AI能力大爆發，從寫信、寫程式到做簡報都能靠模型代勞。但外媒根據OpenRouter調查卻發現，在真實世界裡，AI最熱門的用途，其實不是在提高工作的生產力，有過半數都用來「角色扮演」或說故事，比例高過於寫程式。同時也反映出「玻璃鞋效應」，當一個模型率先解決某個關鍵流程，該用戶就會異常死忠，不會隨意跳槽。
▲可以請ChatGPT當成算命師，可看手相、解命盤，不少人測試過都驚呼「準到嚇死人」。（圖／記者周淑萍攝） 角色扮演是AI的最大「娛樂型」需求
根據OpenRouter透過分析超過100兆個token後發現，真實世界裡很多人其實不是拿AI來工作，而是「說故事跟玩角色扮演」。用戶和AI互動不是隨口閒聊，而是高度結構化的角色扮演場景，像是虛構世界對話、互動小說、戀愛劇本、自訂人格AI等，其中約6成屬於具體的遊戲劇情或創意寫作框架。開源模型因為限制較少、可自行微調，又能長時間維持人設，被大量用來當作「AI陪伴角色引擎」
程式設計是成長最快的「工作型」用途
如果說角色扮演是AI的最大「娛樂型」需求，程式設計則是成長最快的「生產型」需求。OpenRouter數據顯示，2025年初與程式相關的查詢約占總流量11%，到年底已突破50%，成為整個生態系成長速度最快的任務類別，隨著推理模型與長上下文模型成熟，開發者不再只要一小段範例程式，而是直接把整個程式碼庫、錯誤log與設計文件丟進去，請AI協助除錯、做架構審查或重新設計模組。平均prompt長度在一年內從約1500個token拉高到超過6000個token，與程式相關的請求甚至動輒超過20000個token。
▲Google 的「Nano Banana Pro」圖像能力更強，用文字能製作圖解、圖表等文字圖片，不會讓文字出現鬼畫符，相當實用。（圖／翻攝gemini.google.com） 「玻璃鞋效應」誰先解決真正痛點就能鎖住用戶
在用戶行為上，研究團隊提出Cinderella Glass Slipper Effect，灰姑娘玻璃鞋效應，當一個模型率先解決某個關鍵流程，最早那批找到它的用戶，會異常穩定地留下來。以Gemini 2.5 Pro為例，2025年6月首波用戶在5個月後仍有約4成持續使用，遠高於後續才加入的用戶群。早期找到「剛好合腳的那雙鞋」的開發者，會把整個流程、腳本與資料管線都綁在同一模型上，讓後來競品即使能力相近，也很難把人挖走。這也說明，在LLM市場裡，比起誰先上市，更關鍵的是誰先真正把高價值問題解決到位。
資料來源：OpenRouter
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根據OpenRouter透過分析超過100兆個token後發現，真實世界裡很多人其實不是拿AI來工作，而是「說故事跟玩角色扮演」。用戶和AI互動不是隨口閒聊，而是高度結構化的角色扮演場景，像是虛構世界對話、互動小說、戀愛劇本、自訂人格AI等，其中約6成屬於具體的遊戲劇情或創意寫作框架。開源模型因為限制較少、可自行微調，又能長時間維持人設，被大量用來當作「AI陪伴角色引擎」
程式設計是成長最快的「工作型」用途
如果說角色扮演是AI的最大「娛樂型」需求，程式設計則是成長最快的「生產型」需求。OpenRouter數據顯示，2025年初與程式相關的查詢約占總流量11%，到年底已突破50%，成為整個生態系成長速度最快的任務類別，隨著推理模型與長上下文模型成熟，開發者不再只要一小段範例程式，而是直接把整個程式碼庫、錯誤log與設計文件丟進去，請AI協助除錯、做架構審查或重新設計模組。平均prompt長度在一年內從約1500個token拉高到超過6000個token，與程式相關的請求甚至動輒超過20000個token。
在用戶行為上，研究團隊提出Cinderella Glass Slipper Effect，灰姑娘玻璃鞋效應，當一個模型率先解決某個關鍵流程，最早那批找到它的用戶，會異常穩定地留下來。以Gemini 2.5 Pro為例，2025年6月首波用戶在5個月後仍有約4成持續使用，遠高於後續才加入的用戶群。早期找到「剛好合腳的那雙鞋」的開發者，會把整個流程、腳本與資料管線都綁在同一模型上，讓後來競品即使能力相近，也很難把人挖走。這也說明，在LLM市場裡，比起誰先上市，更關鍵的是誰先真正把高價值問題解決到位。
資料來源：OpenRouter