A Andreessen Horowitz acrescentou uma lista de despesa dos consumidores dos EUA à sétima edição do seu relatório Top 100 Gen AI Consumer Apps, publicada a 5 de outubro. Os novos dados de pagamentos revelam uma concentração acentuada entre quem compra ferramentas de IA. Exigem também mais cautela do que um título sobre quantos americanos pagarão por IA.

A grande mudança

  • O que mudou: O relatório coloca a despesa observada com cartões de consumidores dos EUA ao lado das suas classificações já estabelecidas da Web e de aplicações móveis. Dentro dos limites do painel da YipitData, dá aos fundadores uma perspetiva dos clientes pagantes que as visitas e as contagens de utilizadores ativos não conseguem fornecer.
  • Porque importa: Um produto pode atrair atenção sem ocupar a mesma posição na despesa. Vinte e nove dos 50 fornecedores da lista de despesa da a16z não aparecem em nenhuma das duas listas de tráfego. Para uma empresa que avalia concorrentes, a escolha da medida altera a imagem.
  • O que acompanhar: A questão prática é saber que produtos transformam a utilização em compras repetidas dos consumidores para além dos que mais gastam. Este relatório mostra a concentração num painel até agosto de 2026; não determina até que ponto a despesa se alargará.

Uma medida restrita de subscrição

Em agosto, 4.5% dos consumidores elegíveis no painel de recibos eletrónicos da YipitData nos EUA tinham uma subscrição pessoal paga e ativa de pelo menos um dos serviços ChatGPT, Gemini ou Claude, segundo o relatório. O valor subiu de 2.1% um ano antes, na mesma medida declarada. O denominador são os consumidores elegíveis do painel, e o numerador abrange esses três assistentes. O número não é uma taxa de adoção paga de toda a população nem a proporção que paga por qualquer produto de IA.

A distinção importa porque a a16z também classifica muitos outros produtos, incluindo ferramentas de programação e criação. Os 4.5% também não são um inquérito sobre a disponibilidade declarada para pagar. Medem as subscrições ativas observadas no painel especificado. A percentagem não permite inferir se outros consumidores subscreveriam a outro preço, para um produto diferente ou numa data posterior.

Uma grande diferença entre os pagantes observados

A distribuição da despesa é muito desigual. O relatório afirma que os 1% de pagantes com maior despesa representaram 19.5% da despesa de consumo em IA observada, acima da quota de 16.6% da metade com menor despesa. Esse grupo superior gastou em média 903 dólares por mês com cartões de consumidores em IA, em agosto de 2026, face a 25 dólares por mês do pagante mediano de IA. Os 903 dólares são a média do grupo com maior despesa; os 25 dólares descrevem o pagante situado no meio, não a média de todos os que estão abaixo dos 1% do topo.

Estes números são observações do painel, não a receita total dos fornecedores. O relatório diz que os seus dados de cartões dos EUA provêm de painéis, e não de um recenseamento. Descreve os grandes gastadores como compradores desproporcionados de ferramentas de automatização, criação de produtos e trabalho criativo. Isso ajuda a explicar porque uma lista de despesa dos consumidores pode diferir de uma lista de audiência, embora o relatório publicado não estabeleça que esse padrão representa todos os clientes de IA ou todos os canais de pagamento.

Os sistemas de medição respondem a perguntas diferentes. A classificação da a16z na Web usa as visitas mensais da Similarweb; a sua classificação móvel usa os utilizadores ativos mensais da Sensor Tower. A nova classificação por despesa usa os pagamentos com cartões de consumidores dos EUA observados pela YipitData. Uma visita não é um cliente, um utilizador ativo não é necessariamente pagante e um pagamento do painel não é a receita completa de uma empresa. A conclusão de que 29 dos 50 principais fornecedores por despesa estão ausentes de ambas as listas de audiência é, por isso, um alerta útil contra tratar a posição por tráfego como posição por vendas, não uma prova de porque uma empresa específica ganha mais.

Para os fundadores, a evidência apoia uma comparação concreta: ao avaliar uma categoria, olhar para o alcance e para os pagamentos de consumidores como sinais separados. A a16z defende que novos modelos de negócio poderiam alargar a base pagante. Essa é a perspetiva do investidor. O relatório de outubro estabelece um retrato concentrado da despesa observada, não que a mudança proposta ocorrerá.

Fontes e leituras adicionais

  • Olivia Moore, «The Top 100 Gen AI Consumer Apps — 7.ª edição», Andreessen Horowitz, 5 de outubro de 2026. Relatório principal sobre as medidas de subscrição e despesa do painel em agosto de 2026, as três fontes de dados das classificações e a comparação das listas de despesa e audiência. Identifica os dados de cartões como observações de painéis apenas dos EUA, e não um recenseamento ou a receita total de uma empresa. As explicações do comportamento dos clientes e dos futuros modelos de negócio são interpretações e projeções da autora.