“Zalpha不再满足于被动接受内容和服务，而是更倾向于围绕目标主动选择并参与其中。阅读不再只是‘看完一本书’，而是延伸到记录和分享；生成式AI也不再停留在提问层面，而是走向对话、创作和任务执行；移动服务的使用方式同样转向更强参与感和体验感的模式。”

7月15日，KT Milie Library、MindLogic和IGAWorks在首尔西大门区PR Bridge Storyum联合举行媒体研讨会，主题为“用数据解读2026年上半年趋势：Zalpha带来的新日常”，并集中披露了阅读、生成式AI和移动应用三大领域的最新数据。

所谓Zalpha，通常指1990年代末后出生的Z世代和Alpha世代。这一群体对数字内容和个性化服务更为熟悉，也更倾向于从“消费”转向“参与”和“创作”。

记录与分享带动持续阅读，累计高亮达4.4亿次

KT Milie Library无限阅读团队负责人Lee Shin-hyung介绍称，相关分析基于平台10年来积累的1000万会员阅读行为数据，以及24万条内容使用数据，重点观察了Zalpha的阅读习惯变化。

对照韩国文化体育观光部《国民阅读实态调查》和KT Milie Library内部数据，Milie Library会员月均阅读量为6.8本，是韩国成年人平均0.3本的22倍。年龄结构上，20至30岁用户占比最高，达到54.6%；与此同时，10代用户也呈现持续流入趋势。

Milie Library认为，在以视频内容为主的环境中，文本消费正逐渐成为表达兴趣和身份认同的一种方式。读者在读完后通过SNS打卡、分享摘抄和高亮内容，“文本潮流”正在扩散。

这一趋势也反映在记录功能的数据上。截至目前，Milie Library累计高亮次数已达4.4亿次，短评累计100万6318条。使用记录功能的会员月均阅读量为9.8本，较未使用记录功能用户的5.1本高出约1.9倍。

数据还显示，用户开始使用记录功能后，月均阅读量由此前3个月平均的6.2本提升至首月的8.6本，增幅为38%。即使在停止记录6个月后，月均阅读量仍为7.4本，较记录前高出19%。Milie Library据此判断，记录行为有助于沉淀阅读体验，并强化阅读习惯的延续性。

与此同时，摘要型内容也在降低阅读门槛。Milie Library目前提供有声书、将图书重构为聊天形式的Chatbook，以及15分钟摘要内容Docentbook等产品。

使用摘要型内容的会员月均阅读量达到13.3本，是全体会员平均水平6.4本的2.1倍；月均访问天数为12.6天，也高于整体平均的9.2天；与仅使用电子书的会员相比，其持续订阅率高出3.3个百分点。

AI使用从“固定单一工具”转向“按任务切换模型”

MindLogic代表Kim Jin-wook则基于生成式AI聚合平台FactChat的数据，介绍了Zalpha的AI使用特征。

据介绍，FactChat目前可调用47个大语言模型、21个图像生成模型和16个视频生成模型，合计覆盖80多个AI模型。平台已拥有50万付费用户，其中约80%为大学生；目前已有75所大学、330所小学/初中/高中，以及民间和公共机构在使用该平台。6月平台Token使用量约为900亿。

Kim Jin-wook表示，对Zalpha而言，AI更像是“工作操作系统”，而不只是一个搜索框。用户不会长期固定使用某一个AI工具，而是围绕写作、分析、制作等不同任务，在不同品牌和模型之间切换。

从FactChat平台Token使用占比来看，ChatGPT的占比从去年7月的69.7%升至同年9月的85.7%，但到今年6月已降至30.6%。相比之下，Claude的占比从去年7月的9.6%升至今年6月的33.1%，并在平台内超过ChatGPT；Gemini的占比则为20%。

AI的应用场景也正从文本向图像、视频和音乐扩展。人均图像生成数量从去年7月的0.8个增至今年6月的2.2个，增幅约为3倍；视频生成功能的用户占比从去年11月到今年5月增长了2.8倍。

用户与AI的互动方式也明显不同于传统搜索。FactChat统计显示，单条消息平均输入量从去年9月的9700 Token增至今年6月的27100 Token，增长2.8倍。全部对话中，约四分之一属于消息往返10次以上的深度互动，用户会持续补充资料、修改结果并推进任务，而不是一次提问后即结束。

今年6月，FactChat用户中有66%会组合使用两项及以上功能。文件上传、PPT自动生成、国家统计数据分析以及定制化Agent制作等场景，显示AI的角色正从简单问答工具进一步走向实际任务执行。

AI聊天、直播、社交时长增长，金融与投资应用渗透提升

IGAWorks全公司营销团队负责人Yu Kyung-won则基于移动数据平台Mobile Index覆盖的4300多万个广告标识符（ADID）数据，发布了Zalpha的移动端使用趋势。

IGAWorks提出了“Zalpha集中度”指标，即某应用用户中的Zalpha占比，除以整体人口中的Zalpha占比。若该指标高于1，意味着Zalpha在该应用中的聚集度更高。

过去一年，移动游戏使用时长下降6.3%。与之相比，AI聊天应用月活跃用户数（MAU）增长81%，个人直播应用增长50%，社交网络类别使用时长增长12%。

其中，个人直播平台Chzzk的Zalpha用户占比为71%，集中度达到3.5；AI聊天应用Crack的MAU增长134%，Zalpha集中度为4.4；AI角色聊天应用Zeta的人均月使用时长达到38.6小时，高于移动游戏整体32小时的平均水平。

对Zeta用户行为的分析还显示，游戏使用时长排名前10%的重度用户是最具代表性的一类，这意味着原本深度使用游戏的Zalpha群体，也在积极使用AI聊天应用。

不过，Yu Kyung-won在问答环节指出，游戏时长下降与AI聊天增长并不能被简单理解为替代关系。游戏本身同样属于参与式内容，而AI聊天和个人直播在“服务响应用户行为、用户再分享体验”的链路上，互动性更强。

在生产力应用领域，ChatGPT的MAU在一年内增长63%，并位列2026年上半年新安装应用排行榜首位。其用户中的Zalpha集中度约为2。

在消费和美妆领域，Musinsa和Olive Young的Zalpha集中度分别为2.9和2.4。Yu Kyung-won认为，两者同时运营线上App和线下门店，将产品体验与偏好分享结合起来，因此更容易吸引Zalpha用户。

在金融领域，Toss的Zalpha用户占比为44.5%，集中度为2.2，高于韩国主要商业银行App平均1.3的水平。其原因被认为在于，平台简化了金融服务的触达路径，将转账、资产查询和投资等功能集中在同一入口。

投资类应用中的Zalpha增速同样高于整体水平。自2025年6月之后的一年内，M Stock整体MAU增长64%，而Zalpha用户增长达到97%。

Yu Kyung-won表示，即便年龄和性别相同，用户也应根据实际使用的应用和目的，进一步区分为“玩家/主播型”“关注投资型”等不同类型。企业需要基于真实行为数据来判断用户兴趣和迁移可能性，而不是仅凭年龄标签进行刻画。

综合三家公司披露的数据可以看到，Zalpha正在从“接受内容和服务”转向“主动决定如何使用内容和服务”。在阅读领域，他们通过记录和分享表达偏好；在AI领域，他们围绕任务切换模型和功能，以获得具体产出；在购物和金融领域，他们同样更强调围绕个人目的和体验来选择服务。对于企业而言，围绕使用目的和行为路径对Zalpha进行更细化的划分，重要性正在上升。