近8万家AI企业“悄悄死亡”，百模大战为何成了“百慕大陷阱”？

摘要： AI应用市场正在发生一场无声的清洗。钛媒体在去年透露了一组数据：自ChatGPT发布至2024年7月，国内78612家新...

AI应用市场正在发生一场无声的清洗。

钛媒体在去年透露了一组数据：自ChatGPT发布至2024年7月，国内78612家新注册AI企业已消失，占同期新增总量的8.9%。而近十年间，这一“死亡名单”更扩大至35.3万家。

同一时空下，夸克、豆包、Deepseek等应用用户规模相继突破1亿，腾讯14亿重金猛攻下沉市场，抢占用户心智。

一面是高速扩张，一面是批量退场。当资本热潮退去，缺乏场景落地能力的产品正成批倒下。生成式AI高昂的算力成本吞噬着中小公司的现金流；而头部玩家凭借流量垄断与生态壁垒，将技术转化为规模化收益。

这并非冰火对立，而是同一场风暴中的生死竞速。当8万家企业成为历史，AI应用行业真正的分水岭已然显现：唯有懂得长线运营的产品才能穿越周期。

“百模大战”背后：

AI创业潮是真需求还是伪风口

在AI应用冰火两重天的场景背后，我们首先需要思考一个问题：为什么这场AI创业热潮会爆发在2024年？

在Morketing看来，这场“百模大战”实质上是AI平权与市场焦虑碰撞发生化学反应的产物。

首先，AI平权是如何与“百模大战”搭上边的。其实当下AI技术应用的发展线完全可以类比18世纪对蒸汽机以及19世纪对电力的运用。不妨回顾一下历史，在2022年以前的AI技术更像是实验室与科学家的专属，大多数人对AI的了解可能仅仅来源于“围棋高手”阿尔法狗。

随着2022年ChatGPT的问世首次实现与人类自然对话的流畅性，让全球用户对AI有了认知上的颠覆。此后AI在消费者层面的传播便一发而不可收拾，Stable Diffusion、DALL-E 2等文本生成图像模型问世，让内容创作的门槛一降再降，AI逐渐从B端技术向C端的消费级产品渗透。

一方面是大模型不断革新，另一方面是调用模型的价格一降再降。像GPT-3.5-turbo一类的模型，在2023年1000tokens只需要0.002美元，与此前的GPT-3.5相比成本降低了90%。

在这样的背景下几乎人人都有了利用大模型创作的能力。有资金有技术的企业想方设法地在模型技术上革新，技术不成熟的则利用大模型去和不同产业融合做产品。

因此在2024年你可以看到内容行业MCN机构靠AI批量生成脚本；零售行业用AI做导购为消费者推荐产品；传统制造业用模型改善流水线......

所以，在AI平权的背景下，任何个人或是小微企业都有靠AI创业的能力。但促使企业纷纷进行AI创业浪潮的推手又是什么？

答案：市场需求的点燃。

而在Morketing的观点中，“百模大战”背后的市场需求也是两种情绪的杂糅，一种是真需求，另一种是焦虑。真需求很容易理解，也就是部分消费者的的确确需要AIGC相关产品来辅助工作或是满足艺术创作。而这种焦虑要如何理解呢？

将意咨询创始人梁将军曾经分享过一个观点，“他眼里AI产品的研发思路并非是要提高工作效率，而是要消灭工作”。而对AI产品的营销也并非是科普，而是靠制造恐慌来提高下载量。

在这种背景下的消费者逐渐会有两方面的焦虑：一方面是“不用AI就会被替代”的恐慌感；另一方面是“大家都在用AI，我是不是也要用AI”的盲从。

除了消费者层面外，这种焦虑的心理在创业企业中也有所体验。当下市场对AI的态度同样可以类比为对互联网的态度与对大数据的态度。

就像过去企业担心不及时推进数字化进程就会被淘汰一样，如今企业的焦虑也在于担心不及时入局AI市场就会被淘汰。迫使传统厂商、互联网公司甚至跨界玩家扎堆入场，哪怕技术储备不足，也要通过发布模型维持市场声量。

但AI应用的市场真的如我们所看到的一般光明吗？

答案是否定的，看似辉煌的创业热潮不过是一时绚烂，在其背后，大量AI企业扎堆倒闭的现实令人触目惊心。

从风口变“墓地”，

谁埋葬了这些AI产品

在一款国外的AI应用聚合平台 DANG！的网页内，一项名为“AI Graveyard”的链接中显示：在平台内收录的5038款AI工具中，其中已经有1282款停运，其中最为普遍的类型是写作工具。

原因也很好理解，AI写作相较于AI生图、AI音视频等等软件是一项相对更加基础性的软件，ChatGPT带火的AI风潮最典型的应用就是问答，问答本身也是写作中的一环，因此准入门槛更低，自然被淘汰的概率更大。

但真正值得关注的是，除了AI写作类工具外，Morketing发现国内外倒闭或陷入困境的AI应用中，主要呈现出生成类AI、陪伴类AI以及应用类AI三足鼎立的局势。在下图中，便记录了一些在不同领域内陷入困境的AI应用以及其当前运营情况。

原以为AI应用的倒闭可能会集中在初创公司与小微企业等家底不够厚的企业中，但事实上无论是互联网大厂还是“AI六小龙”都多多少少关停了一些AI应用。在观察后，Morketing发现背后的原因主要有三个：

Morketing整理设计

首先，最常见的一种问题就是商业化模式模糊，付费逻辑难以闭环。

直白来讲，多数倒闭的AI产品都陷入了“技术投入高，收入变现弱”的死循环。一方面是这些产品自身的付费用户基础不足，用户的付费意愿也不强。

典型的就是表格中的StockAI。StockAI的付费模式依赖用户订阅，但AI绘画产品并不是个很小众的领域，像Canva不仅历史比较久信任度高，其免费版本就已经能满足大多数人使用，那AI绘画的需求用户为什么要在一款新兴产品中付费呢？

其实StockAI的处境也是大部分AI应用的缩影：大量AI工具定位模糊，未能精准锚定具有明确付费意愿和能力的核心用户群体。尤其是这些面向C端的工具，常常容易陷入“可有可无”的尴尬境地。

陷入死循环的另一方面原因则是单一且僵化的盈利模式，让AI产品缺少抗风险的能力。股市有一句名言叫“鸡蛋不放在同一个篮子里”，所以基本有经验的股民投资都是多元化的。但如今的产品开发者似乎对此并不敏感，在付费用户本身就不足的情况下，绝大多数陷入困境的AI应用，其盈利模式又高度依赖单一的“订阅制”或按量付费。

此种模式下一方面是上限不高，营收速度直接取决于用户的增长速度；另一方面在高度同质化的AI生成赛道，又都是同一种盈利模式很容易陷入价格战，营收随之就会变低，最终受困于API的接入成本中。

其次，从技术层面来看AI应用的产品同质化过于严重，以至于核心竞争力缺失。

这里的同质化指的是大量的AI产品陷入了“套壳开发+功能堆砌”的陷阱。一方面体现在技术壁垒薄弱，“API套壳”盛行。

大量涌入的AI应用，其核心能力并非源于自身深厚的技术积累，而是高度依赖第三方基础大模型的API接口。这种“拿来主义”固然降低了初创门槛，却也亲手扼杀了差异化竞争的根基。比如表中的AI Pickup Lines，官方一点说是“AI聊天小帮手”，直白一点其实就是套壳版的ChatGPT。

其实AI产品在技术层面的核心竞争力，绝非仅仅在于能否调用大模型接口，而在于对模型的深度调优、垂直领域数据的独家喂养等微调方面的技术。以营销领域为例，会发现大部分头部的AI营销产品之所以能做起来都离不开在营销行业内沉淀多年的Know-How。

所以这些困境中的AI产品必须要意识到：缺乏真正技术壁垒的产品终归会被复制和取代，陷入“你有我有全都有”的泥潭。

而同质化的另一方面则体现在AI应用厂商的盲从，对用户需求洞察仅停留在表面。技术门槛的降低，催生了一大批基于技术可能性而非真实市场痛点和用户刚需诞生的产品。

看到ChatGPT火了就扎堆做聊天机器人，看到Midjourney出圈就蜂拥做AI生图，却未能深入探究如内容营销人员一类的特定行业差异化、高频次、高价值需求。导致产品功能设计流于通用和泛化，无法解决用户在实际场景中的关键瓶颈。

因此，同质化的本质，其实是一种技术创新与真实需求的双重脱节。

最后，AI创业潮下的市场竞争过于激烈，生存空间被挤压。

一方面是外部巨头的降维打击。互联网有句热梗“加多宝和王老吉十年商战，最后打死了和其正”，这也是如今AI产品行业的缩影，巨头入场，往往意味着该垂直赛道的独立玩家面临被压垮的困境。

当Google、微软、腾讯、字节等互联网大厂凭借其庞大的用户基数、成熟的云服务、强大的资金实力和生态整合能力入局某一个AI垂直行业时，那行业内其他产品的优势又体现在哪里呢？

比如今字节旗下的豆包算得上AI应用的顶流。在豆包里既能实现文生图，也能实现聊天一类的情绪价值陪伴，日常的搜索它也能做。种种功能汇聚在同一个大厂平台后，用户是没有理由为一个单一功能、且可能效果相差不大的工具额外付费。

而竞争另一方面体现在赛道内部的内卷。在巨头阴影下，数量庞大的创业公司只能在狭小的差异化缝隙或尚未被巨头快速覆盖的细分市场中内卷。

为了争夺有限的用户和眼球，不得不陷入残酷的价格战、营销战和功能军备竞赛。这种烧钱换增长的模式在市场的蓬勃期或许可行，但当潮水退去，高昂的获客成本与微薄的用户付费之间的鸿沟，成为压垮无数创业公司的直接导火索。

综上也能看到缺乏真实价值、无法闭环造血的产品，无论出身何处，终将被时代洪流淹没。 大浪淘沙，留下的才是真金。那AI产品真的没有出路了吗？显然不是，我们不妨从当下体量大的产品入手看看AI应用怎么才能做到长线运营。

AI产品如何成为常青树？

在Morketing看来：任何一款能长线运营下去的应用产品，既需要将市场需求覆盖得广；又需要应用的使用门槛降得低。

首先，AI应用尽可能地丰富产品功能。一方面，根据上文也可以看到，大多数困境中的应用往往都是单一功能导向的。但个体公司在垂直领域的科研能力是无法和大公司媲美的，具体来讲，对于90%用户而言，当需要用AI来生图的时候Midjourney都会是首选。而另一方面聚焦单一功能会导致产品自身的用户市场规模很小，如果只有生图功能，用户市场同样会局限在生图需求的人群中。

而豆包，之所以能常年位于国内MAU的榜眼地位就离不开它对用户需求的广泛覆盖。豆包从诞生之初一直在完善它的功能链，从最初的AI搜索工具，到如今不仅能满足普通用户音视频需要，还能满足更为专业的数据分析或是代码编辑。此外豆包的语音通话功能如今还能满足不少人的情绪价值需求，在抖音平台也能看到不少人用语音功能和豆包打趣。

此外，对于任何品类的C端应用而言，想形成病毒式的传播，低门槛同样重要。

无论是在AI应用中比较老到的豆包，还是今年诞生的新星腾讯元宝，他们都有一个共同的特点：使用门槛低。一方面是这两款应用都是免费使用的，一款免费的产品和一款付费的产品相比就有天然的价格优势，更何况这两款免费的产品在质量上表现也相对出色。

另一方面的门槛低在消费者的体验上。观察豆包和腾讯元宝的运营模式会发现它们都同时覆盖了网页端、移动端甚至自家生态产品中，对于用户而言随时随地触手可及。另外它们的交互界面相对简洁且直观，以聊天界面为主，符合用户对“智能助手”的直觉认知，通过对UI的不断优化来简化用户的操作流程。

但如果只是在用户需求的角度下功夫显然有些疲软，对于能够长线运营下去的AI应用而言，技术仍然是根基。在Morketing看来，一款有生命力的AI应用在技术角度上需要做到“先进”与“多元”两方面。

首先，先进。豆包与腾讯元宝这两款应用分别背靠豆包大模型与混元大模型，在中文领域它们的水平都位列世界前沿，这是AI应用核心竞争力的根本。另外，这些大模型也在不断迭代，在进化的过程中逐步融合文本、图像、语音甚至视频的理解与生成能力，进而才能将模型技术和用户的体验搭上桥。

然后，“多元”。主要体现在这些AI应用的巨头其实都是生态中的一环。它们输出的内容之所以能强过不少小公司的产品是源于生态内产生的独家、实时、海量、高价值数据。抖音是如今内容场的代表，而豆包与抖音同属字节生态，这也使得豆包比其他AI应用更加懂爆款内容的潜在要素。用户每一次使用都在为其模型效果添砖加瓦，形成“数据越多 - 效果越好 - 用户更依赖 - 数据更多”的良性循环。中小玩家拿不到这种数据，调参再努力也很难企及大厂的数据。

所以AI应用的长线运营，本质是通过技术先进性与生态数据壁垒构建核心竞争力，同时以低门槛、全场景的需求覆盖实现用户粘性与市场渗透的双向共振，最终形成不可替代的用户价值。

结语

8万家AI应用企业的退场，并非AI价值的否定，而是对“技术万能”的否定：无法闭环造血、缺乏真实用户价值的产品，终将被淘汰。

对于所有AI玩家而言，无论巨头还是初创，这场“生死竞速”的启示再清晰不过：远离“为AI而AI”的自嗨，刺穿“伪需求”的泡沫，在垂直场景或极致体验上筑起真正的壁垒，并找到可持续的变现路径。 大浪淘沙后，能穿越周期的“常青树”，必然是那些用技术解决真问题、用产品创造硬价值、用模式实现长生存的少数派。

AI的未来，属于实干者，而非追风者。