AI产品“坟场”启示录：当野蛮生长遭遇价值拷问，大模型商业化何去何从？

TL;DR：

在AI热潮中，大量“套壳”应用和垂直赛道产品正经历高淘汰率，形成AI“坟场”。这揭示了缺乏核心价值主张、商业模式不清晰以及对技术本质理解不足等深层问题，预示着AI应用将从追求广度转向深度集成和解决真实痛点的方向演进。

在席卷全球的AI浪潮中，人们对技术变革的期待前所未有，但硬币的另一面，却是AI应用领域触目惊心的高淘汰率。国外知名平台Dang.ai的“AI坟场”赫然在目，收录了高达1289个已关闭或停止运营的产品，仅2025年就新增了200多个。这片数字墓地敲响了警钟：在狂热的资本和技术追逐下，我们或许正在偏离AI价值创造的真正航向。

当前产业格局分析：AI产品的大规模“阵亡”与套壳困境

AI应用的高淘汰率并非偶然现象，而是当前产业发展阶段的必然产物。从聊天机器人到辅助代码工具，品类繁多，但成功者寥寥，失败的原因却出奇一致：缺乏核心竞争力与深层价值创造。其中，“套壳产品”是“AI坟场”的主要构成。这些应用往往简单地包装现有大模型能力，聚焦于极度具体且微小的场景，如生成名人肖像或搭讪语录。¹ 尽管初期可能凭借新奇感吸引眼球，但其娱乐性远大于实际价值，且应用场景单一，难以应对复杂多变的真实需求。

行业观察家朱啸虎曾指出，所有AI应用本质上都是“套壳”，关键在于如何构建长期壁垒。²³ 这意味着，纯粹的“套壳”在竞争激烈的市场中几乎没有生存空间。它们不仅面临着产品之间的直接竞争，更要承受来自基础大模型自身功能更新所带来的降维打击。当大模型能力不断提升，过去需要独立应用才能提供的功能，可能直接被基础模型集成，使得“套壳”产品的价值瞬间归零。

即便拥有自研模型、算力充足的科技巨头，也并非高枕无忧。Neeva曾作为挑战谷歌搜索的AI新星，融资数千万美元，最终仍因难以在巨头垄断的通用搜索市场中烧钱取胜而失败。¹ 国内如Minimax的AI伴侣产品Glow、字节跳动的猫箱、阅文集团投资的筑梦岛等，也因内容合规性问题而遭遇下架或整改。¹ 这表明，在产品运营中，除了技术和资本，伦理合规与用户体验管理同样是决定成败的关键因素。

商业模式的“试错”与情感陪伴赛道的浮沉

在AI应用大逃杀中，“情感陪伴”赛道尤为引人注目。它曾被寄予厚望，被认为是继通用对话后最有希望跑出“杀手级应用”的垂直场景。电影《Her》所描绘的人与AI恋爱的愿景，在生成式AI的加持下仿佛触手可及。AI伴侣能够模仿人类情感，提供即时、无条件的陪伴，击中了现代社会普遍存在的孤独痛点。2023年全球流量Top50的AI应用中，有8款属于AI陪伴类，足以证明其吸引力。¹

然而，这条赛道却荆棘密布，盈利模式更是难解之谜。大多数AI伴侣应用采用订阅制，但收费普遍不高。为了增加收入，不少产品引入了类似二次元养成手游的“氪金”玩法，如抽卡解锁剧情、培养亲密度等。¹ 这种模式不仅带来了高昂的模型调用成本和运营强度，也使得产品定位变得模糊，与最初的情感陪伴初衷渐行渐远。

数据已显示出这一模式的疲态。Questmobile数据显示，除字节系的猫箱外，国内主要AI伴侣应用在2024年底月活跃用户和使用时长均开始下滑。¹ 国际市场上，Replika凭借超过50%的付费用户比例，月收入稳定在200万美元，雄踞营收榜首；而拥有千万级用户的Character.AI，却因免费策略和用户付费意愿低迷，最终黯然卖身谷歌。¹ 这清晰地勾勒出“小众深度付费”与“海量免费流量”两种截然不同的商业逻辑，而后者在AI陪伴领域显然难以持续变现。

技术与商业的深层悖论：价值创造的迷思

AI产品的大规模失败，不仅是市场竞争的自然淘汰，更深层地折射出当前AI商业化面临的技术与商业价值悖论。从技术原理来看，大模型在模仿人类语言和行为方面已臻化境，但其本质仍是基于概率和模式识别的逻辑运算，而非真正的情感体验或意识。AI陪伴的意义，在于填补现实情感空白，而非替代人与人之间的深度联结。硅与电永远无法完全复刻人类情感的复杂性和共鸣。¹

这种错位导致了商业模式的脆弱。当产品无法提供超越AI“套壳”本身的独特价值时，用户的新鲜感迅速消退，转化率和留存率自然难以维持。投资人曾被大模型的“无所不能”所吸引，但当风口上的产品无法找到可持续的盈利路径，烧钱的游戏便无以为继。这迫使行业开始反思：究竟哪些需求不应该用AI来解决，或者说，AI在何种程度上能解决特定需求？ 那些过分依赖AI生成内容的娱乐性，却无法触及人类核心需求的应用，终将面临市场的冷酷审判。

AI应用的新范式：从“套壳”到“深嵌”的演进

AI产品“坟场”的出现，预示着AI应用赛道将进入新的发展阶段。未来3-5年，成功的AI应用将不再满足于简单的“套壳”或小场景的娱乐化，而是转向**“深嵌”于特定业务流程、创造不可替代的长期价值**。

1. 垂直领域深度集成： 效仿Cursor和Perplexity⁴，AI应用需要与特定行业的工作流、编辑工具深度整合，成为用户日常任务中不可或缺的一部分。例如，植物识别应用Picture This通过解决特定痛点，积累了亿级用户和可观收入，展示了垂直深耕的潜力。⁵
2. 构建数据和IP壁垒： 仅依赖通用模型无法形成竞争优势。成功的AI产品需要积累独特的用户数据、行业知识或独家IP，从而训练出更专业、更精准的定制化模型，形成难以被复制的护城河。
3. 人机协作的本质回归： AI作为生产力工具，其最大价值在于增强人类能力，而非完全取代。未来，AI将更多地以智能助手、自动化引擎的形式，赋能个体和企业，将人类从重复、繁琐的劳动中解放出来，专注于更高维度的创造性工作。
4. 审慎的商业化策略： 抛弃纯粹的流量思维，转向基于用户价值和付费意愿的精细化运营。针对小众、高价值用户提供深度定制服务，或许比追求大而全的免费模式更具可持续性。

前瞻洞察：AI时代产品创新的终极考量

AI产品“坟场”的警示意义深远。它不仅是资本泡沫破裂的缩影，更是对AI技术商业化路径的一次深刻校准。在MIT Technology Review的视野下，我们看到技术创新必须回归其核心价值，解决真问题，而非仅仅是技术炫技。Wired的哲学思辨提醒我们，AI作为工具，其边界在于人类的本质需求，尤其在情感和联结这类深度领域，机器的介入需极其审慎。TechCrunch的商业敏锐则强调，任何技术产品，无论其技术多么前沿，最终都必须经受商业模式和盈利能力的严峻考验。

未来AI应用的竞争，将不再是简单的技术能力比拼，而是对市场痛点的精准洞察、商业模式的深度创新，以及对技术伦理和社会影响的全面考量。那些能将AI能力深嵌于现有产业生态，解决实际问题，同时又尊重人类社会复杂性的产品，才可能在AI大潮中破浪前行，成为真正驱动人类文明进程的里程碑。

引用

• AI应用
• 商业模式
• 产业趋势
• 创业失败
• AI伦理