“老”应用,霸榜AI siyushenqi.com • 2025 年 9 月 23 日 下午3:33 • 行业动态 • 阅读 423 移动端用户已破6.4亿,可榜单前20里2/3是巨头产品;豆包、夸克、元宝等牢牢占据头部,创业公司屈指可数。 摘要 数据、算力、场景闭环都握在巨头手里;老产品+AI即可“秒变”新品,冷启动、投放、留存成本远低于初创团队。 API调用高昂、C端付费意愿低,收入模型跑不通;同时大模型进入Agent 3.0阶段,复杂任务对数据与工程化要求陡增,初创团队难以跟进。 避开通用聊天机器人,切入高频刚需、容错率高的细分场景(教育、办公、内容创作),用极致体验换用户黏性,是目前验证可行的路线。 基础大模型与算力集群终被少数巨头垄断;应用层则呈“倒金字塔”,数千家创业公司通过技术锐度、快速迭代仍可突围,最终诞生下一批新巨头。 AI应用的争夺战,打到哪儿了? 如果把整个AI行业想象成一座金矿:基础设施层(芯片、算力)相当于“卖铲子”,提供挖矿的基础工具;模型层(大模型研发)好比“卖地图”,告诉大家哪里有金子;而应用层是直接“下场淘金”,把金子变现。 近两年AI应用的使用者越来越多,QuestMobile数据显示,截止到2025年8月,移动端AI应用用户规模达6.45亿,PC端达2.04亿。其中原生APP亿级应用的平均环比增速1.3%。 何为“AI原生应用”?可以理解为它从设计之初就将AI作为核心驱动力,底层架构、运行逻辑、交互方式和商业模式都围绕AI能力进行创新,豆包、DeepSeek、ChatGPT、Perplexity等都属于这类,正因为其足够纯粹,也被认为是最能检验市场对AI接受度的产品类型之一。 然而,我们对比多份榜单后发现,和国外创业公司不断孵化出头部AI原生应用不同,国内的榜单上靠前的产品大多来自大厂,有些还是老应用“加AI”的升级版,比如阿里的夸克、百度的文库等,真正由创业公司打造并冲进主流视野的原生AI应用并不多。 看似热闹的AI应用赛道,实际上依然是大厂主导的游戏。为什么会出现这种情况?创业公司做AI应用,还有前景吗? AI应用爆发,仍是巨头游戏 近两年,全球AI应用迎来爆发式增长,虽然目前没有明确统计数据,但从业者预估,全球AI应用数量已达数十万级别,它们大体可划分为TOB(面向企业)与TOC(面向大众)两大阵营。 为了更好的观察AI应用的长线发展趋势,我们选取了2025年上半年国内AI应用的热度榜单作为参照(数据来源:Xsignal)。榜单前二十名的应用可分为三类:大厂原生应用(12个)、大厂老应用+AI(1个)、创业公司原生应用(7个),仅有约三分之一出自创业公司。 前三名分别为豆包、DeepSeek和夸克,而进入前十名的创业公司原生应用,除了DeepSeek之外,仅有聊天辅助应用Lovekey键盘。 一位投资人甚至指出,严格来说,DeepSeek也并非真正意义上的创业公司,它依托母公司幻方量化的资源与团队支持。这意味着,榜单上厮杀出来的创业公司比例还要更低。 为了进一步验证这一趋势,我们还选取了硅谷著名VC机构a16z发布的全球Top100AI应用榜单进行对比。 需要说明的是,其统计的是iOS和Google Play的数据,因缺少Android市场的部分应用,所以和国内榜单上的AI应用排名有所区别,比如国内榜单排名靠前的腾讯元宝、360旗下的纳米AI搜索均没有上榜,与此同时,一些“大厂老产品+AI”类应用出现在榜单前十中,比如美图在2008年推出的美图秀秀、字节在2020年推出的醒图。 但无论是国内还是全球榜单,结果都显示:前三名没有变,大厂应用仍是主角。 澎湃发布的2025年全球百大值得关注的AI APP榜单也进一步印证了这一点。 上榜的主要是硅谷科技巨头和国内互联网大厂产品,其中字节跳动、阿里巴巴、腾讯、百度四家企业的自有AI APP总数占比近四分之一,字节跳动以12款自有AI APP的数量位居榜首。 综合这些榜单进一步分析,大厂在AI应用中的领先优势,一方面得益于类型优势。 当前AI应用的热度分化明显,聊天机器人以绝对优势领跑,几乎所有国内大厂都在这一赛道押下重注,比如字节的豆包、腾讯的元宝、阿里的通义、百度的文小言。 而大模型六小龙只有部分公司推出了聊天机器人产品。 一位从业者解释,聊天机器人的通用属性让其能吸引大量用户,但也需要投入大量算力、数据标注和算法优化成本,这是部分创业公司没有做聊天机器人的重要原因之一。 不过,换到其他类型,大厂AI应用的表现也整体好于创业公司。比如在虚拟角色、视频生成领域,字节的猫箱、快手的可灵的表现都领先于创业公司的同类应用,即便MiniMax的虚拟角色应用星野也表现不错,但也排在大厂之后。 另一方面,一些AI新贵实则是“老将翻红”,大厂靠着AI让老牌应用再度起飞。比如阿里的夸克,百度的百度网盘、百度文库等,它们原本就拥有庞大的用户基数,如今套上AI的“新马甲”,又圈了一波热度。 夸克升级为“AI超级框”后,强调AI对话、深度搜索及AI工具集成,覆盖写作、PPT生成、解题等场景,受到学生和职场人群的欢迎;百度网盘作为云存储工具,加入AI后具备一键将图片归类、生成字幕等功能,提高了使用者的效率;百度文库则是打工人最常用的工作工具之一,其2024年的营收比WPS还高,今年5月其“智能PPT”访问量一度拿下全球第一。 创业公司做AI应用,为什么后劲不足? 其实,AI应用的格局,并不是从一开始就被大厂“垄断”的。 在早期,创业公司的原生应用表现并不输大厂,“AI六小虎”凭借快速迭代和灵活打法,一度气势逼人。Kimi就曾在声量上盖过文心一言、豆包、腾讯元宝等大厂同类产品。 但如今,赛道已经走到分水岭。多位业内人士认为,大厂逐渐占据主导,源自三方面主要原因:技术迭代、商业模式和生态入口。 从事Agent应用算法方向研究的资深人士赵江杰解释,开发一个AI应用大致涉及三方面:算法侧、前端(交互界面)和后端(集成环境)。其中最重要的是算法侧能力的搭建,也就是大模型能力。 现在,大模型的能力正在经历第三次迭代。 ChatGPT的诞生代表着大模型进入1.0阶段(通用对话);紧接着,通过与强化学习结合的后训练强推理模型是2.0阶段,以OpenAI的o1为起点,DeepSeek的出圈是标志性事件;今年随着Agent的爆发,大模型进入3.0阶段,以Agent能力作为模型重点突破的方向,在LLM+强化学习路线的基础上,继续扩展模型推理能力,使其具备更强的泛化性和通用性,以在现实场景的更多任务中推进Agent的落地。 赵江杰表示,各家大模型在1.0阶段的能力几乎没有任何差异,在2.0阶段OpenAI和DeepSeek分别在闭源和开源领域占据先发优势,但后面各家大模型厂商也陆续赶上,而目前3.0阶段还在发展初期,面临RL大规模训练工程化挑战、长程规划以及可验证训练环境构建等问题,但像OpenAI的gpt-5,Google(deepmind)的Gemini deepthink已经开始展现出极强的推理能力,陆续在IMO、IOI等高难度数学国际竞赛上取得金牌,接近人类顶级水平。 这也就意味着,在面临用户的常规任务时,各大模型都能很好的完成用户需求,只有复杂任务才会出现不同。在大模型能力差不多的前提下,场景挖掘与高质量数据,直接决定了AI应用的上限,而国内TOC场景的核心数据,集中在互联网大厂手中。 随着用户复杂任务需求的增加,创业公司在此时逐渐失速。 同时,未跑通的商业模式,也放大了创业公司的压力。 赵江杰表示,AI应用的成本可分为前期人员开发、中期营销推广、后续运营维护,以及用户使用时消耗的算力。其中,API调用是最大的支出,虽然大模型厂商都在卷价格,但要支持海量用户请求,这仍是一笔高昂的费用。 但目前TOC市场用户的付费意愿普遍低迷。 “纵观国内平台型企业,从爱优腾(广告+会员)、抖音(广告)、淘宝(竞价排名)到美团(商家推广费),广告与流量变现仍是主流商业模式。让用户为AI应用直接付费,至今仍是一大难题。”一位AI行业资深投资人直言,目前国内消费者为AI TO C应用付费的路径,几乎走不通。 图源 / pexels 而OpenAI、Anthropic、Perplexity等创业公司能打造多款头部原生AI应用,与其C端用户对AI服务的付费接受度较高密切相关。OpenAI曾表示,ChatGPT今年预计能实现近100亿美元营收。 相比之下,大厂可以将AI应用视为整体AI战略的一部分,短期内不必过于在意盈利。 生态入口,则是大厂的另一张王牌。 潞晨科技创始人尤洋表示,大厂本身具有品牌优势和庞大的流量池,比如字节的短视频、腾讯的社交和游戏、阿里的电商,天然具备海量分发渠道。短期内,它们也可以不考虑投入产出比,通过大量推流获取免费用户。 更关键的是,大厂的非AI原生应用并不是“从零开始”,本来已经积累了一批用户,只需在原有产品基础上进行“AI升级”,就能在既有产品上收获用户,甚至凭借头部流量入口迅速登顶。 比如,打出AI概念后,2024年12月,百度文库AI的MAU达9400万,同比增长216%,环比增长83%。 而创业公司的原生应用要跑出来,全靠“冷启动”。比如Kimi曾靠投放短暂出圈,但缺乏长期留存手段,最终难以维持。 去年,Kimi与豆包、文小言并称“AI原生三强”,AppGrowing数据显示,Kimi去年10月单月投放金额为2.2亿,整个Q4达到了5.3亿。但今年Q1,Kimi下载量环比下滑3.9%,月均下载量833.8万,一方面与DeepSeek的出现有关,另一方面也与投放力度下降相关,其Q1投放量仅1.5亿。 尤洋直言:“可能大厂某一个产品单月的广告营销费用,比很多初创公司的融资总额还高。” 在这样的现实下,创业公司的AI原生应用想要突围,难度可想而知。 AI应用市场,创业公司还有机会吗? 即便AI应用迎来爆发式增长,格局也趋于稳定,但从整体来看,它的用户规模和变现潜力仍处于早期阶段。 Sensor Tower发布的《2025年AI应用市场洞察报告》显示,今年上半年,全球生成式AI应用(AI助手+AI内容生成器)下载量达到17亿次,环比增长67%;应用内购买(IAP)收入接近19亿美元,同比增长100%+;用户累计使用时长156亿小时,相当于每天8600万小时,总会话次数4260亿次,人均约50次。 这些数据表明,AI应用的用户粘性和付费意愿均在显著提升,整个市场远未到天花板。 同时,技术门槛的降低也给了创业公司更多机会。 从业者阿明介绍,在大模型的加持下,一个小型开发团队甚至个人开发者,在短短几天内就能开发出功能完整的AI应用。 赵江杰也提到,今年以Cursor、Claude Code、Codex为代表的AI Coding产品发展非常快,受益于模型Coding能力和Agent能力的提升,现在的AI Coding产品的能力基本覆盖了全栈开发,通过prompt输入实现一句话编程(vibe coding),完成中等难度复杂度以下的整体项目搭建,这可以让AI应用的开发周期大大缩短,可能一两天就能做出demo。 在这样的背景之下,创业公司想要从中分一杯羹并非没有机会。 赵江杰认为,创业公司决策链条短、行动迅速,能更专注地打磨单一产品,对市场变化和用户反馈的响应速度远超大厂。这种特性使创业公司更易避开与大厂的正面交锋,转而深耕垂直领域的细分场景。 尤洋回溯AI浪潮前的整体应用的发展历程,觉得即便大厂占据了做AI应用的先天优势,创业公司也还有空间。 “许多如今知名的大厂应用,最初也是作为初创产品厮杀出来的。比如PC时代,微软垄断操作系统,但诞生了Adobe、Autodesk等垂直软件巨头;移动时代,苹果、谷歌垄断手机系统,但诞生了无数细分领域的应用和如今的大厂:字节、腾讯、阿里、Meta等”。 他认为,AI时代的生态会分层:基础层比如预训练前沿底座大模型、建设超大规模算力集群是少数厂商的游戏,应用层则由大厂和数千家创业公司瓜分。 图源 / pexels 当然,并不是所有的AI应用都有生存空间。他认为创业公司在做AI应用时,可以考虑是否同时满足以下三点: 首先,场景高频刚需。 比如教育学习、信息检索、内容创作都属于用户高频使用的场景,问答类的Perplexity、视频类的Sora都属于这一类。而一些泛AI类应用,可能同质化严重,用户新鲜感过后便选择离开。 其次,用户的投入产出要合适。 目前一些办公协作类AI应用比较有竞争力,能在短时间内显著提升用户的工作效率,甚至获得收益。 比如智能生成PPT的工具AiPPT.cn排名靠前,证明了只要能真正帮用户解决问题,用户就愿意长期使用。 最后,技术成熟度必须与场景容错度匹配。 内容生成、编程等领域天然适配AI的创作能力,用户需求量也大,对AI幻觉也有一定的容忍度,比起医疗、自动驾驶等“强制正确性场景”更适合创业公司做出快速落地产品。 总体而言,AI应用赛道目前仍处于早期探索阶段,大厂凭借体量、生态和资源占据核心阵地,但创业公司可依靠技术锐度和垂直领域的深度创新,寻找突围。 本文源自「私域神器」,发布者:siyushenqi.com,转载请注明出处:https://www.siyushenqi.com/66649.html 赞 (0) 打赏 微信扫一扫 支付宝扫一扫 0 0 生成海报 关于作者 siyushenqi.com 关注私信 13.9K 文章 0 评论 425 问题 18 粉丝 私域神器:海外私域营销拓客软件 六个月融资三次,雷鸟创新为何这么缺钱? 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