AI垂直应用大逃杀 AI创业者的生存法则是什么？

2024年，国内备过案，并且问世的AI垂直应用约220款（狭义口径，实际可能达1000款）；

到2025年，这一数字超500款（狭义口径，实际可能超2000款）。

国内AI垂直应用，这两年呈爆发式增长。

数据来源：根据国家互联网信息办公室数据、《2025年产业AI应用热力报告》、中国互联网络信息中心（CNNIC）、《2024年中国AI大模型产业发展与应用研究报告》推测

但是，2025年有25款AI应用停止运营（官方宣布及超3个月未更新的）。

AI工具类（含设计、录音、绘画、搜索、Agent、翻译、数字人等）12款，居首；

接着是AI陪伴8款，次之；

垂直场景类5款，排最后。

如果从单一领域衡量，AI陪伴类的应用首当其冲。

如下图可见，这些应用很多还是大厂产品，为什么弄不下去了？

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需求真伪之辨：识别AI 垂直应用的生存密码

办不下去的原因，有的说是监管收紧；有的说是商业模式有问题；也有的说是企业战略转型导致。

不管出于怎样的原因，他们有一个共同点，就是项目在立项开发之前，全部都有瞄准了一个用户需求点。

而最后都“熄火”了的底层逻辑，是没有搞清产品解决的是用户的“真需求”，还是“伪需求”。

“需求误判”对一款产品，甚至一家企业来说很致命，因为这不是技术的问题，而是对用户价值本质的理解深度。

真需求的本质，是"止痛药"而非"维生素"，它具备三个硬核特征：

高频、刚需、不可替代

高频就如刷牙洗脸，早晨起来或睡前，不做一遍就会难受。

真正的高频AI应用就像刷牙一样，无痛嵌入用户的日常Routine，并变成一种习以为常的习惯。

高频的终极形态是"无感调用" ，用户不觉得自己在"使用AI"，只是在"完成工作"，但每个动作背后都是你的模型在跑。

反观阵亡的"胃之书"，用户想起来才拍张照，想不起来就断签，本质上是"需要刻意提醒的低频"，好比早晨起来，你想到刷牙再去刷，这显然不是习惯，而是负担。

刚需就如一日三餐，不管是米其林还是馒头咸菜，人得吃东西才能活着。

同样的道理，商业上的刚需解决的是"不吃大概率会死"的焦虑。

因此，创业者应时刻自问：如果我的应用明天涨价300%，用户是会骂骂咧咧续费，还是立刻找免费替代品？前者是真刚需，后者是伪需求。

我们常说一个人修生养性的方式是读书、思考、运动，反观AI陪伴，只是提供的"情感零食"，吃不吃无所谓，甚至会影响健康。

不可替代，并不是指“唯一”，而是替代成本太大。

就像水电，假设家里停电一天，不是说“点蜡烛就行”，还要考虑到冰箱里的食材会不会坏，电饭锅煮不了饭怎么办等问题。

真需求之后，伪需求的特征就比较明显了：好奇心驱动、场景模糊、替代成本低

以冒泡鸭为代表的AI陪伴赛道是典型。用户初见AI男朋友、女朋友确实新奇，但这类需求本质上是"情绪消费"。

一旦用户的好奇心得到满足，同时遇到监管收紧、擦边内容被禁等，用户核心付费动机就会消失，继而选择免费跟豆包、Kimi聊天。

像“讯飞写作”就吃了这个亏，当星火大模型本身就能写作，独立应用就被“顺手做掉”，存在显得多余。

如果你的核心功能能被通用AI"顺手做掉"，你就活在伪需求的阴影里。

要避免这种情况，就要先做"需求考古学家"，再做"技术先锋"。 

别盯着AI能做什么，而要回到用户真实场景里找痛点。

比如深圳有个做AI报关单填写的团队，创始人蹲了三个月海关大厅，发现报关员每天要手动录入200个字段，错误率高达30%。

他们做的AI工具不炫酷，就是帮报关员自动填单，上线后客单价3600元/年，客户是各地的报关行，续费率90%。

这个案例的启示是：离技术越远的需求，越可能是真需求；离资本故事越近的需求，越可能是伪需求。

在分清真伪需求后，那AI创业者该将有限资源聚焦在哪些核心方向？

聚焦核心：狸谱之死给AI创业者的启示录

说说狸谱，自面世到停止停运，他只有14个月的生命。

该应用于2024年8月上线，初期这个集同人创作、虚拟互动、社区交流于一体的AIGC二次元社区，4个月内冲至百万月活，登顶App Store图形设计榜第二。

到了2025年10月31日，狸谱却悄然发布公告停止运营，而且没有任何解释。

解剖这只“狸谱”，可以发现AI创业致命的三个问题

开发历程暴露出“技术浪漫主义”陷阱。 

狸谱的团队是典型的技术驱动型组合，核心成员来自某大厂AI Lab，技术基因强大，但产品思维薄弱。

他们的开发路径是：先搞定diffusion 模型微调，让AI能生成高质量的二次元角色图，再想着"这能卖给谁"。

这种"拿着锤子找钉子"的模式，导致产品功能臃肿却缺乏场景聚焦。

用户打开狸谱，既能AI绘图，又能角色聊天，还能社区发帖，看似全能，实则每个功能都浅尝辄止。

团队结构失衡加速了死亡进程。

狸谱的技术团队占80%，运营和市场人员仅3人，这导致一个致命问题：百万月活是泛流量，而非精准用户。

狸谱主要通过抖音、B站短视频引流，内容多为“AI一键生成老公”这类泛娱乐向，吸引的是尝鲜用户。这些用户来得快，走得更快，缺乏转化机制。

数据显示，狸谱的付费率不足1%，而社区类应用健康的付费率应在5%-8%。

更糟的是，团队没有版权法务专家，当用户用AI生成《原神》角色同人图并尝试售卖时，米哈游的律师函直接让狸谱下架了大量热门模型。

用户数量与商业模式的悖论是压垮狸谱的最后一根稻草。

狸谱采用“免费+广告”模式，想法是做大流量再接游戏联运广告，但残酷的是，AI推理成本远高于传统互联网应用。

一张高质量二次元图像的生成成本约0.15元，一个日活10万的社区，若每人每天生成5张图，单日成本就是7.5万元，月成本225万元。

泛二次元用户的广告价值极低，eCPM可能不足10元，这意味着，用户越多，死得越快，资本也不再为"AI故事"买单，狸谱找不到下一轮融资，只能断臂求生。

AI垂直应用的单位经济模型（Unit Economics）必须是正的，否则规模就是毒药。

狸谱的14个月，是AI创业从狂热回归理性的缩影：在AI能力过剩的时代，少即是多，慢即是快。

与其做一个百万月活的大社区，不如服务一万个愿意付钱的铁粉。技术、团队、模式、合规，四个维度必须有机咬合，缺一不可。

与之相反的，像"妙某相机"，从第一天就坚持9.9元付费制，虽然用户量不及狸谱，也活得滋润。

既然提到AI能过剩，那就像上文说的那样，通用大模型是否就可以替代垂直应用呢？

护城河何在：垂直应用的生存缝隙与壁垒构建

许多人在思考：当GPT-5能看懂X光片，当豆包能写出法律文书，AI垂直应用还有独立存在的必要吗？

月流水破千万的“医某AI”可以回答这个问题。

这是一个专注于肺部CT影像辅助诊断的应用，在通用AI看似无所不能的时代，反而拿下了全国300家二甲医院订单。

之所以能成功，因为在于：大模型越通用，垂直应用的机会就越大，机会就藏在“通用AI的傲慢盲区”里。

通用大模型追求"什么都会"，但专业场景需要"什么都懂"。

医某AI的护城河不在于算法有多领先，而在于它构建了肿瘤标注的“数据-专家”闭环。

他们雇佣了50名资深放射科医生，每天对AI的误判案例进行人工标注和修正，然后数据回流到模型训练，形成反馈飞轮。

三年下来，该应用积累了200万份高质量结构化标注数据，这是OpenAI花多少钱都买不到的。

更关键的是，他们深度嵌入医院PACS系统（影像归档系统），医生的工作流程是：打开医准AI → 上传CT → AI初筛 → 医生确认 → 生成报告，这个Workflow被设计得无法绕过，而通用AI产品连医院内网都进不去。

那有人会说，通用AI进不去，同类竞品也进不去吗？

这里就要用到“边缘思维”，不跟大厂“刚”正面，而是像水一样，找到产业缝隙渗透进去，再结冰筑墙。

“医某AI”的竞品其实很多，但他聪明在主动放弃了三甲，专吃“腰部”，然后提供的不是设备或软件，而是解决方案：SaaS系统嵌入医院PACS + 硬件一体机 + 24小时内北京三甲专家人工复核兜底。

而且他只做肺部，不仅数据纯度高，而且合规性操作难度低，一旦部署，医院很难换掉。

这是一种产业思维，而不是单纯的AI思维。

现在答案就变得很明显，垂直应用不会被通用大模型替代，但会发生“功能收编”与“价值重构”。

简单功能确实会被替代，比如AI写会议纪要，飞书妙记、钉钉闪记都集成了，独立应用没空间。

复杂价值链条会重构出新的垂直机会，这里就要认清护城河三大支柱：数据护城河、workflow护城河、信任护城河。

数据护城河，不迷信公开数据，真正的壁垒来自私有数据闭环。

创业者必须问自己：你的产品使用过程中，能否产生新的、独特的、竞对拿不到的反馈数据？如果答案是肯定的，你就有机会。

Workflow护城河是解决生产力的问题，不像狸谱，用不用均可。

生产力的提升就是在创造价值，如果你的产品消失了，用户工作会不会停摆？如果会，你的护城河就建成了。

信任护城河是专业背书，比如金融监管、医疗器械认证等，这些拍照和认证本身是壁垒，在强监管领域，“合规先行”不是成本，而是最深护城河。

结语

对比2025年市面上新增的约2000款AI垂直应用来说，下架的25款应用占总数的1.25%。

这个数字看似不高，不过存活者中，有多少“僵尸应用”，这个数据无法统计。

市场正在用真金白银投票，驱逐三种玩家：技术投机者（有算法没场景）、流量赌徒（有用户没价值）、故事讲述者（有愿景没模式）。

机会属于“场景原住民”，那些深耕行业多年，懂痛点、有数据、能落地的团队。对创业者而言，这不是寒冬，是去伪存真的季节。

AI垂直应用正从“功能竞赛”进入“价值验证”深水区。你正在经历的AI创业，属于哪一类？是真需求挖掘，还是伪需求自嗨？ 

（本文案例与数据引用自36氪《25个火过的国产AI应用，凉了》，原文作者陈骏达）

<原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/dsZMK31Wy785MK2kHGF7Tg