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“死亡象限”大起底:哪些AI賽道最容易猝死?

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撰文|夜郎西

編輯|夜郎西

審核|燁 Lydia

聲明|圖片來源網(wǎng)絡(luò)。日晞研究所原創(chuàng)文章,如需轉(zhuǎn)載請留言申請開白。

2025年3月,上海徐匯區(qū)一棟寫字樓前拉起刺眼的白底黑字橫幅——“瀾碼科技還我血汗錢”。

員工們裹著羽絨服在寒風(fēng)中站立,身后是曾獲數(shù)千萬元融資、被列為區(qū)重點扶持項目的明星AI企業(yè)。

這只是全球AI寒冬的冰山一角。

專門記錄“逝去AI項目”的AIGraveyard網(wǎng)站顯示,不到三年間已有1169個項目被刻上墓碑。

僅2025年前四個月,就有95個AI項目宣告死亡。

當資本狂歡落幕,第一批倒下的明星公司用尸骨劃出一條血色警戒線。

當紅炸子雞為何集體滑鐵盧?

在ChatGPT掀起的技術(shù)狂歡中,2024-2025年的AI行業(yè)經(jīng)歷了冰火兩重天。

數(shù)據(jù)顯示,自ChatGPT發(fā)布至2024年7月,中國新注冊的23.7萬家AI企業(yè)中,已有8萬家注銷或停業(yè),淘汰率高達34%。

這些倒下的明星項目集中在三大“死亡象限”:強監(jiān)管領(lǐng)域、技術(shù)代際斷層區(qū)和偽需求陷阱。

醫(yī)療AI成為重災(zāi)區(qū)。

曾以“中醫(yī)數(shù)字化先鋒”自居的鷹眼智慧中醫(yī),基于紅外熱成像與AI算法的“千人千方”系統(tǒng)雖在800家醫(yī)療機構(gòu)落地,卻因技術(shù)難以適應(yīng)復(fù)雜的中醫(yī)辯證邏輯,最終資金鏈斷裂。

其失敗揭示了醫(yī)療AI的三重困境:數(shù)據(jù)質(zhì)量要求高、算法泛化能力不足、合規(guī)成本高企。

類似的,美國AI獨角獸Afiniti基于靜態(tài)規(guī)則引擎的客服匹配系統(tǒng),在生成式AI浪潮中淪為“技術(shù)化石”,最終破產(chǎn)。

圖像生成領(lǐng)域同樣哀鴻遍野。

StabilityAI開源的StableDiffusion模型雖催生全球圖像生成革命,但其自身因無法有效變現(xiàn)陷入危機,用戶更傾向使用免費社區(qū)版本。

而微軟、Adobe等巨頭通過集成AI工具進行降維打擊,導(dǎo)致其收入不足500萬美元,虧損超3000萬美元。

StockAI的倒閉則暴露了“技術(shù)先行、需求滯后”的致命問題。

C端用戶對AI生成圖片的需求多屬獵奇,而非剛需;B端市場又面臨Adobe等巨頭的擠壓,最終因場景變現(xiàn)能力不足黯然退場。

更令人震驚的是印度AI獨角獸Builder.ai的騙局。

這家估值16億美元的公司,竟雇傭印度程序員冒充AI寫代碼,虛構(gòu)營收數(shù)據(jù)欺騙投資人長達8年,最終在2025年5月破產(chǎn)清算。

其覆滅折射出資本狂熱下的畸形生態(tài):軟銀、微軟等頂級機構(gòu)為“AI民主化”敘事買單,卻忽視了技術(shù)本質(zhì)。

從爆紅到?jīng)鰶?/b>

技術(shù)落地難成為頭號殺手。

鷹眼智慧中醫(yī)的案例表明,實驗室性能與真實場景需求存在巨大落差。

醫(yī)療、教育等強監(jiān)管領(lǐng)域需要極高的算法準確性和數(shù)據(jù)合規(guī)性,而許多AI企業(yè)在技術(shù)尚未成熟時就急于擴張,導(dǎo)致“昂貴注腳”的悲劇。

Afiniti的教訓(xùn)則印證了“技術(shù)護城河”的脆弱性。

在AI領(lǐng)域,技術(shù)代際更迭的速度遠超傳統(tǒng)行業(yè),企業(yè)若不能持續(xù)創(chuàng)新,即便坐擁龐大客戶基礎(chǔ),也會被時代拋棄。

商業(yè)模式不清晰是普遍頑疾。StabilityAI的開源策略雖快速建立生態(tài),卻缺乏如云服務(wù)、企業(yè)級API等清晰的商業(yè)閉環(huán),技術(shù)影響力難以轉(zhuǎn)化為財務(wù)可持續(xù)性。

Builder.ai的騙局更是將商業(yè)模式欺詐推向極致,其“全是人工,沒有智能”的操作,本質(zhì)上是利用資本對AI敘事的盲目追捧,虛構(gòu)技術(shù)價值。

這種“皇帝的新衣”式的騙局,最終在財務(wù)造假曝光后徹底崩塌。

高成本結(jié)構(gòu)成為隱形殺手。以50人團隊為例,僅AI專用PC采購成本就達50萬-60萬元,加上2名運維工程師年薪50萬元,年硬支出超百萬。

許多企業(yè)為降本粗暴裁員,卻忽視設(shè)備運維等隱性成本。

某AIGC公司因延遲硬件升級,導(dǎo)致研發(fā)效率下降、加班費激增,總成本反而上升30%。這種短視的降本策略,最終加速了企業(yè)的死亡。

中美AI戰(zhàn)場

在AI落地能力的比拼中,中國與美國的差距遠比大多數(shù)人預(yù)想的要小。

中國地方政府已成為AI技術(shù)的重要客戶。

DeepSeek的AI模型約半數(shù)需求來自政務(wù)系統(tǒng),醫(yī)院用AI整理電子病歷,警務(wù)系統(tǒng)借助AI尋人,社區(qū)服務(wù)平臺部署智能應(yīng)答,這些實踐讓AI從實驗室走向民生服務(wù)第一線。

消費者市場呈現(xiàn)“普惠”特征。

相比美國ChatGPT的付費模式,字節(jié)跳動將AI服務(wù)價格降至美國同行的1%,微信內(nèi)置智能助手,直播平臺廣泛采用虛擬主播。

調(diào)查顯示,過半數(shù)中國消費者能識別AI產(chǎn)品功能,反映出市場教育的深度滲透。

制造業(yè)則成為中國AI應(yīng)用的第三大市場,43%的AI風(fēng)投流向制造業(yè),而美國同領(lǐng)域投資只有3%。

寶鋼通過AI優(yōu)化生產(chǎn)流程,能耗降低15%,設(shè)備停機時間減少33%;

華菱鋼鐵的AI大模型使新鋼種研發(fā)周期縮短30%,研發(fā)成本降低25%。

這種差異源于中美不同的技術(shù)落地路徑。

美國執(zhí)著于前沿技術(shù)探索,中國則發(fā)力應(yīng)用優(yōu)化和商業(yè)化落地。

中國AI企業(yè)更擅長性能調(diào)優(yōu),采用個性化定制的服務(wù)方式,而美國公司多依賴軟件模式。

在算力受限的情況下,中國通過“軟件補硬件”策略破局,AI傳感器預(yù)判設(shè)備故障、智能工具降低能耗,制造業(yè)軟件采購量比十年前翻了一番。

幸存者啟示

在行業(yè)洗牌中,幸存者們展現(xiàn)出獨特的生存智慧。

波形智能的“蛙蛙寫作”工具雖被OPPO收購,但其在網(wǎng)文生成領(lǐng)域的30萬用戶與200億字內(nèi)容沉淀,證明了垂直場景的價值。

易點云通過IT設(shè)備訂閱服務(wù),將某芯片企業(yè)770臺電腦的采購成本從500萬-800萬元降至月租不足4%,并節(jié)省運維人力。

這種“輕資產(chǎn)、重服務(wù)”的SaaS模式,成為降低固定成本的關(guān)鍵。

技術(shù)路線的選擇至關(guān)重要。

中國在開源生態(tài)上的突破正在改寫游戲規(guī)則,DeepSeek開源框架月活用戶突破1.2億,極大降低了AI部署和使用門檻。

而美國試圖通過限制開源來遏制中國創(chuàng)新,卻因技術(shù)革命的傳播速度快于立法監(jiān)管而失效。

在AI倫理與安全領(lǐng)域,中國展現(xiàn)出前瞻性,瑞萊智慧的“人臉防火墻”有效攔截AI合成的欺詐嘗試,為金融等敏感領(lǐng)域筑起安全防線。

未來AI產(chǎn)品將呈現(xiàn)三大趨勢:

一是從“通用”走向“垂直”,行業(yè)大模型成為主流;

二是從“云端”走向“端側(cè)”,本地設(shè)備上的AI應(yīng)用提升響應(yīng)速度和隱私保護;

三是從“工具”走向“智能體”,2025年全球AI智能體市場規(guī)模預(yù)計突破5000億美元,中國在智能體應(yīng)用和開源生態(tài)的推動下,有望在多個領(lǐng)域領(lǐng)先。

這場AI寒冬既是挑戰(zhàn)也是機遇。

正如《經(jīng)濟學(xué)人》所言,決定AI競賽勝負的關(guān)鍵,可能不取決于誰家的模型更酷炫,而在于技術(shù)能否大規(guī)模融入真實應(yīng)用場景中。

中國在政務(wù)、制造業(yè)、消費市場的深度落地,正在構(gòu)建獨特的競爭優(yōu)勢。

當美國還在為AI監(jiān)管禁令爭論不休時,中國已通過433款大模型備案,形成涵蓋基礎(chǔ)層、模型層、應(yīng)用層的完整產(chǎn)業(yè)體系。

未來的AI世界,或許不再是中美對抗的零和博弈,而是技術(shù)普惠與產(chǎn)業(yè)升級的共生共贏。

參考資料:

1.Morketing《近8萬家AI企業(yè)“悄悄死亡”,百模大戰(zhàn)為何成了“百慕大陷阱”? | Morketing洞察》

2.AI研究所《2024-2025,那些倒下的明星AI項目》

3.大魚AI商業(yè)實操《這份“死亡名單”上有738個AI的名字》

一點想法(北京)旗下矩陣公眾號

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