一個行業(yè)的真實水位，除了數(shù)據(jù)、公告、宏觀動向，有時候也在閑置平臺的風(fēng)吹草動之間。

QuestMobile 近期發(fā)布了一份《2025-2026 年度核心趨勢報告》，TOP 15 AI 賽道用戶規(guī)模 NO.1 應(yīng)用榜上有很多熟悉的名字，比如位居 AI 綜合助手第一名的是豆包，AI 搜索引擎的第一名是文心助手。

AI 文案寫作賽道的 NO.1 應(yīng)用就不那么“常規(guī)”，被閑魚的 AI 發(fā)布功能拿下，該產(chǎn)品的 MAU 達(dá)到 1807.8 萬。報告同步顯示，閑魚 MAU 達(dá)到2.17億，同比增長 19.64%。

作為國內(nèi)最大閑置交易平臺，閑魚龐大的實時交易數(shù)據(jù)指向了眾多真金白銀“用腳投票”的消費風(fēng)向。用戶在閑置交易平臺選擇留存、出售或重新購買某類商品，是對其需求強度的直接判斷。AI 因此找到了一個接地氣的落地場景，在非標(biāo)市場中替不想寫文案的賣家，解決“最后一百字”的表達(dá)焦慮。

同時，它又成為觀察消費真實走向的絕佳窗口。無論是當(dāng)年顯卡價格隨比特幣行情的瘋狂起落，還是Vision Pro 發(fā)布后平臺先后涌現(xiàn)的“按小時租賃”業(yè)務(wù)。當(dāng)新技術(shù)剝離資本敘事，而在閑魚上以具體的“價格”或“工具”形式存在時，它的價值方才具象化。

就近一點而言，去年初 DeepSeek 爆火，閑魚上就迅速出現(xiàn)一大批圍繞它的技術(shù)服務(wù)（部署、注冊）、情感消費，以及知識付費（教程）。

某類商品一旦在閑魚集中出現(xiàn)，往往意味著兩件事：要么供給過剩、泡沫破裂；要么需求正在下沉、滲透加速。

正值又一年春節(jié)，大廠摩拳擦掌要借這一輪營銷節(jié)點托舉旗下 AI 產(chǎn)品規(guī)模飛升。而去中心化的閑置市場的技術(shù)動向，也許能看到一些熱鬧之外的真實滲透。

被 AI “全副武裝”的閑置交易

上榜的“AI 發(fā)布”是閑魚一款面向賣家的 AI 功能，可自動識別商品、生成個性化文案。在去年的世界互聯(lián)網(wǎng)烏鎮(zhèn)峰會，閑魚CEO丁健公布的數(shù)據(jù)顯示，AI 發(fā)布功能生成的商品文案采納率超過 87%，累計輔助發(fā)布的商品數(shù)量達(dá) 2.3 億件。

而過去兩年間，閑魚陸續(xù)推出了一系列 AI 產(chǎn)品，包含發(fā)布、智能托管、搜索、行情監(jiān)測，其全線 AI 工具目前覆蓋 4500 萬用戶，通過 AI 促成的商品交易總額突破 100 億元，新發(fā)布商品的日動銷率提升10%。

當(dāng)前，用戶打開閑魚，從發(fā)布商品到最終成交，AI 已經(jīng)介入了大部分環(huán)節(jié)。我們大致瀏覽一下整個流程，賣家側(cè)的主要問題是繁瑣和信息差，想標(biāo)題、填參數(shù)、描述新舊程度可能都需要查大量資料，即便做了功課賣家可能也估不準(zhǔn)自己的舊物值多少錢，定高了賣不掉，定低了怕虧本。

由于缺乏標(biāo)準(zhǔn)，買賣雙方因為“到手刀”（收貨后砍價）或描述不符產(chǎn)生糾紛，也有非常高的處理成本。AI 發(fā)布和托售主要針對的就是這類問題。

買家側(cè)的智搜和行情其實邏輯類似，也是幫助用戶在信息繁雜的二手市場中做減法。其具體手段是 AI 最擅長的分析需求、匹配數(shù)據(jù)，提供解決方案。

圖片來源：閑魚

其實各大電商平臺都在積極應(yīng)用 AI 改造撮合交易的各個環(huán)節(jié)，但相比傳統(tǒng)電商，閑置交易平臺的結(jié)構(gòu)對 AI 介入更友好。

最核心在處理“非標(biāo)品”的效率問題上。

傳統(tǒng)電商售賣的大頭是標(biāo)準(zhǔn)品，比如一部全新的品牌手機，無論誰賣，參數(shù)、外觀、性能都是一樣的，搜索算法只需要匹配關(guān)鍵詞即可。而二手市場賣的是非標(biāo)品。同樣是 iPhone，有的屏幕有劃痕，有的電池只有 80%，有的修過主板。

AI 讀取圖片細(xì)節(jié)和自然語言描述的能力，就比較適合去處理這一類問題，讀懂二手物件具體的“磨損程度”，把它推給能接受這個瑕疵的買家。

這一點丁健在峰會上也有提到，“傳統(tǒng)電商靠人工維護(hù)品類標(biāo)簽，但閑魚的長尾非標(biāo)商品根本無法這樣操作。”當(dāng)前閑魚 AI 的底層能力是圍繞生成式語義 ID（GSID）與智能定價模型（LLP）。

這種適配也涉及買賣雙方。傳統(tǒng)電商的賣家通常是專業(yè)商家，我們常說的 B 端，懂得 SEO，有專業(yè)的內(nèi)容制作和客服團(tuán)隊。而閑魚主要為個人買家，或稱 C 端，為撰寫商品文案而冥思苦想，還要盯著手機完成客服工作就變成了額外的負(fù)擔(dān)。

AI 因此扮演了更多“技術(shù)平權(quán)”的角色，拉平個人賣家與職業(yè)商家之間的能力差距。比如幫不懂拍照的人優(yōu)化商品圖片，幫不會寫字的人寫文案，幫沒空回消息的人做客服。由此，也就不難理解 AI 發(fā)布這款面向商家，傳統(tǒng)意義上的 B 端產(chǎn)品，會有矚目的用戶規(guī)模。它實際上的應(yīng)用面是更廣闊的。

務(wù)實的交易邏輯讓 AI 和閑魚的相性更好，迅速融合。而交易本身也是一輪篩選機制。在這個只為“結(jié)果”付費的市場，那些被封裝成具體服務(wù)的 AI 碎片亦是一種需求提純。

在非標(biāo)市場，“電”變成“電器”

在大廠不遺余力的托舉中，大多數(shù)人都能數(shù)出幾個 AI 應(yīng)用的名字，但要說各自有什么不可替代性，話題就沒有太多繼續(xù)的空間。

新技術(shù)能做的事情太多，產(chǎn)品反而不知道從何處著力。對 AI 而言，技術(shù)的全能反而造成了應(yīng)用場景的失焦，就得靠眾多“場外因素”來堆砌心智。

所有的大模型都能寫文案、畫圖、做表，技術(shù)本身就變成了所謂的“水電煤”通用資源。在 SaaS 層面，廠商很難講出差異化故事；對于普通用戶而言，大同小異的對話框能做的事也大同小異，就沒有太多“選擇”與“信任”的推力。

那么帶著付費意愿，主動搜索的 AI 相關(guān)商品是什么樣呢。

賬號交易、工具、服務(wù)標(biāo)價售賣，是當(dāng)前 AI 商品最常見的關(guān)鍵詞，在閑魚 AI 智搜板塊直接搜索對應(yīng)詞匯，能很直觀地看到它對商品的篩選和分類。

賬號交易算是一種底層需求，付費限制將大量用戶擋在門外，由此誕生了準(zhǔn)入層面的交易。不過閑魚除了常見的主流 AI 高級會員賬號或代充服務(wù)，還有相當(dāng)一部分是垂直工具 AI，尤其是視頻生成 AI 的積分/體驗賬號。

前幾年高質(zhì)量的文本對話是稀缺資源，而今隨著國產(chǎn)模型普及，文本和基礎(chǔ)繪圖能力基本成為標(biāo)配，那些高算力消耗、高門檻的“視頻生成”能力現(xiàn)在擁有更高的交易價值。

工具反映了部署層面的問題，這類商品是閑魚上最大雜燴的一部分，也是“賽博黑市”最具想象力的一片天地。但針對特定需求的 AI 工具在這里有非常具體的表達(dá)。比如自動生成漫畫推文、本地部署 AI 助理、分析聊天記錄等，功能聚焦，適合有明確目標(biāo)的用戶。

像自動生成漫畫推文，買家購買的不是 AI 技術(shù)，而是一套適配新媒體的“搞錢工作流”。人工智能被工具化為“內(nèi)容生產(chǎn)的鏟子”，直接服務(wù)于創(chuàng)作者經(jīng)濟(jì)。在這里不太會看到泛泛而談的“AI 助手”，能賣得動的工具，基本直接指向一些確定場景：要么能即刻提升賺錢效率，要么能解決具體且私密的問題。

AI 服務(wù)基本是封裝得比較徹底的“產(chǎn)品”，買家不需要懂技術(shù)，甚至不需要擁有賬號，他們只想用錢直接購買 AI 生成的成品（如老照片修復(fù)、PPT 生成、論文降 AI 率），交易核心是結(jié)果。這便涉及到一個老生常談的數(shù)字鴻溝催生信息差套利問題，賣家發(fā)揮熟練技能，賣家購買一個省心省事。

在非標(biāo)市場，“電”必須變成“電器”才具有標(biāo)價的資格。這些 AI “含金量”的最小單元組成了一個碎片化的地圖，其共性在于務(wù)實：是否真的節(jié)省時間，是否降低門檻，是否直接解決問題。

只有致用，才能打破無感。

在當(dāng)前的普通用戶眼中，AI 的長相可謂驚人的一致，都是一個綴有各類附加選項的對話框，其背后底層能力的高下卻很難感知。

這有點像智能手機發(fā)展到后期，處理器快 20% 對大多數(shù)人來說只是個數(shù)字，如果日常使用的絕大部分操作只是刷刷短視頻。同樣，若用戶只是用 AI 寫一份簡單的周報或查詢一個常識，模型參數(shù)的量級差異會很難映射到體驗上。

在致用的標(biāo)準(zhǔn)下，閑魚是一個雙重觀測樣本。作為平臺方，它在“非標(biāo)品”領(lǐng)域的 AI 基建化嘗試已經(jīng)能看到一些成效。工具足夠趁手，用戶自然會有偏向。

同時作為交易場，數(shù)量龐大的 C2C 買賣博弈，記錄了新技術(shù)的市場接受過程，為需求提純提供了很多參考。直到今天，行業(yè)對“剛需在哪里”仍沒有共識。大模型能力不斷外溢，但落到具體生活與交易場景時，還是很難描繪出真正高頻、可付費的需求。

尤其在頭部企業(yè)紛紛將入口之爭視為頭等大事之時，面對體驗層面的極度同質(zhì)化與用戶感知的鈍化，AI 應(yīng)用的破局阻礙早已不是能力不夠。

*題圖及文中配圖來源于網(wǎng)絡(luò)。