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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|圖片來源網絡。日晞研究所原創文章,如需轉載請留言申請開白。


      2025年3月,上海徐匯區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中站立,身后是曾獲數千萬元融資、被列為區重點扶持項目的明星AI企業。

      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掀起的技術狂歡中,2024-2025年的AI行業經歷了冰火兩重天。

      數據顯示,自ChatGPT發布至2024年7月,中國新注冊的23.7萬家AI企業中,已有8萬家注銷或停業,淘汰率高達34%。

      這些倒下的明星項目集中在三大“死亡象限”:強監管領域、技術代際斷層區和偽需求陷阱。

      醫療AI成為重災區。

      曾以“中醫數字化先鋒”自居的鷹眼智慧中醫,基于紅外熱成像與AI算法的“千人千方”系統雖在800家醫療機構落地,卻因技術難以適應復雜的中醫辯證邏輯,最終資金鏈斷裂。

      其失敗揭示了醫療AI的三重困境:數據質量要求高、算法泛化能力不足、合規成本高企。

      類似的,美國AI獨角獸Afiniti基于靜態規則引擎的客服匹配系統,在生成式AI浪潮中淪為“技術化石”,最終破產。

      圖像生成領域同樣哀鴻遍野。

      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陷入危機,用戶更傾向使用免費社區版本。

      而微軟、Adobe等巨頭通過集成AI工具進行降維打擊,導致其收入不足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,虛構營收數據欺騙投資人長達8年,最終在2025年5月破產清算。

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


      從爆紅到涼涼

      技術落地難成為頭號殺手。

      鷹眼智慧中醫的案例表明,實驗室性能與真實場景需求存在巨大落差。

      醫療、教育等強監管領域需要極高的算法準確性和數據合規性,而許多AI企業在技術尚未成熟時就急于擴張,導致“昂貴注腳”的悲劇。

      Afiniti的教訓則印證了“技術護城河”的脆弱性。

      在AI領域,技術代際更迭的速度遠超傳統行業,企業若不能持續創新,即便坐擁龐大客戶基礎,也會被時代拋棄。

      商業模式不清晰是普遍頑疾。StabilityAI的開源策略雖快速建立生態,卻缺乏如云服務、企業級API等清晰的商業閉環,技術影響力難以轉化為財務可持續性。


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

      這種“皇帝的新衣”式的騙局,最終在財務造假曝光后徹底崩塌。

      高成本結構成為隱形殺手。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。

      許多企業為降本粗暴裁員,卻忽視設備運維等隱性成本。

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


      中美AI戰場

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

      中國地方政府已成為AI技術的重要客戶。

      DeepSeek的AI模型約半數需求來自政務系統,醫院用AI整理電子病歷,警務系統借助AI尋人,社區服務平臺部署智能應答,這些實踐讓AI從實驗室走向民生服務第一線。

      消費者市場呈現“普惠”特征。

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

      調查顯示,過半數中國消費者能識別AI產品功能,反映出市場教育的深度滲透。

      制造業則成為中國AI應用的第三大市場,43%的AI風投流向制造業,而美國同領域投資只有3%。


      寶鋼通過AI優化生產流程,能耗降低15%,設備停機時間減少33%;

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

      這種差異源于中美不同的技術落地路徑。

      美國執著于前沿技術探索,中國則發力應用優化和商業化落地。

      中國AI企業更擅長性能調優,采用個性化定制的服務方式,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傳感器預判設備故障、智能工具降低能耗,制造業軟件采購量比十年前翻了一番。


      幸存者啟示

      在行業洗牌中,幸存者們展現出獨特的生存智慧。

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

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

      這種“輕資產、重服務”的SaaS模式,成為降低固定成本的關鍵。

      技術路線的選擇至關重要。

      中國在開源生態上的突破正在改寫游戲規則,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新,卻因技術革命的傳播速度快于立法監管而失效。


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

      未來AI產品將呈現三大趨勢:

      一是從“通用”走向“垂直”,行業大模型成為主流;

      二是從“云端”走向“端側”,本地設備上的AI應用提升響應速度和隱私保護;

      三是從“工具”走向“智能體”,2025年全球AI智能體市場規模預計突破5000億美元,中國在智能體應用和開源生態的推動下,有望在多個領域領先。

      這場AI寒冬既是挑戰也是機遇。

      正如《經濟學人》所言,決定AI競賽勝負的關鍵,可能不取決于誰家的模型更酷炫,而在于技術能否大規模融入真實應用場景中。

      中國在政務、制造業、消費市場的深度落地,正在構建獨特的競爭優勢。

      當美國還在為AI監管禁令爭論不休時,中國已通過433款大模型備案,形成涵蓋基礎層、模型層、應用層的完整產業體系。

      未來的AI世界,或許不再是中美對抗的零和博弈,而是技術普惠與產業升級的共生共贏。

      參考資料:

      1.Morketing《近8萬家AI企業“悄悄死亡”,百模大戰為何成了“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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