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      2025,被AI帶飛的三大賽道

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      AIX財經(AIXcaijing)原創

      作者 | 李夢冉

      編輯 | 魏佳

      在剛剛過去的2025年,你最常用的AI應用有哪些?

      不久前,一份“2025十大AI提示詞”榜單刷屏,出現最高頻的分別是:股票、八字、情感咨詢、朋友圈文案、景點推薦、雙色球號碼、失眠、解答這道題、離婚財產分割、人生的意義。

      這份榜單從側面印證了一個變化:AI正在從“閑聊工具”轉向“決策參與者”。它開始真正介入人們的情緒、學習與表達,也由此引出了2025年被AI“卷飛”的三大賽道:情緒類AI、教育類AI、創作類AI。它們分別對應著人的心理需求、成長路徑與表達能力,覆蓋了AI最容易形成高頻使用的核心場景。

      但熱鬧之下,有的賽道迎來需求爆發,有的已經進入體系化競爭,還有的在顛覆與爭議中前行。

      本文將聚焦這三大賽道,復盤它們在2025年的真實進展,并進一步探討,這些需求是否已經被驗證為長期價值?現有的商業模式能否跑通?進入2026年,這些AI應用是否會迎來突破口?

      情緒類AI:需求爆發了,賺錢還沒跟上

      “你是一個命理學大師,深諳八字及奇門等傳統命理方法......”這段話在小包手機里可以找到三次,出現場景分別是豆包、DeepSeek以及ChatGPT。

      對她而言,AI的價值早已不止于“玄學解惑”。感情里的拉扯、求職前的焦慮、深夜突如其來的低落,那些不方便向親友傾訴的情緒,都可以扔給AI這個最穩定的接收器。

      這種真實存在的情感需求,背后藏著百億級市場潛力。中研普華產業研究院數據顯示,2025年中國AI情感陪伴市場將爆發至38.66億元,預計2028年將突破595億元,年復合增長率達148.74%。

      需求的爆發催生了豐富的賽道生態,大體分為硬件和軟件兩類。

      根據應用市場分析公司Appfigures數據,全球337款活躍創收的AI陪伴應用中,128款誕生于2025年,賽道擴容顯著。除豆包、DeepSeek等通用大模型外,垂直玩家精準卡位:陪聊賽道有谷歌Character.AI、字節貓箱;Soul、Grok上線AI伴侶功能,韓國LoveyDovey深耕AI戀愛領域。

      這些產品核心共性是擬人化陪伴:支持文本或語音交互,搭載長期記憶機制,能記住用戶偏好并持續構建情感聯結,24小時實時響應情緒需求。特性上各有側重,如Character.AI可生成動態形象,實現多角色流暢對話;字節貓箱主打高自由度角色扮演與劇本定制;LoveyDovey以親密互動和個性化對話風格還原沉浸式戀愛體驗。


      圖源 / Character.ai官網截圖


      硬件端,AI陪伴玩具、智能陪伴機器人等產品在2025年集中出現,其中躍然創新2025年8月底宣布完成2億元A輪系列融資,中金資本旗下基金、紅杉中國等一線投資機構共同參投。該公司推出的AI掛件BubblePal,不到一年賣出25萬臺,銷售額或直接破億。

      AI陪伴賽道正處于“需求爆發但格局未定”的窗口期。“情緒AI市場目前集中在寵物類、戀人類兩大產品形態,但整體仍處于早期創業階段,尚未出現真正的頭部玩家,大家都在摸索適合自己的商業化路徑。”AI陪伴應用軟件Solulu聯合創始人陳默默告訴「AIX財經」。

      這種“無頭部壟斷”的格局,恰恰源于情緒需求的多元與廣闊。

      以Solulu為例,陳默默介紹,該應用的核心用戶群體,鎖定在大學畢業剛進入社會、處于人生探索期的“奧德賽一代”,這群年輕人面臨著職業選擇、人際關系等諸多無標準答案的人生難題,需要的不是簡單的對錯評判,而是持續的傾聽與陪伴。

      而相比傳統的情緒解決方案(如找親朋傾訴或者咨詢心理醫生),AI的優勢在“私密感”與“即時性”。“很多人有情緒困擾,要么因‘病恥感’不愿求助心理咨詢,要么問題未到病理層面,更或是需要即時疏導卻找不到渠道。”陳默默解釋道,傳統心理咨詢從尋找機構、預約服務到線下溝通,流程繁瑣且耗時,但很多時候情緒卻是一瞬間的爆發。

      熱鬧的需求背后,商業化仍在摸索階段。

      目前情緒類AI的盈利模式主要分為兩類:一類是直接售賣AI陪伴硬件,客單價跨度較大,從百元級入門款AI掛件到數千元智能陪伴機器人,憑借硬件本身的實體價值與AI功能溢價回收成本;另一類是C端應用采用的會員訂閱制,有月卡、周卡、季卡和年卡等,價格高低不等,多數集中在15元-50元/月。廣告盈利模式因多數產品用戶量級不足,短期內難以落地。

      陳默默指出,“從用戶層面看,目前不少產品能實現單點盈利,但公司層面仍難達到持續穩定盈利,前期的技術開發、團隊管理成本太高,會稀釋短期收益。”

      從2025年看,情緒AI更像一個“需求已被驗證、商業仍在爬坡”的賽道,它不會消失,但注定是一個慢變量行業。

      教育類AI:三大門派混戰,慢但是走得遠

      如果說情緒類AI仍停留在需求先行階段,教育類AI則已進入穩定發展期,尤其是在應試教育體系主導下,展現出巨大潛力。

      非凡產研數據顯示,教育類AI產品在多份流量與MAU排名榜單中的占比穩定在20%左右,且多款產品實現月度翻倍增長。相比圖片、視頻等創作工具,教育AI呈現出更強的“持續使用”特征。

      硅谷早期投資人JW對「AIX財經」表示,在應試教育為主的環境下,AI教育將對傳統教育模式形成顯著沖擊:一方面,AI教育有望推動教育公平,讓不同群體都能自主選擇適配的學習方式;另一方面,教育體系內的信息具備強結構化特征,更利于AI技術的學習與落地。

      從玩家結構看,目前主流的AI教育賽道主要集中在應試教育階段,大致可以分為三類:

      一類是教育原生公司,依托內容與用戶積累,將AI嵌入解題、測評與學習機(如猿輔導、作業幫、好未來、新東方);


      圖源 / 好未來官方微博


      第二類是互聯網公司,從工具型入口切入,憑借流量與分發能力快速獲取用戶(如字節、阿里);

      第三類是技術型廠商,深耕學校與教育機構,服務課堂與教學管理(如科大訊飛和網易有道)。

      這三類玩家,幾乎覆蓋了目前應試教育的所有核心需求:名師授課、作業輔導、實時答疑甚至學習監督。

      此外,還有一些教育AI創業公司避開應試教育的紅海,瞄準了更細分的需求場景。

      例如,2025年才入局的TaalaAI,其創始人Peter向「AIX財經」表示,大學生從校園邁向社會的過渡階段,需要針對性的成長支持,而現有教育場景中這類銜接性指導仍有優化空間,這正是他們的切入點。

      AI教育產品Asksia前聯合創始人Bella此前同樣聚焦大學生人群,她也提到,當初的切入原因,正是因為這一群體存在長期且明確的痛點。

      尤其在2025年,模型能力的提升進一步放大了教育AI的效率優勢。Peter舉例稱,以前讓AI寫代碼、做小游戲,會存在許多bug,如今生成的成果已可直接使用。在這個過程中,教育的重心也隨之轉移,相比單純的知識積累,如何駕馭AI正在成為新的能力分水嶺,這正是當前市場的空白,也是他們瞄準的方向。

      在商業化層面,教育類AI是三大賽道中路徑最為清晰的一條。會員訂閱、課程/服務打包、B端合作是主流模式,傳統在線教育機構還通過售賣AI硬件進一步拉高客單價,增厚利潤。

      其中,會員訂閱被視為核心商業模式,受功能屬性不同價格差距大,主流區間集中在15-200元/月。Peter解釋,會員訂閱模式與AI服務的Token消耗特性直接相關:“Token消耗難以精準結算,不像傳統服務能明確標價,也不像人力成本易核算,每個人與AI的對話模式、使用場景差異較大,無法制定固定收費標準。”而訂閱制能有效規避這一問題,更利于長期把控成本與收益的平衡。

      2025年,教育類AI確實迎來了一輪加速發展,但上述人士均不以短暫風口來審視,如Peter所言,教育本身就是一個永恒的課題。

      這或許也是AI第一次進入一個“不會被輕易放棄”的行業。

      創作類AI:效率起飛,淘汰加速

      至于內容創作,可能是這一年被沖擊得最直接、也最劇烈的行業。

      如果要用一個詞概括,AIGC紀錄片、廣告片導演丁一給出的答案是“迭代”。

      這一年AI核心技術實現關鍵飛躍,尤其在“場景一致性”與“人物一致性”上取得突破性進展,AI生成視頻的連貫性大幅提升,以往反復調教素材的繁瑣過程被簡化,試錯成本顯著降低。

      丁一向「AIX財經」介紹:如今1分鐘左右的視頻,3天內即可完成,單人便能獨立承接項目;相較于以往每月僅能承接2個項目的效率,現在可同步推進多個。項目賬期也比傳統模式明顯縮短,傳統幾十萬的廣告項目,現僅需幾萬塊即可完成,利潤可達50%(遠超傳統實拍30%的上限)。

      類似變化也出現在更加規模化的內容生產場景。此前有攝影師向「AIX財經」感嘆,不少公司已廣泛采用AI工具,每天可高效生成2000余條視頻,分發至不同賬號進行爆款測試,其效率遠超攜帶單反相機拍攝的傳統模式。

      創作產能的暴增,并非來自單一工具,而是多條技術路線的同時成熟。

      先是“文生圖/圖生圖”領域,已經形成國內外玩家同臺競技的成熟格局。國際上有Midjourney、AdobeFirefly這類標桿產品,國內則聚集了美圖(旗下美圖秀秀、WHEE雙產品發力)、字節系的豆包和即夢AI等實力玩家。


      圖源 / 豆包官網截圖


      它們的核心應用場景十分廣泛,從廣告營銷設計、社交媒體配圖,到電商產品海報、個人藝術創作都有覆蓋,本質上是在替代或輔助傳統圖片拍攝、圖庫購買、聘請專職設計師等環節,大大降低了圖像創作的門檻和成本。

      其次是更進一步的“文/圖生視頻”,處于快速演進的前沿階段。其核心應用場景包括短視頻制作、動態海報、創意廣告片頭、影視概念預覽等,這些環節往往制作成本高昂、周期長,也因此這是AI創作賽道“取代焦慮”最集中的地方。

      2025年9月底OpenAI發布Sora2刷新行業標桿,國內方面,字節即夢AI、快手可靈、騰訊混元、阿里通義萬相等大廠集體入局,PixVerse、生數科技(Vidu)等創業公司也在加速追趕。

      與此同時,單純的文字生成能力對傳統內容生產的沖擊已趨于“常態化”,包括廣告文案與腳本生成、電商商品詳情頁制作、小說/劇本輔助創作等。而這類文字生成功能的技術門檻相對較低,國內通用大模型已能輕松實現。

      玩家扎堆、能力疊加,讓創作類AI在2025年完成了從單一工具到生產體系的轉變。對于2026年,丁一給出的預測詞是“爆發”。

      但爆發的另一面,是“取代焦慮”。丁一認為,盡管AI目前無法替代導演的核心職能,比如契合時代審美的創作判斷、講好故事的敘事能力,但會加速淘汰行業尾部的“工具人”及低效從業者。其中,傳統特效、拍攝等技術類崗位受沖擊最為明顯,他甚至直言:“2026年,傳統特效公司或將被淘汰一半。”

      也因此,當AI在情緒、教育賽道多以“賦能者”角色被討論時,在內容創作的一線,無論是寫手、畫師還是設計師,它帶來的更多是“沖擊感”與職業重構的緊迫感。

      AI并沒有消滅創作,而是讓大家重新思考“誰還能靠創作吃飯”。

      熱鬧過后,誰能在AI賽道活下來?

      情緒類AI、教育類AI、創作類AI的短期熱度或許會隨著新鮮感消失,真正決定未來的,一是盈利模式的可持續性,二是核心行業難題的實質性突破。

      三大賽道首先面臨一個共性挑戰,即商業化的不確定性。

      此前一位AI行業資深投資人對「AIX財經」直言:縱觀國內平臺型企業,廣告與流量變現仍是主流商業模式。目前國內消費者為AIToC應用付費的路徑,幾乎走不通。

      在這一前提下,三條賽道走上了不同的路。

      情緒類AI仍處于早期的探索階段。

      JW從投資人視角出發,認為目前情緒陪伴類產品在用戶體驗上不及大廠語言模型,市場對其是否為偽需求尚存爭議。

      短期內,營銷造勢與新奇產品形態能吃到紅利,如Grok憑借二次元虛擬伴侶Ani,月活躍用戶突破2000萬;AI戀愛應用“LoveyDovey”更以35萬月活用戶,撬動1.2億元年化訂閱收入,成為目前最賺錢的情緒陪伴產品之一。

      但在多位從業者看來,這并非終局。“長期來看,核心在于情感壁壘和長期關系的建立,要能多元覆蓋用戶需求點,并與現有產業如心理咨詢、養老等結合。”陳默默稱。

      相比之下,JW認為AI教育商業化路徑清晰,ToB端與學校、教師合作盈利穩定,ToC端依托AI學習機等硬件普及率和家長強付費意愿,變現能力突出,市場空間廣闊。

      不過這更是針對應試教育場景,這個場景下家長擁有決策權且付費意愿強烈,但像TaalaAI這類聚焦大學生職業規劃、技能發展的產品,用戶付費熱情相對不高。不過這也不是TaalaAI一家面臨的問題,后續尋求B端合作或許是突破方向。


      圖源 / pexels


      創作類AI賽道的商業化呈現出明顯的兩極分化:ToB端以“價值替代”為路徑,以ROI為衡量標準,賽道將快速整合并涌現平臺型服務商;ToC端的消費級產品(如AI短劇)付費意愿較弱,但專業AI工具因用戶有付費剛需,往往能快速實現商業閉環,JW認為,短期內,“B端養C端”或“工具養內容”,可能是大多數玩家不得不面對的現實。

      丁一也向「AIX財經」證實,目前他們的創作工具繁多,國內與國外AI工具交叉協同,單個項目常搭配多款工具使用,核心成本消耗便集中在算力付費上。

      除了盈利模式之外,三大賽道還面臨各自的行業約束。

      對于情緒類AI,陳默默稱,長期留存與同質化競爭是目前行業所面臨的核心挑戰。

      “如何主動發起與用戶的交互,如何理解并運用用戶的記憶,是所有產品都要解決的關鍵。”尤其是輕交互類產品,用戶新鮮感消退后極易流失,長期用戶價值的挖掘成為痛點。此外,同質化則讓賽道陷入低水平競爭,比如直接調用第三方大模型、不做任何場景化優化的“套皮AI”,在中國市場很難獲得商業支持。

      教育類AI面臨的,則是市場魚龍混雜,偽概念爭議時有出現。

      Peter提到,部分產品存在“硬造需求、套AI外殼”的情況,并非真正解決用戶痛點。Bella也補充,不少產品忽視了學生真實學習節奏,僅停留在技術堆砌。不過她也指出,當前AI教育仍處于快速探索階段,隨著各產品模型能力的差距逐漸縮小,能否在真實學習場景中實現長期復用,將成為決定產品突圍的關鍵。

      創作類AI賽道的挑戰,某種程度上也折射出整個行業的“取代焦慮”。丁一指出,當前行業面臨兩大核心問題:一是專業人才供給不足,導致項目承接能力難以匹配市場需求;二是部分創作者對AI技術接受度低、學習能力不足,從而錯失了時代賦予的發展機遇。

      此外,版權問題也成為創作類AI賽道不可忽視的變量。此前,番茄小說平臺將作者作品數據用于AI訓練的行為引發軒然大波,不僅催生了大量AI生成的“代寫作品”,更引發簽約作者集體抵制。有網絡作者向「AIX財經」感嘆,即使深知AI是未來趨勢,自己平時也會使用,但這并不妨礙抵制這種行為。“因為我們無法預知,今天主動‘投喂’給AI的數據,未來會不會成為反噬自身版權與創作權益的回旋鏢。”

      以上這些問題尚無標準答案,只能在時間中被反復驗證。

      2026年,AI與人類的博弈與共生,仍將持續上演。

      *題圖來源于unsplash。

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