2025国产AI应用淘汰潮深度解析：从“凉凉”名单看行业洗牌与未来 | AI资讯

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情感陪伴类AI的集体退潮：监管与变现的双重夹击

AI陪伴赛道曾被视为 AGI 落地最快、最容易产生用户粘性的领域。然而，2025年的数据却给出了冰冷的现实：美团的“Wow”、阶跃星辰的“冒泡鸭”、小冰的“XEVA”等至少8款知名应用相继折戟。

这一垂直赛道的集体崩塌，主要源于两个核心矛盾：

合规成本的高企：随着监管政策的收紧，AI陪伴类应用成为“清朗行动”的重点关注对象。擦边内容、未成年人保护机制缺失等问题，使得这类产品在内容生成上如履薄冰。一旦为了合规限制了AI的“人性化”与“亲密感”，用户的留存率便会直线下降。

商业模式的悖论：目前的 AI变现 模式仍以订阅制为主。然而，陪伴类产品面临一个尴尬的死循环：轻度用户不愿意付费，而重度用户虽然愿意付费，但其产生的海量对话推理成本极高，导致平台“越用越亏”。正如Claude Code的前车之鉴，高频互动反而可能成为亏损的源头。

“小而美”的伪需求陷阱：当新鲜感跑不赢成本

除了陪伴类应用，另一批倒下的是那些设计精美、理念独特的“小而美”工具。例如MiniMax的“万物追踪”、二次元社区“狸谱”以及饮食管理应用“胃之书”。

这些产品的失败，揭示了 AI 创业中常见的一个误区：将“功能”误判为“产品”，将“好奇心”误判为“刚需”。

许多独立开发者利用 LLM （大型语言模型）的能力，开发出了能总结信息、生成二次元图片或识别食物热量的工具。在上线初期，凭借 大模型 的新鲜感，它们确实能吸引大量流量。但随着时间推移，用户发现这些需求并非高频刚需。

更致命的是成本问题。对于像“狸谱”这样采取免费策略的产品，算力成本是悬在头顶的达摩克利斯之剑。在没有找到清晰的 AI变现 路径之前，流量越大，失血越快。这提醒我们，在 人工智能 领域，仅有好的创意是不够的，必须要有能够覆盖推理成本的商业闭环。

大厂的战略收缩：从“广撒网”到“聚核心”

在这份停运名单中，大厂的身影同样引人注目。阿里的“鹿班”、腾讯的“翻译君”和“智影”、字节的“小悟空”等，都在2025年画上了句号。

但这与创业公司的倒闭有着本质不同。大厂关停AI应用，更多是一种主动的战略调整：

资源整合：许多早期的AI应用是各部门“赛马机制”下的产物，功能单一且分散。随着 大模型 能力的提升，这些功能被整合进了超级App中。例如，阿里的通义听悟被整合进通义千问，小红书的奇域AI能力被并入社区生态。

技术迭代：像“鹿班”这类基于上一代AI技术的产品，在生成式AI面前已经显得落后。关停旧产品，是为了集中资源主攻 大模型 的核心能力和通用入口。

对于大厂而言，这是一种“断舍离”。它们不再需要无数个分散的App来试探市场，而是倾向于打造一个类似 ChatGPT 或 Claude 那样的超级入口，或者将AI能力内化为现有业务的增效工具。

通用大模型的降维打击：独立APP的生存空间在哪？

纵观这25个倒下的应用，我们发现一个共同的终极杀手：通用大模型能力的持续外溢。

在 OpenAI 和国内头部厂商的推动下，通用助手的能力越来越强。 * 用户不再需要专门的翻译App，因为通用大模型翻译得更信达雅； * 用户不再需要专门的摘要工具，因为任何一个主流AI助手都能处理长文本； * 用户甚至不需要专门的陪伴App，因为像豆包这样的通用助手已经具备了极高的情商和语音交互能力。

这就造成了“降维打击”：通用大模型不仅功能覆盖了垂直应用，而且往往免费或价格极低。垂直应用如果无法在数据深度、工作流整合或特殊场景上建立极高的护城河，就很容易被通用模型“顺手”解决掉。

结语

2025年的AI应用“死亡名单”，与其说是行业的寒冬，不如说是 人工智能 走向成熟的成人礼。它宣告了靠“套壳”、靠“信息差”、靠“伪需求”赚快钱的时代彻底结束。

未来，留给AI创业者的机会将更多集中在那些通用大模型无法触达的“深水区”——需要深度行业Know-how的B端场景，或是与硬件深度结合的边缘计算场景。

对于普通用户和投资者来说，保持对 AI资讯 的敏感度，关注 AGI 技术的最前沿动态，才能在这场技术变革中看清方向。想要获取更多关于 AI日报、Prompt 技巧以及 大模型 评测的最新信息，请持续关注专业的 AI门户 AIGC.BAR。