始於熱潮，歸於沉寂:曾經爆火的AI應用都怎麼樣了
來源：倍可親(backchina.com)
你還記得那些曾經刷屏的AI應用嗎？
從「吊打海馬體」的妙鴨相機，到橫空出世的秘塔AI搜索，從憑藉長文本能力刷屏的Kimi，到魔性傳播的「兵馬俑跳科目三」「hello Kitty炸辦公室」，自從我們邁入大模型時代，每隔一段時間，就有那麼一兩個驚艷的AI應用出圈，一會讓人焦慮丟失工作，一會又變成不得不學的搞錢秘技。
AI是一個自帶流量的話題，而面向普通人的AI應用，是這兩年創業、融資的捷徑。在被稱為AI應用元年的2024年，中國AI原生應用用戶規模突破1.2億，同比增長232%，形成了原生App、AI插件、AI手機及智能硬體四大主流落地模式。
但是在AI能力的快速提升中，絕大部分AI應用難逃「曇花一現」的命運，從一時爆火走向無人問津。進入2025年，伴隨著用戶習慣養成與市場趨於理性，早期的廣泛探索正在快速收縮。近期有媒體報道，「AI六小龍」之一的階躍星辰，停止其C端陪伴類應用「冒泡鴨」的大規模投入，團隊合併至Agent產品「階躍AI」，目前僅留部分員工運維；崑崙萬維旗下「天工AI」——國內第一款AI搜索產品——徹底告別搜索定位，轉向辦公智能體。
這些調整也意味著，國內C端應用競爭正從功能堆砌和流量爭奪，轉向對用戶核心價值的深度挖掘與差異化能力的構建，否則逃不出「花錢湊熱鬧，用戶留不住」的怪圈。伴隨著一大批AI應用的轉型，行業將迎來新一輪的淘汰洗牌，我們復盤了過去兩年間，在AI寫真、陪伴AI、AI搜索、智能助手及泛娛樂五大關鍵賽道上，代表性產品的興衰軌跡，和那些價值幾十億的經驗教訓。
AI寫真：第一個破圈的AIGC應用——妙鴨相機
妙鴨相機的興衰是生成式AI娛樂化工具應用的經典樣本：它以現象級爆紅登場，卻因技術單薄、商業脆弱與需求泡沫化快速沉寂。
2023年初，沒有非常清楚的商業目標，只是想要做點「AI和圖像方面的產品前沿的東西」，張月光拉了五六個同事，組了個興趣小組。3月，關鍵技術要素成熟了點，他們決定往寫實人像方向走。
後來，7月17日，一個名叫「妙鴨相機」的AI寫真工具正式發布，幾乎沒有宣發的情況下，全憑網友分享、推薦，不到一周就火爆全網，成了國內第一個在C端破圈的AIGC應用。
向海馬體、天真藍等線下寫真館發出挑戰，是妙鴨相機被打上的標籤；它自己的定位則是「AI攝影師」——讓用戶以更低的成本足不出戶拍到專業質感的寫真。
當時，妙鴨相機的成績讓同行望塵莫及：產品正式發布時，團隊20來人，在半年時間內博出了App Store免費榜榜首的產品；它的功能是付費的，9.9元是最低消費門檻，App Store端最高時一天的收入為75907美元，約合人民幣53萬多；算力被使用到極致，生成隊列動輒兩三千人，需要排隊8、9個小時。
從收入和用戶增長來看，在AI大模型產品形態的拓荒期，妙鴨相機瞄準小場景的策略是成功的。但線上AI寫真無法提供線下寫真館提供的情緒價值，更無法滿足用戶去往線下的社交需求。而聚焦線上，在相機賽道，還有美圖秀秀這座難以跨越的大山，同一時期，它在對App進行AI化升級，接連推出AI消除、AI寫真、AI擴圖等功能。
產品自身的局限，以及競品類似功能的推出、模型能力的提升，爆火一個月之後，妙鴨相機的先發優勢逐漸被瓦解。2023年11月，妙鴨相機產品負責人張月光從阿里巴巴離職創業，妙鴨相機丟失了它的「魂」。
如今，妙鴨相機還在更新迭代，今年年初上線了Live動態寫真，仍然是AI驅動，上傳照片的門檻從最初的20張變成了現在的4張，生成效果反而更逼真了。但如今日下載量徘徊在1000上下的妙鴨相機，曾經的輝煌終究是曇花一現了。
妙鴨相機證明了，僅靠技術驚奇感無法維繫用戶的熱情，功能單一、缺乏更強的工具屬性，也沒有社交關係鏈等留存手段，在用戶新鮮感過去后，勢必會被大廠的同類型免費產品所取代。
● 2023年6月10日-2025年6月9日，妙鴨相機在全部應用商店的下載量。數據來源：點點數據
陪伴AI：頭部穩固，打不出差異化——冒泡鴨
AI技術帶來生產力革新的另一面，是冰冷的演演算法有時也能表現出人類獨有的溫情。AI陪伴（又稱AI角色扮演類）賽道便誕生於人類對這種溫情的期待之下。
在用戶使用時長、對話輪次、留存率等數據上，陪伴類AI幾乎總是領先ChatBot等工具類AI。用戶對「賽博戀人」的痴迷，助推玩家爭相入局，如閱文集團的築夢島、位元組跳動的貓箱（前話爐）、美團的Wow、階躍星辰的冒泡鴨等。
據智能湧現報道，2024年12月，「AI六小龍」之一階躍星辰，停止對旗下AI陪伴類產品冒泡鴨的大範圍投入，冒泡鴨團隊合併至對話產品「躍問」（現更名為「階躍AI」），僅留部分員工運維。此時，距離冒泡鴨正式上線也不過大半年的時間。
對於這樣的調整，一名階躍星辰員工說，經過一年以來的探索，團隊現在在產品布局上學到的深刻一課是：不要在已有頭部玩家的領域，參與競爭。
AI陪伴類的頭部玩家指的是同樣是「AI六小龍」之一的Minimax旗下的星野。
鮮有人知道的是，在ChatGPT發布前的2022年10月，Minimax已經發布了對話互動式智能體產品Glow。Glow的背後是Minimax自研的300億參數的大語言模型（LLM），產品形態近似於如今的陪伴AI。後來的2023年初，因為監管因素，Glow停止服務。
2023年9月8日，備案后，Glow搖身變成「星野」歸來。星野擁有了最新的多模態能力，它能讓用戶通過文字描述角色的性別、性格、身份和形象，「捏」出鮮活的卡通人物形象；還鼓勵用戶通過語音跟角色互動，不同的角色基於各自的性別、人設、性格等，有不同的聲線、語氣和表達習慣。
這一產品形態幾乎奠定了同類產品的基礎，也讓星野在特定群體內迅速走紅——上線7個月後，星野的月活躍用戶超過1000萬，每輪平均對話時長達到100分鐘；根據Quest Mobile數據，當前主流AIGC APP的月人均使用天數基本低於5天，僅有星野能達到7.7天，星野的活躍率也高於豆包和文心一言等應用。
賽道熱門，競爭者眾，又打不出差異化，必然有人被擠下牌桌。冒泡鴨成了競爭下的犧牲品。
從某種程度上來說，冒泡鴨的犧牲是可預見的：和工具類AI相比，用戶對AI陪伴類產品的粘性更高，這種粘性不僅取決於產品背後的模型效果，更關鍵的吸引力在於，模型和用戶合作「捏」出（定製）的AI角色，以及人機交互后的專有記憶；同樣的角色設定，沒有記憶，或者換了一個底層模型，其表現出來的效果可能會截然不同，而AI陪伴產品用戶對這種不同高度敏感，產品遷移成本非常高，很難轉向其他產品。
目前，冒泡鴨仍在維持基礎運營，而階躍星辰把更多的注意力轉向了多模態大模型研發。但從結果來看，冒泡鴨的另一個失敗原因，就是階躍星辰將有限的資源分散投入，導致產品迭代和體驗落後，及時止損，也是個正確的選擇。
● 世界人工智慧大會（WAIC 2024）上，階躍星辰展出多模態大模型、圖片生成大模型。圖源：視覺中國
AI搜索：中小廠成為大廠墊腳石——天工AI、秘塔AI搜索
2022年末，ChatGPT引爆生成式AI時，就有討論說它將衝擊到谷歌在搜索引擎領域的巨頭地位。和傳統搜索引擎相比，沒有廣告、以對話形式向AI獲取信息顯得更高效便捷。但當時聯網實時搜索對預訓練模型來說是個問題。
RAG（檢索增強生成）的推廣在很大程度上解決了模型知識時效性與準確性的問題。2023年下半年起，國內大模型廠商開始將RAG作為產品標配。
崑崙萬維的天工AI在這個背景下誕生。2023年8月23日，崑崙萬維推出「天工AI搜索」，並開啟內測申請。嚴格意義上來說，天工AI是國內第一款明確定位於AI搜索的生成式AI產品，但受制於模型效果，在當時的節點上並沒有砸出太大水花。
2024年初，秘塔AI搜索橫空出世，以毫秒級響應速度和無廣告、高質量的答案，在用戶中迅速走紅，一經發布便獲得了極高的熱度，訪問量增速甚至一度超過月之暗面旗下的Kimi。AI產品榜顯示，2024年3月，秘塔AI搜索以721萬的MAU位列國內AI產品第三名，僅次於文心一言和Kimi。
在當時，秘塔AI搜索走的路是獨特的：用搜索引擎的結果與大模型生成的內容結合，輸出結構化答案，並清晰標明來源。這種做法不僅提升了搜索的準確性，也極大減少了「幻覺」的發生。
現在回望，當時的優勢難以成為護城河，RAG、來源鏈接、結構化答案幾乎成為大模型產品的標配。在搜索場景，秘塔給大廠們打了個樣，然後很快跌出了用戶視野，至今年5月，其MAU在國內AI應用中僅排名29，為138萬。
而天工AI，今年5月15日進行了整體產品升級，重新定位於AI辦公智能體，和AI搜索說了再也不見。
目前，AI原生應用中，僅三六零旗下的納米AI搜索仍在專註定位於AI搜索，諸如DeepSeek、豆包、騰訊元寶、文小言等AI智能助手，則將聯網搜索集成進對話框，供用戶自由選擇。還有傳統的搜索引擎，百度、夸克、QQ瀏覽器等，在生成式AI的加持下進行了升級，百度將AI答案放在了傳統搜索結果之前，夸克則升級成了AI超級框。
搜索本就是網際網路大廠深耕多年的核心賽道，各家除了擁有龐大用戶的入口外，還有豐富的內容生態、雄厚的資金實力和強大的技術能力，小廠註定會被碾壓。目前，秘塔已經轉向B端，或許AI獨立搜索只能以垂直賽道服務商的角色存活，而不是成為下一代的信息入口。
● 北京公交站的夸克高考志願廣告，夸克近年崛起為AI搜索領域的一匹黑馬。圖源：視覺中國
智能助手：留不住投流拉來的用戶——Kimi
在AI應用元年到來之時，為了在同質化智能助手中突出重圍、搶佔先機，Kimi打響了投流拉新的第一槍，主戰爭選在了用戶畫像高度重合的B站。
2024年3月前後，在B站首頁或是在視頻的推薦區，你總能看到一個名叫「Kimi AI智能助手」的推廣鏈接。Similarweb的監測數據顯示，在B站推廣后，Kimi的訪問量就呈現出顯著的增長趨勢，增幅一度達到402.9%。很快，用戶們都記住了打著「長文本」標籤的Kimi。
然而，高增速是高投入換來的。根據智能湧現2024年8月報道，多名從業者稱，月之暗面在B站給出的CPA（Cost Per Action，用戶轉化人均成本）報價，高達30元左右。「近期每一個Kimi PC端的用戶轉化，（月暗的報價）在38元-40元/人。」一名從業者表示。這意味著，Kimi每通過B站獲得一名註冊用戶，月之暗面起碼要支付30元的費用。
短期湧入的大量用戶讓Kimi伺服器不堪重負，App、網頁、小程序頻頻宕機，系統經常彈出「高峰時段，算力不足」的提示，工作日尤其集中，用戶體驗直線下滑。
當年5月，或許是為了緩解投入高走的壓力，也是為了在一定程度上優化用戶體驗，Kimi推出了「打賞」功能，用戶可付費對Kimi充值，金額從5.20元到399元不等，每一檔對應著不同的高峰期優先使用時長。這種「打賞」是隨機的，可能宕機好幾次才會觸發，和傳統的會員制充值相比顯得有些俏皮，對用戶體驗的傷害也較小。
但Kimi投流獲客的節奏很快被豆包打亂。2024年8月，背靠抖音巨大流量池的豆包空降國內AI App MAU榜首，以4031萬MAU的絕對優勢霸榜，與此同時，Kimi的MAU由2024年7月的2456萬下滑到611萬，近半年又逐步回升至2500萬上下。
目前，在DeepSeek、豆包和元寶的夾擊下，Kimi跌下神壇。AI產品榜顯示，2025年5月，Kimi的MAU位於DeepSeek、豆包和元寶之後，為2405萬，環比下滑3.77%，同期豆包為1.18億，DeepSeek為1億。
Kimi起步夠早，技術能力也不差，資金實力在創業公司中也在前列，但依然拼不過大廠手握流量、攜生態之力的追趕擠壓。
泛娛樂：靠魔性傳播后迅速沉寂——AI孫燕姿、泰勒講山東話、兵馬俑跳科目三
《2023最美的夜 bilibili晚會》，孫燕姿作為「冷門歌手」受邀出席。這一年，AI孫燕姿席捲B站，翻唱的周杰倫的《發如雪》獲得了三百六十多萬的播放量，其餘來自AI孫燕姿的翻唱曲目，播放量也動輒在百萬以上——這樣的播放量足以與孫燕姿本人演唱的作品相媲美。
支持如此驚艷效果的技術來自於一個叫做So-vits的開源項目。僅憑數段音頻，So-vits就可用一個生成式模型來合成目標音色的音頻，訓練出用戶想要的聲學模型。這個模型可以保留音高和音調，也可以用不同的語言來翻唱。
和AI孫燕姿同時爆火的還有郭德綱用英語說相聲、泰勒·斯威夫特用山東話演講等，背後的技術同樣是生成式AI。在各種開源項目的支持下，很多視頻的底層模型已難以追溯。
成本低、情緒價值高、有點魔性，這些用生成式AI生產的高度娛樂化內容，在網際網路傳播邏輯的推動下，取得了出其不意的效果。
阿里巴巴的通義千問也曾因類似傳播受益。2024年1月，「兵馬俑跳科目三」成了熱搜話題，在阿里巴巴AnimateAnyone的驅動下，西安博物館展櫥里的兵馬俑跳起了當時火爆全球的魔性舞蹈《科目三》，在微博獲得了四千多萬的關注。熱度之下，通義千問App為AnimateAnyone做了個新入口，取名「通義舞王」，一時吸引了不少網友模仿使用。
然而，這類生成式AI驅動的娛樂爆款，其「魔性」傳播力往往與生命周期成反比。它們高度依賴獵奇、搞笑或特定文化梗帶來的瞬間情緒刺激，本質上是技術驅動的「快消式」娛樂工具，而非解決實際需求或提供深度體驗的產品。隨著用戶新鮮感消退，同質化內容泛濫，其吸引力迅速衰減。
大量缺乏明確應用場景、僅作為技術演示或簡單套殼小程序存在的開源項目，在短暫的流量狂歡后，最終難逃被遺忘的命運。
結語：
2024年是C端AI應用野蠻生長的一年，到了2025年，留在牌桌上的玩家終於意識到：真正走得遠的，不是率先突圍的，而是能在熱鬧散場后仍然被用戶記住的。勝負的關鍵，從一開始的模型參數與投流成本，變成了對用戶價值、使用場景的深入挖掘和理解，以及在不同人群中建立「感知差異」的能力。
回望這兩年，從最初「一窩蜂上馬」的創業熱潮，到如今「主動收縮戰線」的理性布局，AI在C端的落地路徑正在快速演化。
踩過的坑已經足夠多：一方面，在模型能力和體驗穩定性還不能帶來持續驚喜的情況下，用戶對單一產品的耐心是有限的，誰免費用誰、誰效果好用誰是常態；另一方面，單點爆髮式的產品雖然容易在短期內用戶暴增，卻難以撐起長期運營的基本盤，AI搜索也好，AI寫真也罷，終究是沒能逃過被淘汰的結局。
今天的AI應用仍舊未能找到屬於自己的「iPhone時刻」。大模型的能力在持續升級，AI Agent成為新的風口，但距離真正「改變日常」的臨界點仍需時間積累。從這個角度來看，2025年並不是終點，而更像是一次C端AI應用的中場哨。熱潮過後，玩家開始沉下心來打磨產品的基礎能力、拓寬模型的適應邊界、重構與用戶之間的長期關係。
可以預見的是，未來的C端AI應用，不再是單點能力的拼圖，而是完整體驗的集合。不僅要好用，還要被信任；不僅要懂用戶，還得懂場景。真正能留下名字的，不是起跑最快的，而是那些在喧囂散去之後，依然站在用戶身邊的產品。