AI应用的争夺战，打到哪儿了？

要是将整个AI行业设想成一座金矿：那基础设施层（芯片、算力）就如同“卖铲子” ，它提供的是挖矿的基础工具 ；模型层（大模型研发）恰似“卖地图” ，它告知大家金子所在之处 ；而应用层则是直接“下场淘金” ，去把金子变成现金。

随着时间推移，经过了近两年的发展，AI应用的使用者数量呈现出越来越多的态势，有数据表明，一直到2025年8月这个时间节点，在移动端方面，AI应用的用户规模能达到6.45亿的数字，而PC端则是2.04亿的规模。其中在原生APP里，那些达到亿级应用的平均环比增速为1.3%。

什么被称作“AI原生应用”呢？能够这样去理解，它从开始设计的时候，就把AI当作核心的驱动力，底层的架构，运行的逻辑，交互的方式，以及商业模式，都是围绕着AI的能力来开展创新的，像豆包等等这些都归属于这一类，正是由于它足够纯粹，所以也被认定是最能够检验市场对于AI接受程度的产品类型当中的一种。

然而，我们在对比了数量众多的榜单之后发现，相较于国外创业公司持续涌现出头部AI原生应用的状况不太一样，国内榜单里排名靠前的产品多数出自大厂，其中有些是老应用添加了AI特性的升级版，像阿里的夸克、百度的文库这类，真正由创业公司精心打造且成功闯入主流视野的原生AI应用数量并不多。

明显呈现出热闹情形的AI应用赛道，在实际状况里，依旧是由大厂占据主导地位的一种局面。为何会产生这样一种状况呢？从事AI应用这一领域的创业公司，其未来还有发展前景可言吗？

AI应用爆发，仍是巨头游戏

近两年来，全球范围内，AI应用呈现出爆发式的增长态势，尽管当下并未存有明晰确凿的统计数据，然而，业内从业者依据自身经验与相关情况进行预估，认定全球AI应用的数量已然达到了数十万的级别，这些数量众多的AI应用，大致上能够被划分归类为TOB，也就是面向企业的这一类型，以及TOC，也就是面向大众的这另一大阵营。

为了能够更优质地去观察AI应用的长期发展趋向，我们挑选出了2025年上半年国内AI应用的热度排名榜单当作参照，（数据源自：）。榜单里排名前二十的应用能够划分成三类：大厂原生应用，有12个，大厂老应用加上AI，有1个，创业公司原生应用，有7个，仅仅只有大概三分之一是来自创业公司的。

前面三名分别是豆包、还有夸克，然而进入到前十名的那些创业公司的原生应用，除了这个之外，仅仅只剩下聊天辅助应用键盘了。

有一位投资人甚至明确指出，严格来讲，其并非是那种真正具有典型意义上的创业公司，因为它是依靠母公司幻方量化所提供的资源以及团队给予的支持才得以存在的。这也就表明了，在榜单上经过激烈竞争而脱颖而出的创业公司所占的比例实际上还要更低一些。

我们选取了全球应用榜单，此榜单是硅谷著名 VC 机构 a16z 发布的 ，以此为基础是 为了对这一趋势做进步验证 ，并且进行对比。

需要加以说明的是，其所统计的是iOS以及Play的数据，由于缺少市场的部分应用，故而和国内榜单上的AI应用排名存在区别，举例来说，国内榜单排名较为靠前的腾讯元宝、360旗下的那个纳米AI搜索都没有登上榜单，与此同时，一些“大厂老产品＋AI”类型的应用出现在榜单前十之中，比如美图于2008年推出的美图秀秀、字节在2020年推出的醒图。

可是，不管是在国内的榜单里，还是在全球的榜单当中，其结果均表明，排在前面的三名没有发生变化，大厂推出的应用一直占据着主角的位置。

2025年全球百大值得关注的AI APP榜单，是由澎湃发布的，这一点也得到了进一步印证。

登上榜单的主要是来自硅谷的那些科技巨头以及国内互联网大厂所推出的产品，当中字节跳动、阿里巴巴、腾讯、百度这四家企业，它们自有AI APP的总数，在整体里所占的比例将近四分之一，而字节跳动凭借着12款自有AI APP的数量，处于榜首的位置。

对这些榜单做进一步综合分析，一方面，大厂于AI应用里所具备的领先优势，是因类型优势。

目前，AI应用热度呈现出显著的程度差异，聊天机器人凭借着绝对的优势处于领先位置，几乎国内所有规模较大的企业都在聊天机器人所涉及的这一竞争领域投入了大量资源，像是字节跳动推出的豆包，腾讯研发的元宝，阿里巴巴的通义，百度的文小言。

而大模型六小龙只有部分公司推出了聊天机器人产品。

有一位干这行的人作出解释，聊天机器人因具备通用属性所以能够吸引到数量众多的用户，然而它同时也需要投入数额巨大的算力成本，以及数据标注成本，还有算法优化成本，这便是一部分创业公司没去做聊天机器人的关键原因当中的一个。

只不过，要是切换至别的类型，大厂的AI应用在整体方面的表现是要好过创业公司的。举例说明，处在虚拟角色方面、视频生成领域，字节的猫箱、快手的可灵所呈现出的表现均是领先于创业公司的同类应用的，就算是虚拟角色应用星野的表现也算得上不错，然而它也是位居大厂之后的。

往另一方面说，存在一些AI领域的新贵，实际上是“老将翻红”的情况，大型企业依靠AI使得老牌应用再次实现快速发展。举例而言，像阿里的夸克，还有百度的百度网盘、百度文库等等，它们本来就具备庞大的用户数量基础，现如今披上AI的“新外衣”，又吸引了一波关注度。

夸克升级称作“AI超级框”过后，着重突出AI对话、深度搜索以及AI工具集成，涵盖写作、PPT生成、解题等场景，从而受到学生以及职场人群的喜爱；百度网盘作为云存储工具，添加AI之后具有一键把图片归类、生成字幕等功能，使得使用者的效率得以提高；百度文库乃是打工人最为常用的工作工具当中的一个，其2024年的营收比WPS还要高，今年5月其“智能PPT”访问量一度夺得全球第一。

创业公司做AI应用，为什么后劲不足？

其实，AI应用的格局，并不是从一开始就被大厂“垄断”的。

早期的时候，创业公司的原生应用展现出来的表现并不比大厂差，“AI 六小虎”依靠着快速进行迭代以及灵活的打法，有那么一段时间气势很足。Kimi 曾经在声量方面超过了文心一言、豆包、腾讯元宝等大厂推出的同类产品。

不过当下，赛道走到了分水岭，多位业内人士觉得，大厂渐渐占据主导地位，源于三方面主要缘由，技术迭代，商业模式，生态入口。

长期致力于Agent应用算法领域钻研的资深专业人士赵江杰阐释说，开发一款AI应用大体上涵盖三个方面，分别是算法侧领域，另一个是前端也就是交互界面范畴，还有一个是后端也就是集成环境部分。其中最为关键重要的是算法侧能力的构建建立，而这其实最终所指的就是大模型能力方面。

现在，大模型的能力正在经历第三次迭代。

大模型进入1.0阶段（通用对话），这一阶段的出现代表着大模型进入该阶段；紧接着，后训练强推理模型与强化学习相结合，此为2.0阶段，以的o1作为起点，的出圈成为标志性事件；今年随着Agent的爆发，大模型进入3.0阶段，将Agent能力作为模型重点突破的方向，沿着LLM+强化学习路线继续扩展模型推理能力，让其具备更强的泛化性和通用性，从而在现实场景的更多任务中推进Agent的落地。

这样的内容存在信息不完整且与事实不符等问题，GPT-5尚未发布，同时也没有相关模型在描述的竞赛中取得金牌接近人类顶级水平这样的情况，无法按照要求准确改写。目前并没有公开信息表明有模型能在IMO、IOI等高难度数学国际竞赛上取得金牌接近人类顶级水平。请先修正完善准确的内容后再让我进行改写。

这就意味着，当面临用户常规任务的状况下，各大模型都能够很好地达成用户需求，唯有复杂任务才会呈现出不同。在大模型能力大致相同的前提条件下，场景挖掘以及高质量数据，直接对AI应用的上限起到决定作用，而国内TOC场景的核心数据，集中于互联网大厂之手。

随着用户复杂任务需求的增加，创业公司在此时逐渐失速。

同时，未跑通的商业模式，也放大了创业公司的压力。

人称赵江杰者声称，人工智能应用的成本涵盖前期涉及人员的开发活动，期间包括营销方面的推广事宜，后续还有包括运营维护范畴，以及用户使用期间所消耗的计算能力。当中，应用程序编程接口调用是最为庞大的支出款项，尽管各大模型厂商都在进行价格方面的竞争，然而要支撑数量众多的用户请求，这依旧是一笔费用高昂的开支。

但目前TOC市场用户的付费意愿普遍低迷。

在国内平台型企业范围里来看，像爱优腾（其商业模式为广告加上会员）、抖音（以广告作为商业模式）、淘宝（采用竞价排名的商业模式）以及美团（商家推广费是其商业模式途径）这样的，广告以及流量变现依旧是占据主流地位的商业模式；使用户直接为AI应用进行付费这种情况，迄仍属于一个非常大的难题。一位在AI行业有着资深经验的投资人直接表明，当前国内消费者为AI TO C应用付费所走的路径，基本上是走不通的。

某创业公司能够打造出自家众多的头部原生AI应用，这和该公司C端用户对于AI服务所呈现出的付费接受程度比较高有着紧密关联，这一点是有密切关系的。该公司曾经表示过，在今年预期能够达成将近100亿美元的营收数额。

相比较而言，大型企业能够把人工智能应用当作整个人工智能战略的其中一部分，在短时间之内不需要过分去在意获取利润。

生态入口，则是大厂的另一张王牌。

表示的是潞晨科技创始人尤洋就大厂本身有着的品牌优势以及庞大流量池，像字节的短视频、腾讯的社交和游戏、阿里的电商，天然就有海量分发渠道而言，短期内针对其可以不考虑投入产出比，通过进行大量推流来获取免费用户。

再者更为关键之处在于，那些大厂所拥有的并非原生基于AI的应用，并非是要“从毫无基础开始”，原本就已然积攒了一批特定的用户群体，此时仅仅需要在原来已有的产品根基之上开展“针对AI的升级工作”，便能够在既有的这些产品之上收获到用户，甚至还能够借着位于头部位置的流量连接入口，以极快的速度攀升至顶峰之处。

比如，在打出AI概念之后，于2024年12月，百度文库AI的MAU达到了9400万，与同比相比增长了216%，和环比相较则增长了83%。

然而，创业公司要让原生应用成功脱颖而出，这完全依赖于“冷启动”。举例来说，Kimi曾经借助投放获得了短暂的关注度，可是却欠缺长期留存的方法，最终没办法持续下去。

去年，Kimi跟豆包、文小言一道被称作“AI原生三强”，有数据表明，去年10月期间，Kimi单月投放给出的金额是2.2亿，而整个Q4则达到了5.3亿。然而今年Q1的时候，Kimi的下载量按照环比的情况是下滑了3.9%，月平均的下载量是833.8万，一方面这跟某种情况的出现存在关联，另一方面也和投放的力度有所降低有关系，它在Q1的投放量仅仅只有1.5亿。

尤洋直接表明，存在这样一种情况，即在大厂之中，可以看到某一个产品，其在单月所投入的广告营销费用，相较于很多初创公司而言，要高出许多，甚至比这些初创公司的融资总额还要高。

处在这样一种现实状况之下codejock 17，创业公司面向AI原生应用进行奋力突围，其难度究竟为何，可想而知。

AI应用市场，创业公司还有机会吗？

哪怕AI应用迎来了那种呈现出井喷态势的快速增长，并且其格局渐渐趋向于稳固状态，然而就从全面的角度去看，它的用户数量规模以及能够实现盈利变现的潜在能力依旧处在刚开始的时期。

《2025年AI应用市场洞察报告》由Tower发布，该报告表明，在今年上半年这个期间以内，全球范围内用来生成式的AI应用，这里讲的AI应用也就是AI助手加上AI内容生成器，其下载的数量达到了17亿次，与相比上个月的情况增加的比例是67%；应用内购买也就是IAP所获得的收入非常接近19亿美元，与去年同一时期相比增长的幅度超过了100%；用户累计使用的时长总计为156亿小时，换算一下相当于每一天的时长是8600万小时，总的会话次数是4260亿次，平均到每个人身上大约是50次。

这些数据显示出情况，AI应用之中，用户粘性出现了显著提升的状况，付费意愿同样处于显著提升的态势，整个如此的市场，相距天花板还非常遥远了。

同时，技术门槛的降低也给了创业公司更多机会。

把小型开发团队或者个人开发者单独拿出来说，这是从业者阿明进行的介绍，在大模型给予支持的这种情况下，在仅仅几天的时间里，就能开发出功能完备的AI应用。

提到的赵江杰也表示，今年以来，以Code、Codex作为代表的AI产品，其发展速度极为迅速，因得益于模型能力以及Agent能力的提升缘故，当下的AI产品能力基本上已覆盖了全栈开发范畴，借助相关输入便可达成一句话编程（vibe），从而完成复杂度处于中等难度以下的整体项目搭建工作进程，这样一来能够使得AI应用的开发周期被大幅度缩短，或许仅仅一两天时间便能够制作出demo。

在这样的背景之下，创业公司想要从中分一杯羹并非没有机会。

赵江杰觉得，创业类型的公司，它们的决策链条是比较短的，它们行动起来是很迅速的，能够更加专注地去打磨单一的产品，对于市场所发生的变化以及用户反馈的响应速度，远远超过了大厂。这样的特性让创业公司更容易避开和大厂进行正面的交锋，转而深深地去耕耘垂直领域当中的细分场景。

尤洋回顾AI浪潮之前整体应用的发展进程，认为就算大厂占据开展AI应用的天然优势，创业公司依旧存在空间。

有许多众多当下如今已然知名有名的较大型工厂大厂所使用的应用，最开始最初之际也是当作看成是处于刚刚创立创办阶段的初创制品而拼搏奋斗杀出来脱颖而出的。就好比比如说在PC那个时代时候中，微软对操作系统形成垄断占据主导地位，然而却诞生产生了Adobe等等这类垂直领域的软件巨头；在移动时代时期，苹果、谷歌对手机系统形成垄断占据主导地位，但是却诞生产生了数目众多无数个细分划分出来的领域方面的应用以及如今当下的大厂：字节、腾讯、阿里、Meta等等。

他觉得，在AI时代的生态里会出现分层的情况：以预训练前沿底座大模型、建设超大规模算力集群为代表的基础层，这是少数厂家的活动，而应用层部分codejock 17，那是由大厂以及数千家创业公司去进行瓜分的。

当然，并非所有的人工智能应用都具备生存的空间。他觉得创业公司于开展人工智能应用之际，能够思索是否一并符合以下三项要点：

首先，场景高频刚需。

比如说，教育学习、信息检索、内容创作归属于用户高频去使用的情景，那些问答类的、视频类的Sora都属于这其中的范畴。然而部分泛AI类应用， 或许同质化的状况极为显著，在用户新鲜感消逝之后便会选择离去。

其次，用户的投入产出要合适。

当下，存在一些办公协作类的AI应用，它们具备一定竞争力，能够于短时间之内，明显提高用户的工作效率，甚至还可让用户 获取收益。

就像智能生成PPT的工具AiPPT.cn处于靠前的排名位置，这证实了只要能够切实地帮到用户去解决问题，那么用户就心甘情愿地进行长期使用。

最后，技术成熟度必须与场景容错度匹配。

以内容生成、编程等领域来看，其天然对AI的创作能力有着适配性，而且用户需求量是比较大的，并且对于AI幻觉也存在着一定的容忍度，相较于医疗、自动驾驶等“强制正确性场景”而言，这里更适宜创业公司去做出能够快速落地的产品。

通常来讲，AI应用赛道当下依旧处在前期摸索地步，大型企业靠着规模、产业体系以及资源把控着关键核心位置，不过创业型公司能够凭借技术的敏锐程度以及垂直领域里进一步的创新，去谋求突破。

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