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AI墓地的1289个项目 写着创业的九死一生

kiki 2025/07/04 13:34
kiki 2025/07/04 13:34

邦小白快读

AI创业死亡率居高不下,验证了创业九死一生的现实。

1.截至2025年7月,AI墓地记录1289个失败项目,相当于每天新增1.6个失败案例

2.文生文产品占比26%,其中AI写作(14%)和chatbot(8%)因低门槛成死亡重灾区

3.生产力工具、AI助手等黄金赛道实际是死亡高发区,前十领域占据三个席位

4.37%的失败项目源于产品同质化,15%因盈利困境倒下

5.成功退出的三种路径:被收购(如Lalamu被Canva整合)、业务合并(Windsor融入Front)、主动关停聚焦其他业务

AI应用市场的产品形态和用户行为变化值得关注。

1.用户界面同质化严重,87%的AI产品采用对话框交互模式引发行业批评

2.品牌溢价空间被压缩,174个AI写作工具证明刚需领域同样存在红海竞争

3.多模态创新存在机会,文生图/音频/视频类项目死亡率较低(21%占比)

4.Canva、Front等平台通过收购实现功能集成的新模式

5.Anthropic提出的产品自发生长理论,暗示品牌建设需要底层技术支持

AI赛道存在明显的结构性机会与风险警示。

1.高死亡率领域预警:AI写作、总结类产品建议规避

2.工具类产品存在收购退出机会,如客服、设计领域的平台整合趋势

3.B端工具类成功率较高(53%占比),编程/数据/SEO等领域仍有空间

4.注意头部企业赛马机制风险,MiniMax等公司主动停运非核心产品

5.建议关注垂直场景深度开发,避免通用型产品竞争

智能制造领域的AI应用需要精准定位。

1.产品开发周期缩短要求:失败案例平均存活期仅11个月

2.模块化生产能力成为关键,如Canva通过收购AI工具实现功能快速迭代

3.柔性制造需求提升,德国Venta AI同时运作7个项目验证市场

4.数字化进程加速警示:37%项目因执行能力不足失败

5.建议开发适配多平台的标准化功能模块,方便被集成

行业痛点与技术迭代方向逐渐清晰。

1.客户需求变化快:15%项目因技术更新滞后被淘汰

2.解决方案需包含退出机制设计,如收购通道搭建

3.多模态技术缺口明显,文生视频等工具死亡率低于文本类

4.开发工具类需求旺盛,AI编程领域死亡率仅为7%

5.建议提供快速验证方法论,帮助客户在11个月关键期完成PMF

平台运营需要建立动态筛选机制。

1.入驻项目存活率预警:种子轮企业平均运营3个项目

2.建议建立技术迭代监控,规避15%因技术落后被淘汰项目

3.功能集成趋势明显,Canva等平台通过收购完善生态

4.警惕同质化风险,建立87%差异化准入标准

5.重点扶持多模态(21%)和B端工具(53%)类项目

AI创业呈现新的产业特征。

1.死亡曲线显示:2025年上半年死亡率同比提升30%

2.验证周期理论失效,11个月成为新生存门槛

3.呈现平台整合新业态,37%退出项目通过收购实现

4.发现创业「密度定律」:同一企业平均运营3.5个项目

5.建议建立AI创业失败案例库,制定行业风险预警体系

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我是 品牌商 卖家 工厂 服务商 平台商 研究者 帮我再读一遍。

“现在,还是AI创业的好时机吗?”

将这个问题抛给OpenAI首席执行官Sam Altman,这位明星创业公司的一把手给出的回答是:“现在是有史以来最有利的时机”。

但他没说的是,每一个领域涌现出新的当红辣子鸡,每一轮融资和用户注意力争夺背后,有一大批的AI创业项目正在「消失」。根据AI工具聚合网站「DANG!」创建的AI Graveyard(AI墓地)数据,截至目前,在其收录超5000个AI项目中,有1289个已被关闭、被收购或关闭。

图源:「DANG!」

据我们的跟踪,去年6月底,这份「死亡名单」收录的数据还是700多个,也就是说,一年过去了,又有近600个AI项目消失在大众眼前,AI创业激烈的竞争并没有放缓。

据AI Graveyard的数据,仅2025年上半年,就有超200个工具被关闭,平均一天就有1家AI项目走向「坟墓」。

相比融资、用户增长和ARR这些令人激动和漂亮的数据战报,AI Graveyard记录下的这些失败者案例或许更具真实性。我们很好奇,究竟是哪些领域和类型让更多人折戟?它们为何而死?这背后反映出AI创业哪些新趋势?

我们爬取了截至2025年7月2日在AI Graveyard里的1289个项目(实际去重为1282个),以这群「失败者群像」为参考,试图解答上述困惑。

「死亡」的AI项目类别众多,小到一个插件工具或格式转化器,大到一个覆盖垂直场景的生产力工具、通用AI助手或底层开发平台,AI创业的花样还在不断翻新。

按照AI生成形式和用途,我们粗略将1200多个项目分为三类:

• 文生文产品:包括chatbot、AI写作、AI提示词、AI总结等产品约为339个,占比约为26%。

• 多模态类产品:包括文生图、文生音视频等产品,如AI绘图、2D/3D图像、AI语音、AI视频、AI播客等产品约为268个,约为21%。

• 其他类产品:包括AI编程、低代码、AI搜索、AI数据、SEO优化等泛B端AI应用和底层开发工具占比约为53%。

在文生文产品中,chatbot类、AI写作产品更是「创业失败的重灾区」,1282个项目中,约14%为AI写作类产品(174个),约8%为chatbot类产品(105个),两个领域备受创业者「偏爱」的原因也很简单:因为低门槛、低成本。

围观当下市面大多数的AI产品,卷写作刚需,将用户交互和UI设计为「对话框」已是常态,如果单看Claude、Perplexity、ChatGPT、Manus、DeepSeek等AI应用的界面截图,「对话框」是最简单直接的交互窗口。

「无处不在的对话框」上(Manus)下(perplexity)

一位名叫Hoang Nguyen的产品设计与开发者就批评到:“我们默认采用了最懒惰、最省事的解决方案:无处不在的聊天框。”

正因无处不在、人人皆可触及,AI写作和chatbot也成为了最拥挤的创业赛道之一。当然,在文生文的产品中,也有涌现出集中的新失败案例,它们包括了AI Prompt领域,这些产品为用户提供提示词工程;还有AI总结类产品,它们能为用户提供精炼的文本总结,但遗憾的是,这些切中细分需求的产品也被快速替代。

按照应用领域看,我们也关注到,一些被视为刚需、最早出现PMF的垂直场景也躺满了「AI项目的尸体」。

提及AI应用层的黄金赛道,你会想到什么?编程(包括编程和低代码)、生产力工具、AI助手或许会在你的答案清单上。

但别忘了垂直赛道有多火,竞争就有多激烈——我们整理了排名前十的「AI项目死亡领域」,生产力工具、AI助手和AI编程都在榜单前列。

分析这些「AI墓地」的高频关键词时,我们发现,遍地是「生产力工具」、人均是「AI助手」。

这些炒作故事的盛行某种程度上拉高了人们对AI工具的预期,也导致了异常激烈的创业竞争氛围。

走进AI坟墓的创业项目,并不完全是失败者。

在一个AI创业大爆炸年代,并不是每一个AI创业项目从诞生到消失都能引发讨论,大多数情况是,它们的消失总是突然且默默的。

一年前,Reddit上,有开发者曾发布这样的帖子:“我注意到lalamu和wav2lip已经下架了,请问有人知道这些应用发生了什么吗?我尝试查找官方资源和开发者论坛,但都一无所获,这些工具对我的项目至关重要......”。

直到评论区有人提醒,Lalamu Studio已被Canva收购,这款AI对口型应用已被集成进Canva APP内,领英上这款应用的创始人也将自己的title改为「前创始人」,但我们在公开资料中也并未看到明确的「关于收购」的新闻稿信息。

Lalamu Studio已经算好运加身,有的创业者也选择默默被集成。典型如AI电商应用Windsor在2024年初就被客服平台Front收购,完全融入了Front的AI工具套件中。

有的则选择高调被收购。Dmytro Krasun是一位独立开发者,他开发出一款名为DamnGood.Tools的生产力工具站也在「AI坟墓」的名单里。但谈及被收购时,他就表示,这是自己第一次真正意义上的退出,被收购并不是坏事,而是能让他专注于其他产品。

因此,某种程度上来说,进入名单内的AI创业项目,并非是完全的失败者。比如对Windsor而言,与其独自在拥挤的AI市场中争夺一席之地,不如与更大的平台合并。

但更多的AI项目的消失是突然的,有Reddit用户提到,自己每天使用的AI应用,从下架到关闭Discord用时不到四天。在谈及AI创业失败时,似乎总会绕回到场景不深、盈利模式、产品差异化不足等老生常谈的问题上,但细细拆解这些失败的产品,我们发现,这些产品并非是没有「好主意」,而是「难执行」。

所谓的「难执行」分两个层面:一是创企自身缺乏产品需求锁定、快速验证、用户增长、商业模式设计等更聚焦的执行能力。

一位AI创业者此前曾向「硅基研究室」表示,过去的体感是「方向比速度重要」:“找到一个刚需场景,先把产品端出来,商业模式和用户增长后面再说”,但现在,他认为「方向和速度一样重要」,更激烈竞争下,他们需要更自下而上,贴近用户和模型技术变化改变产品开发的路径。

另一个「难执行」,则是客观原因,初创公司随着业务和规模增长,内部也开启了赛马,失败也是常事。比如一个名叫Order.link的智能邮件助手,其背后的操盘手是一家名叫Venta AI的德国AI销售初创企业,他们刚刚成功完成200万美元的种子轮融资,而这款项目只是当时7个产品创意中的一个。

「赛马」在中国AI创企和大厂间则更不鲜见,包括MiniMax的「万物追踪」、阶跃星辰的「冒泡鸭」等产品也均宣布停运。

回到当下,「AI墓地」某种意义上是启示创业者的一面镜子——被收购、被集成、被颠覆,都只是失败的A面,更关键的是找到自己擅长的领域,回归到商业本质。

模型能力尚在升级、终极的AI产品形态也尚未出现,正如Anthropic的首席产品官CPO说的那样:“最好的AI产品不是计划出来的,是从底层自发长出来的”,某种程度上,AI应用的探索还在向前,留给创业者的机会也还有很多。

注:文/kiki,文章来源:硅基研究室,本文为作者独立观点,不代表亿邦动力立场。

文章来源:硅基研究室

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