摘要：如果说AI是一座金矿，那基础层（芯片、算力）是卖铲子的，模型层是画地图的，而应用层则是下场淘金的。如今，淘金者越来越多，但能挖到真金的，还是那几位老江湖。

如果说AI是一座金矿，那基础层（芯片、算力）是卖铲子的，模型层是画地图的，而应用层则是下场淘金的。如今，淘金者越来越多，但能挖到真金的，还是那几位老江湖。

靠AI爆火的应用越来越多。QuestMobile数据显示，截至2025年8月，中国移动端AI应用用户已达6.45亿，PC端2.04亿。这是过去从未有过的数字红利。但“热闹是他们的”，真正能吃到这波红利的，依然是腾讯、阿里、字节、百度等大厂。

我们对比了几份主流AI应用榜单：XSignal发布的上半年国内热度榜、硅谷VC a16z发布的全球Top100榜单、澎湃的全球百大AI APP榜。结果惊人一致：大厂统治前三名，创业公司只能靠边站。

拿国内榜单来说，前20名中，大厂原生AI应用就占了12个，另有1个是老产品加AI，剩下7个才是创业公司做的“纯AI原生应用”。更扎心的是，就连DeepSeek这种看起来“新”的，也被业内认为背靠母公司幻方量化，不能算真正意义上的草根创业。

这些爆款产品中，不少其实是老应用“穿新鞋走老路”：阿里的夸克、百度的网盘和文库、字节的醒图和猫箱……本来就有用户基础，AI升级之后焕发第二春。比如百度文库，靠AI智能PPT功能，2024年营收甚至超过WPS，2025年5月访问量全球第一。

而真正从“零”做起的创业公司，能冲进榜单前十的，除了DeepSeek，也就一个Lovekey键盘。

其实，AI应用赛道刚起步时，创业公司曾风光一时。Kimi一度声量盖过文心一言、豆包等大厂产品。但现在，它们的脚步明显慢了下来。原因有三：

1. 技术壁垒高，大模型不是谁都能玩

AI应用的灵魂是算法，而算法的核心是大模型。如今，大模型已经进入“3.0时代”，从对话（1.0）走向推理（2.0）、再到Agent智能体（3.0），需要强大的算力、数据和工程能力做支撑。OpenAI的GPT-5、DeepMind的Gemini已经在数学竞赛上拿金牌了，创业公司根本追不上。

更现实的是，大模型调用的API费用高得惊人。虽然价格在“卷”，但用户多了就得烧钱。创业公司没钱烧，只能靠热度撑着，难以为继。

2. 用户不掏钱，商业模式难跑通

国内用户习惯了“免费+广告”，真正愿意为AI应用付费的少之又少。不像OpenAI，ChatGPT已经做到年营收近百亿美元。国内创业公司别说赚钱，连服务器钱都快付不起。

3. 没有流量池，冷启动太难

大厂有天然入口：字节有抖音，腾讯有微信，阿里有淘宝。AI应用随便挂个banner就能拉来几百万用户。而创业公司只靠投放，烧钱短期有效，长期留存难。Kimi就是例子，去年Q4砸了5.3亿广告费，今年Q1月均下载不到900万，后劲明显不足。

话虽如此，AI应用的市场还远没饱和。Sensor Tower数据显示，2025年上半年全球AI应用下载量达17亿次，用户使用时长156亿小时，人均对话50次，应用内购收入接近19亿美元——这才刚刚开始。

创业公司还有机会，但要找到正确的“切口”。

1. 选对场景：高频、刚需、低容错

能频繁用、必须用、出点错也能接受的场景，才适合创业公司切入。比如教育、写作、内容生成、代码助手等。这类产品对AI的容错率高，用户又有刚需，像AiPPT.cn、Perplexity都在这个方向做出成绩。

2. 控制成本，用AI做AI

现在的AI Coding工具（比如Cursor、Claude Code）已经能实现“用一句话写代码”，小团队甚至个人开发者，也能在几天内做出一个完整AI应用。开发周期和成本大幅下降，给了创业公司更多试错机会。

3. 深耕垂直领域，不跟大厂硬刚

别跟大厂拼通用对话、通用搜索这些大场景。创业公司更适合做细分需求，比如为法律、医疗、工业、游戏等行业定制智能助手，在这些领域，大厂的覆盖还远远不够。

AI应用这条路，不是没有机会，但绝不是轻松的路。大厂占据资源、流量和技术优势，创业公司想要突围，只能埋头死磕、精准出击、快速迭代。

历史一再证明：每一轮技术革命，刚开始都是大厂主导，但最终真正改变行业格局的，往往还是那些敢于冒险、敢于死磕的小公司。

AI的金矿远未挖尽，关键是——你有没有一把真正锋利的“镐头”？

来源：亓钦