当前AI产业多数纯软件AI应用生存空间被模型厂商挤压,价值向模型层与交付层坍缩,破局需转向端到端实体商业。 ## 1 AI应用收入规模远不及底层模型厂商 当前AI产业收入分布严重失衡:OpenAI 2026年初ARR达250亿美元,Anthropic ARP超470亿美元,而头部AI应用仅Cursor ARR破5亿美元、Glean达3亿美元,收入过亿的AI应用屈指可数,和模型厂商差距悬殊。 ## 2 多数热门AI应用难逃被模型厂商挤压的命运 多数初代AI应用陷入“应用创新→模型学习→模型原生支持→免费”的周期,生命周期不足一年,比如2023年爆火的写作AI Jasper直接被ChatGPT替代。 即便是表现突出的赛道也难以幸免:Perplexity面临GPT Search等标配搜索的挤压,AI coding头部Cursor被Claude Code等挤压后卖身SpaceX,AI视频当前的红利也只是模型厂商尚未发力,AI陪伴付费率低收入不及预期。 ## 3 AI应用正被模型厂商和集成商双向挤压 AI产业商业流向已经历三个阶段:最初模型卖API给应用厂商,应用百花齐放;随后模型直接做原生能力对接客户,应用空间首次被挤压;当前模型已联合系统集成商,直接对接企业深层系统。 原本“模型→应用→客户”的链路,逐步变成“模型→SI生态→客户”,中间独立AI应用的空间被持续挤薄。 ## 4 AI应用的破局方向是转向端到端实体商业 纯软件应用层价值被模型和交付层吞噬,但不代表AI应用全无出路。 未来AI应用不能仅做纯软件功能,需要延伸到模型无法直接触达的物理世界资产、隐性资产,构建完整商业闭环,比如Robotaxi、AI驱动实体医院这类重度AI化的实体服务,从原子世界获取利润。
这届AI应用不太行
2026-06-17 21:51

这届AI应用不太行

本文来自微信公众号:琢磨事,作者:李智勇,题图来自:AI生成


过去三年,AI行业一大的误判是:大家以为AI时代会复制移动互联网。


当年有:


  • iOS/Android→ App Store→ 微信、抖音、美团


于是所有人都觉得:


  • GPT→ AI应用爆发


结果三年过去。 回头看产业收入分布。 情况有点不一样。


AI应用不赚钱


先看几个数字。


OpenAI,据公开报道:


  • 2024年收入约37亿美元


  • 2025年收入约100亿美元


  • 2026年初ARR已达250亿美元


OpenAI已经接近传统SaaS巨头的收入规模。 问题是它本来应该只是“底层模型”,结果越来越像操作系统+超级应用。


Anthropic,据多家媒体和分析师近期追踪报道:


  • ARR已超过470亿美元(还是很吓人的一个值,但确实有这报道),相比一年前增长极其迅猛。


Cursor,整个AI应用圈最耀眼的明星。


  • 2025年:ARR突破5亿美元


成为历史上增长最快的软件公司之一。


Glean,企业AI搜索代表。


  • 2025年:ARR达到3亿美元


同比增长约3倍。


看到问题了吗?整个AI应用行业,真正收入过亿美元的公司,其实屈指可数,并且和模型公司差距巨大。


第一批明星应用,大多被模型吃掉了


2023年最火的是谁?


Jasper,融资超过1亿美元,估值曾达到15亿美元。 当时媒体认为这是AI时代的Adobe。


结果后来大家发现直接打开ChatGPT,差不多。 这就是典型的“套壳(Wrapper)”困境。


Copy.ai等都遭遇类似问题。 因为写作能力本质属于模型,而不是应用。


于是行业出现一个规律,我们可以称之为应用创新周期有限性:应用创新 → 模型学习 → 模型原生支持 → 免费。


很多公司的生命周期不到一年。1年后要么价值腰斩,要么直接就收摊了。


我就是在看到这种必然性后写的《无人公司》。


命运类似的AI搜索


2023年,Perplexity横空出世,所有人都在讨论:Google是不是完了,结果后来:


  • ChatGPT Search


  • Gemini Search


  • Claude Search


全部上线。于是Perplexity面临一个问题,当搜索成为模型标配时,用户为什么单独用你?


这并不意味着Perplexity失败(事实上其ARR已经超过1亿美元)。但问题在于增长压力开始来自模型厂商,而不是传统搜索公司。


AI Coding是例外么?


目前最成功的AI应用依然是编程。 原因很简单,程序员创造价值,所以ROI容易计算。


Cursor是最好例子:


  • 2023年几乎没人知道。


  • 2025年:ARR超过5亿美元,用户超过百万级,企业客户快速增长。


但即便如此,Cursor也面临一个新问题。 2024年竞争对手是GitHub Copilot,2026年竞争对手变成了:


  • Claude Code


  • OpenAI Codex


换句话说,应用公司开始直接和模型公司竞争。而Cursor卖给SpaceX基本说明这地儿也被清场了。(找了个整的起大模型的公司抱大腿了,事实上市场份额上Cursor被cc挤压得很厉害)


AI视频:短期还行,长期一样堪忧


这可能是被低估的应用方向。


Synthesia,2025年收入超过1亿美元,并且已经实现盈利。


HeyGen,公开数据显示,ARR超过5000万美元,增长极快。


为什么成功?因为价值明确。以前企业做宣传视频:几千美元。 现在:几十美元。ROI肉眼可见。


但这个领域几乎一定会重复Jasper的故事。现在只不过是大模型公司还没发力。Sora是被关闭了,问题是还不少没被关闭的呢,大家可以想想即梦效果再往下进展,万一真出现了世界模型后果会怎么样?


AI陪伴:用户很多,收入没想象大


AI陪伴一直是下载量大户,代表是:Character.AI、Replika。


问题是用户很喜欢,但付费率一般。 Character.AI巅峰时期月活数千万,但收入远远达不到对应体量的社交产品。


原因很简单,娱乐需求远没有生产力需求值钱。


如果论收入这几乎是最差的一个领域。


企业Agent开始有一点声量


这是2025年以来的新趋势。


Sierra,创始人来自 Bret Taylor,成立不到两年,估值已达数十亿美元。


Decagon,增长速度惊人,主要卖AI客服Agent,客户包括大型互联网企业。


这些公司真正卖的不是聊天机器人,而是减少客服人数,降低成本,提高转化率,因此企业愿意持续付费。但这却面临模型公司的另一种角度的竞争(后面会展开)


残酷现实


如果按照收入排序,今天AI产业链大概是:


第一梯队:模型公司(很少盈利,但毛利看着还可以)


代表:OpenAI、Anthropic、Google DeepMind


  • 收入:数十亿美元到数百亿美元。


第二梯队:少数超级应用(很少盈利的)


代表:Cursor、Glean、Synthesia、Perplexity


  • 收入:1亿~5亿美元。


第三梯队:数千家AI创业公司


  • 收入:几十万到几千万美元。(大量公司尚未盈利)


注:上面之所以用海外的应用产品做例子,其实是因为数好查,万一批评狠了,也不太会被告。


AI应用的生存空间在被压缩


这背后的原因比乍一看AI应用不行其实要复杂。


准确地说是产业价值捕获的位置变了。


如果你仔细看这三年的演进,会发现整个行业的商业流向经历了三个阶段:


第一阶段:模型公司卖API模型 → 应用厂商 → 企业客户 (这个时候,应用百花齐放,Jasper们吃到了第一波红利)


第二阶段:模型公司做原生Agent模型原生能力/Agent → 企业客户 (这个时候,模型直接下场,应用层的生存空间第一次被严重挤压)


第三阶段:模型公司联合SI(系统集成商)模型 → SI生态(如DXC) → 企业内部深层系统(这会挤压掉非常多的智能体公司)


就在2026年年中,发生了一个标志性事件:


Anthropic 与 IT 服务巨头 DXC 签下多年全球联盟。


DXC 组建了一支由数万名“前沿部署工程师(FDE)”组成的专属团队。养人的是 DXC,但授予认证、提供核心技术弹药的是 Anthropic。这是一场模型公司发起的“收编集成商”联盟,直接把模型能力“硬连接”到关键任务的企业系统中。


看懂了吗?这意味着,应用公司正在被两头夹击。


  • 上面:模型厂商不断向上做产品(比如直接推出 Claude Code、各类原生搜索)


  • 下面:数以万计带着原厂认证的系统集成商(SI)正在向上做企业交付。上面的独立智能体公司真的不会被挤压么?


  • 中间:试图做“企业级AI应用”的独立创业公司。


过去,应用厂商是连接底层技术和客户的必经之路:


模型厂商→应用厂商→客户


今天,这个结构变成了:



而且,随着模型的边界越扩越大,编码能力越来越强,交付层越做越深,最终可能演变成:


模型厂商→SI生态→ 客户


应用层被彻底挤薄。


仔细再看看这些数字。


据多家媒体和分析师近期追踪报道,2026年初 OpenAI ARR 约250亿美元,Anthropic 更是冲破470亿美元。再看看 Cursor、Glean 这些头部超级应用还在几亿美元徘徊,以及一堆估值几十亿美元但收入几千万美元的AI应用公司。


这是一个极其强烈的反差。


所以在原本模式下的应用公司一定不能冲锋,死亡的几率远大于成功的几率。


那么,AI应用的未来在哪里?


既然纯软件的“工作流”正在被模型层和交付层吞噬,应用层真的穷途末路了吗?


我觉得不是。


但未来的应用和过去的应用不一样了。解决功能和去赚“端到端”的现金流都可以是应用,但差异比人类和猩猩其实差不多。也就是说应用不应该是过去的应用,而应该是业务本身。这是无人公司里最关键的东西。


当线上的信息处理和代码生成被模型统包后,真正的护城河变成了模型无法直接触达的物理世界资产、隐性资产和完整商业闭环。未来的 AI 应用,可能根本就不像一个传统的“软件”,而会演变成重度 AI 化的实体服务,比如:


  • Robotaxi(无人驾驶出租车):它的底层需要极强的模型能力,但它向消费者收取的不是“自动驾驶API调用费”,而是“把你从A点运到B点的车费”。它的应用边界直接延伸到了实体汽车、调度网络和线下服务,形成了护城河。


  • AI驱动的未来医院:它不是卖一个“AI问诊对话框软件”,而是直接重构问诊、检验、开药的实体流程。患者支付的是“把病治好”的端到端服务费。


这就是未来应用的移动方向,从比特世界,向原子世界要利润。


互联网时代,应用定义用户。AI时代,模型定义应用。然后老的应用模式就像恐龙一样消失在模型的扩张里面了。


大灭绝后才是寒武纪的新生命的大爆发。


当模型越来越像操作系统,越来越像云基础设施时,应用层能够保留下来的纯软价值,可能远比今天大多数创业者想象得要少。


AI应用没有集体失败,但AI产业的权力中心,正在离开应用层。绝大部分价值,确实正在向模型层和工作流交付层坍缩;而另一部分的破局者,正在向“端到端的实体商业”跃迁。


这,或许才是过去三年真正发生的事情。


本文来自微信公众号:琢磨事,作者:李智勇

AI创投日报频道: 前沿科技
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