AI应用：巨头围城下的“老将”新篇与创业的破局之道

TL;DR：

全球AI应用市场正经历爆发式增长，但在中国，巨头凭借深厚资源和“老应用+AI”策略占据主导，与海外市场创业公司活跃度形成对比。尽管如此，随着大模型进入Agent驱动的“AI 2.0时代”和技术门槛的降低，敏捷的创业公司仍有望在垂直高频场景中找到独特的生存与发展空间。

当前AI应用市场的“老将新秀”之争与巨头主导格局

当前的AI行业正被形象地比喻为一座金矿：基础设施提供“铲子”，模型层绘制“地图”，而应用层则是直接“下场淘金”，将AI能力转化为实际价值。QuestMobile和Sensor Tower的数据描绘了一幅蓬勃发展的图景：截至2025年8月，移动端AI应用用户规模已达6.45亿，PC端达2.04亿，全球生成式AI应用下载量达17亿次，应用内购买（IAP）收入接近19亿美元，且呈显著增长态势¹²。这表明AI应用已进入重度发展阶段，市场远未触及天花板。

然而，在这股淘金热潮中，国内AI应用市场呈现出与全球不同步的独特格局。多份榜单（如Xsignal国内榜单、a16z全球榜单）对比显示，国内头部AI原生应用³（从设计之初就以AI为核心驱动力）大多出自字节跳动、阿里巴巴、腾讯、百度等大厂，或是大厂旗下老牌应用“AI化”的升级版本（如阿里的夸克、百度的文库）。创业公司原生应用，即使如DeepSeek，也被指出有母公司幻方量化的资源支持，真正意义上的独立创业公司产品凤毛麟角。与之相对，硅谷的Top AI应用榜单则体现出更多由创业公司孵化出的头部产品。这揭示了一个核心洞察：在国内，AI应用爆发的表象之下，实则是一场巨头主导的游戏。

巨头优势的深层结构性动因

为何会出现这种“老将”霸榜、“新秀”难出头的局面？这种现象并非偶然，而是由技术迭代、商业模式和生态入口等多重结构性因素共同驱动。

• 技术迭代与模型能力鸿沟：从通用对话到Agent驱动的“AI 2.0” 大模型能力正在经历第三次迭代¹⁴。从ChatGPT代表的1.0阶段（通用对话），到OpenAI o1、DeepSeek等代表的2.0阶段（强化学习后训练强推理），再到以Agent（智能体）能力为重点突破的3.0阶段。Agent融合了感知、分析、决策与执行能力，具备主动性和自动化特征，被视为“AI 2.0时代”的新交互方式⁵⁶。赵江杰等资深人士指出，虽然1.0阶段各模型能力差异不大，但在2.0和3.0阶段，前沿大模型在复杂任务上的推理能力差距逐渐拉大，GPT-5、Gemini Deepthink已在IMO、IOI等高难度竞赛中接近人类顶级水平¹。 构建这些顶尖模型需要天文数字般的投入。训练GPT-3的成本约为450万美元，而到了2025年，训练Llama 4的成本预计将超过3亿美元，数据标注费用甚至高达每年10亿美元⁷。这种高昂的研发成本和对极致算力的需求，天然构成了对创业公司难以逾越的技术壁垒。当基础模型能力趋同于常规任务时，创业公司在挖掘复杂场景和获取高质量数据方面难以与巨头抗衡，后劲逐渐不足。

• 商业模式困境与盈利差异：中国C端付费意愿的挑战 AI应用的高昂成本主要体现在API调用和算力消耗上。尽管大模型厂商正通过价格战降低API成本，但要支持海量用户请求，这仍是一笔天文数字¹。然而，国内TOC（面向消费者）市场的付费意愿普遍低迷。一位AI行业投资人直言，在国内，让C端用户为AI应用直接付费的路径“几乎走不通”¹。 这种现象与海外市场形成鲜明对比。OpenAI、Anthropic、Perplexity等创业公司之所以能孵化出头部原生AI应用，与其C端用户对AI服务的较高付费接受度密切相关（OpenAI预计今年ChatGPT营收近100亿美元）¹。对于国内大厂而言，AI应用可作为其整体AI战略的组成部分，短期内不必过分关注盈利，可通过“免费模式”抢占市场份额，而创业公司则面临巨大的商业化压力。

• 生态入口与用户流量壁垒：巨头“旧瓶装新酒”的策略优势 大厂在非AI原生应用上早已积累了庞大的用户基数、品牌优势和流量池（如字节的短视频、腾讯的社交、阿里的电商）。它们可以轻松地将AI功能“嫁接”到原有产品上，实现“AI升级”，迅速收获用户并提升活跃度。例如，阿里夸克升级为“AI超级框”后，受到学生和职场人群欢迎；百度文库加入AI智能PPT功能后，MAU（月活跃用户）和营收均显著增长¹。这种“旧瓶装新酒”的策略，让巨头凭借其头部流量入口迅速登顶。 相比之下，创业公司的原生AI应用则需要从零开始“冷启动”。Kimi智能助手曾通过单月2.2亿的巨额投放短暂出圈，但缺乏长期留存手段和持续的资金支持，最终难以维持流量。巨头的营销预算往往高于很多初创公司的融资总额，这使得创业公司在用户获取和品牌建设上面临巨大的劣势¹。

创业公司在“AI 2.0时代”的突围之路

尽管巨头优势明显，但AI应用市场仍处于早期探索阶段，其巨大的用户规模和变现潜力远未充分释放。同时，技术的演进也为创业公司打开了新的窗口。

• 市场潜力与技术门槛的消弭：AI编码加速开发周期 Sensor Tower报告显示，全球生成式AI应用用户粘性和付费意愿均在显著提升，市场空间巨大²。更为重要的是，技术门槛正在降低。从业者指出，在大模型的加持下，小型开发团队甚至个人开发者，通过AI Coding产品（如Cursor、Claude Code），可以在短短几天内开发出功能完整的AI应用Demo，大幅缩短开发周期¹⁷。这种**“一句话编程”**的能力，极大地降低了创业门槛，使得更多创新想法能够快速落地验证。

• 垂直深耕与敏捷创新：避开锋芒，聚焦细分 创业公司决策链条短、行动迅速，能够更专注地打磨单一产品，对市场变化和用户反馈的响应速度远超大厂¹。这种敏捷性使其能避开与大厂的正面竞争，转而深耕垂直领域的细分场景。在许多细分赛道，尤其是那些需要专业知识和深度定制的B2B领域，或长尾C端需求，大厂往往难以做到极致。例如，AI在医疗健康、科学发现等领域的专业应用，对数据质量和合规性要求极高，为具备特定行业背景的创业公司提供了机会⁸。

• 历史的启示：分层生态与共生发展 历史经验表明，即便在PC时代的微软、移动时代的苹果和谷歌等巨头垄断底层操作系统的情况下，也依然诞生了Adobe、Autodesk等垂直软件巨头，以及字节跳动、腾讯、阿里等移动应用巨头¹。潞晨科技创始人尤洋认为，AI时代的生态将呈现分层：基础层（预训练底座大模型、超大规模算力）是少数厂商的竞技场，而应用层则将由大厂与数千家创业公司共同瓜分。这意味着，创业公司并非没有生存空间，而是需要找到差异化的定位。

• 成功应用的黄金法则：高频刚需、投入产出与场景容错 对于创业公司而言，成功突围的AI应用应同时满足以下三点¹：

  1. 场景高频刚需：聚焦教育学习、信息检索、内容创作等用户高频使用的场景，如问答类的Perplexity、视频生成类的Sora。
  2. 用户的投入产出比合适：产品能显著提升用户的工作效率甚至创造收益，如智能生成PPT的工具AiPPT.cn，证明了只要能真正解决问题，用户就愿意长期使用。
  3. 技术成熟度与场景容错度匹配：选择对AI“幻觉”有一定容忍度的场景，如内容生成、编程等，而非医疗、自动驾驶等“强制正确性场景”，以便快速落地并迭代。

AI应用潮汐下的社会与经济重塑

AI应用的爆发式增长不仅重塑了产业格局，更对社会结构、工作方式、生活模式产生深远影响。它正在推动生产力的代际跃迁，如Cursor在一年内达到近10亿美元年收入，YC公司95%代码由AI生成，预示着软件工程领域的剧烈变革⁷。同时，多模态AI和智能体（Agent）的兴起，将使AI交互更加自然、个性化和主动，从被动响应转向主动服务，极大地提升用户体验，也将深化AI在教育、营销、伴侣等领域的应用深度⁶。

然而，这种变革也伴随着新的挑战。对数据隐私、算法偏见和AI幻觉的担忧，以及对就业市场和技能需求的冲击，都促使社会各界积极探讨AI伦理与治理⁸。各国政府已纷纷出台规范政策，如欧盟的AI法案、美国的行政令、中国的备案与审查机制，旨在平衡创新与风险，确保AI技术负责任地发展。

展望未来：共生与竞合的AI应用生态

展望未来3-5年，AI应用市场将持续高速增长，并呈现出更加分层化、专业化和智能化的趋势。

基础大模型的能力将继续通过“推理计算”和“后训练革命”深化，多模态和混合专家模型架构日益成熟⁷。AI Agent将成为AI 2.0时代的核心交互范式，从简单工具升级为能自主规划、执行复杂任务的“数字员工”和“智能伙伴”⁶。这将极大拓展AI应用边界，使其深入到更多生活和工作场景。

**大厂与创业公司的竞合关系将持续演进。大厂仍将凭借其在基础设施、核心模型研发和海量用户数据上的优势，主导通用型和平台型AI应用市场。同时，它们将进一步深化“AI+X”战略，将其AI能力无缝集成到现有产品生态中，形成难以撼动的护城河。而创业公司则将通过在特定垂直领域、细分场景的“应用飞轮效应”**中寻找机会。这意味着，它们必须专注于解决特定用户群体的痛点，通过高质量数据进行微调，并以差异化的用户体验和商业模式来建立壁垒，而非一味追求大而全。

最终，一个**“基础模型少而精，应用生态广而深”**的AI新范式将逐渐成型。成功的AI应用将不再仅仅是技术能力的堆砌，更是对用户需求、商业逻辑和社会价值的深刻洞察。这将是一个充满挑战，也蕴含无限可能的新时代。

引用

• AI应用
• 巨头垄断
• 创业挑战
• AI Agent
• 商业模式
• 产业生态