AI工具独立开发商“Alchain Peanut”最近进行了一次小测试。在GPT Store上，他将自己开发的一款拥有5000+用户的GPT（模拟Claude 3 Opus）放入支付模式，看看海外用户是否真的有更高的支付意愿。

六小时后，他收到了第一笔用户付款5 美元。在他展示的背景屏幕截图中，该应用程序在过去7 小时内赚了20 美元。

“我们每天拿点咖啡钱吧。”阿尔链花生低调地讲述了付费测试的初衷。由于Open AI无法按照年初的承诺在第一季度推出GPT开发者，GPT Store已经失败。他想看看人工智能开发者是否有可能找到自己的商业模式。

“Alchain Peanut”应用后台账户入口截图

去年下半年以来，大型基础模型厂商一直在呼吁财力不雄厚的厂商停止推出模型层，快速开发AI应用。比如，百度创始人李彦宏孜孜不倦地宣讲：AI原生时代，我们需要100万个AI原生应用。

IDC预测，到2024年，全球将诞生超过5亿个新应用，这个数字几乎等于过去40年积累的应用总数。

这些乐观的判断都指向终结，即大爆炸后的新时代。但我们现在更关心的是，这波大模型引领的热潮是否会带来AI应用前所未有的“膨胀”？

一方面，人工智能应用开发门槛大幅降低。当苹果在2008 年推出App Store 时，应用程序开发人员仍然需要学习Objective-C 语言。如今，大型模型制造商提供自然语言开发。理解代码不再重要。任何人都可以成为开发人员。

另一方面，人工智能技术的迭代速度远远超过移动互联网。熵科技首席科学家陈书凯直言，大家都知道，等ChatGPT5等能力更强的新模型出来后，你现在做的很多事情可能都白费了。 “今天的现象在互联网时代并不存在。”这也意味着一批AI应用的生命周期可能会像蟋蟀一样短。

至少现在看来，时代的金矿还隐藏在混乱之中。但没有人愿意躲在扑克桌下面。

01

AI应用「通胀」时代：

开发者、「App工厂」们都发动了

当普通国内用户想要体验AI助手应用时，可能会患有供过于求的恐惧症：手机应用商店里，不仅有各种豆袋、文心一言、科大讯飞Spark、Kimi、统一前文、智浦轻言、紫动太初……还有一堆外观和精神与ChatGPT相似的壳产品。可以说他们什么都有，但似乎又不可避免地趋于同质化。

用户并不是唯一感到困惑的人。当被问及他们推出了多少人工智能应用时，至少有两位来自两大科技公司的内部人士对我摇头：“我说不出来”和“无数”。

在这波AI原生应用浪潮中，不少大厂本着“所有应用都值得被AI重构”的理念，鼓励内部疯狂赛马。因此，一些人工智能应用以独立应用程序或PC插件的形式推出。它没有叠加到主App中，其他业务部门的同事甚至可能都不知道。

没有一家科技公司愿意错过这波人工智能应用浪潮。而且，中国企业以擅长应用层着称。

从公开信息来看，百度、字节、阿里巴巴等都在与时间赛跑。

像百度一样，除了用AI改造原有App、推出文心一言外，还发布了“玩花”、“小看星球”、“SynClub”等社交AI应用，以及“文心一歌”等AI绘图工具。以及“AI用药指导”、“智能候诊室”、“医疗笔记”等医疗AI应用。

暗中运作的“应用工厂”Byte，在过去的六个月里推出了不下10个AI应用，除了聊天机器人“豆宝”、AI伴侣“心晴”、AI社交“ Talk Stove”（猫盒）、类似于Sora 的AI 视频工具“Dreamina”也在内部测试中，而这些只是Byte 野心的冰山一角。据媒体报道，字节还在秘密开发多模态数字人产品和AI图像生成产品，电影剪辑团队也在封闭式开发新的AI产品。

其他公司如科大讯飞，除了聊天机器人“科大讯飞Spark”之外，还有AI口语助手“星火语言伙伴”、科大讯飞写作、智能工证等在线效率工具……商汤科技，一家此前曾专注于技术解决方案的科技，除了发布自己的大模型外，也在开发应用，推出了“咨询”、“妙花”、“如影”、“小浣熊”等生成式AI应用产品，并将生成式AI应用列在今年的名单。重点努力方向。

在国内外大型基础模型厂商、技术方案提供商、开发商、投资者的共同推动下，人工智能应用在供给端正进入爆发阶段。 2023年，软件项目托管平台GitHub上的人工智能项目数量激增59.3%。百度数据显示，截至今年3月，其千帆AppBuilder平台每周新增应用数量超过3000个；到四月份，平均每周新申请数量达到六七千人。

在北京的地铁车厢里，甚至还高调推出了面向消费市场的智浦轻言等对话式AI应用。此前，同类型的Kimi已经通过线上渠道建立了强大的影响力。

C端用户也对AIGC表现出了极大的热情。根据QuestMobile 的洞察，对独立应用程序的需求持续增长。 2024年1月，TOP10 APP去重用户数同比增长37倍。头部APP活跃用户数超过5000万。

然而，这次疫情的“阴暗面”是AI应用的快速发展和快速消亡。去年9月，美国知名科技风险投资公司a16z根据月度访问量编制了Top 50 AI应用榜单。今年3月，该公司推出最新的Top 50 AI应用榜单时发现，榜单中40%的应用是新的。脸。这意味着至少有20个AI应用在半年内落后了。

对于这个数字的变化，a16z表示，“令人震惊”。

QuestMobile的数据也直接印证了这一行业趋势。今年1月份，国内领先AIGC APP活跃率低于20%，处于较低水平；忠诚度方面，3天留存率低于50%；流失风险较高，部分APP卸载率在50%以上。

这与移动互联网时代不同。移动互联网初期，大量高频原生应用迅速诞生，形成新的商业模式，比如国外的Instagram、国内的微信、滴滴……”但AI 还没有达到这个地步”。独立开发者“Alchain Peanut”认为，当前的AI应用更多是为了改善现有产品的用户体验，主要用在生产力端。

AI应用进展比大家预想的要慢，背后主要“卡壳”的恐怕就是基础大模型。打个不恰当的比喻，45亿年前地球诞生时，不太可能出现寒武纪那样的物种大爆发，因为地球本身还在发生剧烈的变化，不断与其他行星相撞。可以说，大气屏障还没有完成塑造。只有当地球的内外环境变得相对稳定时，才有生命存在。

大型模型也处于类似阶段。业内人士公认，大型模型的迭代需要近几周的时间。反映在科技媒体的信息弹窗上，“爆炸”这个词几乎已经不够用了，因为每隔几天就会出现新的颠覆者。

据称今年推出的GPT-5，相信会掀起一场更大的海啸，或成为人工智能发展史上的一个关键分水岭。出口工具软件公司人士蒋欣在与《降噪NoNoise》沟通时提到，今年可能会出现一大波受大机型迭代挤压的shell应用，预计其中不少会死的。 “基础大机型自身功能的迭代，可能会取代那些APP的产品价值。”

对此，曾经的AI文本生成工具明星——Jasper恐怕是卡在喉咙里了。 OpenAI发布新一代大型视觉模型Sora后，有业内人士担心Pika、Runway等众多AI视频产品将无法生存。

在“阿尔链花生”看来，一些没有护城河的AI应用本来就是“狗屎上刻的”，没有什么价值；但一些与场景结合后产生价值的工具产品不会被颠覆，比如Monica、sider。沉浸式翻译等插件应用。它们通过将大型模型功能与实际用户使用场景相结合来提供良好的价值。

02

有价值的AI应用

都跟特定场景结合

价值正在成为衡量人工智能应用是否被技术迭代覆盖的重要标准。

在a16z整理的AI应用列表中，生产力工具应用MaxAI提取了ChatGPT、Claude、Gemini/Bard、Bing AI等模型的部分能力，将其整合在一起，根据应用场景做了封装插件。帮助用户总结文本、辅助写作、创建图像。

本质上，MaxA 从事的是“水管”业务。业内人士透露，该团队已获得高额融资。

另一个引起关注的Chrome 插件是——Monica，其创始人肖红在解释产品价值时提到，他们在非常具体的场景下做了很多工作，比如回复电子邮件、帮助用户总结文章，或者打开一个YouTube 制作视频时，帮助他们总结每段内容。这些功能都是通过插件潜入浏览器的，因为浏览器插件是国外比较主流的产品形式。

在极客公园大会上，肖红还提到了一个关键点：应用层创业者应该想办法收集特定场景下的用户数据。有了数据，AI应用就可以与大模型的大脑形成协作关系。

数据也是很多AI应用即使没有找到商业模式也会继续开发的原因。蒋欣告诉我们，个人助理和效率工具可以积累用户数据和行为数据，这样产品的下一次迭代就有数据参考。

对于基础大模型迭代带来的应用“昙花一现”，蒋欣坦言，这将迫使C端应用在细分场景中不断迭代和深化，也将迫使开发者思考——产品下一步将走向哪个方向。迭代？什么是护城河？ “比如剪辑是一种通用的视频制作工具，但创业者可以根据剪辑分离出细分的功能，打造单独的产品。

蒋欣认为，C端应用比B端应用更容易触及天花板，因为目前字节、百度等大公司，甚至商汤科技等技术解决方案提供商都开始做AI应用，竞争将更加激烈。凶猛的。

对于小规模大模式的初创公司来说，关键是如何找到自己的竞争壁垒。趣玩网络副总裁、经纬中国原副总裁庄明浩此前对媒体表示，他观察到很多初创公司已经转向“小作坊做小玩意”的模式：先找到一个不具备的功能和产品。但在市场上，抓住窗口期，通过运营手段快速推广。即使窗口期只有3到6个月，你仍然可以赚到很多钱，然后继续寻找新的市场机会。

以秒芽相机为例。该产品一经推出就受到市场的欢迎。从第一天开始收费，但两个月后市场热度也迅速下降。这与移动互联网时代应用程序早期免费争夺用户市场，然后逐渐开始收费的创业模式完全不同。

沪渝人工智能研究院的徐工程师告诉我们，AI时代创业和移动互联网时代创业最大的区别在于，当时大家主要以抢占市场份额为主，而现在大家主要以创业为主。探索商业模式。

量子位智库近期发布的《中国AIGC应用全景报告》显示，C端AIGC产品主要是智能助手和图像生成生产力工具。虽然用户数量较多（纯C端占比50%以上），但盈利能力普遍不乐观。目前有近50%的产品没有明确的盈利模式，且以免费为主。相比之下，B端产品的商业模式相对清晰，以订阅、按量付费为主。

蒋欣直言，包括他的公司在内的很多应用开发商其实都想进入B端场景，瞄准行业+AI，但由于缺乏行业知识，实际上很难进入，更不用说大规模了——规模转型。

蚂蚁数字一位业务负责人在与《降噪NoNoise》沟通时也认为，大模型支持的场景化能力在行业落地并创造价值还需要一段时间。这个“价值”要么会让以前的业务变得更加有效，要么让公司能够做以前做不到的业务。但目前，大多数企业仍处于探索阶段，“速度没那么快”。

从全球范围来看，寻求风险投资也成为一类AI公司的专属路径。例如，意大利科技公司Bending Spoons 是视频编辑器Splice 和照片增强器Remini 背后的推动者。不久前，该公司宣布获得1.55亿美元股权融资。

03

急不来

根据人工智能研究员和认知科学家Gary Marcus的判断，生成式AI仍需要巨大的改进才能达到互联网甚至智能手机带来的变革水平。

繁荣的AI原生应用生态需要大模型、智能算力、AI原生应用开发新范式三要素相辅相成。从这个角度来看，杀手级AI原生应用的出现不可操之过急。

熵科技首席科学家陈树凯直言，“我们要开发、测试，要克服各种困难，解决各种实际问题，所以我们不能走得太快，但我们正在悄悄地做。” 。

他认为，作为AI应用的开发者，大家首先应该关注的是AI如何解决实际的业务问题，其次要时刻关注最新的技术动态。

陈书凯看到，目前的各种应用模式也处于不断成熟和发展的过程中，比如基于知识库的应用、基于Agent的应用。新的成果将会不断出现。这些结果可以直接改进现有的人工智能应用。等级。同时，大模型本身的基础能力也在不断提升，AI应用的一些限制也将不断被突破。

不少业内人士认为，AI Agent或许能够打造AI原生的场景和应用。 AI Agent是指人工智能领域中具有独立决策能力、环境感知能力和响应能力的智能体。 AI Agent强调主体的自主性、反应性、主动性、社交性等主动特征，具有理解生成、复杂推理、自主学习等类人脑功能的大型模型可以作为Agent的基础。

当AI Agent以App的形式出现时，这也意味着Open AI的GPT Store可能面临来自APP Store的竞争。毕竟，Writerbuddy的研究报告显示，超过60%的用户习惯在手机等移动终端上访问AI工具。

这或许也预示着AI领域的初创企业可能面临更大的机遇和挑战。

回顾移动互联网时代，2014年，中国智能手机用户首次突破5亿，成为智能手机用户最多的国家。移动应用的疯狂增长正在占据新的趋势。 2015年4月，我国各大应用商店应用程序总数突破400万。

但这些应用程序的生命周期平均只有十个月。其中，85%的用户会在1个月内删除从手机下载的应用程序，而5个月后，这些应用程序的保留率仅为5%。

而这一幕在AI时代恐怕只会变得更加惨烈，AI应用的“通货膨胀”在所难免。

但即便如此，当同样的大公司掌权时，字节跳动、陌陌、滴滴等一系列初创公司仍然找到了自己的生存之道。腾讯甚至凭借微信将原本势均力敌的竞争对手远远甩在了后面。

那么，在可能出现的“金矿”新时代，谁可能成为新一轮的赢家呢？谁有可能被时代抛在后面？我们对此充满好奇，但答案必须首先交给时间。