“死亡象限”大起底：哪些AI賽道最容易猝死？

撰文｜夜郎西

編輯｜夜郎西

審核｜燁 Lydia

聲明｜圖片來源網絡。日晞研究所原創文章，如需轉載請留言申請開白。

2025年3月，上海徐匯區一棟寫字樓前拉起刺眼的白底黑字橫幅——“瀾碼科技還我血汗錢”。

員工們裹著羽絨服在寒風中站立，身后是曾獲數千萬元融資、被列為區重點扶持項目的明星AI企業。

這只是全球AI寒冬的冰山一角。

專門記錄“逝去AI項目”的AIGraveyard網站顯示，不到三年間已有1169個項目被刻上墓碑。

僅2025年前四個月，就有95個AI項目宣告死亡。

當資本狂歡落幕，第一批倒下的明星公司用尸骨劃出一條血色警戒線。

當紅炸子雞為何集體滑鐵盧？

在ChatGPT掀起的技術狂歡中，2024-2025年的AI行業經歷了冰火兩重天。

數據顯示，自ChatGPT發布至2024年7月，中國新注冊的23.7萬家AI企業中，已有8萬家注銷或停業，淘汰率高達34%。

這些倒下的明星項目集中在三大“死亡象限”：強監管領域、技術代際斷層區和偽需求陷阱。

醫療AI成為重災區。

曾以“中醫數字化先鋒”自居的鷹眼智慧中醫，基于紅外熱成像與AI算法的“千人千方”系統雖在800家醫療機構落地，卻因技術難以適應復雜的中醫辯證邏輯，最終資金鏈斷裂。

其失敗揭示了醫療AI的三重困境：數據質量要求高、算法泛化能力不足、合規成本高企。

類似的，美國AI獨角獸Afiniti基于靜態規則引擎的客服匹配系統，在生成式AI浪潮中淪為“技術化石”，最終破產。

圖像生成領域同樣哀鴻遍野。

StabilityAI開源的StableDiffusion模型雖催生全球圖像生成革命，但其自身因無法有效變現陷入危機，用戶更傾向使用免費社區版本。

而微軟、Adobe等巨頭通過集成AI工具進行降維打擊，導致其收入不足500萬美元，虧損超3000萬美元。

StockAI的倒閉則暴露了“技術先行、需求滯后”的致命問題。

C端用戶對AI生成圖片的需求多屬獵奇，而非剛需；B端市場又面臨Adobe等巨頭的擠壓，最終因場景變現能力不足黯然退場。

更令人震驚的是印度AI獨角獸Builder.ai的騙局。

這家估值16億美元的公司，竟雇傭印度程序員冒充AI寫代碼，虛構營收數據欺騙投資人長達8年，最終在2025年5月破產清算。

其覆滅折射出資本狂熱下的畸形生態：軟銀、微軟等頂級機構為“AI民主化”敘事買單，卻忽視了技術本質。

從爆紅到涼涼

技術落地難成為頭號殺手。

鷹眼智慧中醫的案例表明，實驗室性能與真實場景需求存在巨大落差。

醫療、教育等強監管領域需要極高的算法準確性和數據合規性，而許多AI企業在技術尚未成熟時就急于擴張，導致“昂貴注腳”的悲劇。

Afiniti的教訓則印證了“技術護城河”的脆弱性。

在AI領域，技術代際更迭的速度遠超傳統行業，企業若不能持續創新，即便坐擁龐大客戶基礎，也會被時代拋棄。

商業模式不清晰是普遍頑疾。StabilityAI的開源策略雖快速建立生態，卻缺乏如云服務、企業級API等清晰的商業閉環，技術影響力難以轉化為財務可持續性。

Builder.ai的騙局更是將商業模式欺詐推向極致，其“全是人工，沒有智能”的操作，本質上是利用資本對AI敘事的盲目追捧，虛構技術價值。

這種“皇帝的新衣”式的騙局，最終在財務造假曝光后徹底崩塌。

高成本結構成為隱形殺手。以50人團隊為例，僅AI專用PC采購成本就達50萬-60萬元，加上2名運維工程師年薪50萬元，年硬支出超百萬。

許多企業為降本粗暴裁員，卻忽視設備運維等隱性成本。

某AIGC公司因延遲硬件升級，導致研發效率下降、加班費激增，總成本反而上升30%。這種短視的降本策略，最終加速了企業的死亡。

中美AI戰場

在AI落地能力的比拼中，中國與美國的差距遠比大多數人預想的要小。

中國地方政府已成為AI技術的重要客戶。

DeepSeek的AI模型約半數需求來自政務系統，醫院用AI整理電子病歷，警務系統借助AI尋人，社區服務平臺部署智能應答，這些實踐讓AI從實驗室走向民生服務第一線。

消費者市場呈現“普惠”特征。

相比美國ChatGPT的付費模式，字節跳動將AI服務價格降至美國同行的1%，微信內置智能助手，直播平臺廣泛采用虛擬主播。

調查顯示，過半數中國消費者能識別AI產品功能，反映出市場教育的深度滲透。

制造業則成為中國AI應用的第三大市場，43%的AI風投流向制造業，而美國同領域投資只有3%。

寶鋼通過AI優化生產流程，能耗降低15%，設備停機時間減少33%；

華菱鋼鐵的AI大模型使新鋼種研發周期縮短30%，研發成本降低25%。

這種差異源于中美不同的技術落地路徑。

美國執著于前沿技術探索，中國則發力應用優化和商業化落地。

中國AI企業更擅長性能調優，采用個性化定制的服務方式，而美國公司多依賴軟件模式。

在算力受限的情況下，中國通過“軟件補硬件”策略破局，AI傳感器預判設備故障、智能工具降低能耗，制造業軟件采購量比十年前翻了一番。

幸存者啟示

在行業洗牌中，幸存者們展現出獨特的生存智慧。

波形智能的“蛙蛙寫作”工具雖被OPPO收購，但其在網文生成領域的30萬用戶與200億字內容沉淀，證明了垂直場景的價值。

易點云通過IT設備訂閱服務，將某芯片企業770臺電腦的采購成本從500萬-800萬元降至月租不足4%，并節省運維人力。

這種“輕資產、重服務”的SaaS模式，成為降低固定成本的關鍵。

技術路線的選擇至關重要。

中國在開源生態上的突破正在改寫游戲規則，DeepSeek開源框架月活用戶突破1.2億，極大降低了AI部署和使用門檻。

而美國試圖通過限制開源來遏制中國創新，卻因技術革命的傳播速度快于立法監管而失效。

在AI倫理與安全領域，中國展現出前瞻性，瑞萊智慧的“人臉防火墻”有效攔截AI合成的欺詐嘗試，為金融等敏感領域筑起安全防線。

未來AI產品將呈現三大趨勢：

一是從“通用”走向“垂直”，行業大模型成為主流；

二是從“云端”走向“端側”，本地設備上的AI應用提升響應速度和隱私保護；

三是從“工具”走向“智能體”，2025年全球AI智能體市場規模預計突破5000億美元，中國在智能體應用和開源生態的推動下，有望在多個領域領先。

這場AI寒冬既是挑戰也是機遇。

正如《經濟學人》所言，決定AI競賽勝負的關鍵，可能不取決于誰家的模型更酷炫，而在于技術能否大規模融入真實應用場景中。

中國在政務、制造業、消費市場的深度落地，正在構建獨特的競爭優勢。

當美國還在為AI監管禁令爭論不休時，中國已通過433款大模型備案，形成涵蓋基礎層、模型層、應用層的完整產業體系。

未來的AI世界，或許不再是中美對抗的零和博弈，而是技術普惠與產業升級的共生共贏。

參考資料：

1.Morketing《近8萬家AI企業“悄悄死亡”，百模大戰為何成了“百慕大陷阱”？ | Morketing洞察》

2.AI研究所《2024-2025，那些倒下的明星AI項目》

3.大魚AI商業實操《這份“死亡名單”上有738個AI的名字》

一點想法（北京）旗下矩陣公眾號

點擊圖片即可閱讀

《中美網友“賬本大公開”：原來我們都想錯了？》

《“TikTok難民”涌入小紅書，中美網民開啟民間外交》

《“病來如山倒”，造車開始大退潮》