由大模型主導的狂熱浪潮是否會帶來前所未有的AI類App「通脹」？作者分析了行業現狀，對未來的發展做出了一定的預測。

AI工具獨立開發者「Alchain花生」最近做了一個小測試。在GPT Store上，他把自己開發的一款用戶數5000+的GPT（模擬Claude 3 Opus）調成了付費模式，想看看海外用戶是否真有更高的付費意愿。

6小時后，他獲得了第一筆用戶打款，5美元。在他展示的后臺截圖中，這款應用在最近7小時內，入賬20美元。

「每天收獲幾筆咖啡錢吧?！笰lchain花生輕描淡寫地聊到付費測試的初衷——既然當下Open AI無法按照年初承諾的那樣——在一季度啟動GPTs開發者收于分成計劃，且GPT Store已有爛尾之嫌，他想試試AI開發者有沒有可能找到自己的商業模式。

▲「Alchain花生」應用后臺的入賬截圖

從去年下半年開始，基礎大模型廠商就不斷呼吁，口袋不夠深的就別卷模型層了，趕緊去開發AI應用。比如百度創始人李彥宏不厭其煩地布道：AI原生時代，我們需要100萬量級的AI原生應用。

IDC預計，到2024年，全球將誕生超過5億個新應用，這一數字幾乎等同于過去40年累積的應用總數。

這些樂觀的判斷皆指向終局，一個宇宙大爆炸后的新時代。不過我們更關注的是當下，這個由大模型主導的狂熱浪潮是否會帶來前所未有的AI類App「通脹」？

一方面AI應用開發門檻已經極大降低——2008年蘋果推出 App Store時，應用開發者還需要學習Objective-C語言，如今的大模型廠商們則提供自然語言開發，懂不懂代碼不再重要，人人都可以成為開發者。

另一方面，AI技術迭代速度遠超移動互聯網。熵基科技首席科學家陳書楷直言，大家都知道，能力更強的新模型如ChatGPT5出來之后，有可能你現在正在做的很多事情都是白做了，「今天這個現象，是互聯網時期沒有的?！惯@也意味著一批AI應用的生命周期可能短如蟪蛄。

起碼目前看起來，時代的金礦仍蘊藏于混沌之中。但沒有人愿意在牌桌之下。

一、AI應用「通脹」時代：開發者、「App工廠」們都發動了

當一名國內普通用戶想要體驗AI助手應用，他可能要患上供給過剩的選擇恐懼癥：手機應用商店里，不僅有五花八門的豆包、文心一言、訊飛星火、Kimi、通義千問、智譜清言、紫東太初……還有一堆形神都似ChatGPT的套殼產品，可以說應有盡有，但似乎又難免趨于同質化。

迷惑的遠不止用戶。當被問及自家到底有多少個AI應用上線時，至少有兩家科技大廠的內部人士都對我搖起頭：「說不上來」「數不清」。

在這波AI原生應用浪潮中，不少大廠本著所有應用都值得被AI重構一遍的思路，鼓勵內部瘋狂賽馬，也由此導致，部分AI應用以獨立App或PC端插件形式推出，并未疊加到主App當中，甚至可能連其他業務部門的同事都不知情。

沒有科技公司想錯過這波AI應用浪潮。況且，中國公司本就以擅長做應用層著稱。

從公開信息來看，目前百度、字節、阿里等都在爭分奪秒。

像百度，除了用AI改造原有App、上線文心一言之外，還發布了「萬話」「小侃星球」「SynClub」等社交類AI應用、「文心一格」等AI繪畫工具以及「AI用藥說明書」、「智能候診室」、「有醫筆記」等醫療類AI應用。

暗中發力的「App工廠」字節，最近半年推出的AI應用不下10款，除了聊天機器人「豆包」、AI伴侶類「心晴」、AI社交類「話爐」（貓箱），類似Sora的AI視頻工具「Dreamina」也在內測之中，而這些還只是字節野心的冰山一角。有媒體報道，字節還在秘密研發多模態數字人產品、AI生圖產品，剪映團隊也在封閉研發全新AI產品。

其他公司如科大訊飛，除了聊天機器人「訊飛星火」，也有AI口語助手「星火語伴」、訊飛寫作、智慧工牌等效率工具上線……此前專注技術解決方案的AI技術公司商湯科技，也在發布自家大模型之外，下場搞起應用，推出「商量」、「秒畫」、「如影」「小浣熊」等生成式AI應用產品，并將生成式AI應用列入今年的重點發力方向。

在國內外基礎大模型廠商、技術解決方案商、開發者、投資人的聯合推動之下，AI應用正進入一個供給側的爆發階段。2023年，軟件項目托管平臺GitHub人工智能項目的數量暴增59.3%。百度方面數據顯示，截至今年3月，其千帆AppBuilder平臺上每周新增應用突破3000；到4月，平均每周新增應用達六七千個。

在北京的地鐵車廂中，甚至已經出現智譜清言這類對話式AI應用針對C端市場的高調推廣。在此之前，同類型的Kimi已經在線上渠道刷足了存在感。

C端用戶也正對AIGC報以極大熱情。根據QuestMobile的洞察，獨立APP的需求持續增長。2024年1月，TOP10 APP去重用戶規模同比增長37倍。頭部APP的活躍用戶超5千萬。

不過這場爆發的「暗面」則是AI應用的速生速死。去年9月，美國知名科技風投公司a16z根據月訪問量整理了一份Top50 AI應用榜單；今年3月，該公司推出最新Top50 AI應用榜單時發現，名單上40%的應用都是新面孔。這意味著，半年內至少有20款AI應用已經掉隊。

對于這個數字變化，a16z表示，「令人瞠目」。

QuestMobile數據也直接印證了這一行業趨勢。今年1月，國內頭部AIGC APP活躍率均在20%以下，比較低；忠誠度方面，3日留存均在50%以下；流失風險高，部分APP的卸載率在50%以上。

這一點同移動互聯網時代不同。移動互聯網初期，一大堆高頻的原生應用很快被創造出來，并形成嶄新的商業模式，比如國外的Instagram，國內的微信、滴滴……「但AI目前還沒到這地步」，獨立開發者「Alchain花生」認為，當下AI應用更多是在提升既有產品的用戶體驗，而且主要作用在生產力端。

AI應用進展比大家期待的要慢，背后主要「卡脖子」的大概還是基礎大模型。打個不太恰當的比方，45億年前地球誕生之初是不太可能出現寒武紀那樣的物種大爆發盛況的，因為地球本身仍處于劇烈變化中，動不動就被其他行星碰撞，還沒有大氣保護罩，可以說，尚未完成塑形。只有等地球內外部環環境于相對穩定了，才有生命可言。

大模型便處于類似的階段。業內人士公認，大模型的迭代幾乎以周為單位。反映到科技媒體的資訊彈窗中，「炸裂」這個詞都快不夠用了，因為每隔幾天就會有新的顛覆者出現。

MiniMax創始人閆俊杰在接受《晚點》采訪時提到，產品價值的來源，核心還是模型性能和算法能力，「你可以做很多產品feature，但你會發現，幾乎所有大的提升都來自模型本身的進步?！?/p>

傳說中將于今年登場的GPT-5，被認為將掀起更大的海嘯，或者說成為AI發展史上舉足輕重的一個分水嶺。某工具軟件出海企業人士姜辛在同《降噪NoNoise》交流時提到，今年可能會有一大波套殼類應用受到大模型迭代的擠壓，預計會死掉一批，「基礎大模型自身功能的迭代，就可能替換掉那些App的產品價值?！?/p>

對于這一點，曾經的AI文本生成工具明星——Jasper大概是如鯁在喉。而OpenAI 發布新一代視覺大模型Sora后，也有業界人士擔心Pika、Runway等一眾AI視頻產品再無活路。

在「Alchain花生」看來，一些沒有護城河的AI應用原本就屬于「屎上雕花」，價值不大；但一些工具類產品在跟場景結合后產生價值的，不至于被顛覆，比如Monica、sider、沉浸式翻譯等插件應用。它們把大模型能力和用戶實際使用場景結合后，都提供了不錯的價值。

二、有價值的AI應用，都跟特定場景結合

價值正成為衡量AI應用會否被技術迭代所覆蓋的重要標準。

在a16z整理的AI應用榜單中，生產力工具類應用MaxAI，把ChatGPT、Claude、Gemini/Bard、Bing AI等模型的部分能力抽離出來，整合到一起，基于應用場景做一個封裝的插件，可以幫用戶總結文本、輔助寫作、創建圖像。

本質上，MaxA做的是「水管」生意。有業內人士透露，該團隊已獲得高額融資。

另一款受到關注的Chrome插件——Monica，其創始人肖弘在闡述產品價值的時候提到，他們做了很多很具象的場景里面的工作，比如回郵件、幫用戶總結文章或者在用戶打開一個YouTube視頻的時候，幫其總結每段內容。這些功能都通過插件潛入瀏覽器，因為瀏覽器插件在海外是一個比較主流的產品形態。

在極客公園大會上，肖弘還提到關鍵一點，應用層創業者應該想辦法收集用戶在特定場景的數據，有了數據，AI應用便可以與大模型這個大腦形成協作關系。

數據也是很多AI應用即便沒有找到商業模式、也會依然做下去的原因。姜辛告訴我們，像個人助手和效率工具，可以積累用戶數據、行為數據，這樣在產品下一次迭代時就有了數據參考。

至于基礎大模型迭代帶來的App「短命」，姜辛坦言，這樣也好，倒逼C端應用繼續迭代、在細分場景做深，也倒逼開發者思考——產品下一步要往哪個方向迭代？護城河是什么？「打個比方，剪映是通用的視頻制作工具，但創業者可以根據剪映拆分出細分功能，單獨做成產品。

姜辛認為，C端應用比B端應用更容易觸及天花板，因為當前字節、百度這類大公司，甚至商湯科技這種技術方案提供商都開始下場做AI應用了，競爭會很激烈。

對于小規模的大模型初創公司來說，關鍵是如何能夠找到自己的競爭壁壘。趣丸網絡副總裁、前經緯中國副總裁莊明浩此前對媒體表示，他觀察到，很多初創公司轉向了「小作坊做小工具」的模式：先找準一個市場上還沒有的功能與產品，抓住窗口期，通過運營手段快速推廣，哪怕這個窗口期只有3到6個月，也可以掙到一筆錢，而后繼續尋找新的市場機會。

以妙鴨相機舉例，這一產品剛推出便受到了市場的追捧，從第一天便開始收費，但兩個月后市場的熱度也很快就降了下來。這與移動互聯網時代的應用早期通過免費爭奪用戶市場，而后再逐步開始收費的創業模式已經完全不同。

滬渝人工智能研究院的徐工程師告訴我們，AI時代和移動互聯網時代創業最大的不同是，當時大家最主要的關注點在于搶占市場份額，但現在大家主要是在探索商業模式。

量子位智庫新近發布的《中國AIGC應用全景報告》顯示，C端AIGC產品以智能助手以及圖像生成類的生產力工具為主，雖然用戶量大（純C端占比50%以上），但盈利狀況普遍不樂觀，近50%的產品當前仍未有明確的收入模式，以免費為主。相較之下，B端產品商業模式較為清晰，以訂閱和按需付費為主。

姜辛直言，包括他所在公司在內的很多應用開發商，大家其實都想去切B端場景，瞄準行業+AI，但囿于缺少行業kown-how，其實也很難切進去，更別提大幅改造。

在同《降噪NoNoise》交流時，螞蟻數科某業務負責人也認為，大模型加持下的場景化能力要想在產業端落地、做出價值，還需要一點時間。這個「價值」，要么讓此前的業務更有效，要么讓企業能做此前做不了的業務。但目前來看，大多數企業還在探索階段，「沒那么快」。

如果從全球視角來看，追求風險投資也成為一類AI企業的專屬道路。例如意大利科技公司Bending Spoons，便是視頻編輯器Splice和照片增強器 Remini的幕后推手。不久前，該公司對外宣布獲得了1.55億美元的股權融資。

三、急不來

按照人工智能研究者、認知學家Gary Marcus的判斷，生成式AI要達到互聯網甚至智能手機帶來的那種變革水平，還須有巨大的改進。

一個繁榮的AI原生應用生態，需要大模型、智能算力、AI原生應用研發新范式三要素相輔相成。從這個維度來看，殺手級的AI原生應用的問世是急不來的。

熵基科技首席科學家陳書楷直言，「大家要去做開發、做測試，要克服各種困難，解決各種各樣的實際問題，所以不可能太快，但是潤物細無聲，大家確實都在做?！?/p>

他認為，作為AI應用的開發者，大家首先要關注的是AI怎么去解決實際業務當中的問題，再者就是隨時關注最新的技術發展。

陳書楷看到，當前各種應用模式也是在不斷的成熟和發展的過程當中，比如基于知識庫的應用、基于Agent的應用，都會不斷的有新的成果出來，這些成果能夠直接提升現有AI應用的水平。與此同時，大模型本身的基礎能力在不斷提升，AI應用的一些局限性也會不斷被打破。

業內不少人認為，AI Agent或許可打造出AI原生場景及應用。AI Agent是指在人工智能領域具有自主決策能力、環境感知能力和反應能力的智能體。AI Agent強調主體的自主性、反應性、主動性和社交性等方面的能動特征，而具有理解生成、復雜推理、自主學習等類人腦功能的大模型，則可以作為Agent的基礎而存在。

當AI Agent以App的形態出現時，這也意味著，Open AI的GPT Store可能會面臨來自APP Store的競爭。畢竟，Writerbuddy研報告中顯示，超過60%的用戶習慣于在手機等移動終端上訪問AI工具。

這同時或許也表明，AI領域的創業公司們，可能會迎接更大層面的機會和挑戰。

回望移動互聯網時代，在2014年，中國智能手機用戶首次超過5億人，成為擁有智能手機用戶最多的國家。瘋狂生長的移動App正占據新的風口。2015年4月，我國主要應用商店的應用規模已累計超過400萬個。

但這些App的生命周期平均只有十個月。其中，85%的用戶會在1個月內將其下載的應用程序從手機中刪除，而到了5個月后，這些應用程序的留存率僅有5%。

而這一場景，恐怕在AI時代只會愈發慘烈，AI應用「通脹」在所難免。

但即便如此，在同樣大廠當道的當時，字節跳動、陌陌、滴滴等一系列創業公司，依然殺出了屬于自己的生路。騰訊更是憑借微信，將原本平起平坐的對手們遠遠甩下。

那么，在可能新一輪時代「金礦」中，又有誰可能會成為新一輪的優勝者？誰有可能會被時代拋下？對此，我們充滿好奇，只不過，這一答案，要先交給時間。

（注：應受訪者要求，姜辛為化名）