摘要：根据统计数据，2025年全球已有392个AI工具停止服务，中国市场至少有25个知名AI应用停运或下架，涉及互联网巨头、大模型公司及独立开发者的产品。核心观点指出，这些应用失败的主要教训集中在三个方面：缺乏可持续的盈利模式导致商业模型脆弱；基于单点功能创新的应用易被巨头或技术迭代覆盖；以及未能妥善应对合规与伦理风险，尤其是在AI社交与陪伴领域。
线索：从投资视角看，这一轮AI应用的集中淘汰揭示了关键的风险与潜在机会。风险方面，投资者需警惕：1) 商业模式不清晰、仅依赖流量或融资支撑的项目；2) 技术护城河浅薄、功能易被复制的单点工具；3) 处于强监管或伦理灰色地带的赛道，如AI情感陪伴。机会则可能存在于：1) 能够切实解决企业痛点、具备高客户粘性和清晰付费路径的ToB服务；2) 与核心业务场景深度绑定、形成数据或生态壁垒的应用；3) 在合规框架内，提供稳定、可靠且具有差异化价值的基础工具或平台。行业正从狂热期进入理性验证阶段，具备扎实商业基础和抗风险能力的企业将更具长期价值。
正文：
2025年，全球人工智能应用领域经历了显著的调整。根据相关数据，截至2025年12月29日，全球范围内已有392个AI工具停止服务。在中国市场，不完全统计显示，2025年至少有25个知名AI应用相继宣布停止运营、下架或陷入无限期停更。
这些停运的应用类型多样，涵盖了不同背景的产品。其中包括下载量达数百万的流行应用，也有背靠字节跳动、阿里巴巴、腾讯、美团、科大讯飞等大型互联网公司的项目，以及来自智谱、MiniMax等大模型公司的尝试，还有一些曾备受好评的独立开发者产品。
分析其停止服务的原因，虽然具体案例各不相同，但可归纳为几个主要方向：部分因市场需求未得到验证而自然退出；部分因合规环境收紧而失去生存空间；还有一些即便有大型公司支持，也因战略价值不足或内部调整而被放弃。
基于对这些案例的观察，可以总结出AI应用开发需要关注的三个关键问题：
第一，可持续的盈利能力至关重要。在面对高昂的AI模型推理成本时，如果产品无法证明其盈利潜力，那么用户增长反而可能加速其失败。流量本身不能替代健康的商业模型。
第二，单点功能创新面临巨大挑战。随着大模型能力日益普及和易得，仅依靠单一功能的应用，如果缺乏深厚的场景壁垒或数据闭环，其功能很容易被大型公司通过模型更新或产品迭代所覆盖。
第三，合规与伦理是基本前提。AI社交与陪伴类应用的集体退场表明，在监管边界尚不明确、伦理规范仍需完善的环境下，依赖情感联系或类似因素驱动增长的模式具有很高的风险。
在企业级服务领域，这种调整较早显现。例如，澜码科技旗下的企业知识管理与工作流产品AskXBOT，在2025年陷入运营困境。而由贾扬清团队创立的Lepton AI平台，则于2025年5月20日停止运营，原因是其被英伟达收购。
在面向消费者的AI生成与创作赛道，普遍面临用户活跃但付费意愿低的挑战。次元AIGC社区“狸谱”在月活跃用户数一度突破百万后，因未能找到稳定的变现模式，于2025年10月31日关停。
大型互联网公司旗下的AI应用也未能幸免。阿里巴巴的电商智能设计平台“鹿班”于2025年6月30日全面停止服务。小红书的“奇域AI”和腾讯的“腾讯智影”也在此前后逐渐淡出或暂停服务。
AI陪伴与社交是应用停运较为集中的领域，相关项目数量占比接近四成。阶跃星辰的“冒泡鸭”在全平台下载量突破600万后，于2025年11月5日停止运营。Soul的“异世界回响”、美团的“Wow AI”、面壁智能的“纸飞机AI”、智谱的“AiU爱哟”、禹幻科技的“Lumi噜米”等产品均在2025年下半年相继退出。阅文与商汤系孵化的“筑梦岛”在拥有近500万注册用户和约20%付费率的情况下，经历监管约谈整改后，活跃度出现下滑。小冰旗下的“XEVA”也于2025年10月31日关闭了充值通道。
在AI工具与效率应用方面，字节跳动的“库小悟空App”因业务整合被下架。科大讯飞的“讯飞写作”于2025年11月30日停服。“腾讯翻译君”的服务迁移至“腾讯元宝”。阿里的“通义听悟”虽然仍在运营，但活跃度有所下滑，其功能被并入其他产品体系。一些独立开发者的项目，如食物识别应用“胃之书”，也因功能迭代停滞而接近自然停摆。
纵观这些案例，最普遍的直接原因是商业化失败，无法形成可持续的盈利模式。许多面向消费者的产品长期采用免费策略，但未建立可行的收入路径；而尝试付费的产品则面临用户付费意愿低与高昂算力成本之间的矛盾，导致“用得越多、亏得越快”。企业级项目同样脆弱，容易因融资受阻或对赌协议失败而陷入资金链断裂。
其次，作为独立产品的价值有限，使其在大型公司的战略调整或外部竞争中被边缘化或替代。当核心功能被巨头覆盖或内部资源向更核心的业务倾斜时，单点工具类产品的生存空间会受到挤压。
此外，政策与合规风险构成了显著的挑战，尤其对AI陪伴与社交类应用。2025年相关监管措施的加强，被认为是多款此类应用集体关停的直接外部原因。这些产品本身建立在较高内容风险的基础上，对监管变化极为敏感。
更深层次的问题在于产品价值本身是否成立。部分应用可能瞄准了伪需求或弱需求，或者产品体验存在缺陷，难以形成稳定的用户群体。即便对于大型公司的产品，如果其技术能力或成本控制无法满足场景需求，或产品定位模糊，同样会面临困境。一些侧重于创意生成的应用，则因技术护城河较浅、易被复制，在热度消退后难以维持。
这些变化表明，AI应用领域正在进入一个更注重实际商业价值、抗风险能力和产品深度的新阶段。
发布时间：2026-01-07 20:55:43
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