人工智慧 (AI) 熱潮下，各開發商不斷開發各種應用，AI 項目如雨後春筍般冒出，卻也不斷往死亡方向奔赴，AI 工具聚合網站「DANG」顯示，迄今已有 738 個 AI 項目停止運行。
根據 AI 工具聚合網站「DANG」上的「AI 墓地」頁面，大多數項目載明背景、功能、技術應用，以及死亡的時間，截止 2024 年的 6 月，已收錄 738 個已經死了或停止運作的 AI 項目。
其中，Chadbot 、AI 寫作等文生文的產品一共 271 個，約佔 37%；AI 繪畫、AI 設計等文聲生圖的產品共有 216 個，約佔 29%；AI 語音、AI 視頻等文生音視頻產品共有 73 個，約佔 10%；AI 程式碼工具、SEO 優化工具等其他類別的產品約佔 33%。
一、套殼不當
歸納這些 AI 項目死亡的原因，其一是套殼不當，娛樂性大於實用性，例如 AI pick up lines (AI 搭訕語)，用戶可每日免費生成 10 條搭訕文案，或支付年費 99.99 美元解鎖無限生成搭訕語且可靈活選擇的功能。
該 app 於 2022 年底上線，2023 年初就關閉了，除了實用性不高以外，競品大模型能力增強，令這種接入單一 API 的產品難以應對性複雜多變的社交場景。
此外，這類產品雖可通過廣告和用戶一次性購買取得收入，但留不住長期用戶與獲利能力不足，最中均將導致入不敷出而被迫關停。
其他套殼產品包括 AI 周報生成器、AI 哄女友文案生成器等 app 的失敗均是同樣道理。
但套殼不一定失敗，也有很多套殼產品因為精巧的設計和良好的定價策略，生存下來，例如 AI 助理 Monica，就是透過收購 Chat GPT for Google 升級的產品。
Monica 內建了 GPT4O、GPT4、Gemini、C 來的 LIAMA 3 等等大模型，因為良好的對話、搜尋、總結、翻譯、表格處理、圖片編輯等等功能，在幾個月的時間裡，就收穫了幾百萬的用戶。
又例如，有著套殼之王之稱的 AI 搜尋產品 perplexity AI 常年位居 A16Z 的 TOP50 生成式 AI 產品的前十名。
還有像 formula bot、Chatbase magnific、PDF AI 等等由獨立開發者搭建的套殼產品，都達到了數萬美元的 ARR，因此很多 AI 產品不是死於套殼，而是死於套殼不當。
二、獲利模式單一
這類 AI 產品的定價形式主要有兩種：充會員及買積分換體驗次數。以文生圖產品 pure PHOTOS APP 和 Anime AI 為例，前者為企業用戶提供積分購買服務，後者則將產品和服務打包成了不同的套餐出售。
或許是意識到了，自己面對的企業用戶不賺錢，自從 2024 年 5 月起，pure PHOTOS 開始嘗試隨用隨付的收費模式，用戶生成的圖片張數越多，分攤到單張圖片上的費用就越便宜。
但即使這樣，pure PHOTOS APP 仍然因為轉變得太晚，沒有能挽回頹勢。這類產品的問題在於，底層大多數都是存取了幾個主流的文生圖模型的 API，但是定價並沒有比底層模型的價格低多少。
以 patience AI 為例，底層接取了 stable diffusion、waifu diffusion、DALL-E 等一系列的模型，產品定價為 15 美元 1,000 個積分，約為每個積分 0.015 美元。如果按照生成一張圖片消耗兩個積分計算的話，每張圖片的價格約為 0.03 美元，這比 DALL-E2 產生單張圖片的 0.02 美元還要高。
如此不划算的價格，如果產品或是底層的技術再沒有較大的突破，最終走向死亡也是意料之中。
不過，即使是產品和設計上做到了足夠精巧，定價機制也設定的合理，一旦巨頭下場，新創公司也會受到影響。最典型的就是曾經被視為 Google 競爭者的 AI 搜尋引擎 Neeva，現在也躺在 AI 墓地裡。
三、資本不足對抗巨頭
Neeva 是由 Google (GOOGL-US) 前廣告業務副總裁卡爾拉瑪斯瓦米和 YouTube 前貨幣化副總裁維維克拉古納坦於 2019 年聯合創立，因為主打無廣告無追蹤器，優先考慮用戶隱私，一推出就廣受關注。
2023 年 1 月，Neeva 推出搭載了生成式 AI 的搜尋產品 Neeva AI，這是第一批整合 AI 功能的搜尋引擎。推出當月，流量就超過了微軟的 New Bing 和 Google 的 AI 搜尋內測版。
Neeva 也曾經是資本的寵兒，曾經獲得紅杉資本、Greylock Partners 等等知名 VC 的投資，融資金額累計達到 7,750 萬美元。然而運作了 4 年後，Neeva 撐不下去了，2023 年 4 月，Neeva 宣布永久關閉它的搜尋引擎。
2023 年 5 月，雲端資料庫公司 Snowflake (SNOW-US) 以約 1.5 億美元的價格收購了 Neeva。由此可以看出，在 Google 微軟等等巨頭已經佔據了強勢生態位的情況下，AI 搜尋創業公司之間的競爭是極其重資本的遊戲，不僅產品需要差異化，更需要砸重金做行銷推廣，因此必須找到合適且可持續的獲利模式。
這兩類 AI 初創公司更能成功活下來
第一類是真正了解 B 端或 C 端使用者需求和痛點的企業，典型案例是 Answer AI。
該 app 是面向北美市場的 AI 家教產品，主要的功能是拍照解題加論述。有別於上一代只能拍照搜題的產品，Answer AI 不僅能夠搜題，還能夠解題，在給出答案的基礎上還可以給出論證的過程，題目也不局限於題庫中的題，而是可以在模型的能力範圍之內解答從來沒有見過的新題目。
第二類是做出 Chat GPT、Midjourney 這些生成式 AI 產品所替代不了的功能，能夠把某個細分的場景打透、打穿的企業，典型代表是一個名叫 Bitly 的短 URL 工具企業，以及類似的 Video AI。
這看起來雖然不像 AI 產品，但 Bitly 以簡潔的互動操作、穩定的服務能力、自備統計功能等等特點，被許多人評為最好用的短鏈工具，就連社群平台 X 都已經悄悄地使用 Bitly 取代了原先的短 URL 服務 Tiny URL。
即使是 2022 年的 Chat GPT 橫空出世，許多人開始用 Chat GPT 等 AI 工具來實現長連結縮短連結的功能，也並沒有動搖 Bitly 的成長基本盤，因為 Chat GPT 這些 AI 工具產生的短鏈，打開之後常出現錯誤的頁面。
AI 影片編輯工具平台 Video AI，也有同樣思路。
Video 點 AI 能夠自動一鍵將長影片轉化為短影片，用戶只需要將影片上傳或者是將連結複製並在 Video AI 貼上，就會自動在雲端剪輯出長影片的精彩片段，還能智慧跟踪人臉部並且添加字幕，同時支援適配各個短影片平台的格式。
Video AI 可以將影片編輯和處理時間縮短高達 90%，以前需要 3 個人將近一周才能夠完成的工作，現在使用 Video AI 只需要 15 分鐘即可完成。
雖然像 Runway、PicPick、Pixwords、Sora 等等平台更強調長影片的生成能力，但卻忽略了真正有市場、真正受到用戶歡迎的還是短影片。
Video 點 AI 正是抓住了被巨頭忽略的領域，不在影片生成領域與各家競爭，而是另闢蹊徑，更加市場需求導向的去做 AI 影片剪輯產品，進而在 AI 影片的生態位中佔領了一席之地。
以上就是那些已經死去的 AI 計畫可以帶給我們的一些啟發。如今市場環境與機會瞬息萬變，對一家 AI 企業來說，護城河不再是先決的條件。
畢竟，只有當企業真正擁有了值得護的東西的時候，護城河才有意義。
