AI應用的爭奪戰，打到哪兒了？
如果把整個AI行業想象成一座金礦：基礎設施層（芯片、算力）相當于“賣鏟子”，提供挖礦的基礎工具；模型層（大模型研發）好比“賣地圖”，告訴大家哪里有金子；而應用層是直接“下場淘金”，把金子變現。
近兩年AI應用的使用者越來越多，QuestMobile數據顯示，截止到2025年8月，移動端AI應用用戶規模達6.45億，PC端達2.04億。其中原生APP億級應用的平均環比增速1.3%。
何為“AI原生應用”？可以理解為它從設計之初就將AI作為核心驅動力，底層架構、運行邏輯、交互方式和商業模式都圍繞AI能力進行創新，豆包、DeepSeek、ChatGPT、Perplexity等都屬于這類，正因為其足夠純粹，也被認為是最能檢驗市場對AI接受度的產品類型之一。
然而，我們對比多份榜單后發現，和國外創業公司不斷孵化出頭部AI原生應用不同，國內的榜單上靠前的產品大多來自大廠，有些還是老應用“加AI”的升級版，比如阿里的夸克、百度的文庫等，真正由創業公司打造并沖進主流視野的原生AI應用并不多。
看似熱鬧的AI應用賽道，實際上依然是大廠主導的游戲。為什么會出現這種情況？創業公司做AI應用，還有前景嗎？
AI應用爆發，仍是巨頭游戲
近兩年，全球AI應用迎來爆發式增長，雖然目前沒有明確統計數據，但從業者預估，全球AI應用數量已達數十萬級別，它們大體可劃分為TOB（面向企業）與TOC（面向大眾）兩大陣營。
為了更好的觀察AI應用的長線發展趨勢，我們選取了2025年上半年國內AI應用的熱度榜單作為參照（數據來源：Xsignal)。榜單前二十名的應用可分為三類：大廠原生應用（12個）、大廠老應用+AI（1個）、創業公司原生應用（7個），僅有約三分之一出自創業公司。
前三名分別為豆包、DeepSeek和夸克，而進入前十名的創業公司原生應用，除了DeepSeek之外，僅有聊天輔助應用Lovekey鍵盤。
一位投資人甚至指出，嚴格來說，DeepSeek也并非真正意義上的創業公司，它依托母公司幻方量化的資源與團隊支持。這意味著，榜單上廝殺出來的創業公司比例還要更低。
為了進一步驗證這一趨勢，我們還選取了硅谷著名VC機構a16z發布的全球Top100AI應用榜單進行對比。
需要說明的是，其統計的是iOS和Google Play的數據，因缺少Android市場的部分應用，所以和國內榜單上的AI應用排名有所區別，比如國內榜單排名靠前的騰訊元寶、360旗下的納米AI搜索均沒有上榜，與此同時，一些“大廠老產品＋AI”類應用出現在榜單前十中，比如美圖在2008年推出的美圖秀秀、字節在2020年推出的醒圖。
但無論是國內還是全球榜單，結果都顯示：前三名沒有變，大廠應用仍是主角。
澎湃發布的2025年全球百大值得關注的AI APP榜單也進一步印證了這一點。
上榜的主要是硅谷科技巨頭和國內互聯網大廠產品，其中字節跳動、阿里巴巴、騰訊、百度四家企業的自有AI APP總數占比近四分之一，字節跳動以12款自有AI APP的數量位居榜首。
綜合這些榜單進一步分析，大廠在AI應用中的領先優勢，一方面得益于類型優勢。
當前AI應用的熱度分化明顯，聊天機器人以絕對優勢領跑，幾乎所有國內大廠都在這一賽道押下重注，比如字節的豆包、騰訊的元寶、阿里的通義、百度的文小言。
而大模型六小龍只有部分公司推出了聊天機器人產品。
一位從業者解釋，聊天機器人的通用屬性讓其能吸引大量用戶，但也需要投入大量算力、數據標注和算法優化成本，這是部分創業公司沒有做聊天機器人的重要原因之一。
不過，換到其他類型，大廠AI應用的表現也整體好于創業公司。比如在虛擬角色、視頻生成領域，字節的貓箱、快手的可靈的表現都領先于創業公司的同類應用，即便MiniMax的虛擬角色應用星野也表現不錯，但也排在大廠之后。
另一方面，一些AI新貴實則是“老將翻紅”，大廠靠著AI讓老牌應用再度起飛。比如阿里的夸克，百度的百度網盤、百度文庫等，它們原本就擁有龐大的用戶基數，如今套上AI的“新馬甲”，又圈了一波熱度。
夸克升級為“AI超級框”后，強調AI對話、深度搜索及AI工具集成，覆蓋寫作、PPT生成、解題等場景，受到學生和職場人群的歡迎；百度網盤作為云存儲工具，加入AI后具備一鍵將圖片歸類、生成字幕等功能，提高了使用者的效率；百度文庫則是打工人最常用的工作工具之一，其2024年的營收比WPS還高，今年5月其“智能PPT”訪問量一度拿下全球第一。
創業公司做AI應用，為什么后勁不足？
其實，AI應用的格局，并不是從一開始就被大廠“壟斷”的。
在早期，創業公司的原生應用表現并不輸大廠，“AI六小虎”憑借快速迭代和靈活打法，一度氣勢逼人。Kimi就曾在聲量上蓋過文心一言、豆包、騰訊元寶等大廠同類產品。
但如今，賽道已經走到分水嶺。多位業內人士認為，大廠逐漸占據主導，源自三方面主要原因：技術迭代、商業模式和生態入口。
從事Agent應用算法方向研究的資深人士趙江杰解釋，開發一個AI應用大致涉及三方面：算法側、前端（交互界面）和后端（集成環境）。其中最重要的是算法側能力的搭建，也就是大模型能力。
現在，大模型的能力正在經歷第三次迭代。
ChatGPT的誕生代表著大模型進入1.0階段（通用對話）；緊接著，通過與強化學習結合的后訓練強推理模型是2.0階段，以OpenAI的o1為起點，DeepSeek的出圈是標志性事件；今年隨著Agent的爆發，大模型進入3.0階段，以Agent能力作為模型重點突破的方向，在LLM+強化學習路線的基礎上，繼續擴展模型推理能力，使其具備更強的泛化性和通用性，以在現實場景的更多任務中推進Agent的落地。
趙江杰表示，各家大模型在1.0階段的能力幾乎沒有任何差異，在2.0階段OpenAI和DeepSeek分別在閉源和開源領域占據先發優勢，但后面各家大模型廠商也陸續趕上，而目前3.0階段還在發展初期，面臨RL大規模訓練工程化挑戰、長程規劃以及可驗證訓練環境構建等問題，但像OpenAI的gpt-5，Google(deepmind)的Gemini deepthink已經開始展現出極強的推理能力，陸續在IMO、IOI等高難度數學國際競賽上取得金牌，接近人類頂級水平。
這也就意味著，在面臨用戶的常規任務時，各大模型都能很好的完成用戶需求，只有復雜任務才會出現不同。在大模型能力差不多的前提下，場景挖掘與高質量數據，直接決定了AI應用的上限，而國內TOC場景的核心數據，集中在互聯網大廠手中。
隨著用戶復雜任務需求的增加，創業公司在此時逐漸失速。
同時，未跑通的商業模式，也放大了創業公司的壓力。
趙江杰表示，AI應用的成本可分為前期人員開發、中期營銷推廣、后續運營維護，以及用戶使用時消耗的算力。其中，API調用是最大的支出，雖然大模型廠商都在卷價格，但要支持海量用戶請求，這仍是一筆高昂的費用。
但目前TOC市場用戶的付費意愿普遍低迷。
“縱觀國內平臺型企業，從愛優騰（廣告+會員）、抖音（廣告）、淘寶（競價排名）到美團（商家推廣費），廣告與流量變現仍是主流商業模式。讓用戶為AI應用直接付費，至今仍是一大難題。”一位AI行業資深投資人直言，目前國內消費者為AI TO C應用付費的路徑，幾乎走不通。
而OpenAI、Anthropic、Perplexity等創業公司能打造多款頭部原生AI應用，與其C端用戶對AI服務的付費接受度較高密切相關。OpenAI曾表示，ChatGPT今年預計能實現近100億美元營收。
相比之下，大廠可以將AI應用視為整體AI戰略的一部分，短期內不必過于在意盈利。
生態入口，則是大廠的另一張王牌。
潞晨科技創始人尤洋表示，大廠本身具有品牌優勢和龐大的流量池，比如字節的短視頻、騰訊的社交和游戲、阿里的電商，天然具備海量分發渠道。短期內，它們也可以不考慮投入產出比，通過大量推流獲取免費用戶。
更關鍵的是，大廠的非AI原生應用并不是“從零開始”，本來已經積累了一批用戶，只需在原有產品基礎上進行“AI升級”，就能在既有產品上收獲用戶，甚至憑借頭部流量入口迅速登頂。
比如，打出AI概念后，2024年12月，百度文庫AI的MAU達9400萬，同比增長216%，環比增長83%。
而創業公司的原生應用要跑出來，全靠“冷啟動”。比如Kimi曾靠投放短暫出圈，但缺乏長期留存手段，最終難以維持。
去年，Kimi與豆包、文小言并稱“AI原生三強”，AppGrowing數據顯示，Kimi去年10月單月投放金額為2.2億，整個Q4達到了5.3億。但今年Q1，Kimi下載量環比下滑3.9%，月均下載量833.8萬，一方面與DeepSeek的出現有關，另一方面也與投放力度下降相關，其Q1投放量僅1.5億。
尤洋直言：“可能大廠某一個產品單月的廣告營銷費用，比很多初創公司的融資總額還高。”
在這樣的現實下，創業公司的AI原生應用想要突圍，難度可想而知。
AI應用市場，創業公司還有機會嗎？
即便AI應用迎來爆發式增長，格局也趨于穩定，但從整體來看，它的用戶規模和變現潛力仍處于早期階段。
Sensor Tower發布的《2025年AI應用市場洞察報告》顯示，今年上半年，全球生成式AI應用（AI助手+AI內容生成器）下載量達到17億次，環比增長67%；應用內購買（IAP）收入接近19億美元，同比增長100%+；用戶累計使用時長156億小時，相當于每天8600萬小時，總會話次數4260億次，人均約50次。
這些數據表明，AI應用的用戶粘性和付費意愿均在顯著提升，整個市場遠未到天花板。
同時，技術門檻的降低也給了創業公司更多機會。
從業者阿明介紹，在大模型的加持下，一個小型開發團隊甚至個人開發者，在短短幾天內就能開發出功能完整的AI應用。
趙江杰也提到，今年以Cursor、Claude Code、Codex為代表的AI Coding產品發展非常快，受益于模型Coding能力和Agent能力的提升，現在的AI Coding產品的能力基本覆蓋了全棧開發，通過prompt輸入實現一句話編程(vibe coding)，完成中等難度復雜度以下的整體項目搭建，這可以讓AI應用的開發周期大大縮短，可能一兩天就能做出demo。
在這樣的背景之下，創業公司想要從中分一杯羹并非沒有機會。
趙江杰認為，創業公司決策鏈條短、行動迅速，能更專注地打磨單一產品，對市場變化和用戶反饋的響應速度遠超大廠。這種特性使創業公司更易避開與大廠的正面交鋒，轉而深耕垂直領域的細分場景。
尤洋回溯AI浪潮前的整體應用的發展歷程，覺得即便大廠占據了做AI應用的先天優勢，創業公司也還有空間。
“許多如今知名的大廠應用，最初也是作為初創產品廝殺出來的。比如PC時代，微軟壟斷操作系統，但誕生了Adobe、Autodesk等垂直軟件巨頭；移動時代，蘋果、谷歌壟斷手機系統，但誕生了無數細分領域的應用和如今的大廠：字節、騰訊、阿里、Meta等”。
他認為，AI時代的生態會分層：基礎層比如預訓練前沿底座大模型、建設超大規模算力集群是少數廠商的游戲，應用層則由大廠和數千家創業公司瓜分。
當然，并不是所有的AI應用都有生存空間。他認為創業公司在做AI應用時，可以考慮是否同時滿足以下三點：
首先，場景高頻剛需。
比如教育學習、信息檢索、內容創作都屬于用戶高頻使用的場景，問答類的Perplexity、視頻類的Sora都屬于這一類。而一些泛AI類應用，可能同質化嚴重，用戶新鮮感過后便選擇離開。
其次，用戶的投入產出要合適。
目前一些辦公協作類AI應用比較有競爭力，能在短時間內顯著提升用戶的工作效率，甚至獲得收益。
比如智能生成PPT的工具AiPPT.cn排名靠前，證明了只要能真正幫用戶解決問題，用戶就愿意長期使用。
最后，技術成熟度必須與場景容錯度匹配。
內容生成、編程等領域天然適配AI的創作能力，用戶需求量也大，對AI幻覺也有一定的容忍度，比起醫療、自動駕駛等“強制正確性場景”更適合創業公司做出快速落地產品。
總體而言，AI應用賽道目前仍處于早期探索階段，大廠憑借體量、生態和資源占據核心陣地，但創業公司可依靠技術銳度和垂直領域的深度創新，尋找突圍。
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