738个头部AI项目全部死亡，还有多少即将死亡？

738个AI项目全部阵亡，这是来自于AI工具聚合网站”DANG”的一个死亡名单。

AI Graveyard，翻译过来就是AI墓地。

这个网站中的大多数项目，都写明了项目的背景、功能、技术应用，以及死亡的时间。就像刻在赛博空间的墓志铭。

截止2024年的6月，这份名单总共收录了738个已经死去了或者停止运行的AI项目。其中，Chadbot 、AI写作等文生文的产品一共271个，约占37%；AI绘画、AI设计等文声生图的产品共有216个，约占29%；AI语音、AI视频等文生音视频产品共有73个，约占10%；AI代码工具、SEO优化工具等等其他类的产品约占33%。

今天，我们一起来祭奠这些死去的AI项目。并分析一下他们英年早逝的原因。

第一类死因不是死于套壳，而是死于没能套好壳。

在AI目的中，有不少都是套壳的产品。

比如说AI pick up lines，也叫AI搭讪语。用户可以用它每天免费生成10条搭讪的文案，或者是每年99.99美元的付费订阅，从而生成无限数量的搭讪台词，并且灵活的选择任何关键词。

除此以外，用户还可以选择以499.99美元的价格购买综合数据库，获取涵盖各种主题和风格的10万多条搭讪内容。

然而AI pick up lines的存活时间并不长，2022年底上线，2023年初就关闭了。

它关闭的最主要原因，是娱乐性大于实用性，以及随着越来越多竞品大模型能力的增强，这类接入单一API的产品也很难应对生活中复杂多变的社交场景，导致壁垒越来越薄。

另一方面，虽然这类产品可以通过广告或者是一次性购买获得收入，但是长期的用户留存和盈利能力都不足，最终入不敷出而被迫关停。

AI周报生成器、AI哄女友文案生成器等等这类套壳产品的死亡，也都是这个逻辑。

不过，套壳不一定完全是个贬义词，也有很多套壳的产品因为精巧的设计和良好的定价策略，生存了下来，甚至活的还不错。

比如说AI助手Monica，就是通过收购Chat GPT for Google升级而来的产品。它内置了 GPT 4O、 GPT 4、Gemini、C来的LIAMA 3等等大模型，因为良好的对话、搜索、总结、翻译、表格处理、图片编辑等等功能，在几个月的时间里，就收获了几百万的用户。

再比如，有着套壳之王之称的AI搜索产品perplexity AI 常年位居A16Z的TOP50生成式AI产品的前十名。

截止2024年5月的中旬，perplexity  AI 的日度访问用户量达到了300万次。就连CEO阿拉文德斯里尼瓦斯也毫不避讳地承认自己是AI套壳产品。

还有像formula bot、Chatbase magnific、PDF AI等等独立开发者搭建的套壳产品，都达到了数万美元的ARR。所以说很多AI产品不是死于套壳，而是死于没能套好壳。

第二类的死因是盈利模式单一。这类AI产品的定价形式主要有两种：充会员和买积分换体验次数。以文生图产品pure PHOTOS APP和Anime AI为例，前者为企业用户提供积分购买服务，后者则将产品和服务打包成了不同的套餐出售。

或许是意识到了，自己面对的企业用户不赚钱，自从2024年5月起，pure PHOTOS开始尝试随用随付的收费模式，用户生成的图片张数越多，分摊到单张图片上的费用就越便宜。

但是即使这样，pure PHOTOS APP仍然因为转变得太晚，没有能够挽回颓势。这类产品的问题在于，底层大多数都是接入了几个主流的文生图模型的API，但是定价并没有比底层模型的价格低多少。

以patience AI为例，底层接入了stable diffusion、waifu diffusion、DALL-E等一系列的模型，产品定价为15美元1,000个积分，约为每个积分0.015美元。如果按照生成一张图片消耗两个积分计算的话，每张图片的价格约为0.03美元，这比DALL-E2生成单张图片的0.02美元还要高。

如此不划算的价格，如果产品或者是底层的技术再没有较大的突破，最终走向死亡也是意料之中。不过，即使是产品和设计上做到了足够精巧，定价机制也设置的合理，一旦巨头下场，初创公司也都会受到影响。

最典型的就是曾经被视为谷歌竞争者的AI搜索引擎Neeva，现在他就躺在AI墓地里。

Neeva 是由Google前广告业务副总裁卡尔拉玛斯瓦米和YouTube前货币化副总裁维维克拉古纳坦于2019年联合创立，因为主打无广告无追踪器，优先考虑用户隐私，一经推出就广受关注。

和谷歌相比， Neeva 的界面更加的简洁干净，并且更加强调UGC的内容。 Neeva 于2021年6月在美国正式推出，每个月向用户收取4.95美元，四个月内月活跃用户就增长到了50万。

2023年1月， Neeva 推出搭载了生成式AI的搜索产品Neeva AI，这是首批集成AI功能的搜索引擎。推出当月，流量就超过了微软的New Bing和谷歌的AI搜索内测版。

Neeva 也曾经是资本的宠儿，曾经获得红杉资本、Greylock Partners等等知名VC的投资，融资金额累计达到7,750万美元。然而运营了4年以后， Neeva 撑不下去了，2023年4月， Neeva 宣布永久关闭它的搜索引擎。

2023年5月，云数据库公司Snowflake以大约1.5亿美元的价格收购了 Neeva 。由此可以看出，在谷歌微软等等巨头已经占据了强势生态位的情况下，AI搜索创业公司之间的竞争是极其重资本的游戏。

想要让用户抛弃原有的习惯，转向新的搜索产品，不仅需要在产品力上做到独一无二，更需要砸重金做营销推广，这就给AI搜索创业公司的融资能力提出了很高的要求。

同时能否找到合适的盈利模式也是决定AI搜索产品成败的因素之一。单纯靠广告变现的速度比较慢，而其他盈利模式因为有一定的付费门槛，所以也难以迅速吸引到大量的用户，这也是 Neeva 在推出付费版本之后用户增长开始放缓的原因。

其实著名的创业孵化器Y Combinator曾经在2006年总结过创业公司的18种死法，包括太烧钱不赚钱、没算力、产品没有差异化等等。

从AI墓地的这些项目里，我们不难发现18年前的这18种死法现在依然相当的致命。

即使是过去曾经一飞冲天的明星AI公司，也会突然在某个时刻碰壁，走向死亡或者渐渐沉寂，成为历史的尘埃。

其中inflection AI就是最典型的例子。2023年5月，inflection公司发布了首款聊天机器人派，它可以通过应用程序或者是网页、WhatsApp用户进行个性化的对话。

尽管inflection AI吸引了包括微软在内的大量投资者的兴趣，并且拥有100万的活跃日活，但是它一直没有能够找到有效的商业模式，最终CEO穆斯塔法苏莱曼联通核心的团队一同被微软收编。

看了这么多死去的AI项目，我们不禁要问，究竟什么样的AI初创公司在今天有可能成功呢？

综合来看，有两类企业存活下来的可能性更大。

第一类是真正了解B端或者是C端用户需求和痛点的企业。一个很典型的案例就是Answer AI。

Answer AI是一个面向北美市场的AI家教产品，主要的功能是拍照解题加论述。不同于上一代只能拍照搜题的产品，Answer  AI 不仅能够搜题，还能够解题，在给出答案的基础上还可以给出论证的过程，题目也不局限于题库中的题，而是可以在模型的能力范围之内解答从来没有见过的新题目。

这极大的解决了学生用户有答案但是看不懂解题思路和遇到新题目不会的痛点。产品出来之后，在互联网上是好评如潮，不少用户表示这是我用过的最好的AI产品。

第二类是做出Chat GPT、Midjourney这些生成式AI产品所替代不了的功能，能够把某个细分的场景打透、打穿的企业。

这类的典型代表是一个名叫Bitly的短URL工具企业，以及类似的Video AI。 Bitly 公司总部位于纽约，由彼得斯特恩于2008年创立，致力于提供长链接变短链接、动态二维码和定制短链接的功能。

这看起来不像是一个生成式AI时代企业做的产品，但是 Bitly 以简洁的交互操作、稳定的服务能力、自带统计功能等等特点，被很多人评为最好用的短链工具。

就连社交平台X都已经悄悄地使用 Bitly 取代了原先的短URL服务Tiny URL。

一开始，比特里的目标是企业客户，得益于强大的免费增值服务， Bitly 很快占领了全球大部分的市场，在2018年实现了接近2,000万美元的ARR。2020年调整战略转向PLG之后， Bitly 更是打破了SaaS在美国做不了ToC的魔咒，突破了1亿美元的ARR。

即使是2022年的 Chat GPT 横空出世，很多人开始用 Chat   GPT 等AI工具来实现长链接缩短链接的功能，也并没有动摇 Bitly 的增长基本盘。

原因也很简单， Chat   GPT 这些AI工具生成的短链，由于不一定是使用 Bitly 生成的，所以经常打开之后是错误的页面。和 Bitly 有着类似思路的产品还有AI视频编辑工具平台Video AI。

Video点AI能够自动一键将长视频转化为短视频，用户只需要将视频上传或者是将连接粘贴到Video AI上，它就会自动在云端剪辑出长视频的精彩片段，还能够智能跟踪人脸并且添加字幕，同时支持适配各个短视频平台的格式。

Video AI可以将视频编辑和处理时间缩短高达90%，以前需要3个人将近一周才能够完成的工作，现在使用Video AI只需要15分钟即可完成。

虽然像Runway、PicPick、Pixwords、Sora等等平台更加强调长视频的生成能力，但是却忽视了真正有市场、真正受到用户欢迎的还是短视频。

Video点AI正是抓住了被巨头忽略的领域，不卷视频生成，而是另辟蹊径，更加市场需求导向的去做AI视频剪辑产品，进而在AI视频的生态位中占领了一席之地。2022年Video AI在获得了110万美元的种子轮融资之后，2023年用户数量达到了50多万，ARR也达到了150万美元。

可以说这两个产品都找到了生成式AI巨头无法触及或者说无法做好的场景，抓住了这个场景中的细分需求，打透打穿。换句话说，他们在大厂的射程范围之外找到了自己独特的立足点。

以上就是那些已经死去的AI项目可以带给我们的一些启发。如今市场环境和机遇瞬息万变，对于一家AI企业来说，护城河已经不再是先决的条件。

只有当企业真正拥有了值得护的东西的时候，护城河才有意义。那么大家从AI墓地的项目中得到了什么感悟呢？