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738個頭部AI計畫全部死亡，還有多少即將死亡？
738個AI專案全部陣亡，這是來自於AI工具聚合網站"DANG"的一個死亡名單。
AI Graveyard，翻譯過來就是AI墓地。
這個網站中的大多數項目，都寫明了項目的背景、功能、技術應用，以及死亡的時間。就像刻在賽博空間的墓誌銘。
截止2024年的6月，這份名單總共收錄了738個已經死了或停止運作的AI計畫。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%。
今天，我們一起來祭拜這些死去的AI項目。並分析一下他們英年早逝的原因。
第一類死因不是死於套殼，而是死於沒能套好殼。
在AI目的中，有不少都是套殼的產品。
比如說AI pick up lines，也叫AI搭訕語。用戶可以用它每天免費產生10條搭訕的文案，或是每年99.99美元的付費訂閱，從而產生無限數量的搭訕台詞，並且靈活的選擇任何關鍵字。
除此之外，用戶還可以選擇以499.99美元的價格購買綜合資料庫，以取得涵蓋各種主題和風格的10萬多條搭訕內容。
然而AI pick up lines的存活時間並不長，2022年底上線，2023年初就關閉了。
它關閉的最主要原因，是娛樂性大於實用性，以及隨著越來越多競品大模型能力的增強，這類接入單一API的產品也很難應對生活中複雜多變的社交場景，導致壁壘越來越薄。
另一方面，雖然這類產品可以透過廣告或一次性購買獲得收入，但是長期的用戶留存和獲利能力都不足，最終入不敷出而被迫關停。
AI週報產生器、AI哄女友文案產生器等等這類套殼產品的死亡，也都是這個邏輯。
不過，套殼不一定完全是個貶義詞，也有很多套殼的產品因為精巧的設計和良好的定價策略，生存了下來，甚至活的還不錯。
比如說AI助理Monica，就是透過收購Chat GPT for Google升級的產品。它內建了GPT 4O、GPT 4、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。
再例如，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。
在截止2024年5月的中旬，perplexity AI的日度訪問用戶量達到了300萬次。就連CEO阿拉文德斯里尼瓦斯也毫不避諱地承認自己是AI套殼產品。
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。所以說很多AI產品不是死於套殼，而是死於沒能套好殼。
第二類的死因是獲利模式單一。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-E 2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，現在他躺在AI墓地。
Neeva是由Google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。
和Google相比，Neeva的介面更加的簡潔乾淨，並且更強調UGC的內容。Neeva於2021年6月在美國正式推出，每個月向用戶收取4.95美元，四個月內月活躍用戶就成長到了50萬。
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年以後，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。
想要讓用戶拋棄原有的習慣，轉向新的搜尋產品，不僅需要在產品力上做到獨一無二，更需要砸重金做行銷推廣，這就給AI搜尋新創公司的融資能力提出了很高的要求。
同時能否找到合適的獲利模式也是決定AI搜尋產品成敗的因素之一。單純靠廣告變現的速度比較慢，而其他獲利模式因為有一定的付費門檻，所以也難以迅速吸引到大量的用戶，這也是Neeva在推出付費版本之後用戶成長開始放緩的原因。
其實著名的創業孵化器Y Combinator曾經在2006年總結過新創公司的18種死法，包括太燒錢不賺錢、沒算力、產品沒有差異化等等。
從AI墓地的這些項目裡，我們不難發現18年前的這18種死法現在仍然相當的致命。
即使是過去曾經一飛沖天的明星AI公司，也會突然在某個時刻碰壁，走向死亡或漸漸沉寂，成為歷史的塵埃。
其中inflection AI就是最典型的例子。 2023年5月，inflection公司發布了首款聊天機器人派，它可以透過應用程式或網頁、WhatsApp用戶進行個人化的對話。
儘管inflection AI吸引了包括微軟在內的大量投資者的興趣，並且擁有100萬的活躍日活，但是它一直沒有能夠找到有效的商業模式，最終CEO穆斯塔法蘇萊曼聯通核心的團隊一同被微軟收編。
看了這麼多死去的AI項目，我們不禁要問，究竟什麼樣的AI新創公司在今天有可能成功呢？
綜合來看，有兩類企業存活下來的可能性更大。
第一類是真正了解B端或C端使用者需求和痛點的企業。一個很典型的案例就是Answer AI。
Answer AI是北美市場的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。
這極大的解決了學生用戶有答案但是看不懂解題思路和遇到新題目不會的痛點。產品出來之後，在網路上是好評如潮，不少用戶表示這是我用過的最好的AI產品。
第二類是做出Chat GPT、Midjourney這些生成式AI產品所取代不了的功能，能夠把某個細分的場景打透、打穿的企業。
這類的典型代表是名叫Bitly的短URL工具企業，以及類似的Video AI。Bitly公司總部位於紐約，由彼得史特恩於2008年創立，致力於提供長連結變短連結、動態二維碼和客製化短連結的功能。
這看起來不像是生成式AI時代企業做的產品，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，被很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。
一開始，比特里的目標是企業客戶，由於強大的免費加值服務，Bitly很快就佔領了全球大部分的市場，在2018年實現了接近2,000萬美元的ARR。 2020年調整戰略轉向PLG之後，Bitly更是打破了SaaS在美國做不了ToC的魔咒，突破了1億美元的ARR。
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。
原因也很簡單，Chat GPT這些AI工具產生的短鏈，由於不一定是使用Bitly產生的，所以經常打開之後是錯誤的頁面。和Bitly有著類似想法的產品還有AI影片編輯工具平台Video AI。
Video點AI能夠自動一鍵將長視頻轉化為短視頻，用戶只需要將視頻上傳或者是將連接粘貼到Video AI上，它就會自動在雲端剪輯出長視頻的精彩片段，還能夠智能跟踪人臉部並且添加字幕，同時支援適配各個短視訊平台的格式。
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，不捲視頻生成，而是另闢蹊徑，更加市場需求導向的去做AI視頻剪輯產品，進而在AI視頻的生態位中佔領了一席之地。 2022年Video AI在獲得了110萬美元的種子輪融資之後，2023年用戶數達到了50多萬，ARR也達到了150萬美元。
可以說這兩個產品都找到了生成式AI巨頭無法觸及或無法做好的場景，抓住了這個場景中的細分需求，打透打穿。換句話說，他們在大廠的射程範圍之外找到了自己獨特的立足點。
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。
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。那麼大家從AI墓園的計畫中得到了什麼感悟呢？(AI光子社)