AI，已经成为国内互联网小公司的最大软肋。

过去一个月，国内互联网公司相继公布第一季度财报。大公司财报 " 言必称 AI"，小公司的 AI 浓度却依然不算太高。

以知乎为例，它的最新业绩还不错——营收环比增长至 6.5 亿元；Non-GAAP 净利润达 1716 万元，环比扭亏为盈，颇有触底反弹的迹象。

同时，知乎再度调整口径，将收入来源划分为付费内容及 IP 运营、营销服务和其他收入。但它并未单列 AI 相关数据。

其他小公司的财报，也呈现类似的 "AI 欠奉 " 面貌。

爱奇艺作为老牌长视频网站，上季度营收达 62.3 亿元。但它依然是靠会员费打天下，会员服务收入占总收入近七成。广告收入贡献近 20% 营收。两者合计带来九成收入，AI 相关收入则未被单独披露。

体量更小的公司里，微博继续高度依赖广告，29 亿元营收，广告贡献了超 25 个亿。手握陌陌、探探两大约会 App 的挚文集团，上季度营收接近 24 亿元，几乎全是增值服务收入，主要是会员费和直播打赏。

两大游戏直播平台虎牙和斗鱼合并失败后，还是守着老本行，一边靠直播打赏撑起基本盘，一边发展游戏、广告等业务，赚钱方式和收入模型已经多年不曾改变。

看过这些财报，再和小公司聊 AI 收入，多少有些不礼貌了。

但 AI 是时代命题，科技公司无论体量大小，都必须直面 AI 浪潮的冲击，并从 App 时代迁徙到 AI 时代。

在这一命题面前，幸福的公司都是相似的，而不幸的公司各有各的不幸。

食物链顶端的巨头是最幸福的：在无可匹敌的资金、资源和人才的支撑下，他们纷纷高调入局、大干快上，甚至喊出 "All in AI"，动辄挥洒千百亿资金，目标是抢占 AI 时代的战略高地，延续移动互联网时代的优势地位。

中型公司砸不起钱、拼不过大公司，但也能够精打细算、小步快跑，专攻细分领域的 AI 模型和应用，还可以把流量卖给巨头，帮助后者推广 AI 产品，提前分到 AI 红利。

小公司却活得很挣扎。缺钱是普遍问题。除此之外，缺用户、缺场景、缺产品、缺技术、缺人才、缺算力……散布于各个赛道的小公司，几乎把 " 不适合做 AI 的一百个理由 " 都踩了一遍。

他们并非看不到 AI 的潜力。知乎、爱奇艺等公司很早布局 AI，行动力和决心不亚于新 BAT。但在资金、技术、产品、用户量等全方位劣势下，他们逐渐被大部队甩开，距离领跑集团越来越远，从未真正坐上 AI 主牌桌。

小公司在 AI 时代被集体边缘化，并不是危言耸听，而是正在发生的事实。

在 App 主导的移动互联网时代，小公司尚可以 " 小而美 "，只做细分人群、细分场景。但 Agent 主导的 AI 时代正在到来，巨头主导的超级入口正在形成。玩不起 AI 的小厂，正在被呼啸而至的 AI 时代抛在原地。

当 AI 时代拉开序幕时，小公司，或者说 " 小厂 "，很快就看到了新技术浪潮的巨大价值，并拉开架势，试图大干一场。

这一阶段的小厂 AI，气势足、跑得快、跟得紧。

ChatGPT 在 2022 年底席卷全球，四个月后，知乎就上线了与 AI 公司面壁智能合作研发的 " 知海图 AI" 大模型，还推出 AI 搜索功能，一年后升级为 " 知乎直答 "。2025 年初，DeepSeek R1 模型爆火，知乎直答第一时间宣布接入。

知乎做 AI，在数据方面有一定优势：海量答主和用户沉淀了大量结构化、图文并茂的优质内容，既可以训练大模型，又能在推理环节作为溯源依据，从而尽可能减少 AI 幻觉。

至于算法和算力，知乎投资了面壁智能，曲线解决问题。这样一来，AI 大模型三要素都稳稳在握。

但随后三年多，知乎 AI 板块并未真正开花结果。被寄予厚望的知海图和知乎直答，在热度散去后归于沉寂；财务上，知乎营收 2023 年增长 16%，但 2024、2025 年连续下跌，直到今年第一季度才有所好转。

知乎三年前对于 AI 的野望，基本停留在了纸面上。这不是个例——其他小厂的 AI，同样走过了从喧嚣到平淡的曲线。

2023 年夏天，爱奇艺成立 "AIGC 内容科技创新中心 "，整合资源上线了大批内部 AI 应用，比如 " 剧本工坊 "" 影像工坊 " 等。第二年，爱奇艺自研 " 奇智 " 大模型完成备案。2025 年 4 月，又上线了面向外部用户的 " 桃豆 "AI 助手，功能包括搜片推荐、开播提醒、内容畅聊等。

微博在 2023 年 7 月推出 AI 评论机器人，年底更名为 " 评论罗伯特 "。一年后，微博自研 " 知微 " 大模型通过备案，AI 搜索产品 " 微博智搜 " 上线。今年初，微博又上线 " 龙虾助手 "，追赶 OpenClaw 的热潮。

挚文 2023 年之后推出 AI 陪伴、AGI 社区、虚拟社交等多款 AI 应用，还把大模型用于内容管控、用户风控等环节。虎牙、斗鱼除了训练垂直大模型，还把 AI 用于直播、电竞的各个场景，并推出了一些游戏相关的 Agent。

客观地说，这些动作起到了一定效果。尤其是在内部提效上，AI 技术在不同生产力场景的广泛落地，让知乎、爱奇艺们受益匪浅。

但同样无法否认的是，无论是模型性能、App 用户量，还是技术、工程方面的突破创新，小厂的 AI 成果都无法与大公司相提并论。

直观表现之一是，小厂自研模型几乎从不 " 打榜 "，AI 产品也从未在 AI App 的投流大战现身。原因很简单：前者打不过，后者没钱打。

AI 时代，用户永远追逐最先进的模型、最强大的 App。无法端上 " 硬菜 " 的小公司，即便早早就下场搞研发、做产品，也无法赢得用户和市场的青睐。

AI 产品被局限在自家的一亩三分地，意味着小厂无法拿到漂亮的增长数据，商业前景愈发渺茫，进而促使管理层改变竞争策略。

在 AI 行业竞争中，小厂早早放弃了通用大模型的竞逐，AGI 更是不敢想；以 Chatbot 为核心的 AI App 也不在他们的射程之内。那些看似与主营业务高度适配的 AI 功能和应用，也在前期的高调之后，很快归于沉寂。

越往后，小厂的 AI 之路越走越窄，甚至不再走寻常路。

知乎在最新财报中披露，正在加快建设数据平台与数据开放平台，通过 MCP、Skills、API 等方式，向行业规模化提供真实、可信、专业的数据服务。换句话说，知乎有可能把数据卖给第三方直接变现，而非继续作为自家 AI 大模型的 " 燃料 "。

爱奇艺则在 4 月底公布了 " 纳逗 Pro 艺人库 "，帮助艺人对接 AI 项目，却被外界误读为真人演员将被 AI 替代，惹出一场舆论风波。虎牙在去年 ChinaJoy 上公布一款桌面级机器人，可以在大模型驱动下，提供游戏指导、陪练等服务。

无论业务、财务，还是技术、产品，现阶段的小厂 AI 都缺乏可观之处。与三年前相比，小厂多了一些 AI 功能和产品，却也渐渐失去了争夺时代 " 杆位 " 的雄心壮志。

面对 AI 这道时代考题，大厂、中厂都提供了参考答案，小厂却很难 " 复刻 "。

大厂做 AI，前提是舍得砸钱。现阶段，国内 AI 一线玩家的投入规模，已经飙升到至少每年 2000 亿元。

腾讯去年资本开支为 792 亿元，今年第一季度就花掉 319 亿，相当于去年全年的 40%。阿里公布了 3800 亿的 AI 基建投入计划，吴泳铭还表示未来五年将远超这一数字。字节先是投入 1600 亿，后来是 2000 亿，最新传言则高达 5000 亿元。

砸钱背后，是留在 AI 第一阵营的 " 门票 " 越来越昂贵：基础模型训练规模越来越大，面向多模态和 Agent 的推理消耗越来越高，AI 产品功能越来越复杂、矩阵越来越庞大，再加上水涨船高的获客成本，都需要企业不断填入真金白银。

在此情况下，新 BAT 仍然选择 " 无脑跟牌 "，就算暂时看不到盈利希望，也要猛砸出一条通往胜利的路。

巨头有本钱这样做。他们能够从主营业务中持续获得现金流，而资本市场的下注，也让他们能够以相对便宜的价格，以各种方式拿到外部资金。OpenAI 和 Anthropic 即将启动万亿级 IPO，更彻底激发了市场的狂热情绪。

AI 越往后走，钱越重要。强如 DeepSeek，都无法对抗这一趋势。

2025 年初，DeepSeek 尚可凭借技术和工程创新，完成一场不可思议的逆袭；但到了 2026 年，它在发布 V4 版大模型后不久，就放弃了 " 三不 " 原则，开始寻求各路资本的支持。

相比之下，小厂每年只有几十亿人民币的收入，倘若像大厂那样砸钱做 AI，只够 " 烧 " 一两天。而跌跌不休的股价，也让他们的融资能力极为有限。

AI 的基干部分——大模型、AI App、AI 编程工具、各类 Agent 框架等，注定是资金充沛的巨头的游戏。

中厂的路，小厂同样走不通。

中厂的钱不如大厂多，无法支撑起一整条 AI 业务线，但可以集中资源瞄准某一细分场景，做垂直 AI；或者直接卖流量，帮助大厂的 AI App 拉新。

快手是前一种策略的代表。它在通用模型方面建树不多，却孵化了可灵，跻身 AI 视频生成的第一阵营。不久前，可灵启动分拆，估值据传高达 180 亿美元。

B 站则采取后一种策略。近几个季度，B 站业绩好转，盈利能力显著增强，主要靠广告，其中又以 AI 广告增长最快。新 BAT 和 "AI 六小龙 " 的密集投流，让 B 站吃了一波 AI 红利。

上述两种策略，折射出中厂做 AI 的 " 举市体制 "：他们不会像大厂那样，基本不考虑投入产出比；而是从一开始就希望以市场化的手段，化解 AI 带来的资金压力，验证 AI 商业逻辑、尽早构建可持续的生态闭环。

对于小厂来说，中厂的 " 举市体制 " 更容易模仿，尤其是卖流量。毕竟，巨头再强大，也需要拿出一部分 AI 预算，从外部获取流量。

不少小厂也是这样做的。那些重视广告业务的平台，比如知乎、微博等，都会把 AI 相关内容作为重点包装对象，并在财报中强调 AI 内容的商业回报。

只不过，小厂的流量规模有限，难以构建一套高活跃度、高转化率的 AI 内容生态。只靠卖广告给大厂 AI 业务，无法彻底解决问题。同时，他们对于垂直 AI 产品的探索，早在一两年前就逐渐走到死胡同。

学不了大厂、中厂，小厂做 AI，还没找到参考答案。

在业务形态上，他们试图向更强大的公司看齐，比如卖流量、发展垂直 AI 产品，甚至训练自己的大模型、推出独立 AI App 等。

但这些尝试仅限于产品和业务的 " 形似 "，只触达了皮毛；大厂、中厂为之配套的 AI 基础设施和尖端人才，为之调配的内外资源、资金，才是最后成功 " 上菜 " 的关键，而这是小厂无从学起的真正壁垒。

  一个更残酷的问题是：AI 时代，到底有没有小厂的位置？ 

如前所述，小厂的普遍问题是没钱。但更大问题或许是：AI 时代的进化速度太快了，小厂根本追不上。

2023 年起，小厂在 AI 赛道的位置不断后移。

他们一开始想抓住基础模型，但随着模型参数量从几十亿、几百亿飙升至万亿级，在高昂的成本面前，小厂很快败下阵来。

随后，小厂又试图抓住 AI 搜索、AI 情感陪伴等热门应用，也没有成功。一个重要原因是，大厂也盯上了这些热门赛道，且投入更大、决心更强。

在这一阶段，大厂、中厂和小厂的 AI 动作大同小异，小厂起码在名义上占据了 AI 赛道的一席之地。但百舸争流的起步阶段，很快就过去了。

2024 年之后，大厂 AI 和小厂 AI 已经完全是两码事。

大厂不仅能够面向 AI 全栈做研发、做产品，而且迭代速度极快；还能时不时发一发论文，搞出技术范式和工程实现的创新。甚至连耗资巨大的 AI 芯片，大厂都在积极布局。

相比之下，小厂自研的通用模型停滞不前，要么转向专用模型，要么依靠开源模型，针对主营业务开发定制化的 AI 功能。他们对于 AI 应用的探索，也远不如昔日积极。

在 AI 行业的飞速演进中，小厂始终没有找到自己的切入点。

AI 大模型时代起步于 chatbot，如今演进到 Agent 主导。以前是 AI App 激战，现在拼的是 Agent 框架，以及工具层的 Codex、Claude Code、Trae、扣子等，AI 硬件也在逐渐风起云涌。

在这一过程中，大厂纷纷找到了自己的价值站位。

OpenAI 证明 chatbot 作为 AI 大模型 " 敲门砖 " 的作用；Anthropic 抓住 AI 编程这一关键的生产力场景；DeepSeek 创新工程范式，实现极致性价比；字节则以海量数据和极致产品力，赢下国内市场的 AI App 大战；千问则揭示了 AI+ 电商的潜力。

同一时期，小厂积极参赛、动作不少，却没能抓住其中任何一个机会。相比缺钱，这或许才是小厂 AI 处境尴尬的根本原因。

更大的挑战还在后面：AI 正在重塑超级入口。

在移动互联网时代，手机和应用商店分发 App，却不可能自己做所有 App、提供所有产品和服务；这给小厂留下了大量机会。小厂的高光时刻，都发生在移动互联网的巅峰期。

但在 AI 时代，AI 巨头既是流量分发者，又是服务提供者，甚至还是需求制造者，可以实现史无前例的赢家通吃。依赖外部流量和细分场景的小厂，生存空间将被大大压缩。

这种影响已经显现：越来越多的人习惯于在豆包问问题、查资料，甚至听音乐、刷视频。这些具体而高频的需求，原本被小公司所满足，如今却被 AI 以 " 不讲道理 " 的方式，持续吸走用户。

大厂已经在以一种略显激进的方式，展示 AI 超级入口的未来。

在国内，字节推出了豆包手机，从系统层面接管用户需求；微信也在与手机厂商合作，计划将自身 Agent 化。在国外，OpenAI 在研发 Agent 手机，微软则打造了面向 Agent 的 Project Solara 平台。

这些雄心勃勃，甚至带有科幻感的计划背后，都看不到小厂的存在必要——当用户只需要动动嘴，就能完成绝大多数任务时，为什么还要安装和打开一个细分 App？

属于小公司的 AI 时代，之前不存在，以后也很可能不会到来。

AI 时代，大厂中厂策马奔腾，小厂却被困在原地，甚至有可能成为第一批牺牲品。要想突围，绝非只靠在财务和经营上 " 点缀 "AI 就可以，而是需要一场更彻底、更有勇气和智慧的变革。