文 | 硅基研究室，作者 | kiki

" 现在，还是 AI 创业的好时机吗？"

将这个问题抛给 OpenAI 首席执行官 Sam Altman，这位明星创业公司的一把手给出的回答是：" 现在是有史以来最有利的时机 "。

但他没说的是，每一个领域涌现出新的当红辣子鸡，每一轮融资和用户注意力争夺背后，有一大批的 AI 创业项目正在「消失」。根据 AI 工具聚合网站「DANG！」创建的 AI Graveyard（AI 墓地）数据，截至目前，在其收录超 5000 个 AI 项目中，有 1289 个已被关闭、被收购或关闭。

图源：「DANG！」

据我们的跟踪，去年 6 月底，这份「死亡名单」收录的数据还是 700 多个，也就是说，一年过去了，又有近 600 个 AI 项目消失在大众眼前，AI 创业激烈的竞争并没有放缓。

据 AI Graveyard 的数据，仅 2025 年上半年，就有超 200 个工具被关闭，平均一天就有 1 家 AI 项目走向「坟墓」。

相比融资、用户增长和 ARR 这些令人激动和漂亮的数据战报，AI Graveyard 记录下的这些失败者案例或许更具真实性。我们很好奇，究竟是哪些领域和类型让更多人折戟？它们为何而死？这背后反映出 AI 创业哪些新趋势？

我们爬取了截至 2025 年 7 月 2 日在 AI Graveyard 里的 1289 个项目（实际去重为 1282 个），以这群「失败者群像」为参考，试图解答上述困惑。

1、哪里是「创业失败重灾区」？

「死亡」的 AI 项目类别众多，小到一个插件工具或格式转化器，大到一个覆盖垂直场景的生产力工具、通用 AI 助手或底层开发平台，AI 创业的花样还在不断翻新。

按照 AI 生成形式和用途，我们粗略将 1200 多个项目分为三类：

• 文生文产品：包括 chatbot、AI 写作、AI 提示词、AI 总结等产品约为 339 个，占比约为 26%。

• 多模态类产品：包括文生图、文生音视频等产品，如 AI 绘图、2D/3D 图像、AI 语音、AI 视频、AI 播客等产品约为 268 个，约为 21%。

• 其他类产品：包括 AI 编程、低代码、AI 搜索、AI 数据、SEO 优化等泛 B 端 AI 应用和底层开发工具占比约为 53%。

在文生文产品中，chatbot 类、AI 写作产品更是「创业失败的重灾区」，1282 个项目中，约 14% 为 AI 写作类产品（174 个），约 8% 为 chatbot 类产品（105 个），两个领域备受创业者「偏爱」的原因也很简单：因为低门槛、低成本。

围观当下市面大多数的 AI 产品，卷写作刚需，将用户交互和 UI 设计为「对话框」已是常态，如果单看 Claude、Perplexity、ChatGPT、Manus、DeepSeek 等 AI 应用的界面截图，「对话框」是最简单直接的交互窗口。

「无处不在的对话框」上（Manus）下（perplexity）

一位名叫 Hoang Nguyen 的产品设计与开发者就批评到：" 我们默认采用了最懒惰、最省事的解决方案：无处不在的聊天框。"

正因无处不在、人人皆可触及，AI 写作和 chatbot 也成为了最拥挤的创业赛道之一。当然，在文生文的产品中，也有涌现出集中的新失败案例，它们包括了 AI Prompt 领域，这些产品为用户提供提示词工程；还有 AI 总结类产品，它们能为用户提供精炼的文本总结，但遗憾的是，这些切中细分需求的产品也被快速替代。

按照应用领域看，我们也关注到，一些被视为刚需、最早出现 PMF 的垂直场景也躺满了「AI 项目的尸体」。

提及 AI 应用层的黄金赛道，你会想到什么？编程（包括编程和低代码）、生产力工具、AI 助手或许会在你的答案清单上。

但别忘了垂直赛道有多火，竞争就有多激烈——我们整理了排名前十的「AI 项目死亡领域」，生产力工具、AI 助手和 AI 编程都在榜单前列。

分析这些「AI 墓地」的高频关键词时，我们发现，遍地是「生产力工具」、人均是「AI 助手」。

这些炒作故事的盛行某种程度上拉高了人们对 AI 工具的预期，也导致了异常激烈的创业竞争氛围。

2、好主意、难执行

走进 AI 坟墓的创业项目，并不完全是失败者。

在一个 AI 创业大爆炸年代，并不是每一个 AI 创业项目从诞生到消失都能引发讨论，大多数情况是，它们的消失总是突然且默默的。

一年前，Reddit 上，有开发者曾发布这样的帖子：" 我注意到 lalamu 和 wav2lip 已经下架了，请问有人知道这些应用发生了什么吗？我尝试查找官方资源和开发者论坛，但都一无所获，这些工具对我的项目至关重要 ......"。

直到评论区有人提醒，Lalamu Studio 已被 Canva 收购，这款 AI 对口型应用已被集成进 Canva APP 内，领英上这款应用的创始人也将自己的 title 改为「前创始人」，但我们在公开资料中也并未看到明确的「关于收购」的新闻稿信息。

图源：Reddit

Lalamu Studio 已经算好运加身，有的创业者也选择默默被集成。典型如 AI 电商应用 Windsor 在 2024 年初就被客服平台 Front 收购，完全融入了 Front 的 AI 工具套件中。

有的则选择高调被收购。Dmytro Krasun 是一位独立开发者，他开发出一款名为 DamnGood.Tools 的生产力工具站也在「AI 坟墓」的名单里。但谈及被收购时，他就表示，这是自己第一次真正意义上的退出，被收购并不是坏事，而是能让他专注于其他产品。

图源：DamnGood.Tools

因此，某种程度上来说，进入名单内的 AI 创业项目，并非是完全的失败者。比如对 Windsor 而言，与其独自在拥挤的 AI 市场中争夺一席之地，不如与更大的平台合并。

但更多的 AI 项目的消失是突然的，有 Reddit 用户提到，自己每天使用的 AI 应用，从下架到关闭 Discord 用时不到四天。在谈及 AI 创业失败时，似乎总会绕回到场景不深、盈利模式、产品差异化不足等老生常谈的问题上，但细细拆解这些失败的产品，我们发现，这些产品并非是没有「好主意」，而是「难执行」。

所谓的「难执行」分两个层面：一是创企自身缺乏产品需求锁定、快速验证、用户增长、商业模式设计等更聚焦的执行能力。

一位 AI 创业者此前曾向「硅基研究室」表示，过去的体感是「方向比速度重要」：" 找到一个刚需场景，先把产品端出来，商业模式和用户增长后面再说 "，但现在，他认为「方向和速度一样重要」，更激烈竞争下，他们需要更自下而上，贴近用户和模型技术变化改变产品开发的路径。

另一个「难执行」，则是客观原因，初创公司随着业务和规模增长，内部也开启了赛马，失败也是常事。比如一个名叫 Order.link 的智能邮件助手，其背后的操盘手是一家名叫 Venta AI 的德国 AI 销售初创企业，他们刚刚成功完成 200 万美元的种子轮融资，而这款项目只是当时 7 个产品创意中的一个。

Venta AI 的两位创始人：Lucas 和 Stefan 图源：YC 官网

「赛马」在中国 AI 创企和大厂间则更不鲜见，包括 MiniMax 的「万物追踪」、阶跃星辰的「冒泡鸭」等产品也均宣布停运。

回到当下，「AI 墓地」某种意义上是启示创业者的一面镜子——被收购、被集成、被颠覆，都只是失败的 A 面，更关键的是找到自己擅长的领域，回归到商业本质。

模型能力尚在升级、终极的 AI 产品形态也尚未出现，正如 Anthropic 的首席产品官 CPO 说的那样：" 最好的 AI 产品不是计划出来的，是从底层自发长出来的 "，某种程度上，AI 应用的探索还在向前，留给创业者的机会也还有很多。

参考资料：甲子光年：AI 墓地，和 738 个死去的 AI 项目