【量子位 2025年12月16日讯】生成式AI热潮已持续三年，但消费级AI赛道却呈现“叫好不叫座”的尴尬局面。12月15日，在TechCrunch StrictlyVC行业峰会上，Goodwater Capital联合创始人Chi-Hua Chien、Scribble Ventures创始人Elizabeth Weil等顶级VC公开剖析行业痛点：尽管ChatGPT等通用大模型收获海量用户，但多数垂直领域消费级AI应用仍难逃“昙花一现”的命运，技术易被替代、设备载体受限、产品缺乏粘性成三大致命难题。不过VC们也指出，随着AI平台逐渐“稳定”，叠加新型硬件设备的突破，消费级AI或正站在类似2009-2010年移动互联网爆发的前夜。
困局核心：早期应用难逃“ flashlight宿命”，技术替代来得太快
“很多早期视频、音频、图片类AI应用很酷，但Sora、Nano Banana一推出，中国团队又开源了视频模型，这些机会瞬间就消失了。”Chi-Hua Chien在峰会上的发言，戳中了消费级AI创业的核心痛点——技术壁垒低、易被头部玩家或开源生态替代。
他用智能手机早期的“ flashlight应用”类比：2008年iPhone刚推出时，第三方手电筒APP曾是下载热门，但随着苹果将其集成到iOS系统，这类独立应用迅速失去生存空间。如今消费级AI应用正重蹈覆辙：
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功能易被大平台覆盖：例如早期AI修图工具、短视频剪辑APP，凭借“一键生成特效”吸引用户，但很快Meta、谷歌就将类似功能集成到社交平台、相册软件中，用户无需额外下载独立应用；
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开源模型压缩创新空间：中国团队开源的视频生成模型、 Stable Diffusion衍生工具等，让中小创业公司的“技术优势”快速失效。某AI视频创业团队负责人曾向媒体透露，“我们花6个月优化的生成算法，开源模型一更新，用户就直接用免费工具了，付费意愿骤降”；
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同质化竞争严重：多数消费级AI应用集中在“内容生成”“效率工具”领域，例如AI写作助手、会议纪要工具等，产品功能高度重叠，缺乏差异化。Elizabeth Weil将其形容为“尴尬的青少年阶段”——不再是新奇玩具，却也没成为用户离不开的刚需产品。
设备瓶颈：智能手机成“枷锁”， ambient设备或破局
除了技术替代风险，VC们一致认为，当前主流设备——智能手机，正成为消费级AI突破的“最大枷锁”。
“你每天拿起500次的手机，只能看到你所见世界的3%-5%，怎么可能充分发挥AI的能力？”Chi-Hua Chien直言，智能手机的交互方式（触屏、碎片化使用）和感知范围（仅依赖摄像头、麦克风），无法满足AI“全天候、多场景感知与响应”的需求。例如，用户需要AI实时分析线下会议氛围、提供个性化健康建议时，手机很难做到“无感触发、持续服务”。
Elizabeth Weil进一步补充：“5年后我们肯定不会再为手机开发消费级AI产品了。”她指出，智能手机的“非 ambient属性”（需要主动操作才能使用），与AI追求的“自然交互、主动服务”相悖。
事实上，科技巨头与创业公司已开始布局新型硬件载体，试图打破这一限制：
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无屏便携设备：OpenAI与苹果前设计总监Jonny Ive合作，研发传闻中的“口袋-sized无屏设备”，主打语音交互与环境感知，无需屏幕即可提供AI服务；
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智能穿戴设备：Meta推出的Ray-Ban智能眼镜，搭配可检测细微手势的腕带，支持用户通过手势控制AI功能，例如实时翻译对话、识别眼前物体；
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可穿戴配件：多家初创公司尝试开发AI智能胸针、吊坠、戒指，主打“轻量化感知”，例如通过心率、体温数据监测用户情绪，主动推送减压建议。
不过，这些新型设备目前仍面临“体验不达预期”的问题。某尝试开发AI智能戒指的创业团队承认，“目前设备续航、感知精度都不够，用户戴几天就会闲置，还没找到真正的杀手级应用”。
未来机会：垂直刚需场景+平台稳定期，静待“AI版Uber”
尽管挑战重重，但VC们并未对消费级AI失去信心。他们认为，行业正处于“平台稳定前的蓄力期”，未来1-2年或迎来爆发。
1. 等待AI平台“稳定”，复制移动互联网爆发路径
Chi-Hua Chien提出一个关键类比：2009-2010年移动互联网爆发前，也经历了智能手机平台（iOS、Android）的“稳定期”——系统功能完善、开发工具成熟后，才诞生了Uber、Airbnb等现象级消费应用。如今AI平台正处于类似阶段，“当谷歌Gemini与ChatGPT技术水平逐渐持平，AI模型的API接口、开发工具趋于标准化，真正的消费级AI应用才会出现”。
他判断，当前行业已看到“稳定”的苗头：例如OpenAI、Anthropic的模型输出精度趋于稳定，开发者调用API的成本下降，这些都为创业公司聚焦“场景创新”而非“技术研发”奠定基础。
2. 垂直刚需场景：从“炫酷功能”到“解决实际问题”
VC们认为，下一个消费级AI爆款，大概率不会是“泛娱乐工具”，而是聚焦特定人群刚需的垂直产品。例如：
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个性化AI财务顾问：Chi-Hua Chien举例，“能根据用户的消费习惯、负债情况、养老目标，实时调整理财建议的AI，比通用记账工具更有价值”，这类产品需要深度整合用户数据，形成差异化壁垒；
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全天候AI私教：Elizabeth Weil看好“伴随式教育AI”，例如能根据学生学习进度、记忆曲线，主动推送复习内容，甚至通过语音交互解答疑问的产品，“不需要复杂设备，手机就能承载，但需要极强的个性化能力”。
3. 警惕“AI社交陷阱”，真实互动仍是核心
值得注意的是，VC们对当前火热的“AI社交网络”创业方向提出警示。Chi-Hua Chien指出，部分初创公司试图打造“数千个AI机器人与用户互动”的社交平台，这本质上是“把社交变成单人游戏”。
“人们喜欢社交，是因为知道对面是真实的人。”他直言，AI可以辅助社交（如生成聊天开场白），但无法替代真实人际互动的核心价值。此前某AI社交APP尝试让用户与虚拟角色交友，上线初期获得一定下载量，但30天留存率不足5%，印证了这一观点。
行业启示：消费级AI创业需“避坑”，聚焦“不可替代性”
从VC们的分享来看，当前消费级AI创业要想存活，需避开三大“坑”，并构建核心竞争力：
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避“技术依赖坑”：避免单纯依赖OpenAI、Anthropic等第三方API，否则一旦巨头调整政策或开源模型冲击，产品将瞬间失去优势。可通过自研细分场景算法、积累独家数据，建立技术壁垒；
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避“设备局限坑”：不要只盯着智能手机开发，可尝试适配智能眼镜、车载系统等新型设备，或探索“多设备协同”模式，例如手机收集数据、云端AI分析、手表推送结果；
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避“伪需求坑”：不要追求“炫酷但无用”的功能，例如“AI生成艺术头像”“一键生成朋友圈文案”等，用户新鲜感过后极易流失，应聚焦“高频、刚需、难替代”的场景。
正如Elizabeth Weil所言：“消费级AI不是‘技术比赛’，而是‘场景理解比赛’。谁能真正解决用户的痛点，谁就能在平台稳定后抓住下一波机会。”随着AI平台逐渐成熟、新型设备不断突破，消费级AI或许正离“诞生现象级产品”的时刻越来越近。
