【摘要】AI创业热潮下，1289个项目倒在AI Graveyard，失败类型、赛道分布、行业趋势与生存法则全景剖析，揭示AI创业九死一生的真相与启示。

引言

“现在，还是AI创业的好时机吗？”
如果你把这个问题抛给OpenAI的Sam Altman，他会用一贯的自信告诉你：“现在是有史以来最有利的时机。”但在这场AI创业的盛宴背后，鲜花与掌声的另一面，是一座座静默的“AI墓地”。在AI工具聚合网站DANG！的AI Graveyard里，1289个AI项目已经悄然“入土”，成为这场技术革命的无声注脚。

AI创业的热度从未消退，资本、人才、技术、用户的洪流裹挟着无数梦想者奔涌向前。但在每一轮融资、每一次用户增长的狂欢背后，更多的AI项目在激烈的竞争中消失无踪。2024年6月底，AI Graveyard的“死亡名单”还只有700多个项目，一年后，这个数字已逼近1300。仅2025年上半年，就有超过200个AI工具关闭，平均每天都有一家AI项目走向终结。

与那些令人振奋的融资新闻和用户增长数据相比，AI Graveyard记录下的失败案例，或许更能反映AI创业的真实生态。本文将以AI Graveyard的1289个失败项目为样本，结合行业最新动态、典型案例和可视化数据，深度剖析AI创业的“九死一生”——失败的类型、分布、原因、趋势与生存法则，力求为每一位AI创业者、投资人和技术爱好者，提供一份有温度、有深度、有洞察的行业全景报告。

一、🧩AI创业失败的分布与画像

1.1 AI墓地的类型分布：失败的主战场在哪里？

AI Graveyard的1289个项目，类型分布极具代表性。我们将其粗略分为三大类：文生文类产品、多模态类产品、其他类产品。下表与饼状图直观展现了各类项目的“死亡”比例：

产品类型

占比

典型代表

其他类产品

53%

AI编程、低代码、AI搜索、SEO优化等

文生文类产品

26%

AI写作、Chatbot、AI总结、提示词等

多模态类产品

21%

AI绘图、AI视频、AI语音、播客等

1.1.1 其他类产品：B端与底层工具的“死亡谷”

占比最高的“其他类产品”，主要包括AI编程、低代码平台、AI搜索、SEO优化、数据工具等。这些产品多面向B端或底层开发者，技术门槛高、商业化难度大、市场需求不明朗，成为AI创业失败的“重灾区”。

1.1.2 文生文类产品：低门槛的红海

AI写作、Chatbot、AI总结、提示词工具等文生文类产品，占比26%。这类产品开发门槛低、同质化严重，成为创业者扎堆的热门赛道，但也因此竞争极为激烈，失败率居高不下。

1.1.3 多模态类产品：技术热点的高风险区

AI绘图、AI视频、AI语音等多模态类产品，占比21%。虽然多模态AI是近年来的技术热点，但落地场景有限、技术难度高，失败项目同样不在少数。

1.2 失败领域Top 10：哪些赛道最易“阵亡”？

AI Graveyard的条形图揭示了失败项目数量最多的前10个AI领域。下表为详细分布：

排名

AI领域名称

项目数量（示例）

备注

1

AI写作

174

低门槛高竞争，失败重灾区

2

生产力工具

150

垂直赛道热门，竞争激烈

3

AI助手

120

普遍应用，差异化不足

4

Chatbot

105

低成本易进入

5

AI图像

90

技术壁垒较高

6

AI编程

80

黄金赛道，竞争同样激烈

7

AI视频

70

新兴领域，风险高

8

AI搜索

60

市场空间有限

9

低代码平台

50

面向B端需求

10

AI数据分析

40

专业性强但市场较窄

1.2.1 低门槛赛道的“死亡陷阱”

AI写作、Chatbot、生产力工具、AI助手等领域，因开发门槛低、用户需求广泛，吸引了大量创业者。但同质化严重、产品壁垒低，导致失败项目数量居高不下。

1.2.2 技术热点与垂直赛道的高淘汰率

AI图像、AI编程、AI视频、AI搜索、低代码平台、AI数据分析等领域，虽然技术含量高、市场前景广阔，但因落地难、商业化挑战大，同样成为失败项目的“集中营”。

1.3 高频失败关键词：失败项目的主流赛道与应用场景

词云图直观展现了AI Graveyard中高频出现的失败关键词：

  • 最大关键词：AI写作、Chatbot、生产力工具、AI图像、AI助手、AI编程、AI教育

  • 其他高频词：AI社交、prompt、Data、SEO、健康、营销、TTS、音频、视频、自动化、电子邮件、简历、会议、游戏、3D、表格、研究、约会、音乐、财务、娱乐、旅游、礼物等

这些关键词不仅反映了AI创业项目的主流赛道，也揭示了AI应用场景的广泛性与高淘汰率。

二、🕳️失败的根源：AI项目为何“死”？

2.1 同质化严重，缺乏壁垒

大量AI应用仅为“套壳”大模型API，产品差异化不足，用户易流失。即便是明星公司Jasper、Deepgram等，也因缺乏技术护城河，在OpenAI等巨头自下场后迅速衰落。

2.2 盈利模式单一，难以为继

许多AI产品依赖会员订阅、积分付费等单一模式，价格难以比底层模型更低，用户转化和留存难，最终入不敷出。

2.3 市场需求评估失误

不少项目为“为AI而AI”，未能精准切中用户痛点，或高估了AI技术的实际能力，导致产品与市场脱节。

2.4 资本断裂与大厂挤压

2024年起，AI领域融资周期拉长，投资人更看重商业化和盈利能力。大厂通过免费开放基础模型，直接抽走初创公司70%潜在客户，创业公司生存空间被极度压缩。

2.5 技术与数据瓶颈

AI项目常因数据质量不足、算力短缺、技术实现难度高等问题夭折。RAND报告显示，80%的AI项目会失败，主要因投资错位、数据不足、盲目追新、算力缺乏、目标过远等。

2.6 法律与伦理风险

AI写作、AI内容生成等领域，因内容侵权、虚假信息、数据隐私等问题频发，部分项目被平台封禁或遭遇法律诉讼。

三、🧭失败的另一面：被收购与整合的“新生”

3.1 被收购/整合的“幸存者”

部分AI项目虽然“死亡”，但通过被大厂收购、整合获得新生。例如：

  • Lalamu Studio：AI对口型应用，被Canva收购并集成进其APP。

  • Windsor：AI电商应用，2024年初被客服平台Front收购。

  • 波形智能：杭州AI明星公司，2024年被OPPO收购，创始人及团队入职大厂。

  • Voyage AI：清华姚班天才马腾宇创立，2025年3月被MongoDB以2.2亿美元收购。

3.2 “高调”与“默默”的退出

有的创业者选择高调被收购，如DamnGood.Tools的独立开发者Dmytro Krasun，坦言被收购是“第一次真正意义上的退出”，让他能专注于其他产品。更多的项目则是悄然消失，甚至连用户都来不及告别。

3.3 “赛马”机制下的优胜劣汰

在中国AI创企和大厂间，“赛马”机制普遍存在。MiniMax的“万物追踪”、阶跃星辰的“冒泡鸭”等产品均宣布停运。初创公司随着业务和规模增长，内部也开启了赛马，失败成为常态。

四、🧠行业趋势与创业启示

4.1 差异化与垂直深耕

成功的AI创业公司往往聚焦垂直细分领域，构建数据和行业壁垒。例如Runway专注设计，Harvey专注法律，AnswerAI深耕北美教育市场，均取得了较好成绩。

4.2 小团队、快迭代、强执行

Pika、Mistral AI等新锐公司以小团队高效运作，快速响应市场和技术变化，成为新一代AI创业范本。

4.3 商业模式创新

部分AI产品通过“随用随付”、SaaS平台、行业解决方案等创新模式提升续约率和用户粘性，摆脱单一订阅困境。

4.4 技术与场景结合

AI创业者需紧贴用户需求和行业场景，避免“为AI而AI”，以实际业务价值为导向推动产品落地。

4.5 行业整合与并购潮

2024-2025年，AI行业并购加速，初创公司被大厂收购、整合成为常态。大厂通过并购补齐技术短板，创业者则以“卖身”实现阶段性退出。

五、🗺️AI项目失败路径全景

六、🧩案例剖析：失败与新生的真实故事

6.1 Neeva：AI搜索的“独角兽”陨落

由谷歌前高管创立的AI搜索引擎Neeva，主打无广告、隐私优先，2023年5月被Snowflake收购。其失败原因在于难以撼动谷歌、微软等巨头的用户习惯和技术壁垒，且盈利模式不清晰。

6.2 Stability AI：开源明星的困局

Stability AI（Stable Diffusion）曾是开源文生图领域的明星，但因免费社区版本冲击、巨头入场、盈利模式单一，2025年陷入危机，创始人离职，濒临出售。

6.3 Builder.ai：独角兽的泡沫破灭

英国AI独角兽Builder.ai，号称“用AI帮你写App”，实则大量人工外包，2025年因财务造假、技术泡沫破产，成为AI行业“杀猪盘”典型。

6.4 DamnGood.Tools：独立开发者的“高光时刻”

Dmytro Krasun开发的DamnGood.Tools生产力工具站被收购，他坦言这是“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。

6.5 Lalamu Studio：被集成的“隐形赢家”

AI对口型应用Lalamu Studio被Canva收购并集成进其APP，创始人领英头衔变为“前创始人”，但未见公开收购新闻稿。这类项目虽“死亡”，但以另一种方式获得新生。

七、🧬AI创业的生存法则

7.1 认清赛道，避开红海

低门槛赛道如AI写作、Chatbot虽易入门，但同质化严重，难以突围。创业者应关注垂直细分领域，构建独特的数据和行业壁垒。

7.2 快速验证，灵活调整

在AI创业大爆炸年代，方向和速度同等重要。找到刚需场景，快速推出产品，及时根据用户反馈和模型技术变化调整产品开发路径。

7.3 商业模式多元化

单一的会员或积分付费模式难以为继。AI创业者应探索SaaS、行业解决方案、随用随付等多元化商业模式，提升用户粘性和续约率。

7.4 技术与场景深度结合

避免“为AI而AI”，紧贴用户需求和行业场景，推动AI产品真正落地，创造实际业务价值。

7.5 拥抱行业整合，顺势而为

行业并购潮下，创业者应顺势而为，主动寻求与大厂的合作或被收购机会，实现阶段性退出或资源整合。

结论

AI创业是一场九死一生的马拉松。1289个项目倒在AI Graveyard，失败的类型、分布、原因、趋势与生存法则，为每一位AI创业者敲响警钟。低门槛赛道的红海、B端工具的高壁垒、多模态产品的高风险，构成了AI创业的“死亡三角”。同质化、盈利难、需求错判、资本断裂、技术瓶颈、法律风险，是AI项目失败的六大主因。

但失败并非终点，被收购、被整合、被颠覆，都是AI创业生态的常态。唯有认清赛道、快速验证、商业创新、技术深耕、拥抱整合，才能在AI浪潮中存活并突围。正如Anthropic首席产品官所言：“最好的AI产品不是计划出来的，是从底层自发长出来的。”AI应用的探索还在继续，留给创业者的机会也还有很多。

📢💻 【省心锐评】

“AI创业如闯关，九死一生，唯有差异化和深耕，方能笑到最后。”