文 | 硅基研究室，作者 | kiki
" 現在，還是 AI 創業的好時機嗎？"
將這個問題拋給 OpenAI 首席執行官 Sam Altman，這位明星創業公司的一把手給出的回答是：" 現在是有史以來最有利的時機 "。
但他沒說的是，每一個領域涌現出新的當紅辣子雞，每一輪融資和用戶注意力爭奪背后，有一大批的 AI 創業項目正在「消失」。根據 AI 工具聚合網站「DANG！」創建的 AI Graveyard（AI 墓地）數據，截至目前，在其收錄超 5000 個 AI 項目中，有 1289 個已被關閉、被收購或關閉。
據我們的跟蹤，去年 6 月底，這份「死亡名單」收錄的數據還是 700 多個，也就是說，一年過去了，又有近 600 個 AI 項目消失在大眾眼前，AI 創業激烈的競爭并沒有放緩。
據 AI Graveyard 的數據，僅 2025 年上半年，就有超 200 個工具被關閉，平均一天就有 1 家 AI 項目走向「墳墓」。
相比融資、用戶增長和 ARR 這些令人激動和漂亮的數據戰報，AI Graveyard 記錄下的這些失敗者案例或許更具真實性。我們很好奇，究竟是哪些領域和類型讓更多人折戟？它們為何而死？這背后反映出 AI 創業哪些新趨勢？
我們爬取了截至 2025 年 7 月 2 日在 AI Graveyard 里的 1289 個項目（實際去重為 1282 個），以這群「失敗者群像」為參考，試圖解答上述困惑。
1、哪里是「創業失敗重災區」？
「死亡」的 AI 項目類別眾多，小到一個插件工具或格式轉化器，大到一個覆蓋垂直場景的生產力工具、通用 AI 助手或底層開發平臺，AI 創業的花樣還在不斷翻新。
文生文產品：包括 chatbot、AI 寫作、AI 提示詞、AI 總結等產品約為 339 個，占比約為 26%。
多模態類產品：包括文生圖、文生音視頻等產品，如 AI 繪圖、2D/3D 圖像、AI 語音、AI 視頻、AI 播客等產品約為 268 個，約為 21%。
其他類產品：包括 AI 編程、低代碼、AI 搜索、AI 數據、SEO 優化等泛 B 端 AI 應用和底層開發工具占比約為 53%。
在文生文產品中，chatbot 類、AI 寫作產品更是「創業失敗的重災區」，1282 個項目中，約 14% 為 AI 寫作類產品（174 個），約 8% 為 chatbot 類產品（105 個），兩個領域備受創業者「偏愛」的原因也很簡單：因為低門檻、低成本。
圍觀當下市面大多數的 AI 產品，卷寫作剛需，將用戶交互和 UI 設計為「對話框」已是常態，如果單看 Claude、Perplexity、ChatGPT、Manus、DeepSeek 等 AI 應用的界面截圖，「對話框」是最簡單直接的交互窗口。
一位名叫 Hoang Nguyen 的產品設計與開發者就批評到：" 我們默認采用了最懶惰、最省事的解決方案：無處不在的聊天框。"
正因無處不在、人人皆可觸及，AI 寫作和 chatbot 也成為了最擁擠的創業賽道之一。當然，在文生文的產品中，也有涌現出集中的新失敗案例，它們包括了 AI Prompt 領域，這些產品為用戶提供提示詞工程；還有 AI 總結類產品，它們能為用戶提供精煉的文本總結，但遺憾的是，這些切中細分需求的產品也被快速替代。
按照應用領域看，我們也關注到，一些被視為剛需、最早出現 PMF 的垂直場景也躺滿了「AI 項目的尸體」。
提及 AI 應用層的黃金賽道，你會想到什么？編程（包括編程和低代碼）、生產力工具、AI 助手或許會在你的答案清單上。
但別忘了垂直賽道有多火，競爭就有多激烈——我們整理了排名前十的「AI 項目死亡領域」，生產力工具、AI 助手和 AI 編程都在榜單前列。
2、好主意、難執行
走進 AI 墳墓的創業項目，并不完全是失敗者。
在一個 AI 創業大爆炸年代，并不是每一個 AI 創業項目從誕生到消失都能引發討論，大多數情況是，它們的消失總是突然且默默的。
一年前，Reddit 上，有開發者曾發布這樣的帖子：" 我注意到 lalamu 和 wav2lip 已經下架了，請問有人知道這些應用發生了什么嗎？我嘗試查找官方資源和開發者論壇，但都一無所獲，這些工具對我的項目至關重要 ......"。
直到評論區有人提醒，Lalamu Studio 已被 Canva 收購，這款 AI 對口型應用已被集成進 Canva APP 內，領英上這款應用的創始人也將自己的 title 改為「前創始人」，但我們在公開資料中也并未看到明確的「關于收購」的新聞稿信息。
Lalamu Studio 已經算好運加身，有的創業者也選擇默默被集成。典型如 AI 電商應用 Windsor 在 2024 年初就被客服平臺 Front 收購，完全融入了 Front 的 AI 工具套件中。
有的則選擇高調被收購。Dmytro Krasun 是一位獨立開發者，他開發出一款名為 DamnGood.Tools 的生產力工具站也在「AI 墳墓」的名單里。但談及被收購時，他就表示，這是自己第一次真正意義上的退出，被收購并不是壞事，而是能讓他專注于其他產品。
因此，某種程度上來說，進入名單內的 AI 創業項目，并非是完全的失敗者。比如對 Windsor 而言，與其獨自在擁擠的 AI 市場中爭奪一席之地，不如與更大的平臺合并。
但更多的 AI 項目的消失是突然的，有 Reddit 用戶提到，自己每天使用的 AI 應用，從下架到關閉 Discord 用時不到四天。在談及 AI 創業失敗時，似乎總會繞回到場景不深、盈利模式、產品差異化不足等老生常談的問題上，但細細拆解這些失敗的產品，我們發現，這些產品并非是沒有「好主意」，而是「難執行」。
所謂的「難執行」分兩個層面：一是創企自身缺乏產品需求鎖定、快速驗證、用戶增長、商業模式設計等更聚焦的執行能力。
一位 AI 創業者此前曾向「硅基研究室」表示，過去的體感是「方向比速度重要」：" 找到一個剛需場景，先把產品端出來，商業模式和用戶增長后面再說 "，但現在，他認為「方向和速度一樣重要」，更激烈競爭下，他們需要更自下而上，貼近用戶和模型技術變化改變產品開發的路徑。
另一個「難執行」，則是客觀原因，初創公司隨著業務和規模增長，內部也開啟了賽馬，失敗也是常事。比如一個名叫 Order.link 的智能郵件助手，其背后的操盤手是一家名叫 Venta AI 的德國 AI 銷售初創企業，他們剛剛成功完成 200 萬美元的種子輪融資，而這款項目只是當時 7 個產品創意中的一個。
「賽馬」在中國 AI 創企和大廠間則更不鮮見，包括 MiniMax 的「萬物追蹤」、階躍星辰的「冒泡鴨」等產品也均宣布停運。
回到當下，「AI 墓地」某種意義上是啟示創業者的一面鏡子——被收購、被集成、被顛覆，都只是失敗的 A 面，更關鍵的是找到自己擅長的領域，回歸到商業本質。
模型能力尚在升級、終極的 AI 產品形態也尚未出現，正如 Anthropic 的首席產品官 CPO 說的那樣：" 最好的 AI 產品不是計劃出來的，是從底層自發長出來的 "，某種程度上，AI 應用的探索還在向前，留給創業者的機會也還有很多。
參考資料：甲子光年：AI 墓地，和 738 個死去的 AI 項目
