AI墓地的1289个项目，写着创业的九死一生 更新时间：2025-09-11 19:46:42 浏览次数： 258
文|硅基研究室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SamAltman，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AIGraveyard（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。
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AIGraveyard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，AIGraveyard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AIGraveyard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。
一位名叫HoangNguyen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AIPrompt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，LalamuStudio已被Canva收购，这款AI对口型应用已被集成进CanvaAPP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。
LalamuStudio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。DmytroKrasun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。
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VentaAI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。
「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
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MySQL 内核革新：智能拦截全表扫描，百度智能云守护数据库性能与安全在日常数据库运维中，“扫表风暴”数次悄然而至——某条未走索引的SQL突然执行全表扫描，短短几分钟内吃光IO、拖高CPU，最终引发集群抖动甚至服务不可用。这样的事故，你是否也曾经历过？全表扫描（FullTableScan）是数据库查询中常见的性能杀手，尤其在数据量巨大的生产环境中，一条效率低下的SQL
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