上线只活了180天,AI应用层的泡沫被戳破了

2026上半年，一批曾被资本热捧的AI应用，正在陆续退场。不只是缺钱的初创团队，也包括OpenAI、Google这样的巨头，正在主动收缩此前铺开的产品线。

2026年3月，OpenAI宣布计划停用上线仅半年的Sora视频生成器。这款主打“类社交”体验、一度冲上苹果 App Store榜首的应用，最终因下载量持续下滑、且每天烧掉巨额算力而被砍掉。

同月，AI模型评测平台Yupp.ai宣布关停。它由a16z crypto的Chris Dixon领投、融资3300万美元，上线不到一年就攒下130万用户，却始终没能找到足够强的产品市场契合度。创始人坦言，随着模型能力快速提升、用户工作流向能调用工具与记忆的agentic系统迁移，基于聊天层的众包评测正变得越来越不重要。站点保留到4月15日，供用户导出历史数据。

此外，还有Google也开始收缩内部AI应用线，6月，Pixel Studio的核心图像生成功能在v2.3更新中被关闭，用户被导向Gemini 和 Nano Banana；浏览器Agent实验项目Project Mariner则已于5月4日关闭，其能力被并入Gemini Agent和AI Mode等更大的产品体系。

AI应用层正在从早期的功能试验，进入更残酷的商业筛选期。

这样的出清，有不少是发生在“建立在单点模型能力之上”的应用层产品身上：有些是大厂内部的功能整合，有些是创业公司的商业化失败，有些则是实验项目被并入更大的平台。它们形态不同，但共同暴露出同一个问题：当底层模型继续升级，应用层到底有没有形成足够厚的独立价值。

Google Cloud全球创业公司业务负责人Darren Mowry在接受TechCrunch采访时表示：如果一家创业公司只是依赖后端模型完成主要工作，这种形式几乎是在白牌化Gemini或GPT-5，行业已经没有太多耐心。

所谓“白牌化”，就是把别人的模型能力换上自己的界面和品牌重新包装：用户看到的是一个新应用，但真正提供核心能力的，背后仍然是依靠Gemini、GPT或Claude等头部大模型支持。

那些只靠模型红利撑起来的应用，正在失去继续独立存在的理由。

当风暴已经落地、底层模型不断下沉，应用层的护城河，应该在哪里?

01 大模型下沉之后，应用层被重新定价

很多应用层公司的倒下，并不是从一开始就没有价值。问题在于，它们的价值建立在模型还不够好用、用户还不够成熟、场景还需要被重新包装的阶段。一旦模型能力下沉到用户入口，这部分价值就会被快速重估。

Jasper AI是最早被这种逻辑击中的公司之一。它曾经是 AI 写作应用的明星，依靠GPT-3自动生成创意营销内容，短时间内成为独角兽，估值一度达到15亿美元。但随着ChatGPT的使用普及，“生成营销文案”迅速从一个独立应用的核心卖点，变成了大模型的基础能力。再后来，Jasper经历了裁员、估值回调、换帅，并转向企业营销工作流。

类似的故事还出现在Chegg身上。

Chegg是一家被ChatGPT、Google AI Overviews等AI工具严重冲击的在线教育公司。2026年一季度收入6330万美元，同比下降了48%，Chegg随后裁员、收入下滑，并把重心转向AI和职业技能业务。

Chegg CEO Dan Rosensweig曾公开承认，学生对ChatGPT的兴趣上升已经影响到公司的新用户增长。用户并不是找到了另一个Chegg，而是直接把需求迁移到了ChatGPT。对应用层来说，最危险的替代品往往不是同行，而是底层模型突然变成了用户入口。

在过去，模型的原始能力和终端用户的真实需求之间，横着一道鸿沟：模型很强，但难用、难选、难落地；用户有需求，却不懂模型、不会调参、不愿承担试错的成本。

而应用层的价值在于，把“模型能做什么”翻译成“你能用它干什么”，并对这段“翻译”收费。这道鸿沟有多宽，它的利润空间就有多大。

但现实的困境在于，这其中的空间在无限被压缩。

一位大模型应用层的创业者表示：“现在上游的模型厂商，也在下场做应用层。这道鸿沟正从两端同时被填平。此外，下游的企业客户，也在快速成熟。随着AI大模型的广泛使用，已经完成了一轮市场教育，企业清楚了主要的核心功能。更重要的是，可选供应商越来越多”。

上游模型厂商掌握核心能力，可以随时把能力下放为原生功能；下游客户越来越懂行，开始压价格、要效果、看ROI；旁边还有无数替代品，从ChatGPT、Gemini、Copilot到云厂商和办公软件；更麻烦的是，新的竞争者几乎随时都能进场。