多位投资人表示“在看过一圈AI应用后，还是决定再等等”

寂静回声

7月29日，AI图像生成平台 “LiblibAI哩布哩布AI”宣布拿到了明势资本、源码资本、高榕创投、金沙江创投的融资。这是一年内LiblibAI完成的第三轮融资，数亿元的总融资规模，已是目前国内AI图像赛道的最大总融资金额。

这样的好消息在AI应用投资领域已属少见。有机构表示：“去年以来，原本计划投20个（AI应用）项目，但最终只投了9个，可即便是这个数字，横向对比也算亮眼了。”
本着多方求证的原则，小饭桌又咨询了几位投资人和AI应用创业者。结果非常意外，当我说出“9”这个数字时，几乎所有人都发出了惊呼，投资经理Andy更是告诉我：“别说9个项目，我看了一年AI应用，一个项目都没能出手……”。
调研结果有些反常识，毕竟从互联网大厂，到投资机构，到创业者自身，大家都宣称在关注应用。而应用不论是投资成本、流量累积、商业化进度，相比大模型研究都要更低。即便投大模型存在资金困难，投应用总归更轻松。
可事实却并非如此。多位投资人告诉小饭桌”在看过一圈AI应用后，还是决定再等等”，也有已经盈利的应用开发者告诉我“先闷头赚钱，现在拿融资风险太大”。
还记得去年年底，各方都在预测今年将是AI应用爆火之年，可本该燃起的应用之火，为何却突然哑火了？
Andy告诉小饭桌：“虽然现在做AI应用的人很多，也出现了不少有趣的产品，但真正值得投资的项目很少。”
作为曾经的产品经理，Andy有一个明显感受，原先移动互联网产品“快速迭代”的逻辑，在AI应用时代已经失效。
最明显的例子，移动时代，从来没有某大厂发布一款应用后，同类型应用公司哀鸿遍野的情况。因为移动App的开发门槛不高，不同团队App交付的水平差别不大，只要能快速累积用户跑通商业化，后续完全可以通过“快速迭代”调整产品。
但AI应用却完全不同，由于大模型本身还在快速发展，判断一个AI应用项目优质与否的标准，应该是该项目的技术预判是否准确——既不要挡在OpenAI身前，也不要做烂大街的产品。
比如Andy提到，在2023年7月，妙鸭相机爆火期间，有多位创业者投来了“AI定制写真”的BP，但他几乎想都没想就拒绝了。原因就在于——AI定制写真很有噱头，但使用场景太窄，并且历史证明用户复购率注定有限。
百度指数显示，妙鸭相机从去年7月17号上线，热度从7月23日开始上升，24日达到峰值，随后就开始缓慢下滑，最高峰也不到8000。从城市分布来看，关注的人群主要集中在北京、上海、广州等一线城市。
在火爆过一阵之后，妙鸭没能在商业模式上提供更多想象。这似乎是AI写真类应用的通病，根据数据分析公司Sensor Tower统计，大部分头部“AI+图像”应用的生命周期只有两个月，比如妙鸭的“前辈”Lensa。
2022年12月，Lensa在海外爆火，5天创造了预估820万美元收入，并一度登顶iOS应用商店“照片和视频”分类排名榜单第一。但在2022年创造高光后，Lensa下载量迅速下降，2023年平均下载量不及去年12月最高值的二十分之一。
并且，在Lensa爆火后，由于技术门槛较低，一大批相类似应用相继问世，严重挤占了Lensa的市场空间。
“在AI应用时代做不好技术预判，产品的死亡率将非常高，甚至很多曾经的明星项目，都已经悄无声息地消失了。”Andy告诉小饭桌。
诚如Andy所言，最近一年AI应用项目夭折的数量令人咂舌。
AI工具聚合网站“DANG”上专门有一个栏目AI Graveyard（翻译为AI墓地），收录国外已经死亡或停止运行的AI项目。截止至今年6月，AI墓地已经收录了738个已经死去的AI项目。
这份死亡名单不乏曾经的明星项目，比如OpenAI推出的AI语音识别产品Whisper.ai，Stable Diffusion的知名套壳网站FreewayML、StockAI等等。
这些项目的“死因”千差万别，缺算力、太烧钱、商业模式不成立、更新不及时、产品体验差等等。
除了这些客观因素，Andy认为还有一个主观因素是，许多AI产品的使用场景是开发者想象出来的，没做过目标受众的调研，更多是一厢情愿的想法，导致项目技术预判出现了问题，最终迅速夭折。
除了优质应用数量缺乏，当前AI应用投资数量不及预期的原因，似乎还因为一个投资悖论——一方面，不能赚钱的应用投资人看不上，但另一方面，能赚钱的应用又不想拿投资。
AI应用开发者李奇就表示：“虽然我的AI换脸工具已经赚到了一些钱，但我觉得趁着用户体验热情高，闷头赚钱就好，现在拿融资风险太大。”
李奇的本职工作是一名海外互联网大厂的程序员，他在业余时间基于LLAMA3开发了一款AI换脸插件，可以把影片中的角色换成自己喜欢的明星，还可以为短视频自拍加上滤镜。
借助AI技术，一张中国面孔的“网红美女”，可以摇身一变成为欧美美女，两人的神态、动作幅度如出一辙，没有一丝违和感。
这样大差不差的效果，制作成本上可谓天差地别。
据短剧业内人士透露，简单的AI翻译以及换脸，一分钟成本大约只要20元，按照短剧每集三到五分钟的体量，相当于一集短剧的成本连100元都不到。如此低廉的成本，结合国内已经相当成熟的点播付费、视频打赏玩法，的确有人靠AI短剧出海月入数十万。
除了短剧，李奇的AI换脸工具还能为网红的短视频加上变脸滤镜。
但对于融资，李奇却颇为谨慎。他认为，现在正是AI应用入局的高峰期，很多人都高估了模型能力，真实情况是，大模型还在很早期的水平，当下能实现PMF的应用非常有限。
李奇以自身举例：“我现在能赚到点小钱，是因为我完全业余时间干这件事（开发应用），用的是开源模型，也没有做任何宣传，所以几乎没有额外成本。可一旦拿了融资，团队扩张、营销费用、场地费用这些成本一加上，我其实也赚不到钱。”
除了“不着急”的开发者，投资总监林申也选择保持耐心。
虽然目前林申的AI应用项目投资数量还不及预期，但他告诉小饭桌：“在看过一圈AI应用项目后，我决定再等等，因为我有一种强烈的预感——等等才会有更好的。”
比如就在7月23号晚，Meta的开源模型Llama 3.1正式上线，拥有4050亿参数，在多项测试中一举超越GPT-4o和Claude 3.5 。扎克伯格更是放下豪言：“去年，Llama2只能与边缘的旧模型相提并论；今年，Llama3在某些方面已经领先于最先进的模型；明年开始，Llama模型将成为最先进的模型。”
除了提供更强大的开源模型，Meta还开放了一份90页的Llama 3.1论文，并特地放宽许可，首次允许开发者使用Llama 3.1模型的高质量输出，来改进和开发第三方AI模型。
作为开源文化的拥护者，林申坚定地认为“为了笼络更多开发者，模型开源将是必然，即便不是Meta也会是其他大厂”，因此对应用开发者而言，与其浪费时间、成本重复造轮子，不如先等大厂开源更强大的模型。“更强大的模型，自然更有利于开发更优质的应用。”
比如主打虚拟陪伴的Charactar.ai。用林申的话来说，如果在移动时代，Charactar.ai早就应该投资拿到手软，可现如今，Charactar.ai却屡屡传出现金流断裂，即将卖身巨头的传闻。
在流量方面，Charactar.ai在今年5月的访问量为2.77亿，较4月环比增长18.89%。这已经是AI应用领域除了ChatGPT外最好的流量表现。并且，由于Charactar.ai主要提供虚拟陪伴业务，其用户群体以青少年为主。
“极高流量＋青少年用户群”，光是这两项核心指标，就足以打动移动时代的投资人，也几乎不用担心商业化。但在AI应用时代，由于推理成本过高，情况大不相同。
Charactar.ai变现方式主要靠订阅制，用户每月花9.9美元的订阅费，可以每月和虚拟角色聊天，不限制聊天次数，并拥有更快的反馈速度。
根据Similarweb数据，截至5月Character.AI网站的月活用户在1260万左右，每个用户单月推理成本在约0.2美元左右。也就是说，Character.AI单月网页端推理成本约为252万美元，全年约3024万美元。而根据Character.AI公布的营收，其全年收入也只有1520万美元。
朱啸虎在最近的采访中也表示：“Character.AI的付费转化率极低，日活也不理想。在它的用户群中，真正愿意每天长时间与机器人聊天的人数非常有限。类似Character.AI虚拟交友的前八名应用中，有六个并不限制谈话内容，因此难以确保对话的质量和安全。在商业模式上，Character.AI这类技术难以持续。”
而林申则显得更为直接，他认为AI应用的先行者们面临着与移动时代完全不同的市场，早期失败的概率也会更大，因此保持冷静会是更稳妥的做法。他告诉小饭桌：“对我们这种小基金来说，不可能像大基金那样去投赛道，我们只能节约每一颗子弹，耐心等待属于自己的项目。”