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2025年AI应用为何让人感觉"不痛不痒"？揭秘爆款缺失背后的深层原因。

核心内容：
1. C端与B端AI应用发展现状与预期落差分析
2. "事实爆款"的隐藏形态与真实市场表现
3. AI未能改变用户行为的本质原因与未来突破方向

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

所以，如果要看有多少爆款应用的角度，其实2025 年应用端整体低于预期：

首先，我先把“爆款”的标准说清楚：能稳定产生活跃（>亿级周活或千万级月活），或能形成可计量的收入曲线（>1亿美元 ARR 且高速增长 / >10亿美元业务体量），并且被用户或企业工作流“必备化”。按这个口径，其实已经有“事实上的爆款/爆款物种”了——只是它们多半以平台内置功能或加价包的形态出现，不是单独一款新 App，所以容易被误以为“没有爆款”。

ChatGPT依然是遥遥领先的C端品种，每一次用户离开，后面发现其他模型还是不如ChatGPT，伴随更多的工作流与数据沉淀在ChatGPT平台上，ChatGPT的粘性越来越高了。

2025年，已经跑出来的“事实爆款”（分门别类）

A. 通用助理 / 搜索增强

B. 开发者与工程效率

C. 企业工作流 / “系统-of-work”型

D. 创作与多媒体

小结：这些并非“单点 App 爆红”，而是大平台把 AI 作为“必带功能/付费 SKU”嵌入，自然不像移动互联网时代那样出现一两款独立 App 的现象级下载曲线，但在活跃与收入上已达到“爆款线”。

为何“体感上没有爆款”？为什么大家感觉不到“爆款感”与习惯改变？

1) 不是新入口，而是旧流程里的“按钮”

2) 体验未过“10×阈值”，缺少强即时反馈

3) 可信与可控性不足，停留在“建议模式”

4) 单位经济与成本曲线没压到“无脑可用”

5) 组织与生态位错位（对 B 端尤甚）

6) 评估指标错配，导致产品走偏

1) 认知与行为科学：我们的大脑在“错位取样”？

• 爆款=新图标偏见：移动互联网训练了我们“榜单—下载—日活曲线”的爆款叙事。AI 多以内置功能/加价包出现（Office/CRM/IDE 里），没有新图标，感知自然偏低。
• 可得性启发：能被朋友圈反复看到的才“像爆款”。企业内的落地（Agent、Copilot）受NDA与保密限制，曝光低。
• 损失厌恶：AI “半自动+要复核”初期会增加心智负担；主观体验里“麻烦感”>“提效”，导致体感折价。
• 期望锚定：大众把“爆款”锚到“颠覆性娱乐/社交级增量时间”（短视频的级别）；AI 大多是时间再分配与流程提效，不像抖音那样夺走你一小时。（但ChatGPT其实夺走了我很多小时）

2) 产品与体验：缺“10×单点爽感”，却在“系统里默默好用”？

• “功能位”而非“目的地”：AI 当前更像输入法、搜索框、填充助手，不是目的地App。功能位的成功=减少显式操作，越成功越“无感”。
• 人机工序未重排：很多落地把AI塞进旧流程（Copilot贴边），没有重写工作分工；当AI→执行、审计、记账的一体化闭环还没普及时，“质变体验”的峰值不连续。
• 反馈环路不闭合：爆款体验=短时强反馈。AI在文档、代码、客服里往往是弱—中反馈（节约10–40%时间），不易产生“哇”的瞬间。
• 可控性与信任：缺可解释/可回放/可审计的默认方案时，用户倾向保守使用“建议模式”，延缓“全托管爆款”出现。

3) 经济学与计费：收入被“打包”，单位经济在回归理性

• 打包/并表：AI 收入常被并进Data/AI 套餐、座席加价、用量包；报表里看不见“独立新业务线”的跃迁，爆款不可见。
• 成本曲线门槛：推理成本、上下文成本、合规成本尚未“低到无需思考”，很多应用停留在轻度场景/边际付费，难以冲出大众级ARPU。
• 互补品刚性：数据治理/流程重构/换代硬件是AI应用的“互补资本”，短期沉没成本高，使需求爬坡更像“斜坡而非悬崖”。
  
  

4) 组织与制度：企业落地的“慢变量”主导节奏

• 采购路径长：安全、合规、隐私、审计要求把AI从“试点”到“规模化”拉长为多季度。
• 岗位/流程重构的惰性：Conway定律与作业分工锁定让真正“端到端AI工作流”需要跨部门治理（权限、问责、KPI 口径）。
• 风控默认值：高风险行业（金融/医卫/公共部门）默认先买控制塔/防护网，再放量应用；体感像“没进展”，实际在“打地基”。
  
  

5) 技术与基础设施：S 曲线错位

模型→产品→基础设施的三条S曲线不同步：

模型能力上升快；

产品可用性受工具链/提示工程/人机界面掣肘；

基础设施（电力/冷却/延迟/数据管道/隐私计算）更慢。

结果是：体验未到“10×+白菜价”交叉点，大众爆发被推迟。

可靠性与责任落点：要从“好用”到“爆款”，必须达到SLA 级稳定与可追责；这需要监控/审核/回放体系成熟，属于工程学问题，不是话术能加速。

6) 传播与媒体：爆款的“存在形式”变了

“感知缺口”如何量化与验证？为避免再被“体感”带节奏，设一个 Perception Gap Index（PGI），按五个维度打分（0–5 分；越高越可见）：

• 可见性，是否有独立入口/图标/榜单位置
• 可计量度，是否单列ARR/ACV或公布付费渗透
• 解耦度，能否脱离母平台被替换/被单买
• 反馈强度，是否提供强即时反馈（≥10×效率或“新可能性”）
• 扩散路径，是否具备用户自传播/协作网络效应

PGI 低≠不成功，通常意味着“嵌入式成功”（平台功能位）；PGI 高的，才有“体感爆款”的公共叙事。

别忽略“今年真正进展的三块硬骨头”

接下来 6–18 个月最可能诞生“可感知爆款”的赛道有哪些？

2026：什么条件满足，应用才能“由慢转快”？

所以，我判断可能会在这些领域率先突围：

1. 企业级 Agent 套件（端到端、可审计）：把“会话”升级为能下单、能关单、能过审计的可计费 Agent（CRM Agentforce、NOW Assist 的“Agentic Playbooks”、PEGA Blueprint 所在的“系统-of-work”层），这类更接近 CFO 的预算钥匙孔。
2. AI 搜索/问答超级入口：ChatGPT（700–800M 周活）、Gemini（4.5 亿 MAU）、Perplexity（2200 万 MAU）已形成三巨头分层，有望把“搜索”重塑为持续增长的日活与广告/订阅混合的收入池。
3. 开发与运营流水线自动化：Copilot + DevOps（代码→评审→测试→部署→监控）闭环，以节省人时/故障损失的 KPI 直接变现；企业续费与席位扩张会把它做成“必选项”。
4. 创意视频/3D 生成：图片已成熟，视频正临门（sora2、谷歌、Adobe、Pika、Luma 等竞逐）；当时长/质量/版权处理三件套齐活，广告电商与长尾创作会出现“肉眼可见”的 C 端爆款素材平台（Firefly 的量化增长是前兆）。
5. 安全/治理/数据统一的“AI 控塔”：不是爆红型，但会成为B 端爆款 SKU——凡是企业规模化用 AI、控塔即标配（预算优先级高，粘性强）。
   
   

“爆款雷达”：三条硬阈值

1. 月活/周活阈值
   ≥1 亿 MAU 或 ≥3–5 亿 WAU（通用入口），或在垂直场景 ≥1000 万 MAU。
2. 收入阈值
   ≥$1 亿 ARR 且同比 >100%（平台内 SKU/加价包亦算）；或单季公布 ≥50 笔 百万美元级含 AI 的合同。
3. 工作流“闭环度”
   从“生成/建议”→ 执行/审计/记账（能进 ERP/CRM/工单/代码库），能被 CFO 量化为 KPI 与 ROI。

所以，其实AI很多的爆款已经在“平台内置 × 可计费 × 可审计”三类路径上出现（ChatGPT/Gemini/Perplexity；GitHub Copilot；Salesforce Data+AI等），只是形态隐身在“老分发”里。