需求真实但变现艰难云资管，转型需深耕场景与内容。
2023 年，AI+ 聊天机器人的爆发式增长，推动了主打情感陪伴功能的 AI 社交应用崛起。
然而，经历了 2024 年的百花齐放和白热化竞争，AI 社交应用在 2025 年遭遇了严重的生存危机：
· 以国内两大头部 AI 社交应用为例——字节的猫箱和 MiniMax 的星野，二者今年的国区双端日下载量从巅峰时期的 2 万 + 暴跌至 7 千以下，跌幅超过腰斩。
· 海外头部 AI 社交应用 Character.AI 月活高达 2 亿，但年收入仅 1670 万美元，商业化进程举步维艰。
这些数据像一桶冷水，把原本热火朝天的 AI 社交赛道浇了个半凉。投资人收手、大厂转为观望，商业变现艰难、大模型运算却在不停烧钱。留给创业者的时间不多了——是继续在原本的赛道死磕，还是谋求转型？
AI 社交还未"死透"云资管，但不能沿用老思路去做。
AI 社交应用为什么难做？
AI 社交应用的鼻祖 Character.AI 发布五个月后，用户发送的消息超过 20 亿条。由此可见，AI 社交的需求量是极其庞大的，但从头部到中尾部应用，都纷纷表示"活不起"。这个赛道有几个显而易见的难点：
技术门槛低，缺乏护城河。作为聊天机器人最容易实现技术迁移的应用形式，个人开发者、小团队、大厂边缘团队都能快速上线新的应用，竞争格外激烈。小团队在流量和投放上都无法和大厂抗衡，参与者"生得快、死得更快"。
替代品威胁高，用户选择多。ChatGPT 等大模型应用本身具备聊天机器人功能，不仅无需用户另外下载 AI 社交应用，还掌握更多与用户日常交流的上下文，已足够满足情感陪伴需求。用户花一份订阅费用、甚至免费就能获取的服务，自然不愿再花双份钱。
玩法同质化，内卷严重。AI 对话缺乏高质量的剧情设计和引导，虚拟角色缺乏辨识度，用户体验严重趋同。各平台还在靠打价格战、甚至靠"擦边"、"猎奇"、"违禁词少"等特点吸引用户，低端化竞争带来行业内的恶性循环。在较为极端的案例中，某 AI 社交应用的未成年用户甚至在聊天内容的影响下出现了割腕的行为。
算力成本高，用户付费意愿低。AI 对话、语音和图像生成内容持续烧钱，然而，被"无限聊天"、"免费语音"惯坏的大多数用户只想"白嫖"。Character.AI 印证了" 2 亿多月活也活不下去"的现实。
站在十字路口，AI 社交还能怎么变？
AI 社交应用当下的处境，像极了 PC 时代来临时的传统打字机厂商。20 世纪 70 年代，全球领先的打字机制造商包括 Olivetti、Underwood、IBM、Olympia、Remington、Smith Corona 和 Brother Industries 等。
其中，只有 IBM 和 Brother 顺应潮流活了下来，Brother 转型为打印机等外设制造商，IBM 转型为服务和软件提供商。而死守打字机业务的厂商们，大多消失在历史的长河中。
同样，AI 社交应用是继续死磕原本的"虚拟角色陪聊 App "赛道，还是谋求内容转型、拓展服务场景，决定了其能否在价值链上找到新的空间：
从"单向情感陪伴"转向"内容消费和共创"。对 AI 社交应用的用户来说，他们的核心需求是应对孤独、调节情绪。因此，解决方案并不局限于和虚拟角色对话的单一形式。例如，初创公司 Kotoko AI 打造的 OC（Original Character）社交游戏互动平台 Bside ，尝试构建让虚拟角色自主生活、社交与成长的虚拟空间。让用户深度参与创作，定制和培养属于自己的 AI 虚拟角色，比同质化的对话模式更能增加用户粘性。
从 ToC 转向 ToB，深耕垂直场景。既然 AI 社交长期苦于用户付费意愿低，服务 B 端自然更具性价比。针对企业用户需求提供外语口语陪练、客服对话训练、员工心理疏导等服务，只要痛点清晰，比 ToC 更容易打正 ROI，实现商业化和可持续盈利。
内容精致化，产品小而美。原本的角色对话模式不是不可以保留，但要停止盲目扩张同质化的角色池，把算力成本花在刀刃上。向成功的乙女游戏如《恋与》系列学习丰富的剧情设计和高度拟真的互动体验。一个打磨精良的剧本和 1-2 个具备高辨识度的角色，比批量化角色更容易出爆款。
应对孤独感是人类永恒的命题，因此，社交的需求永远存在。在逐渐原子化的社会，社交需求更加依赖技术来满足。就在本周，Elon Musk 旗下的人工智能公司 xAI 才刚推出了基于 Grok 4 大模型的"伴侣"功能，首批上线二次元哥特风女孩 Ani 和卡通小熊猫 Bad Rudy。看似充满泡沫的赛道，依然有新入局者进来分蛋糕。
AI 社交创业者的生存路径云资管，或许存在于极小众、极垂直的空间，但那意味着机遇。目前的 AI 社交模式还处在 AI 互动体验的初级阶段，未来的 AI 社交能否释放其真正的价值，关键在于：能否回应不同人类个体多样化的情感需求。
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