Kimi 的爆火，似乎为全行业的爆款焦虑找到了答案 —— 依靠投流推动用户增长。一时间，众多企业纷纷加入这场营销游戏，为国内大模型市场带来短暂 “繁荣”。
自 3 月起，国内头部 AI 产品的流量显著增长。3 月，国内 AI 应用访问量前 10 名的产品中，有 9 家访问量增速超过 40%。然而，半年过去，重新审视这一策略，问题也逐渐浮现。
当用户增长成为衡量 AI 产品的关键指标，大模型产品的竞争仿佛又回到了移动互联网时代的逻辑 —— 对用户和流量的激烈争夺。似乎谁能在较短时间内吸引足够多的用户，谁就能在市场中笑傲群雄。而这恰恰是互联网大厂的强项。
随着获客成本不断攀升，大厂的流量和资金优势越发明显。在这样的逻辑下，大模型产品的胜利天平似乎正在向大厂倾斜。
更为重要的是，AI 产品网络效应有限，变现方式主要以订阅为主。在付费逻辑尚未完全打通的情况下，大规模烧钱圈用户的作用究竟有多大？这无疑是一个巨大的问号。
一、Kimi 火了，竞争逻辑变了
这一系列变化源自 Kimi 的走红。今年 2 月，Kimi 的访问量突然暴涨，当月访问量达 305 万，环比 1 月翻倍。3 月，Kimi 流量更是飙升至 1261 万，增长幅度高达 321.58%。此后，Kimi 流量一直稳定在 2000 万以上。
站在当时的角度看，Kimi 的爆火对国内大模型行业具有重大启示意义。一方面，尽管当时所有大模型都在紧盯 OpenAI，但由于市场环境的差异，如何实现本土化落地尚无清晰路径。另一方面，自 2023 年以来，多数 AI 产品昙花一现，少有现象级产品出现，行业普遍存在爆款焦虑。
在这种情况下，Kimi 为行业指出了一条明确的增长之路 —— 投流。投流策略对行业的影响有多显著？数据一目了然。
根据 AI 产品榜数据，2 月国内 AI 应用访问量前 10 名的产品中，只有 Kimi 和智谱清言流量在增长，其余均有不同程度下降，其中排在前两名的文言一心和通义千问访问量分别下降 33.42% 和 45.05%。
但到了 3 月，情况完全逆转。3 月国内 AI 应用访问量前 10 名的产品流量全部增长，其中 9 家访问量增速在 40% 以上。这意味着，包括百度文言一心、阿里通义千问等众多 AI 产品都加入了买量大军。
在烧钱圈用户的逻辑下，大模型产品的竞争彻底变成了流量的比拼。至此，胜利的天平开始不断向大厂倾斜。
二、胜利天平向大厂倾斜
大模型产品正逐渐被大厂收割。
从数据来看，在头部 AI 产品中，大厂的比例明显提升。
根据 AI 产品榜数据，3 月国内 AI 应用访问量前 10 名的产品里，半数来自创业公司，分别是 Kimi、秘塔 AI 搜索、智谱清言、AiPPT 和稿定 AI。
然而到了 7 月，AI 应用访问量前 10 的产品中，来自创业公司的只有两家，即 Kimi 和秘塔 AI 搜索，其余产品均来自互联网大厂，如百度、阿里、字节以及 360 等。
这并不意外。在流量竞争的逻辑下，大厂拥有天然的用户池和充足的营销预算，更有能力打赢这场用户争夺战。抖音豆包的崛起就是最好的例证。
抖音豆包从今年 5 月开始大规模投放，时间并不算早。据 AppGrowing 统计，2024 年 4 月 – 5 月，豆包投放金额预计为 1500 万元 – 1750 万元。到了 6 月上旬，豆包启动新一轮大规模广告投放活动，投放金额翻至 1.24 亿元。
仅用 6 天时间，豆包就从 5 月 5 日的免费榜第 112 名跃升至前 10 名，并在 6 月 11 日登顶免费榜总榜。从 6 月中旬至今，豆包已稳稳占据苹果免费应用榜第一。
在移动端，豆包占据了绝对优势。而在网页端，豆包与 Kimi 的差距也在逐渐缩小。
据 SimilarWeb 数据分析，4 月，Kimi 的网站访问量约为 1900 万，豆包的网站访问量大约只有 Kimi 的 17%。在豆包投放最猛的 6 月，豆包的网站访问量上升到 630 万，达到 Kimi 的 27%。
与此同时，抖音封杀了所有大模型广告，只留下豆包一家，垄断了抖音所有流量。这迫使其他大模型厂商转向小红书和 B 站等平台。由于优质流量池选择有限，大模型公司的获客成本也在不断增加。
曾有投资人在 2023 年 3 月透露，Kimi 的平均获客成本达 12 – 13 元 / 人，每日获客成本至少 20 万元。
到了今年 8 月，据智能涌现报道，Kimi 在 B 站给出的 CPA（Cost Per Action，用户转化人均成本）报价高达 30 元左右。这意味着，Kimi 每通过 B 站获得一名注册用户，就要支付至少 30 元的费用，较半年前增长近两倍。
回过头来看，烧钱换增长这条路虽然为 Kimi 带来了足够的关注度，但也使其陷入了与大厂的流量竞争。更重要的是，过度关注用户规模，可能会让 Kimi 离 AI 产品的北极星指标越来越远。
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三、付费率，才是 AI 产品的北极星
在产品开发中，有一个概念叫 “北极星指标”，它是衡量产品好坏的最核心指标。
从 PC 互联网到移动互联网，北极星指标一直在变化。PC 互联网的北极星指标是 UV 和 PV，到了移动互联网，变成了月活、日活和时长。
北极星指标往往与产品形态的技术特点和商业模式密切相关。以移动互联网为例，其核心是场景延伸，随着非智能手机向智能手机的平台迁移，互联网用户基数从 2 亿网民扩大到 14 亿网民，催生了外卖、打车、短视频等无数新场景。
在移动互联网时代，新场景下的用户增长红利，加上平台网络效应等因素的影响，用户活跃度成为影响竞争结果的最核心指标。从商业模式看，广告是移动互联网最主流的商业模式。而广告业务的潜力与用户活跃度高度挂钩，如留存、使用时长、用户规模等。
但到了 AI 时代，以用户活跃度为核心的北极星指标开始失效。与移动互联网不同，AI 没有创造新的场景，也没有所谓的网络效应，其价值更多体现在效率提升上，包括内容成本的大幅下降、老场景的新体验、替代重复性专业工作等。
说白了，现在的 AI 产品更像是生产力工具。这一点从用户留存上也能看出。
目前，AI 产品的留存率远低于移动互联网产品。近日，网上流传一组数据，大模型产品在 30 天后的用户留存率均不到 1%。也就是说，大模型产品吸引 100 个用户，30 天后最多只有一个人留下。
尽管这一数据尚未得到证实，但红杉资本也曾提及过这一观点。根据红杉资本的数据显示，相比起移动互联网产品留存率高达 85%，用户对生成式 AI 产品的持续使用意愿以及每天打开的比率都较低，只有 56% 和 41%。
除了工具属性带来的低留存外，AI 产品的商业模式也与移动互联网 “羊毛出在猪身上，狗来买单” 的模式完全不同。
截至目前，AI 产品的主流商业模式是订阅。在全球影响力最大的 40 个 AI 产品里，七成的公司采用传统软件中的订阅模式，10 家公司（26%）采用了订阅费用和使用量相结合的混合定价模式。
另一个趋势是，Fin (Intercom)、EvenUp、Chargeflow（OpenView 投资组合公司）和 11x.ai 开始尝试基于结果付费的模式，即客户只需为成功的结果付费。
无论是订阅模式还是基于结果付费，都表明在基于效率提升的逻辑下，AI 产品的用户本身就具有巨大的商业化空间。所以，付费率、复购率等反映付费转化的指标，比用户规模更能反映 AI 产品的价值。
从这个角度上说，在没有跑通付费逻辑的前提下，单纯追求用户规模最终意义有限。如果 AI 产品的竞争只是简单的流量争夺，那么国内大模型产品最终将被大厂收割。
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