文 | AIX 财经，作者 | 李梦冉，编辑 | 魏佳
在刚刚过去的 2025 年，你最常用的 AI 应用有哪些？
不久前，一份“2025 十大 AI 提示词” 榜单刷屏，出现最高频的分别是：股票、八字、情感咨询、朋友圈文案、景点推荐、双色球号码、失眠、解答这道题、离婚财产分割、人生的意义。
这份榜单从侧面印证了一个变化：AI 正在从“ 闲聊工具” 转向“ 决策参与者”。它开始真正介入人们的情绪、学习与表达，也由此引出了 2025 年被 AI“ 卷飞” 的三大赛道：情绪类 AI、教育类 AI、创作类 AI。它们分别对应着人的心理需求、成长路径与表达能力，覆盖了 AI 最容易形成高频使用的核心场景。
但热闹之下，有的赛道迎来需求爆发，有的已经进入体系化竞争，还有的在颠覆与争议中前行。
本文将聚焦这三大赛道，复盘它们在 2025 年的真实进展，并进一步探讨，这些需求是否已经被验证为长期价值？现有的商业模式能否跑通？进入 2026 年，这些 AI 应用是否会迎来突破口？
情绪类 AI：需求爆发了，赚钱还没跟上
“ 你是一个命理学大师，深谙八字及奇门等传统命理方法......” 这段话在小包手机里可以找到三次，出现场景分别是豆包、DeepSeek 以及 ChatGPT。
对她而言，AI 的价值早已不止于“ 玄学解惑”。感情里的拉扯、求职前的焦虑、深夜突如其来的低落，那些不方便向亲友倾诉的情绪，都可以扔给 AI 这个最稳定的接收器。
这种真实存在的情感需求，背后藏着百亿级市场潜力。中研普华产业研究院数据显示，2025 年中国 AI 情感陪伴市场将爆发至 38.66 亿元，预计 2028 年将突破 595 亿元，年复合增长率达 148.74%。
需求的爆发催生了丰富的赛道生态，大体分为硬件和软件两类。
根据应用市场分析公司 Appfigures 数据，全球 337 款活跃创收的 AI 陪伴应用中，128 款诞生于 2025 年，赛道扩容显著。除豆包、DeepSeek 等通用大模型外，垂直玩家精准卡位：陪聊赛道有谷歌 Character.AI、字节猫箱；Soul、Grok 上线 AI 伴侣功能，韩国 LoveyDovey 深耕 AI 恋爱领域。
这些产品核心共性是拟人化陪伴：支持文本或语音交互，搭载长期记忆机制，能记住用户偏好并持续构建情感联结，24 小时实时响应情绪需求。特性上各有侧重，如 Character.AI 可生成动态形象，实现多角色流畅对话；字节猫箱主打高自由度角色扮演与剧本定制；LoveyDovey 以亲密互动和个性化对话风格还原沉浸式恋爱体验。
图源 / Character.ai 官网截图
硬件端，AI 陪伴玩具、智能陪伴机器人等产品在 2025 年集中出现，其中跃然创新 2025 年 8 月底宣布完成 2 亿元 A 轮系列融资，中金资本旗下基金、红杉中国等一线投资机构共同参投。该公司推出的 AI 挂件 BubblePal，不到一年卖出 25 万台，销售额或直接破亿。
AI 陪伴赛道正处于“ 需求爆发但格局未定” 的窗口期。“ 情绪 AI 市场目前集中在宠物类、恋人类两大产品形态，但整体仍处于早期创业阶段，尚未出现真正的头部玩家，大家都在摸索适合自己的商业化路径。”AI 陪伴应用软件 Solulu 联合创始人陈默默告诉 「AIX 财经」。
这种“ 无头部垄断” 的格局，恰恰源于情绪需求的多元与广阔。
以 Solulu 为例，陈默默介绍，该应用的核心用户群体，锁定在大学毕业刚进入社会、处于人生探索期的“ 奥德赛一代”，这群年轻人面临着职业选择、人际关系等诸多无标准答案的人生难题，需要的不是简单的对错评判，而是持续的倾听与陪伴。
而相比传统的情绪解决方案 （如找亲朋倾诉或者咨询心理医生），AI 的优势在“ 私密感” 与“ 即时性”。“ 很多人有情绪困扰，要么因‘ 病耻感’ 不愿求助心理咨询，要么问题未到病理层面，更或是需要即时疏导却找不到渠道。” 陈默默解释道，传统心理咨询从寻找机构、预约服务到线下沟通，流程繁琐且耗时，但很多时候情绪却是一瞬间的爆发。
热闹的需求背后，商业化仍在摸索阶段。
目前情绪类 AI 的盈利模式主要分为两类：一类是直接售卖 AI 陪伴硬件，客单价跨度较大，从百元级入门款 AI 挂件到数千元智能陪伴机器人，凭借硬件本身的实体价值与 AI 功能溢价回收成本；另一类是 C 端应用采用的会员订阅制，有月卡、周卡、季卡和年卡等，价格高低不等，多数集中在 15 元-50 元/月。广告盈利模式因多数产品用户量级不足，短期内难以落地。
陈默默指出，“ 从用户层面看，目前不少产品能实现单点盈利，但公司层面仍难达到持续稳定盈利，前期的技术开发、团队管理成本太高，会稀释短期收益。”
从 2025 年看，情绪 AI 更像一个“ 需求已被验证、商业仍在爬坡” 的赛道，它不会消失，但注定是一个慢变量行业。
教育类 AI：三大门派混战，慢但是走得远
如果说情绪类 AI 仍停留在需求先行阶段，教育类 AI 则已进入稳定发展期，尤其是在应试教育体系主导下，展现出巨大潜力。
非凡产研数据显示，教育类 AI 产品在多份流量与 MAU 排名榜单中的占比稳定在 20% 左右，且多款产品实现月度翻倍增长。相比图片、视频等创作工具，教育 AI 呈现出更强的“ 持续使用” 特征。
硅谷早期投资人 JW 对 「AIX 财经」 表示，在应试教育为主的环境下，AI 教育将对传统教育模式形成显著冲击：一方面，AI 教育有望推动教育公平，让不同群体都能自主选择适配的学习方式；另一方面，教育体系内的信息具备强结构化特征，更利于 AI 技术的学习与落地。
从玩家结构看，目前主流的 AI 教育赛道主要集中在应试教育阶段，大致可以分为三类：
一类是教育原生公司，依托内容与用户积累，将 AI 嵌入解题、测评与学习机 （如猿辅导、作业帮、好未来、新东方）；
图源 / 好未来官方微博
第二类是互联网公司，从工具型入口切入，凭借流量与分发能力快速获取用户 （如字节、阿里）；
第三类是技术型厂商，深耕学校与教育机构，服务课堂与教学管理 （如科大讯飞和网易有道）。
这三类玩家，几乎覆盖了目前应试教育的所有核心需求：名师授课、作业辅导、实时答疑甚至学习监督。
此外，还有一些教育 AI 创业公司避开应试教育的红海，瞄准了更细分的需求场景。
例如，2025 年才入局的 TaalaAI，其创始人 Peter 向 「AIX 财经」 表示，大学生从校园迈向社会的过渡阶段，需要针对性的成长支持，而现有教育场景中这类衔接性指导仍有优化空间，这正是他们的切入点。
AI 教育产品 Asksia 前联合创始人 Bella 此前同样聚焦大学生人群，她也提到，当初的切入原因，正是因为这一群体存在长期且明确的痛点。
尤其在 2025 年，模型能力的提升进一步放大了教育 AI 的效率优势。Peter 举例称，以前让 AI 写代码、做小游戏，会存在许多 bug，如今生成的成果已可直接使用。在这个过程中，教育的重心也随之转移，相比单纯的知识积累，如何驾驭 AI 正在成为新的能力分水岭，这正是当前市场的空白，也是他们瞄准的方向。
在商业化层面，教育类 AI 是三大赛道中路径最为清晰的一条。会员订阅、课程/服务打包、B 端合作是主流模式，传统在线教育机构还通过售卖 AI 硬件进一步拉高客单价，增厚利润。
其中，会员订阅被视为核心商业模式，受功能属性不同价格差距大，主流区间集中在 15-200 元/月。Peter 解释，会员订阅模式与 AI 服务的 Token 消耗特性直接相关：“Token 消耗难以精准结算，不像传统服务能明确标价，也不像人力成本易核算，每个人与 AI 的对话模式、使用场景差异较大，无法制定固定收费标准。” 而订阅制能有效规避这一问题，更利于长期把控成本与收益的平衡。
2025 年，教育类 AI 确实迎来了一轮加速发展，但上述人士均不以短暂风口来审视，如 Peter 所言，教育本身就是一个永恒的课题。
这或许也是 AI 第一次进入一个“ 不会被轻易放弃” 的行业。
创作类 AI：效率起飞，淘汰加速
至于内容创作，可能是这一年被冲击得最直接、也最剧烈的行业。
如果要用一个词概括，AIGC 纪录片、广告片导演丁一给出的答案是“ 迭代”。
这一年 AI 核心技术实现关键飞跃，尤其在“ 场景一致性” 与“ 人物一致性” 上取得突破性进展，AI 生成视频的连贯性大幅提升，以往反复调教素材的繁琐过程被简化，试错成本显著降低。
丁一向 「AIX 财经」 介绍：如今 1 分钟左右的视频，3 天内即可完成，单人便能独立承接项目；相较于以往每月仅能承接 2 个项目的效率，现在可同步推进多个。项目账期也比传统模式明显缩短，传统几十万的广告项目，现仅需几万块即可完成，利润可达 50%（远超传统实拍 30% 的上限）。
类似变化也出现在更加规模化的内容生产场景。此前有摄影师向 「AIX 财经」 感叹，不少公司已广泛采用 AI 工具，每天可高效生成 2000 余条视频，分发至不同账号进行爆款测试，其效率远超携带单反相机拍摄的传统模式。
创作产能的暴增，并非来自单一工具，而是多条技术路线的同时成熟。
先是“ 文生图/图生图” 领域，已经形成国内外玩家同台竞技的成熟格局。国际上有 Midjourney、AdobeFirefly 这类标杆产品，国内则聚集了美图 （旗下美图秀秀、WHEE 双产品发力）、字节系的豆包和即梦 AI 等实力玩家。
图源 / 豆包官网截图
它们的核心应用场景十分广泛，从广告营销设计、社交媒体配图，到电商产品海报、个人艺术创作都有覆盖，本质上是在替代或辅助传统图片拍摄、图库购买、聘请专职设计师等环节，大大降低了图像创作的门槛和成本。
其次是更进一步的“ 文/图生视频”，处于快速演进的前沿阶段。其核心应用场景包括短视频制作、动态海报、创意广告片头、影视概念预览等，这些环节往往制作成本高昂、周期长，也因此这是 AI 创作赛道“ 取代焦虑” 最集中的地方。
2025 年 9 月底 OpenAI 发布 Sora2 刷新行业标杆，国内方面，字节即梦 AI、快手可灵、腾讯混元、阿里通义万相等大厂集体入局，PixVerse、生数科技 （Vidu） 等创业公司也在加速追赶。
与此同时，单纯的文字生成能力对传统内容生产的冲击已趋于“ 常态化”，包括广告文案与脚本生成、电商商品详情页制作、小说/剧本辅助创作等。而这类文字生成功能的技术门槛相对较低，国内通用大模型已能轻松实现。
玩家扎堆、能力叠加，让创作类 AI 在 2025 年完成了从单一工具到生产体系的转变。对于 2026 年，丁一给出的预测词是“ 爆发”。
但爆发的另一面，是“ 取代焦虑”。丁一认为，尽管 AI 目前无法替代导演的核心职能，比如契合时代审美的创作判断、讲好故事的叙事能力，但会加速淘汰行业尾部的“ 工具人” 及低效从业者。其中，传统特效、拍摄等技术类岗位受冲击最为明显，他甚至直言：“2026 年，传统特效公司或将被淘汰一半。”
也因此，当 AI 在情绪、教育赛道多以“ 赋能者” 角色被讨论时，在内容创作的一线，无论是写手、画师还是设计师，它带来的更多是“ 冲击感” 与职业重构的紧迫感。
AI 并没有消灭创作，而是让大家重新思考“ 谁还能靠创作吃饭”。
热闹过后，谁能在 AI 赛道活下来？
情绪类 AI、教育类 AI、创作类 AI 的短期热度或许会随着新鲜感消失，真正决定未来的，一是盈利模式的可持续性，二是核心行业难题的实质性突破。
三大赛道首先面临一个共性挑战，即商业化的不确定性。
此前一位 AI 行业资深投资人对 「AIX 财经」 直言：纵观国内平台型企业，广告与流量变现仍是主流商业模式。目前国内消费者为 AIToC 应用付费的路径，几乎走不通。
在这一前提下，三条赛道走上了不同的路。
情绪类 AI 仍处于早期的探索阶段。
JW 从投资人视角出发，认为目前情绪陪伴类产品在用户体验上不及大厂语言模型，市场对其是否为伪需求尚存争议。
短期内，营销造势与新奇产品形态能吃到红利，如 Grok 凭借二次元虚拟伴侣 Ani，月活跃用户突破 2000 万；AI 恋爱应用“LoveyDovey” 更以 35 万月活用户，撬动 1.2 亿元年化订阅收入，成为目前最赚钱的情绪陪伴产品之一。
但在多位从业者看来，这并非终局。“ 长期来看，核心在于情感壁垒和长期关系的建立，要能多元覆盖用户需求点，并与现有产业如心理咨询、养老等结合。” 陈默默称。
相比之下，JW 认为 AI 教育商业化路径清晰，ToB 端与学校、教师合作盈利稳定，ToC 端依托 AI 学习机等硬件普及率和家长强付费意愿，变现能力突出，市场空间广阔。
不过这更是针对应试教育场景，这个场景下家长拥有决策权且付费意愿强烈，但像 TaalaAI 这类聚焦大学生职业规划、技能发展的产品，用户付费热情相对不高。不过这也不是 TaalaAI 一家面临的问题，后续寻求 B 端合作或许是突破方向。
创作类 AI 赛道的商业化呈现出明显的两极分化：ToB 端以“ 价值替代” 为路径，以 ROI 为衡量标准，赛道将快速整合并涌现平台型服务商；ToC 端的消费级产品 （如 AI 短剧） 付费意愿较弱，但专业 AI 工具因用户有付费刚需，往往能快速实现商业闭环，JW 认为，短期内，“B 端养 C 端” 或“ 工具养内容”，可能是大多数玩家不得不面对的现实。
丁一也向 「AIX 财经」 证实，目前他们的创作工具繁多，国内与国外 AI 工具交叉协同，单个项目常搭配多款工具使用，核心成本消耗便集中在算力付费上。
除了盈利模式之外，三大赛道还面临各自的行业约束。
对于情绪类 AI，陈默默称，长期留存与同质化竞争是目前行业所面临的核心挑战。
“ 如何主动发起与用户的交互，如何理解并运用用户的记忆，是所有产品都要解决的关键。” 尤其是轻交互类产品，用户新鲜感消退后极易流失，长期用户价值的挖掘成为痛点。此外，同质化则让赛道陷入低水平竞争，比如直接调用第三方大模型、不做任何场景化优化的“ 套皮 AI”，在中国市场很难获得商业支持。
教育类 AI 面临的，则是市场鱼龙混杂，伪概念争议时有出现。
Peter 提到，部分产品存在“ 硬造需求、套 AI 外壳” 的情况，并非真正解决用户痛点。Bella 也补充，不少产品忽视了学生真实学习节奏，仅停留在技术堆砌。不过她也指出，当前 AI 教育仍处于快速探索阶段，随着各产品模型能力的差距逐渐缩小，能否在真实学习场景中实现长期复用，将成为决定产品突围的关键。
创作类 AI 赛道的挑战，某种程度上也折射出整个行业的“ 取代焦虑”。丁一指出，当前行业面临两大核心问题：一是专业人才供给不足，导致项目承接能力难以匹配市场需求；二是部分创作者对 AI 技术接受度低、学习能力不足，从而错失了时代赋予的发展机遇。
此外，版权问题也成为创作类 AI 赛道不可忽视的变量。此前，番茄小说平台将作者作品数据用于 AI 训练的行为引发轩然大波，不仅催生了大量 AI 生成的“ 代写作品”，更引发签约作者集体抵制。有网络作者向 「AIX 财经」 感叹，即使深知 AI 是未来趋势，自己平时也会使用，但这并不妨碍抵制这种行为。“ 因为我们无法预知，今天主动‘ 投喂’ 给 AI 的数据，未来会不会成为反噬自身版权与创作权益的回旋镖。”
以上这些问题尚无标准答案，只能在时间中被反复验证。
2026 年，AI 与人类的博弈与共生，仍将持续上演。
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