編者按：

當(dāng)春節(jié)紅包大戰(zhàn)裹挾著AI應(yīng)用的日活狂歡落幕，QuestMobile最新出爐的行業(yè)報(bào)告，用一組冰冷的數(shù)據(jù)刺破了行業(yè)虛假的繁榮：國內(nèi)主流AI應(yīng)用平均30日留存率僅為12.8%。這意味著，100個(gè)被營銷噱頭或現(xiàn)金補(bǔ)貼吸引下載的用戶中，最終只有不到13人會持續(xù)使用滿一個(gè)月，剩下的87人要么悄悄卸載，要么讓APP躺在手機(jī)角落積灰。這場始于2025年的AI狂歡，終究沒能逃過“曇花一現(xiàn)”的宿命。不同于移動支付時(shí)代動輒80%以上的穩(wěn)定留存，AI應(yīng)用的留存曲線更像一場陡峭的懸崖墜落，從下載首日的高峰迅速滑落，短短30天便跌入谷底。

作為長期觀察科技行業(yè)迭代的從業(yè)者，我試圖透過這12.8%的數(shù)字表象，拆解AI留不住用戶的結(jié)構(gòu)性困局，并探討其邁向“有用性”的必經(jīng)之路。

留存曲線陡降12.8%背后的狂歡退潮與行業(yè)分化

QuestMobile 2026年1-2月生成式AI行業(yè)監(jiān)測報(bào)告顯示，國內(nèi)主流AI應(yīng)用的留存曲線呈現(xiàn)出“斷崖式下跌”的典型特征。從具體數(shù)據(jù)來看，AI應(yīng)用的首日留存率平均可達(dá)65%，這得益于春節(jié)期間各大平臺鋪天蓋地的營銷推廣與紅包補(bǔ)貼。然而，這份熱度來得快去得更快，3日留存率便驟降至42%，7日留存率僅剩25%，15日留存率跌破18%，直至第30天，平均留存率定格在12.8%，較首日留存跌幅超80%。

更值得關(guān)注的是，即便在頭部玩家中，留存率也呈現(xiàn)出顯著分化。報(bào)告數(shù)據(jù)顯示，豆包APP憑借生態(tài)優(yōu)勢，成為唯一一款30日留存率突破40%的主流AI應(yīng)用，平均值達(dá)44.5%；緊隨其后的Kimi、DeepSeek分別以32.1%、30.8%的留存率位居第二梯隊(duì)；而更多中小廠商的AI應(yīng)用，30日留存率甚至不足5%，部分產(chǎn)品在紅包補(bǔ)貼退潮后，留存率直接跌破1%。

這組數(shù)據(jù)清晰地描繪了行業(yè)爆發(fā)初期的典型圖景：在營銷驅(qū)動的用戶潮水退去后，大量同質(zhì)化、體驗(yàn)不佳的產(chǎn)品迅速暴露短板，而少數(shù)聚焦場景、體驗(yàn)優(yōu)異的產(chǎn)品已開始構(gòu)建競爭壁壘。留存率的分化，預(yù)示著行業(yè)正從“野蠻生長”的流量爭奪，轉(zhuǎn)向“精耕細(xì)作”的價(jià)值競爭。

三大核心挑戰(zhàn)交互、場景與技術(shù)的“三重門”

在走訪了眾多用戶與從業(yè)者后，我發(fā)現(xiàn)用戶卸載AI應(yīng)用的原因高度集中在三個(gè)方面，它們?nèi)缤�三道必須跨越的門檻，阻擋了用戶的長期駐留。

交互邏輯反人類，徒增使用成本。許多AI產(chǎn)品設(shè)計(jì)呈現(xiàn)出“技術(shù)導(dǎo)向”而非“用戶導(dǎo)向”的特點(diǎn)。用戶需要輸入復(fù)雜指令、在多級菜單中尋找功能，甚至被迫授權(quán)過多隱私權(quán)限，這與移動支付“一鍵即達(dá)”的簡潔體驗(yàn)形成鮮明對比。QuestMobile數(shù)據(jù)顯示，有37.2%的用戶曾因交互繁瑣或隱私授權(quán)要求過高而卸載應(yīng)用。

需求場景不聚焦，陷入“萬能卻無用”的尷尬。當(dāng)前多數(shù)通用型AI應(yīng)用宣傳時(shí)無所不能，實(shí)際使用中卻沒有一個(gè)場景能真正、穩(wěn)定地解決用戶核心痛點(diǎn)。Clawdbot調(diào)研顯示，有42.5%的用戶表示卸載原因是“找不到持續(xù)使用的場景”。春節(jié)期間的“紅包任務(wù)”雖短期拉升了日活，但活動結(jié)束后用戶迅速流失，反而加劇了場景與功能的脫節(jié)。

技術(shù)體驗(yàn)不穩(wěn)定，消磨用戶信任與耐心。生成內(nèi)容質(zhì)量參差不齊、時(shí)有卡頓報(bào)錯(cuò)、語義理解偏差等問題頻發(fā)，嚴(yán)重影響了實(shí)用性。此外，生成內(nèi)容的版權(quán)隱患與數(shù)據(jù)隱私安全問題，進(jìn)一步加劇了用戶的顧慮，特別是對有商業(yè)或?qū)�業(yè)需求的用戶而言。

對標(biāo)與反思AI亟待突破的“有用性閾值”

當(dāng)AI應(yīng)用在留存泥潭中掙扎時(shí)，移動支付行業(yè)超過80%的穩(wěn)定留存率，提供了一個(gè)深刻的對照樣本。當(dāng)然，直接比較處于探索導(dǎo)入期的生成式AI應(yīng)用與已進(jìn)入成熟普及期的移動支付工具，兩者在技術(shù)成熟度、用戶習(xí)慣和生態(tài)完備性上存在代際差異。然而，移動支付的成功路徑，恰恰為AI應(yīng)用如何跨越從“嘗鮮”到“常用”的鴻溝，提供了關(guān)鍵的思維框架啟示——即必須突破 “有用性閾值”。

移動支付之所以成功，在于它精準(zhǔn)錨定了“支付”這一高頻剛需場景，提供了極簡流暢的體驗(yàn)，并深度融入電商、社交、生活服務(wù)等生態(tài)，形成了“支付-場景-服務(wù)”的閉環(huán)，讓用戶從“愿意用”變成“離不開”。

反觀當(dāng)前許多AI應(yīng)用，恰恰在這三個(gè)層面都存在短板：場景寬泛模糊、交互復(fù)雜低效、生態(tài)支撐薄弱。然而，并非所有AI應(yīng)用都深陷困局。那些在垂直領(lǐng)域深耕的應(yīng)用，如針對律師的AI助手、面向跨境電商的翻譯工具、服務(wù)會計(jì)的記賬軟件，因其精準(zhǔn)擊中了特定群體的專業(yè)痛點(diǎn)，留存率普遍高于行業(yè)平均水平。

這充分說明，AI應(yīng)用的“有用性閾值”未必等同于“每日高頻”。對于生產(chǎn)力工具而言，其價(jià)值更可能體現(xiàn)在關(guān)鍵場景下的不可替代性或極致的效率提升。因此，突破閾值的關(guān)鍵，在于能否在特定場景下，提供顯著優(yōu)于傳統(tǒng)方案的穩(wěn)定價(jià)值（質(zhì)量、效率、體驗(yàn)），并讓用戶形成可靠預(yù)期。

結(jié)   語

12.8%的平均留存率，如同一面鏡子，既映照出行業(yè)初期的狂熱與泡沫，也折射出用戶對真實(shí)價(jià)值的渴望。這場“留存大戰(zhàn)”，本質(zhì)上是對AI產(chǎn)品“華麗技術(shù)”與“樸素實(shí)用性”的終極考驗(yàn)。移動支付的歷程表明，勝利不屬于最早出發(fā)的，而屬于最能精準(zhǔn)錨定場景、極致打磨體驗(yàn)、并融入生態(tài)的。

對于AI行業(yè)而言，告別“萬能”幻想，在縱深領(lǐng)域?qū)�價(jià)值做透，才是穿越當(dāng)下留存迷霧、贏得未來的真正起點(diǎn)。這場始于流量狂歡的競賽，終將歸于價(jià)值創(chuàng)造的持久戰(zhàn)。

分化已然顯現(xiàn)，真正的競爭，現(xiàn)在才剛剛?cè)刖帧?/p>

       原文標(biāo)題 : 扎心了，真相殘酷，AI留存率僅12.8%