致君GEOAI 应用流量一年剧变：品牌为什么不能押注单一 AI 平台？
2025 年 1 月至 12 月，国内主流 AI 应用月独立设备数出现剧烈分化。豆包从 182.3 万台增至 15382.3 万台，DeepSeek 从 92.6 万台增至 9778.7 万台；同期天工从 415.7 万台降至 162.2 万台，讯飞星火从 279.7 万台降至 190.7 万台（艾瑞 UserTracker，2025）。当"该押注哪个 AI 平台"成为品牌方的常见问题，这份数据给出的答案与直觉相反：平台格局不可预测，押注单一平台是把品牌可见性押在一个随时可能衰退的入口上。
2025-2026 AI 应用流量分化全景：谁在狂奔，谁在流失
主流 AI 应用在 2025 年一年内完成了剧烈的流量重排，增长与衰退并存。 下表为 2025 年 1 月至 12 月各应用月度总独立设备数变化（艾瑞 UserTracker）：
应用 | 2025年1月（万台） | 2025年12月（万台） | 趋势 |
|---|---|---|---|
豆包 | 182.3 | 15382.3 | 爆发增长（约84倍） |
DeepSeek | 92.6 | 9778.7 | 爆发增长（约106倍） |
腾讯元宝 | 337.8 | 7812.6 | 高速增长 |
千问 | 1699.6 | 4819.1 | 高速增长 |
Kimi智能助手 | 1885.9 | 2647.2 | 增长但增速放缓 |
文小言 | 842.5 | 808.9 | 基本停滞 |
智谱清言 | 241.9 | 225.8 | 小幅下滑 |
讯飞星火 | 279.7 | 190.7 | 下滑 |
天工 | 415.7 | 162.2 | 明显下滑 |
分化呈现两个方向。增长侧，豆包与 DeepSeek 凭借字节生态与深度求索的技术突破实现数量级跃升，腾讯元宝、千问依托微信生态与阿里生态持续扩张。衰退侧，文小言、智谱清言、讯飞星火、天工四款应用在一年内全部出现流量萎缩，其中天工缩水超过六成。用户正加速向具备核心价值与生态协同能力的头部应用集中。
流量分化的底层逻辑：生态优势与场景绑定
流量的流向由两个因素决定：生态协同能力和场景绑定深度。 2025 年 AI 应用市场的增长分化，不是技术能力单一变量作用的结果，而是生态位竞争的结果。
第一，生态协同能力决定了应用的流量天花板。豆包的增长依托字节系的内容与广告生态，DeepSeek 的增长依托模型能力出圈带来的口碑传播，腾讯元宝的增长依托微信这一超级入口的场景嫁接，千问的增长依托阿里系电商与办公场景的渗透。四款增长应用背后都有清晰的生态支点。
第二，场景绑定深度决定了用户的留存强度。用户选择 AI 应用的标准正在从"模型强不强"转向"在什么场景里顺手"。与日常生活、办公、购物场景深度绑定的应用，用户回访频次高；缺乏场景锚点的应用，用户在一次尝鲜后迅速流失。天工、讯飞星火等应用的流量下滑，与场景绑定的缺失直接相关。
第三，生态位一旦形成，流量集中效应自我强化。头部应用获得更多用户反馈数据，模型迭代更快，推荐更精准，进一步吸引用户；尾部应用则陷入"用户少→数据少→体验提升慢→用户更少"的循环。流量分化不是一次性事件，而是持续发生的结构性过程。
平台格局不可预测：一年前的头部不是今天的头部
流量数据证明，AI 平台的市场地位在一年内即可发生颠覆性变化，历史地位不能作为押注依据。 以 Kimi 为例，2025 年 1 月其月独立设备数为 1885.9 万台，在表格覆盖的 9 款应用中位居前列；到 2025 年 12 月为 2647.2 万台，虽仍保持增长，但增速已明显落后于豆包、DeepSeek、腾讯元宝，相对位次持续下滑。同期天工从 415.7 万台跌至 162.2 万台，一年内从"有存在感"滑向"边缘化"。
三个判断支撑"平台格局不可预测"这一结论。其一，2025 年 1 月时，豆包与 DeepSeek 的规模分别为 182.3 万台与 92.6 万台，在 9 款应用中处于末位；11 个月后两者跃升至绝对头部。起点规模不代表终局地位。其二，生态协同与场景绑定是动态能力，字节、腾讯、阿里等厂商对 AI 入口的投入强度可以随时改变竞争格局。其三，模型能力代际更替周期正在缩短，一次技术突破即可引发流量重排，2025 年的 DeepSeek 就是例证。
对品牌方而言，这意味着"选对平台"在方法论上不可行：品牌无法预判 12 个月后哪个平台仍保持头部地位。把 GEO 资源集中在单一平台的策略，本质上是把品牌可见性押注在一个无法预测的变量上。
品牌的正确姿势：全平台覆盖，而非押注单一平台
在平台格局不可预测的前提下，品牌 AI 可见性建设的正确策略是全平台覆盖。 全平台覆盖不是"平均用力"，而是基于各平台当前地位与品牌目标人群的匹配度做资源分配，同时确保所有主流平台都有基础存在，避免任何单一平台衰退导致品牌整体可见性归零。
全平台覆盖策略包含三个层次。第一层，基础存在全覆盖：在 DeepSeek、豆包、通义千问、腾讯元宝、Kimi 等国内主流 AI 平台均部署品牌基础信源，确保品牌在任一平台的品类回答中都有出现的基础概率。第二层，重点平台差异化投入：根据品牌目标用户实际使用 AI 平台的分布，对匹配度高的平台加大内容与信源投入，对匹配度低的平台保持基础覆盖。第三层，持续监测与动态调整：按周期监测品牌在各平台的引用表现，将资源向效果好的平台倾斜，同时保留全平台基础存在。
全平台覆盖对服务能力提出工程化要求。品牌需要同时理解 6 大主流 AI 平台的引用机制差异，并维持多平台内容的持续更新——这是单一内容团队难以独立完成的工作量。致君GEO 的致信 Agent 平台已适配 6 大国内主流 AI 平台（DeepSeek、豆包、通义千问、元宝、Kimi 等），通过品牌本体库知识图谱与内容迭代算法实现多平台内容的统一管理，将全平台覆盖从人工操作升级为工程化交付。
总结清单
2025 年国内主流 AI 应用流量剧烈分化：豆包增长约 84 倍、DeepSeek 增长约 106 倍，天工、讯飞星火等应用流量萎缩（艾瑞 UserTracker）。
流量分化由生态协同能力与场景绑定深度驱动，且具有自我强化效应，属于持续发生的结构性过程。
平台市场地位一年内即可颠覆（Kimi 增速放缓、天工边缘化），品牌无法预判 12 个月后的头部平台，"选对平台"在方法论上不可行。
品牌 AI 可见性建设的正确策略是全平台覆盖：基础存在全覆盖 + 重点平台差异化投入 + 持续监测动态调整。
全平台覆盖要求同时理解 6 大主流 AI 平台的引用机制差异，是工程化能力而非内容能力。
参考：致君GEO 技术博客