​

导语：从一辆单车的涨价，到整个AI时代的沉默：我们还需要“用户留存”吗？

最近，共享单车涨价了。

美团、哈啰、青桔等单次骑行起步价在多个城市悄然上浮，用户调侃“骑一次快赶上公交了”。

短途涨价、长途降价的逻辑看起来很不合理，毕竟共享单车解决的是最后一公里的需求，长线便宜很不对劲，但这些身经百战的企业们还是做了。

原因何在？

在我看来涨价的真正目的，从来不是为了多赚那几块钱，而是制造痛感，让你掏钱买月卡。

一旦成了月卡用户，消费决策就被锚定在那辆车上，你不会再比较青桔和美团哪个配色好看，路边最近的是哪一辆车，你的行为从“随机选择”变成“肌肉记忆”。

这就是传统互联网玩了十几年的核心游戏，用户留存。

一张月卡，就是一份留存的契约。也是将单车当成流量入口、延长用户留存的基本逻辑。

但把目光从街头的自行车移向当下最狂热的AI浪潮，一种诡异的沉默出现了。

你听过共享单车大谈MAU、强调留存，听过电商平台为复购率杀红眼，可在AI领域，除了少数明星产品公布过早期数据，绝大多数公司对“留存”二字不太关注。

你有多久没有看到AI的产品经理们大谈“留存”了？

不是数据难看怕丢脸，而是这个行业正面临一个根本性困境：在一个底层技术以月甚至周为单位迭代的领域，你上一秒用月卡、积分、沉没成本锁定的用户，下一秒就可能被一个更聪明的模型连根拔走。

地基是流沙，在上面修筑任何留存的长城都荒诞不经。

这便是AI时代对传统产品逻辑发出的最残酷的诘问：我们还需要谈留存吗？如果它的生命如朝生暮死的浮游，我们又如何定义一种新的“留存”？

一、当“智能”成为易腐品，所有留存都只是沙上筑堡

传统留存建立在一个朴素却坚实的基础上，即产品的核心价值相对稳定。

你习惯用淘宝，因为它品类齐全、物流可预期；你持续用微信，因为社交关系都在那儿。这些价值不会一夜消失。

但AI应用的核心价值：“智能”，是极易腐烂的商品。

它像潮汕牛肉火锅要的现切鲜牛，“最佳赏味期”短得惊人，一个基于旧模型精调的杀手级功能，其惊艳感会随着用户对新模型能力的认知而迅速腐烂。

年初时龙虾爆火，让龙虾帮忙做事像魔法，腾讯大楼下年轻极客们排起长龙，但年中时“养虾”成了标配基本功，你没有反而不正常。

一个成功的功能，会以光速转化为基本预期，而一旦成为预期，它就不再是付费和留存的理由。

如果你前几年就开始关注AI产业，那你一定对Jasper AI留下深刻印象。

这家基于GPT-3的AI营销文案公司，在2022年一度是硅谷宠儿，ARR火箭般蹿升至数千万美元，估值高达15亿美元。

然而，当ChatGPT以免费、通用且更强的姿态横空出世时，Jasper的护城河被证明不过是水沟。

用户问自己一个残酷问题：“我为什么要付费给一个套在旧模型上的界面，而不是直接用最强大脑？”

增长神话戛然而止，随之而来的是大规模裁员和估值缩水。它的留存，连同精心构建的用户黏性，在基础模型代际跃迁面前，如沙堡般一触即溃。

不是Jasper变差了，而是它贩卖的“智能”过期了。

这一现象催生了独属于AI时代的用户行为——“游牧”。

是的，互联网时代，用户们是“耕种者”，用户会在各式各样的工具APP中，选择一个适合自己的“土地”开垦。

像抖音很强大，但快手的老铁们依然在自己的圈子里活得很滋润，小红书、B站、微博各有缺点，吐槽不断，但也没说大家都有微信就不需要他们了。

传统互联网用户就是这样，他们会根据自己的喜好选择在那块“土地”上播种自己喜欢的内容，培养自己的舒适区。

但AI应用的用户们不是“定居者”，而是“游牧民”，哪边的水草丰茂，自然去哪边放牧，你家的新模型好用，昨天刚用了半个月的“新欢”就成了“旧人”。

甚至AI的投资者也是这样，当下牵扯到AI的股市，私募大佬杨东都得说句“严重低估了AI基建主题能形成这么大的泡沫”“不敢再参与了”。

最典型的案例就是智谱，6月份智谱股价涨得火热，一度跻身万亿港元俱乐部。一部分原因可能是6月上旬美国对Anthropic实施出口管制，部分海外开发者转向国产大模型。

而智谱的GLM-5.2上线首日即完成与华为昇腾、寒武纪等国产算力平台的全适配，国产替代的逻辑，强化了市场的定价预期。

但最近几天智谱股价像过山车，天眼查APP数据显示，7月17日暴跌28.49%，蒸发超2000亿港元；7月20日又暴跌19.56%，又没了1008亿；但7月21日，港股智谱股价又开始持续拉升，看得人心惊肉跳。

大家推测智谱股价如此大幅度波动的原因一方面是这段时间DeepSeek传出要IPO，另一个是17日凌晨月之暗面发布了Kimi K3，Code Arena编程能力登顶全球第一，并且全面开源。

你看，真金白银投进去的投资者都这样，白嫖或者花钱用AI赚钱的消费者们，能有多少留存？

AI的市场里，用户的忠诚度不是给某个产品的，而是给当前能力最强、成本最优的模型的。他们理智地在工具间跳跃，以最大化榨取技术红利。

数据后台的低留存曲线，反映的不完全是产品体验的失败，更像是技术能力差价的实时波动图。当一个更强的模型现身，用户的时间与注意力就会被迅速修正。

这也就导致如今AI的产品经理们讨论传统“留住用户”不仅无用，甚至危险，因为那意味着固守一个贬值的智能资产。

也因此AI时代的生存法则是脉冲式的，每一次新模型发布都是一场闪电战，疯狂拉新变现，然后坦然接受用户在下一个浪潮来临时离去。

这并非失败，而是一种与“易腐品”共生的、近乎冷酷的清醒。建在流沙上，最明智的不是打地基，而是学会冲浪。

二、从“留住用户”到“被用户依赖”，AI大陆的生存法则

但如果故事到此为止，AI商业将是一片苍凉的投机者荒原。

可事实并非如此。

在流沙之下，已有先行者用完全不同的材料，浇筑着一种能抵抗技术海啸冲刷的新“留存”地基。

这种留存不再关乎月卡的绑定或习惯的惯性，它关乎一个更深层的词：依赖。

这种依赖，是将自己从“应用”升维为工作本身，在此过程中积累起不可迁移的独特数据资产。

不是在一个空白对话框输出答案，而是深度嵌入复杂任务链条，让用户在它身上留下大量的“自己”。

Notion AI 就是这样的模式。在ChatGPT狂轰乱炸的海外市场，Notion AI 盯上了信息依赖，它不拼智能，而是让自己成为用户的知识库、项目管理表和会议记录的神经中枢。

试想一下，当一个用户或者团队在Notion上传了成千上万份文档，那么他构建的知识数字空间本身就是一种依赖。当你想迁移到另一平台，意味着丢掉全部数字记忆和协作骨架，那不是在追逐“便利”，而是增添了“麻烦”。

你留下的不是对工具的喜好或者那边的更聪明，而是“离开了它，开发效率和代码质量会断崖式下滑”的深度依赖。

这种依赖有点像雇佣关系。

刚上线的AI，像个刚招的实习生，你派点杂活，评估其悟性。但外面出现技术更炫、价格更“优惠”的候选人时，你可能会毫不犹豫地换掉它。

但如果你有一个跟了三年的数字管家，它熟知你所有沟通风格、客户信息、文件版本历史，与你的职业生涯融为一体。这时，即便出现一个单项技能更耀眼的专家，即使产生更换念头，也会在巨大的交接成本下产生犹豫。

最近豆包、千问下线智能体功能时，为什么很多用户都会“不舍”？原因就在于智能体功能的培养更多的是通过大量的聊天、数据、设定去构建出一个内心需要的陪伴者。

用户花几百小时塑造角色、编织对话、共同创造故事，这个过程创造的羁绊和专属记忆，构成了比任何技术能力都更强的黏性。你留存的不再是一个聊天机器人，而是一个承载着你情感投射和创作心血的数字伴侣。

毕竟代码没有情感，但用户是有的。

而且整体AI的发展模式，也在朝着这种依赖去发展，淡化互联网时代的“用户留存”，而成为AI功能性的整体依赖。

马斯克去年在《乔·罗根体验》播客中提到一个观点：“未来5—6年，传统智能手机及其应用程序将彻底退出历史舞台。”

包括豆包手机、vivo、OPPO、荣耀等手机厂商，都在自家新品上不断尝试这种模式，用自家的AI智能体去统筹整个手机，而不是纠结在哪个APP上的留存。

这种界面的消失也许就是AI的下一阶段。

当AI不再被打开，而是像水电一样通过API渗透进每个工作环节时，传统的日活月活指标可能就此失效。

设想一家公司用了一个通过API与邮箱和CRM打通的AI代理，它自动分类邮件、提取关键信息、生成销售简报，主动推送到协作平台。你甚至感觉不到它的存在，你没有“打开”它，它也没有图标。

但如果某天宕机，整个公司的信息流会瞬间混乱。这种“无法割离”的依赖深度，是任何月卡都锁不住的终极留存。

此时，即使出现一个评分更高的独立AI工具，企业也很难立刻迁移，因为那等于做一次换掉神经末梢的大手术。

所以说在AI时代，谈传统的、基于功能锁定的留存，在大多数情况下确实如刻舟求剑。

当“智能”成为易腐品，任何建立在旧模型能力之上的护城河都是幻觉。

但这不意味着留存作为一个商业概念已然死亡，恰恰相反，它正经历一场痛苦的蜕变，从一种用月卡、积分和习惯构建的软性绑定，进化为一种基于独特数据资产、深度工作流耦合和不可替代的“雇佣关系”的硬性依赖。

单车涨价，是想用一张月卡让你在每次出行时都下意识寻找那个颜色。

而在AI的原野上，真正高明的玩家早已放弃对这种瞬时注意力的捕捉。所以现在的AI产品都在死磕技术力，纠结那一个月的用户留存没有太大意义。

他们要把产品的根系，无声地、深深地扎进你工作和创造的土壤里，直到你忘记它的存在，却再也无法离开它的运转。

那时的“留存”，将不再是一个需要被计算的指标，而是嵌入肌理后，每一次呼吸都能感受到的脉动。

这才是AI时代，关于留存，最迷人的可能。

免责声明：本文基于公司法定披露内容和已公开的资料信息，展开评论，但作者不保证该信息资料的完整性、及时性。

另：股市有风险，入市需谨慎。文章不构成投资建议，投资与否须自行甄别。