新立场

一个行业的真实水位，除了数据、公告、宏观动向，有时候也在闲置平台的风吹草动之间。

QuestMobile 近期发布了一份《2025-2026 年度核心趋势报告》，TOP 15 AI 赛道用户规模 NO.1 应用榜上有很多熟悉的名字，比如位居 AI 综合助手第一名的是豆包，AI 搜索引擎的第一名是文心助手。

AI 文案写作赛道的 NO.1 应用就不那么常规，被闲鱼的 AI 发布功能拿下，该产品的 MAU 达到 1807.8 万。报告同步显示，闲鱼 MAU 达到2.17亿，同比增长 19.64%。

作为国内最大闲置交易平台，闲鱼庞大的实时交易数据指向了众多真金白银用脚投票的消费风向。用户在闲置交易平台选择留存、出售或重新购买某类商品，是对其需求强度的直接判断。AI 因此找到了一个接地气的落地场景，在非标市场中替不想写文案的卖家，解决最后一百字的表达焦虑。

同时，它又成为观察消费真实走向的绝佳窗口。无论是当年显卡价格随比特币行情的疯狂起落，还是Vision Pro 发布后平台先后涌现的按小时租赁业务。当新技术剥离资本叙事，而在闲鱼上以具体的价格或工具形式存在时，它的价值方才具象化。

就近一点而言，去年初 DeepSeek 爆火，闲鱼上就迅速出现一大批围绕它的技术服务（部署、注册）、情感消费，以及知识付费（教程）。

某类商品一旦在闲鱼集中出现，往往意味着两件事：要么供给过剩、泡沫破裂；要么需求正在下沉、渗透加速。

正值又一年春节，大厂摩拳擦掌要借这一轮营销节点托举旗下 AI 产品规模飞升。而去中心化的闲置市场的技术动向，也许能看到一些热闹之外的真实渗透。

图片闲鱼

其实各大电商平台都在积极应用 AI 改造撮合交易的各个环节，但相比传统电商，闲置交易平台的结构对 AI 介入更友好。

最核心在处理非标品的效率问题上。

传统电商售卖的大头是标准品，比如一部全新的品牌手机，无论谁卖，参数、外观、性能都是一样的，搜索算法只需要匹配关键词即可。而二手市场卖的是非标品。同样是 iPhone，有的屏幕有划痕，有的电池只有 80%，有的修过主板。

AI 读取图片细节和自然语言描述的能力，就比较适合去处理这一类问题，读懂二手物件具体的磨损程度，把它推给能接受这个瑕疵的买家。

这一点丁健在峰会上也有提到，传统电商靠人工维护品类标签，但闲鱼的长尾非标商品根本无法这样操作。当前闲鱼 AI 的底层能力是围绕生成式语义 ID（GSID）与智能定价模型（LLP）。

这种适配也涉及买卖双方。传统电商的卖家通常是专业商家，我们常说的 B 端，懂得 SEO，有专业的内容制作和客服团队。而闲鱼主要为个人买家，或称 C 端，为撰写商品文案而冥思苦想，还要盯着手机完成客服工作就变成了额外的负担。

AI 因此扮演了更多技术平权的角色，拉平个人卖家与职业商家之间的能力差距。比如帮不懂拍照的人优化商品图片，帮不会写字的人写文案，帮没空回消息的人做客服。由此，也就不难理解 AI 发布这款面向商家，传统意义上的 B 端产品，会有瞩目的用户规模。它实际上的应用面是更广阔的。

务实的交易逻辑让 AI 和闲鱼的相性更好，迅速融合。而交易本身也是一轮筛选机制。在这个只为结果付费的市场，那些被封装成具体服务的 AI 碎片亦是一种需求提纯。

账号交易算是一种底层需求，付费限制将大量用户挡在门外，由此诞生了准入层面的交易。不过闲鱼除了常见的主流 AI 高级会员账号或代充服务，还有相当一部分是垂直工具 AI，尤其是视频生成 AI 的积分/体验账号。

前几年高质量的文本对话是稀缺资源，而今随着国产模型普及，文本和基础绘图能力基本成为标配，那些高算力消耗、高门槛的视频生成能力现在拥有更高的交易价值。

工具反映了部署层面的问题，这类商品是闲鱼上最大杂烩的一部分，也是赛博黑市最具想象力的一片天地。但针对特定需求的 AI 工具在这里有非常具体的表达。比如自动生成漫画推文、本地部署 AI 助理、分析聊天记录等，功能聚焦，适合有明确目标的用户。

像自动生成漫画推文，买家购买的不是 AI 技术，而是一套适配新媒体的搞钱工作流。人工智能被工具化为内容生产的铲子，直接服务于创作者经济。在这里不太会看到泛泛而谈的AI 助手，能卖得动的工具，基本直接指向一些确定场景：要么能即刻提升赚钱效率，要么能解决具体且私密的问题。

写在最后

只有致用，才能打破无感。

在当前的普通用户眼中，AI 的长相可谓惊人的一致，都是一个缀有各类附加选项的对话框，其背后底层能力的高下却很难感知。

这有点像智能手机发展到后期，处理器快 20% 对大多数人来说只是个数字，如果日常使用的绝大部分操作只是刷刷短视频。同样，若用户只是用 AI 写一份简单的周报或查询一个常识，模型参数的量级差异会很难映射到体验上。

在致用的标准下，闲鱼是一个双重观测样本。作为平台方，它在非标品领域的 AI 基建化尝试已经能看到一些成效。工具足够趁手，用户自然会有偏向。

同时作为交易场，数量庞大的 C2C 买卖博弈，记录了新技术的市场接受过程，为需求提纯提供了很多参考。直到今天，行业对刚需在哪里仍没有共识。大模型能力不断外溢，但落到具体生活与交易场景时，还是很难描绘出真正高频、可付费的需求。

尤其在头部企业纷纷将入口之争视为头等大事之时，面对体验层面的极度同质化与用户感知的钝化，AI 应用的破局阻碍早已不是能力不够。

*题图及文中配图来源于网络。