亏损2亿的AI巨头Yupp炸雷了

令人唏嘘的一幕。

近日，AI创业公司Yupp发布消息：将停止提供服务，并于4月15日正式关停。要知道，从Yupp产品上线到现在，时间甚至不到一年。

此前，Yupp的前景一度很被看好：它瞄准AI模型评测赛道，先通过免费模型服务吸引用户来做测试，再把测评产生的数据出售给模型厂商。回顾2024年，Yupp拿下3300万美元（约合2.2亿元）的豪华种子轮融资，团队背后聚集了a16z合伙人、Google首席科学家、Twitter联合创始人等超45位天使投资人。

然而，Yupp最终却以极为“荒诞”的结局收场：投资方的钱还没来得及用完，AI技术的演进就直接削弱了它的市场空间。整个过程，竟压缩在短短几个月之内。

拿下豪华种子轮

一家明星AI公司宣布倒闭

从成立到关门，Yupp只走过了22个月。

它的起点是一个精英团队：创始人兼CEO Pankaj Gupta的职业履历横跨Twitter、Google、Coinbase等硅谷顶尖科技公司，且早前就有过成功创业经历；联合创始人兼AI负责人Gilad Mishne曾任GoogleX机器学习负责人；首席科学家Jimmy Lin则是麻省理工学院博士、滑铁卢大学教授。

早在2010年，三人在Twitter结识，并一起搭建与打磨大规模推荐和搜索系统，这也成了他们后来共同创业的契机。

直到2024年6月，三人共同创立Yupp。创业初衷很直接：当时AI竞争加剧，全球大模型不断涌现，Yupp希望借助评测与对比帮助用户选择更合适的模型，从而缓解AI可能带来的“幻觉”风险。

与此同时，大模型的效果不只取决于算力与算法，还需要依赖人类反馈。AI企业通常会基于这些反馈数据做后续优化和改进。他们正是从两端需求里找到了切入点，打造AI模型评估平台。2025年6月，Yupp正式上线。

从商业模式看，Yupp并不复杂：用户在平台输入问题后，系统会从数百个模型池里随机抽取两套模型答案并展示；用户需要反馈哪些模型更好，并说明理由。完成反馈后，平台会随机发放一定积分，积分既能继续调用模型，也能用来兑换现金。

平台汇聚了大量市场上备受关注的大模型，包括ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek、Grok、Llama等，模型数量超过500种，全部免费开放。

对用户而言，只需在一个平台就能体验多种模型，而且还能获得一些奖励，因此Yupp很快走红。根据官方披露，目前Yupp已吸引超过130万用户注册。

精英团队再加上大模型风口，让投资人迅速集结。成立不久，Yupp就完成由a16z合伙人Chris Dixon领投的种子轮融资，金额高达3300万美元（约合人民币2亿元）。即便放在硅谷，这样的大额种子轮也并不常见。

更“豪华”的是跟投阵营——谷歌首席科学家Jeff Dean、Twitter联合创始人Biz Stone、Pinterest联合创始人Evan Sharp、Perplexity首席执行官Aravind Srinivas、Cred首席执行官Kunal Shah，以及斯坦福大学四位教授（Dan Boneh、Chris Re、Nick McKeown、Balaji Prabhakar）等，累计超45位天使投资人，几乎把AI圈最权威的面孔都聚在了一起。

“Yupp的设计把人类判断转化为一种可再生的经济资源。随着新的交互不断出现，数据会‘过期’，于是形成良性循环：更多使用带来更及时的评估；更及时的评估推动出更优秀的模型；更优秀的模型又吸引更多用户。”对于这笔投资，彼时a16z充满期待。

可很快，期待被现实“打断”。Pankaj Gupta与Gilad Mishne随后在社交平台宣布：停止Yupp服务。如今再打开Yupp官网，基于文本、图像、编码等多种分类，依然可以看到各类大模型排行榜，但这些榜单不再更新。

究竟是谁终结了它？

Yupp在告别博客中给出的回答是：“我们的产品与市场契合度不够高”。

很难相信，一家AI创业公司会因为AI进展太快而走向终局。在Pankaj Gupta的说法里，“在过去一年里，AI模型的能力格局发生了巨大变化，并且还会持续快速演进。未来的关键不止是模型本身，而是Agent系统。”

当Yupp在2025年上线时，行业主流交互方式仍以Chatbot为主：用户给出提示词，模型返回文本。在这种框架下，“哪个模型回答得更好”确实有明确市场。

但AI的进化速度显然超出了它们的预期。短短几个月，行业风向急转，Agent成为新主题。就像年初爆火的“龙虾”OpenClaw，用户不再只是想获取信息，而是希望事情被真正完成。相应地，底层模型需要联通数百种工具与子系统，最终协同把任务做完。

还没等到它触及高峰，Yupp就先迎来了用户端和客户端的双重流失。

一方面，Yupp吸引用户的手法足够直接——免费，而且看起来有利可图。但当头部模型之间的回答差距逐渐缩小，用户对通过Yupp进行多模型对比的需求自然会下降。

另一方面，尽管人类反馈数据对AI模型的后训练至关重要，可Yupp所提供的只是普通用户在免费体验时随手点击的偏好信息。而模型厂商更常用的路径是与Scale AI、Mercor等头部机构合作，借助PhD级专家产出高质量的强化学习反馈。无论数据质量还是供给规模，Yupp与对手显然不在同一层级。

尤其在当下，当AI被用来衡量“哪个Agent能更好地帮我完成任务”，那么面向Chatbot层面的模型评估就没那么关键了。更重要的是，Agent评估并不是过去那种简单对比两段文字就能完成，它需要在真实工作场景中进行验证，而这已超出普通用户的能力范围。

因此，Yupp最终难以继续生存。

那轮堪称豪华的种子轮，意外成了Yupp最后的高光时刻。更令人惋惜的是，它甚至没来得及把融资款全部用完。“剩余资金将返还给我们的投资人”，Pankaj Gupta在文中写道。至此，一段创业故事走到了终点。

AI洗牌潮

99%创业项目将消亡

“人间一年，AI一天”，人们用这句话形容眼下AI的演进速度。

自ChatGPT横空出世以来，全球范围内的AI创业浪潮不断升温。AI不仅为许多行业打开了新的想象空间，也带来了过去难以想象的创业窗口。根据中国信通院的数据，截至2025年9月，全球人工智能企业数量达到37664家。未来几年，这一数字仍可能持续以指数级速度增长。

这也催生了AI时代最“魔幻”的一幕。

一边是AI以前所未有的速度催生新一批高估值公司。到2025年全年新晋独角兽里，有六成是AI独角兽。许多公司从成立到估值冲上百亿，仅用一两年时间，这在以往互联网时代几乎不敢想。

但另一边，AI技术也在爆发式迭代：从文本生成到图像、视频创作，从被动问答到主动执行任务的智能体系统。行业几乎每隔数月就会迎来一次范式变革。在高压环境下，许多AI初创从高光亮相到黯然落幕的周期，也被进一步压缩。

稍有不慎，就会被AI“快车”甩在身后。

近期最受关注的案例当属Sora，即OpenAI推出的文生视频模型Sora。2024年初，Sora凭借一段长视频在全网引爆热度，连马斯克都发出感慨：“人类愿赌服输”。但时过两年，等来的却是一纸关停信号。

Sora“猝死”的原因同样残酷：据美国《福布斯》估算，Sora项目每年运行成本高达50多亿美元，单月算力成本突破千万美元级别；而自上线以来，Sora应用程序内的总收入仅约210万美元。高昂的运维费用与微薄收入形成了鲜明反差。

一边是种子选手黯然退出，一边是新技术仍以近乎疯狂的速度持续突破。新旧交替之间，只剩下无尽唏嘘。AI赛道的残酷正在于此：竞争已经白热化到，倒下的玩家甚至来不及被“默哀”，下一轮技术浪潮又立刻汹涌而至。

第一批AI项目已经开始倒闭。此前被视为欧洲AI行业希望之星的Robin AI，就被挂上了破产网站。其问题在于：虽然Robin AI瞄准的“AI+法律”确实有前景，但Robin AI内部的很多功能，借助Claude等工具同样能完成；更慢的技术迭代速度也成了致命弱点，使其与竞争对手差距越拉越大。最终，Robin AI被资本集体放弃。

也让人想起几个月前在硅谷流传的一篇文章《99%的AI初创公司将在2026年消亡》。作者Srinivas Rao直言：“如今的AI繁荣，本质上是互联网泡沫的翻版。”

他用2000年的互联网浪潮作比喻：当时互联网被认为会改变世界，后来确实实现了。电商、搜索引擎、社交媒体、在线服务等随后在二十多年里迅速发展。当年的确也出现了创业热潮，但很多公司在技术真正成熟前，就因资金、商业模式、竞争等问题被淘汰。

AI领域也很可能重演类似剧情。“企业的发展轨迹与技术的发展轨迹之间存在巨大的差异”，桥水基金创始人瑞·达利欧此前就做过判断：“这类周期的常态是，技术会不断向前，而初期绝大多数企业都会倒闭，只有少数能活下来。”

保持敬畏，且行且珍惜。

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