AI第一波紅利，美圖吃到了

　　2023業績報一發，美圖的嘴角比“AK”還難壓。

　　數據顯示，2023年總營收27億，同比增長29%;經調整后凈利潤達3.7億，同比增長233.2%。

　　40多頁的報告里，不僅多次出現“2023又是一個取得突破的年份”“表現大超預期”等表述，而且花費大幅筆墨，強調盈利來自公司“真正的實力”。

　　美圖的激動并不難理解，當下AI創業很難賺錢，早已成為業內共識。

　　一位大模型創業公司CEO參加線下沙龍，到場的十多家創業公司里，只有兩家有收入，如果把研發費用算進來，更是一家賺錢的都沒有。

　　上市公司的財報也不好看，云從科技(15.240, 0.20, 1.33%)2017-2022年平均每年燒掉7億元，2023上半年虧損3億元;商湯科技更加夸張，僅2023上半年就虧了超31億。

　　就連美圖自己，也曾因為對AI投入巨大，被質疑前景。

　　但如今，這一點不攻而破。最新數據顯示，美圖用戶每天處理的數億份圖片和視頻里，約83%都用到了泛AI功能。2023年美圖影像與設計產品業務(訂閱付費)同比增52.8%，對收入增長的貢獻也十分可觀。

　　追風“吃螃蟹”的人，得到了獎勵，心情自然熱切。

　　一、和Adobe錯位競爭，“俘獲”AI 新手

　　“截至2023年底，付費率達到3.7%;付費用戶達到911萬，同比增長62.3%。”財報里的這一組數據，讓市場為之一震。

　　要知道，AIGC霸主ChatGPT ，(截至2023年6月19日)iOS端日活付費率，也僅約為4.36%。而其需要月活付費率突破12%，才能實現盈虧平衡。

　　和行業比起來，美圖的情況讓人眼紅。而之所以會這樣，在于其慣常的“錯位戰”打法。

　　AI大模型爆火的背景下，圖像視頻編輯行業率先進入新的發展周期，成為第一批商業化的AI應用。如有設計師表示，“一個項目原來需要10個人，現在只需要3-4個人，剩下的交給AI。”

　　而在新興產業最初的破壁滲透期，市場格局通常兩級分化明顯：一類企業引領技術更新迭代，吸引專業/高消費人士，如手機每一輪換機周期中，定位高端的蘋果、三星。

　　另一類則通過低價刺激市場需求快速增長，率先俘獲大眾用戶，如同期主打性價比的小米等。

　　這在如今的圖像視頻編輯行業，同樣適用。

　　可以看到，傳統軟件老大Adobe迅速將firefly與PS、PR等結合，推出圖像視頻編輯、3D創作等AI功能;AI繪圖新秀Midjourney，也推出了使用命令創建圖像、自定義設置等繪圖功能。二者均瞄準專業群體，有不低的使用門檻。

　　Adobe系列增加AI指令后，雖然PS等使用難度下降，但仍必須有基本的圖層、對象工具等概念，才能用起來。

　　Midjourney來說，學會命令指令并不困難，但如果希望圖片生動，需要掌握高級提示詞和參數設定方法。這需要專門的學習，以抖音上的某midjourney課程為例，15節課就要交1000元以上的費用。

　　不僅使用門檻高，這些海外明星應用，在中文語境理解上，也很吃力。有設計師吐槽，輸入“谷雨”作為指令時，Midjourney輸出的“谷雨海報”，只是玉米和下雨的簡單結合。

　　如此一來，同樣有剛需但沒有經驗的非專業人士，如淘寶店主、抖音博主等，就被拒之門外了。

　　而這給國內玩家們，留出了空隙。如不久前美圖公司創始人、董事長兼首席執行官吳欣鴻在接受采訪時表示，“客觀來講，Adobe的很多產品有不小的學習成本和操作成本，這就給我們提供了一些切入點。”

　　可以看到，美圖、阿里妙鴨相機、抖音醒圖等，也都上線了類似的AI應用。而它們在具體操作上，比Adobe們簡單多了。

　　比如，同樣是AI消除功能，PS要實現圖片消除，至少需要5步;美圖設計室則是框選想要消除的部分，再按“消除”鍵即可。

　　同時，這些在中文語境中誕生的應用，對中式審美天然更有優勢。

　　如下圖，2023年8月的中文語言理解領域權威榜單CLUE上，排在前三的，都是國內大模型巨頭。

　　如此錯位打法下，可以看到，截至2023年6月，美圖秀秀的MAU過億;醒圖和美顏相機的MAU，也都跨入5000萬梯隊。

　　此外，美圖最新財報顯示，2023年生產力場景用戶同比增長74.3%，達到月1766萬。

　　而有了大眾市場基礎，公司就有了順勢而為的機會。

　　小米就是這樣做的。2017-2018年，APP生態系統、觸摸屏等產品迭代引發的國內第二次換機潮里，其順勢推出8款手機，基本覆蓋千元機和百元機，在大眾市場大殺四方，市場份額大幅增長。

　　當下國內的圖像視頻編輯行業，也是類似的軌跡。

　　以生活場景為例，截至目前，美圖秀秀上線了AI繪畫、AI擴圖、AI頭像等近十個AI應用功能;醒圖推出了AI寫真和智能摳圖;妙鴨相機和輕顏相機，則專供AI寫真。

　　而從各家都有的AI寫真功能來看，價格接近，都在10元以下;操作使用上，上傳十幾張個人照片即可，效果也相差不大，很適合小白。

　　基于相似的性能起點，在同一賽道上競逐，AI相關應用更為豐富的那個，通常會吃到更大的蛋糕。

　　更何況，美圖還在付費習慣培養上“大做文章”。

　　2023下半年開始，其推出了一次性付費模式美豆，降低消費門檻。比如，可以不買包月的VIP會員，花6美豆(不到一塊錢)，同樣可以享受一張AI繪畫。

　　這反映在數據上，可以看到，其每訂閱用戶的付費金額，被拉低了。

　　也就是說，錯位競爭疊加豐富的AI產品供給，讓美圖在大眾市場“搶跑”出頭。財報顯示，以付費訂閱為主的影像與設計產品業務收入13.3億，同比增長52.8%，成為核心增長引擎。

　　而這可能只是開始。吳欣鴻曾在訪談中提到：“未來，VIP訂閱服務滲透率還有較大提升空間，有望提到5%左右。”

　　二、研發主打“實用”，不見兔子不撒鷹

　　對AI公司來說，技術相關的開支，往往是最大的“出水口”。

　　以美圖為例，財報顯示，因為AI相關云計算服務費的增加，營業成本居高不下。此外，這一季的研發費用，在整體費用中占比也高達49%，是連續9個季度以來的最高值。

　　其中，帶寬及存儲相關成本在2023H2同比增長110%，占總開支的比例進一步走高到9%。

　　其他AI玩家的技術投入同樣高得嚇人，甚至連巨頭都吐槽“不堪重負”。

　　比如，OpenAI的CEO曾提到，隨著更復雜的模型開發，公司支出將持續超過收入增長，需要籌集數百億美元才能滿足成本。Adobe的Firefly為了防止用戶重度使用造成虧損，限定了每月積分，一旦超額就給服務減速。

　　但美圖卻有些與眾不同，大手筆投入下，其研發費用率和每會員平攤的研發費用在持續降低，這說明公司的研發效率在不斷提升。

　　很顯然，美圖的技術路線里藏有一些門道。

　　“我們受到了較大的心理沖擊。”最新業績會上，美圖CEO吳欣鴻談及當紅炸子雞Sora時語氣嚴肅。他表示美圖已對現有視覺大模型的底層架構進行了緊急升級，重新投入到圖像、視頻模型的訓練中去。

　　與此形成鮮明對比的是，其在另外的AI技術升級上，總是表現得興致缺缺。

　　以數字人(13.570, -0.10, -0.73%)為例，阿里、谷歌在生成虛擬模特上死磕“逼真”，而美圖在不缺技術能力的情況下，卻只是“點到即止”。

　　如此“區別對待”的原因，看看用戶反饋就知道了：大廠的效果雖然驚艷，上傳后卻需要反復調整衣物走勢、人體胖瘦等，價格還高;而美圖只需上傳衣服圖片，選定系統里預置的模特，就可以獲取一張物美價廉的照片了。

　　說白了，這類技術入個門就能滿足基本需求，對已然是大眾化定位的美圖來說，沒有過度燒錢的必要。

　　而對以Sora為代表的文生視頻技術，美圖則嚴陣以待。

　　現有主流頭部文生視頻技術，是基于上一幀預測下一幀(Diffusion +Unet)，很難領悟物體變化過程中的邏輯關系。比如，咬一口面包，它不會像現實情況一樣，面包少一塊并出現牙印。

　　Sora通過Transformer+Diffusion底層技術，讓AI具備邏輯因果分析能力。如此一來，Sora的視頻生成長度不僅突破到了60秒，還能最大限度還原現實世界的真實場景。

　　這樣的顛覆性技術，沒有哪個圖像視頻編輯平臺想錯過，美圖自然也不例外。

　　也就是說，美圖在技術跟進上，以“務實”為準則，主打一個“不見兔子不撒鷹”。

　　這顯然和當下國內百模大戰的“畫風”大相徑庭。

　　可以看到，國內AI巨頭、獨角獸清一色是底層技術研發商，大家都在大模型上流血狂奔，美圖所在的垂類應用領域人跡罕至。

　　如此扎堆“大模型”，一方面在于，自成生態是AI時代的產品分發入口，意味著一個“10萬億”機會，而國內目前來說是空白的，巨頭們都想“搶先建立生態，率先抓住話語權”。

　　另一方面，在巨頭們的通用大模型生態成熟之前，AI初創企業難以直接切入應用層，只能從垂直大模型入手。

　　然而，瞄一眼海外會發現，AI競爭的主要戰場更多集中在垂直應用領域。

　　初創企業來說，基于OpenAI的開源以及行業內生態的成熟，Midjourney、Jasper這樣的明星應用層數不窮。

　　巨頭企業在應用領域，也如魚得水。以Adobe為例，GPT4推出后，其在半年內甩出3個創意生成式AI模型，并對應用軟件Creative Cloud做了100多項AI創新。

　　Adobe之所以能如此快速適應領先技術并推及應用端，在于此前積累的豐富產品經驗和用戶數據。比如，早在2019年就有論文指出：Adobe的視頻修補技術無需大量數據訓練，內部學習就可以實現更好的效果。

　　同為圖像視頻領域老玩家的美圖，顯然也有類似的特點。

　　可牛影像的傅盛回憶創業經歷時曾說過：“那些看似簡單的小功能，如磨皮、去皺、捏臉，我們也投入了相當多的精力，但發現確實打不過搞了很多年的美圖。”

　　比如，MT Lab的“人體技術”能夠精準識別肩、肘、腕等人體骨骼關鍵點;“全身美型”技術，可以對身體曲線、腿長等進行針對性美化。

　　擁有這些“老本”，美圖明顯比百模大戰里卷生卷死的玩家們更幸運。

　　吳欣鴻在最新電話會議里也說道：“我們不能無邊無際去做一個大而全，什么能力都有，但不知道要給誰用的模型。美圖一開始就是有明確的需求和場景來反推模型的研發。”

　　可以看到，2023下半年，美圖在已經形成的生產力、消費兩大產品矩陣上，把視覺大模型再度進化至4.0版本，且多款產品持續更新迭代。

　　與此同時，產品也更貼近具體的應用場景，實現了較高的研發效率。

　　疊加大眾化定位下，AI產品的收入爆發，美圖的日子自然比其他玩家要好過一些。

　　小結

　　無論是新興行業，還是既定行業中出現的新機會，進入時機都是很關鍵的。

　　當下的美圖，顯然已踩準了節奏。

　　然而AI行業的競爭是一場近乎空前絕后的馬拉松，只有應用層和技術層持續的相輔相成，互相反哺，才能在疾馳的列車上坐穩。

　　正如吳欣鴻所說：“雖然未來所有的大模型廠商都會提供類似能力(視頻模型的應用)，但我們認為真正的競爭關鍵在于如何精準挖掘垂直場景，構建AI原生工作流，并打造清晰的商業模式。”