AI第一波红利，美图吃到了

　　2023业绩报一发，美图的嘴角比“AK”还难压。

　　数据显示，2023年总营收27亿，同比增长29%;经调整后净利润达3.7亿，同比增长233.2%。

　　40多页的报告里，不仅多次出现“2023又是一个取得突破的年份”“表现大超预期”等表述，而且花费大幅笔墨，强调盈利来自公司“真正的实力”。

　　美图的激动并不难理解，当下AI创业很难赚钱，早已成为业内共识。

　　一位大模型创业公司CEO参加线下沙龙，到场的十多家创业公司里，只有两家有收入，如果把研发费用算进来，更是一家赚钱的都没有。

　　上市公司的财报也不好看，云从科技(15.240, 0.20, 1.33%)2017-2022年平均每年烧掉7亿元，2023上半年亏损3亿元;商汤科技更加夸张，仅2023上半年就亏了超31亿。

　　就连美图自己，也曾因为对AI投入巨大，被质疑前景。

　　但如今，这一点不攻而破。最新数据显示，美图用户每天处理的数亿份图片和视频里，约83%都用到了泛AI功能。2023年美图影像与设计产品业务(订阅付费)同比增52.8%，对收入增长的贡献也十分可观。

　　追风“吃螃蟹”的人，得到了奖励，心情自然热切。

　　一、和Adobe错位竞争，“俘获”AI 新手

　　“截至2023年底，付费率达到3.7%;付费用户达到911万，同比增长62.3%。”财报里的这一组数据，让市场为之一震。

　　要知道，AIGC霸主ChatGPT ，(截至2023年6月19日)iOS端日活付费率，也仅约为4.36%。而其需要月活付费率突破12%，才能实现盈亏平衡。

　　和行业比起来，美图的情况让人眼红。而之所以会这样，在于其惯常的“错位战”打法。

　　AI大模型爆火的背景下，图像视频编辑行业率先进入新的发展周期，成为第一批商业化的AI应用。如有设计师表示，“一个项目原来需要10个人，现在只需要3-4个人，剩下的交给AI。”

　　而在新兴产业最初的破壁渗透期，市场格局通常两级分化明显：一类企业引领技术更新迭代，吸引专业/高消费人士，如手机每一轮换机周期中，定位高端的苹果、三星。

　　另一类则通过低价刺激市场需求快速增长，率先俘获大众用户，如同期主打性价比的小米等。

　　这在如今的图像视频编辑行业，同样适用。

　　可以看到，传统软件老大Adobe迅速将firefly与PS、PR等结合，推出图像视频编辑、3D创作等AI功能;AI绘图新秀Midjourney，也推出了使用命令创建图像、自定义设置等绘图功能。二者均瞄准专业群体，有不低的使用门槛。

　　Adobe系列增加AI指令后，虽然PS等使用难度下降，但仍必须有基本的图层、对象工具等概念，才能用起来。

　　Midjourney来说，学会命令指令并不困难，但如果希望图片生动，需要掌握高级提示词和参数设定方法。这需要专门的学习，以抖音上的某midjourney课程为例，15节课就要交1000元以上的费用。

　　不仅使用门槛高，这些海外明星应用，在中文语境理解上，也很吃力。有设计师吐槽，输入“谷雨”作为指令时，Midjourney输出的“谷雨海报”，只是玉米和下雨的简单结合。

　　如此一来，同样有刚需但没有经验的非专业人士，如淘宝店主、抖音博主等，就被拒之门外了。

　　而这给国内玩家们，留出了空隙。如不久前美图公司创始人、董事长兼首席执行官吴欣鸿在接受采访时表示，“客观来讲，Adobe的很多产品有不小的学习成本和操作成本，这就给我们提供了一些切入点。”

　　可以看到，美图、阿里妙鸭相机、抖音醒图等，也都上线了类似的AI应用。而它们在具体操作上，比Adobe们简单多了。

　　比如，同样是AI消除功能，PS要实现图片消除，至少需要5步;美图设计室则是框选想要消除的部分，再按“消除”键即可。

　　同时，这些在中文语境中诞生的应用，对中式审美天然更有优势。

　　如下图，2023年8月的中文语言理解领域权威榜单CLUE上，排在前三的，都是国内大模型巨头。

　　如此错位打法下，可以看到，截至2023年6月，美图秀秀的MAU过亿;醒图和美颜相机的MAU，也都跨入5000万梯队。

　　此外，美图最新财报显示，2023年生产力场景用户同比增长74.3%，达到月1766万。

　　而有了大众市场基础，公司就有了顺势而为的机会。

　　小米就是这样做的。2017-2018年，APP生态系统、触摸屏等产品迭代引发的国内第二次换机潮里，其顺势推出8款手机，基本覆盖千元机和百元机，在大众市场大杀四方，市场份额大幅增长。

　　当下国内的图像视频编辑行业，也是类似的轨迹。

　　以生活场景为例，截至目前，美图秀秀上线了AI绘画、AI扩图、AI头像等近十个AI应用功能;醒图推出了AI写真和智能抠图;妙鸭相机和轻颜相机，则专供AI写真。

　　而从各家都有的AI写真功能来看，价格接近，都在10元以下;操作使用上，上传十几张个人照片即可，效果也相差不大，很适合小白。

　　基于相似的性能起点，在同一赛道上竞逐，AI相关应用更为丰富的那个，通常会吃到更大的蛋糕。

　　更何况，美图还在付费习惯培养上“大做文章”。

　　2023下半年开始，其推出了一次性付费模式美豆，降低消费门槛。比如，可以不买包月的VIP会员，花6美豆(不到一块钱)，同样可以享受一张AI绘画。

　　这反映在数据上，可以看到，其每订阅用户的付费金额，被拉低了。

　　也就是说，错位竞争叠加丰富的AI产品供给，让美图在大众市场“抢跑”出头。财报显示，以付费订阅为主的影像与设计产品业务收入13.3亿，同比增长52.8%，成为核心增长引擎。

　　而这可能只是开始。吴欣鸿曾在访谈中提到：“未来，VIP订阅服务渗透率还有较大提升空间，有望提到5%左右。”

　　二、研发主打“实用”，不见兔子不撒鹰

　　对AI公司来说，技术相关的开支，往往是最大的“出水口”。

　　以美图为例，财报显示，因为AI相关云计算服务费的增加，营业成本居高不下。此外，这一季的研发费用，在整体费用中占比也高达49%，是连续9个季度以来的最高值。

　　其中，带宽及存储相关成本在2023H2同比增长110%，占总开支的比例进一步走高到9%。

　　其他AI玩家的技术投入同样高得吓人，甚至连巨头都吐槽“不堪重负”。

　　比如，OpenAI的CEO曾提到，随着更复杂的模型开发，公司支出将持续超过收入增长，需要筹集数百亿美元才能满足成本。Adobe的Firefly为了防止用户重度使用造成亏损，限定了每月积分，一旦超额就给服务减速。

　　但美图却有些与众不同，大手笔投入下，其研发费用率和每会员平摊的研发费用在持续降低，这说明公司的研发效率在不断提升。

　　很显然，美图的技术路线里藏有一些门道。

　　“我们受到了较大的心理冲击。”最新业绩会上，美图CEO吴欣鸿谈及当红炸子鸡Sora时语气严肃。他表示美图已对现有视觉大模型的底层架构进行了紧急升级，重新投入到图像、视频模型的训练中去。

　　与此形成鲜明对比的是，其在另外的AI技术升级上，总是表现得兴致缺缺。

　　以数字人(13.570, -0.10, -0.73%)为例，阿里、谷歌在生成虚拟模特上死磕“逼真”，而美图在不缺技术能力的情况下，却只是“点到即止”。

　　如此“区别对待”的原因，看看用户反馈就知道了：大厂的效果虽然惊艳，上传后却需要反复调整衣物走势、人体胖瘦等，价格还高;而美图只需上传衣服图片，选定系统里预置的模特，就可以获取一张物美价廉的照片了。

　　说白了，这类技术入个门就能满足基本需求，对已然是大众化定位的美图来说，没有过度烧钱的必要。

　　而对以Sora为代表的文生视频技术，美图则严阵以待。

　　现有主流头部文生视频技术，是基于上一帧预测下一帧(Diffusion +Unet)，很难领悟物体变化过程中的逻辑关系。比如，咬一口面包，它不会像现实情况一样，面包少一块并出现牙印。

　　Sora通过Transformer+Diffusion底层技术，让AI具备逻辑因果分析能力。如此一来，Sora的视频生成长度不仅突破到了60秒，还能最大限度还原现实世界的真实场景。

　　这样的颠覆性技术，没有哪个图像视频编辑平台想错过，美图自然也不例外。

　　也就是说，美图在技术跟进上，以“务实”为准则，主打一个“不见兔子不撒鹰”。

　　这显然和当下国内百模大战的“画风”大相径庭。

　　可以看到，国内AI巨头、独角兽清一色是底层技术研发商，大家都在大模型上流血狂奔，美图所在的垂类应用领域人迹罕至。

　　如此扎堆“大模型”，一方面在于，自成生态是AI时代的产品分发入口，意味着一个“10万亿”机会，而国内目前来说是空白的，巨头们都想“抢先建立生态，率先抓住话语权”。

　　另一方面，在巨头们的通用大模型生态成熟之前，AI初创企业难以直接切入应用层，只能从垂直大模型入手。

　　然而，瞄一眼海外会发现，AI竞争的主要战场更多集中在垂直应用领域。

　　初创企业来说，基于OpenAI的开源以及行业内生态的成熟，Midjourney、Jasper这样的明星应用层数不穷。

　　巨头企业在应用领域，也如鱼得水。以Adobe为例，GPT4推出后，其在半年内甩出3个创意生成式AI模型，并对应用软件Creative Cloud做了100多项AI创新。

　　Adobe之所以能如此快速适应领先技术并推及应用端，在于此前积累的丰富产品经验和用户数据。比如，早在2019年就有论文指出：Adobe的视频修补技术无需大量数据训练，内部学习就可以实现更好的效果。

　　同为图像视频领域老玩家的美图，显然也有类似的特点。

　　可牛影像的傅盛回忆创业经历时曾说过：“那些看似简单的小功能，如磨皮、去皱、捏脸，我们也投入了相当多的精力，但发现确实打不过搞了很多年的美图。”

　　比如，MT Lab的“人体技术”能够精准识别肩、肘、腕等人体骨骼关键点;“全身美型”技术，可以对身体曲线、腿长等进行针对性美化。

　　拥有这些“老本”，美图明显比百模大战里卷生卷死的玩家们更幸运。

　　吴欣鸿在最新电话会议里也说道：“我们不能无边无际去做一个大而全，什么能力都有，但不知道要给谁用的模型。美图一开始就是有明确的需求和场景来反推模型的研发。”

　　可以看到，2023下半年，美图在已经形成的生产力、消费两大产品矩阵上，把视觉大模型再度进化至4.0版本，且多款产品持续更新迭代。

　　与此同时，产品也更贴近具体的应用场景，实现了较高的研发效率。

　　叠加大众化定位下，AI产品的收入爆发，美图的日子自然比其他玩家要好过一些。

　　小结

　　无论是新兴行业，还是既定行业中出现的新机会，进入时机都是很关键的。

　　当下的美图，显然已踩准了节奏。

　　然而AI行业的竞争是一场近乎空前绝后的马拉松，只有应用层和技术层持续的相辅相成，互相反哺，才能在疾驰的列车上坐稳。

　　正如吴欣鸿所说：“虽然未来所有的大模型厂商都会提供类似能力(视频模型的应用)，但我们认为真正的竞争关键在于如何精准挖掘垂直场景，构建AI原生工作流，并打造清晰的商业模式。”