文|表外表里 周霄 譚鳩云
編輯|付曉玲 曹賓玲
2023業(yè)績報一發(fā)，美圖的嘴角比“AK”還難壓。
數(shù)據(jù)顯示，2023年總營收27億，同比增長29%；經(jīng)調(diào)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(xiàn)“2023又是一個取得突破的年份”“表現(xiàn)大超預期”等表述，而且花費大幅筆墨，強調(diào)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(chuàng)業(yè)很難賺錢，早已成為業(yè)內(nèi)共識。
一位大模型創(chuàng)業(yè)公司CEO參加線下沙龍，到場的十多家創(chuàng)業(yè)公司里，只有兩家有收入，如果把研發(fā)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(zhì)疑前景。
但如今，這一點不攻而破。最新數(shù)據(jù)顯示，美圖用戶每天處理的數(shù)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(shè)計產(chǎn)品業(yè)務(wù)（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%?！必攬罄锏倪@一組數(shù)據(jù)，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(xiàn)盈虧平衡。
和行業(yè)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(zhàn)”打法。
AI大模型爆火的背景下，圖像視頻編輯行業(yè)率先進入新的發(fā)展周期，成為第一批商業(yè)化的AI應(yīng)用。如有設(shè)計師表示，“一個項目原來需要10個人，現(xiàn)在只需要3-4個人，剩下的交給AI。”
而在新興產(chǎn)業(yè)最初的破壁滲透期，市場格局通常兩級分化明顯：一類企業(yè)引領(lǐng)技術(shù)更新迭代，吸引專業(yè)/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(yè)，同樣適用。
可以看到，傳統(tǒng)軟件老大Adobe迅速將firefly與PS、PR等結(jié)合，推出圖像視頻編輯、3D創(chuàng)作等AI功能；AI繪圖新秀Midjourney，也推出了使用命令創(chuàng)建圖像、自定義設(shè)置等繪圖功能。二者均瞄準專業(yè)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(shù)設(shè)定方法。這需要專門的學習，以抖音上的某midjourney課程為例，15節(jié)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(yīng)用，在中文語境理解上，也很吃力。有設(shè)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(jié)合。
如此一來，同樣有剛需但沒有經(jīng)驗的非專業(yè)人士，如淘寶店主、抖音博主等，就被拒之門外了。
而這給國內(nèi)玩家們，留出了空隙。如不久前美圖公司創(chuàng)始人、董事長兼首席執(zhí)行官吳欣鴻在接受采訪時表示，“客觀來講，Adobe的很多產(chǎn)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?！?/p>
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(yīng)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(xiàn)圖片消除，至少需要5步；美圖設(shè)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(yīng)用，對中式審美天然更有優(yōu)勢。
如下圖，2023年8月的中文語言理解領(lǐng)域權(quán)威榜單CLUE上，排在前三的，都是國內(nèi)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(chǎn)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(chǔ)，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(tài)系統(tǒng)、觸摸屏等產(chǎn)品迭代引發(fā)的國內(nèi)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(nèi)的圖像視頻編輯行業(yè)，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(yīng)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(guān)應(yīng)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(yǎng)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(shù)據(jù)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(chǎn)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(shè)計產(chǎn)品業(yè)務(wù)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(wù)滲透率還有較大提升空間，有望提到5%左右。”
二、研發(fā)主打“實用”，不見兔子不撒鷹
對AI公司來說，技術(shù)相關(guān)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(guān)云計算服務(wù)費的增加，營業(yè)成本居高不下。此外，這一季的研發(fā)費用，在整體費用中占比也高達49%，是連續(xù)9個季度以來的最高值。
其中，帶寬及存儲相關(guān)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(shù)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(fā)，公司支出將持續(xù)超過收入增長，需要籌集數(shù)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(wù)減速。
但美圖卻有些與眾不同，大手筆投入下，其研發(fā)費用率和每會員平攤的研發(fā)費用在持續(xù)降低，這說明公司的研發(fā)效率在不斷提升。
很顯然，美圖的技術(shù)路線里藏有一些門道。
“我們受到了較大的心理沖擊。”最新業(yè)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(xiàn)有視覺大模型的底層架構(gòu)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(shù)升級上，總是表現(xiàn)得興致缺缺。
以數(shù)字人為例，阿里、谷歌在生成虛擬模特上死磕“逼真”，而美圖在不缺技術(shù)能力的情況下，卻只是“點到即止”。
如此“區(qū)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(diào)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(tǒng)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(shù)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(shù)，美圖則嚴陣以待。
現(xiàn)有主流頭部文生視頻技術(shù)，是基于上一幀預測下一幀（Diffusion +Unet），很難領(lǐng)悟物體變化過程中的邏輯關(guān)系。比如，咬一口面包，它不會像現(xiàn)實情況一樣，面包少一塊并出現(xiàn)牙印。
Sora通過Transformer+Diffusion底層技術(shù)，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(xiàn)實世界的真實場景。
這樣的顛覆性技術(shù)，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(shù)跟進上，以“務(wù)實”為準則，主打一個“不見兔子不撒鷹”。
這顯然和當下國內(nèi)百模大戰(zhàn)的“畫風”大相徑庭。
可以看到，國內(nèi)AI巨頭、獨角獸清一色是底層技術(shù)研發(fā)商，大家都在大模型上流血狂奔，美圖所在的垂類應(yīng)用領(lǐng)域人跡罕至。
如此扎堆“大模型”，一方面在于，自成生態(tài)是AI時代的產(chǎn)品分發(fā)入口，意味著一個“10萬億”機會，而國內(nèi)目前來說是空白的，巨頭們都想“搶先建立生態(tài)，率先抓住話語權(quán)”。
另一方面，在巨頭們的通用大模型生態(tài)成熟之前，AI初創(chuàng)企業(yè)難以直接切入應(yīng)用層，只能從垂直大模型入手。
然而，瞄一眼海外會發(fā)現(xiàn)，AI競爭的主要戰(zhàn)場更多集中在垂直應(yīng)用領(lǐng)域。
初創(chuàng)企業(yè)來說，基于OpenAI的開源以及行業(yè)內(nèi)生態(tài)的成熟，Midjourney、Jasper這樣的明星應(yīng)用層數(shù)不窮。
巨頭企業(yè)在應(yīng)用領(lǐng)域，也如魚得水。以Adobe為例，GPT4推出后，其在半年內(nèi)甩出3個創(chuàng)意生成式AI模型，并對應(yīng)用軟件Creative Cloud做了100多項AI創(chuàng)新。
Adobe之所以能如此快速適應(yīng)領(lǐng)先技術(shù)并推及應(yīng)用端，在于此前積累的豐富產(chǎn)品經(jīng)驗和用戶數(shù)據(jù)。比如，早在2019年就有論文指出：Adobe的視頻修補技術(shù)無需大量數(shù)據(jù)訓練，內(nèi)部學習就可以實現(xiàn)更好的效果。
同為圖像視頻領(lǐng)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(chuàng)業(yè)經(jīng)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(fā)現(xiàn)確實打不過搞了很多年的美圖?！?/p>
比如，MT Lab的“人體技術(shù)”能夠精準識別肩、肘、腕等人體骨骼關(guān)鍵點；“全身美型”技術(shù)，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(zhàn)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(fā)?！?/p>
可以看到，2023下半年，美圖在已經(jīng)形成的生產(chǎn)力、消費兩大產(chǎn)品矩陣上，把視覺大模型再度進化至4.0版本，且多款產(chǎn)品持續(xù)更新迭代。
與此同時，產(chǎn)品也更貼近具體的應(yīng)用場景，實現(xiàn)了較高的研發(fā)效率。
疊加大眾化定位下，AI產(chǎn)品的收入爆發(fā)，美圖的日子自然比其他玩家要好過一些。
小結(jié)
無論是新興行業(yè)，還是既定行業(yè)中出現(xiàn)的新機會，進入時機都是很關(guān)鍵的。
當下的美圖，顯然已踩準了節(jié)奏。
然而AI行業(yè)的競爭是一場近乎空前絕后的馬拉松，只有應(yīng)用層和技術(shù)層持續(xù)的相輔相成，互相反哺，才能在疾馳的列車上坐穩(wěn)。
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(yīng)用），但我們認為真正的競爭關(guān)鍵在于如何精準挖掘垂直場景，構(gòu)建AI原生工作流，并打造清晰的商業(yè)模式?！?/p>