今天小編分享的互聯網經驗：AI第一波紅利，美圖吃到了，歡迎閲讀。
圖片系 AI 生成
文 | 表外表裏，作者 | 周霄、譚鸠雲，編輯 | 付曉玲、曹賓玲
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%；經調整後淨利潤達 3.7 億，同比增長 233.2%。
40 多頁的報告裏，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，早已成為業内共識。
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裏，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。
上市公司的财報也不好看，雲從科技 2017-2022 年平均每年燒掉 7 億元，2023 上半年虧損 3 億元；商湯科技更加誇張，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，美圖用户每天處理的數億份圖片和視頻裏，約 83% 都用到了泛 AI 功能。2023 年美圖影像與設計產品業務（訂閲付費）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。
01 和 Adobe 錯位競争，拉攏 AI 新手
" 截至 2023 年底，付費率達到 3.7%；付費用户達到 911 萬，同比增長 62.3%。" 财報裏的這一組數據，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，影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，率先俘獲大眾用户，如同期主打性價比的小米等。
這在如今的影像視頻編輯行業，同樣适用。
可以看到，傳統軟體老大 Adobe 迅速将 firefly 與 PS、PR 等結合，推出影像視頻編輯、3D 創作等 AI 功能；AI 繪圖新秀 Midjourney，也推出了使用命令創建影像、自定義設定等繪圖功能。二者均瞄準專業群體，有不低的使用門檻。
Adobe 系列增加 AI 指令後，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 來説，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。
而這給國内玩家們，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、阿裏妙鴨相機、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網域權威榜單 CLUE 上，排在前三的，都是國内大模型巨頭。
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，美圖最新财報顯示，2023 年生產力場景用户同比增長 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 生态系統、觸摸屏等產品迭代引發的國内第二次換機潮裏，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。
當下國内的影像視頻編輯行業，也是類似的軌迹。
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，很适合小白。
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，其每訂閲用户的付費金額，被拉低了。
也就是説，錯位競争疊加豐富的 AI 產品供給，讓美圖在大眾市場 " 搶跑 " 出頭。财報顯示，以付費訂閲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 訂閲服務滲透率還有較大提升空間，有望提到 5% 左右。"
02 研發 " 不見兔子不撒鷹 "
對 AI 公司來説，技術相關的開支，往往是最大的 " 出水口 "。
以美圖為例，财報顯示，因為 AI 相關雲計算服務費的增加，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吓人，甚至連巨頭都吐槽 " 不堪重負 "。
比如，OpenAI 的 CEO 曾提到，随着更復雜的模型開發，公司支出将持續超過收入增長，需要籌集數百億美元才能滿足成本。Adobe 的 Firefly 為了防止用户重度使用造成虧損，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，這説明公司的研發效率在不斷提升。
很顯然，美圖的技術路線裏藏有一些門道。
" 我們受到了較大的心理衝擊。" 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更新，重新投入到影像、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 技術更新上，總是表現得興致缺缺。
以數字人為例，阿裏、谷歌在生成虛拟模特上死磕 " 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 " 區别對待 " 的原因，看看用户反饋就知道了：大廠的效果雖然驚豔，上傳後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，選定系統裏預置的模特，就可以獲取一張物美價廉的照片了。
説白了，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説，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。
這樣的颠覆性技術，沒有哪個影像視頻編輯平台想錯過，美圖自然也不例外。
也就是説，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 "。
這顯然和當下國内百模大戰的 " 畫風 " 大相徑庭。
可以看到，國内 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網域人迹罕至。
如此扎堆 " 大模型 "，一方面在于，自成生态是 AI 時代的產品分發入口，意味着一個 "10 萬億 " 機會，而國内目前來説是空白的，巨頭們都想 " 搶先建立生态，率先抓住話語權 "。
另一方面，在巨頭們的通用大模型生态成熟之前，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 競争的主要戰場更多集中在垂直應用領網域。
初創企業來説，基于 OpenAI 的開源以及行業内生态的成熟，Midjourney、Jasper 這樣的明星應用層數不窮。
巨頭企業在應用領網域，也如魚得水。以 Adobe 為例，GPT4 推出後，其在半年内甩出 3 個創意生成式 AI 模型，并對應用軟體 Creative Cloud 做了 100 多項 AI 創新。
Adobe 之所以能如此快速适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户數據。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，内部學習就可以實現更好的效果。
同為影像視頻領網域老玩家的美圖，顯然也有類似的特點。
可牛影像的傅盛回憶創業經歷時曾説過：" 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，但發現确實打不過搞了很多年的美圖。"
比如，MT Lab 的 " 人體技術 " 能夠精準識别肩、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裏卷生卷死的玩家們更幸運。
吳欣鴻在最新電話會議裏也説道：" 我們不能無邊無際去做一個大而全，什麼能力都有，但不知道要給誰用的模型。美圖一開始就是有明确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 行業的競争是一場近乎空前絕後的馬拉松，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。
正如吳欣鴻所説：" 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争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。"
