今天小编分享的互联网经验：AI第一波红利，美图吃到了，欢迎阅读。
图片系 AI 生成
文 | 表外表里，作者 | 周霄、谭鸠云，编辑 | 付晓玲、曹宾玲
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 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。
01 和 Adobe 错位竞争，拉拢 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，影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。
这在如今的影像视频编辑行业，同样适用。
可以看到，传统軟體老大 Adobe 迅速将 firefly 与 PS、PR 等结合，推出影像视频编辑、3D 创作等 AI 功能；AI 绘图新秀 Midjourney，也推出了使用命令创建影像、自定义設定等绘图功能。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網域权威榜单 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。
当下国内的影像视频编辑行业，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。"
02 研发 " 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更新，重新投入到影像、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 技术更新上，总是表现得兴致缺缺。
以数字人为例，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，没有哪个影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網域人迹罕至。
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網域。
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。
巨头企业在应用领網域，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，并对应用軟體 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。
同为影像视频领網域老玩家的美图，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。"
