263.Sora死了，Adobe跌了，美图何去何从？ - 主题精读稿

前言：当模型开始吞噬应用，工具公司如何自处？

美国 SaaS 公司股价集体暴跌，Adobe 一年跌超 40%，OpenAI 关停旗下视频产品 Sora——这一系列事件将"大模型是否正在吞噬应用层"的讨论推向高潮。但 Sora 的死亡并非模型碾压应用的佐证，恰恰相反，它暴露了模型厂商做应用的困境。本期讨论以此为起点，深入探讨模型与应用的生态位关系，并以美图为样本，分析一家影像工具公司如何在 AI 时代找到生存逻辑：放弃自研大模型、做模型容器、深耕审美与行业 know-how、拆分能力接入 Agent 生态。核心结论是：大模型不会吞噬需要行业理解、审美判断和用户洞察的场景，但前提是做应用的公司进化速度要快过模型进化的速度。

一、Sora 关停：不是模型吞噬应用的反转，而是技术本身不行 (00:05 - 08:35)

SaaS 公司的集体恐慌始于 Claude 的产品能力持续突破。每一次 Claude 在某个板块的能力得到验证，该板块原有的 SaaS 公司股价就跌一波。在这种叙事下，UI 即将消失、AI 执行层将取代传统软件的判断甚嚣尘上。但 OpenAI 亲儿子 Sora 的关停，给这个叙事打了一个问号。

庄明浩认为 Sora 是个案，需要综合考虑业务发展、金融格局、成本和竞争格局。OpenAI 不仅关了 Sora 的 App，连模型本身也基本放弃，团队转去研究"前沿世界模型"——这是一种比较冠冕堂皇的说法，本质上是放弃了 AI 视频这个战场。

卫夕则给出了更尖锐的判断：**Sora 关闭的核心原因就是技术不行，效果不行。**他提供了两个证据。第一，Sora 不仅关了 App，还关了 API。如果效果真的好，完全没必要关 API——卖贵一点也能 hold 住成本，Claude 现在大家抢着送钱给它就是例子。关掉 API 说明以当前技术水平和价格根本卖不出去。第二，专业视频工作者海星和阿文对 Sora 的评价是"非常鸡肋"，只有找灵感的时候才用，甚至呼吁大家不要冲 Sora 的 Pro 套餐。同期他们推荐的第一名是 C-Dance 2.0，还有可灵和谷歌的模型。

Sora 之所以让人预期极高，是因为它发得早。当时发布的是"期货"，只放出了精挑细选的 demo，把大家胃口吊上去，过了将近一年才推产品，但在真实工作流中从未被广泛验证过。从成本看，Sora 的 AVP 在全产业周期内收入仅 210 万美金，而高峰时一天的推理成本高达 1500 万美金——这笔账完全算不过来。同时 Anthropic 的收入在过去两个月从 90 亿美金 AR 涨到 190 亿美金，对 OpenAI 形成了巨大的竞争压力，促使其收缩副业、专注主线。

不是模型不行，是 Sora 自己的模型不行。不同的模型和产品各有擅长的场景，模型与应用处于不同的生态位，并非完全覆盖关系。

二、从工具到平台的困境：AI 产品应先回归工具属性 (08:35 - 14:36)

Sora 的失败还揭示了另一个问题——它不只想做工具，还想搞社区。这让人想起美图秀秀做美拍的经历：美拍几个月就超过了腾讯的微视，成为市场最成功的影像产品，但随后遇上抖音快手大爆发，做平台的窗口期太短，最终只能回归工具。

庄明浩提出了一个规律性判断：**所有板块似乎都要经历从技术到产品、再从工具类产品过渡到平台级或社交产品的过程。**互联网如此，移动互联网如此，AI 可能也是如此。OpenAI 做 Sora App 时请了一堆来自 Meta 的产品团队，他们把古典移动互联网成熟状态下的产品形态照搬过来——想做浏览器、做抖音式的 App、做 LinkedIn 式的社区。但他们忽略了技术成熟度、用户接受程度、以及现有产品体验与新产品之间的迁移成本。

先设想一个比较大的东西，可能团队也比较大，功能也比较复杂，然后过程中希望跟 AI 产生什么样的融合——看起来这个路径在今天有点难。

对于非模型厂商而言，当前最合理的选择是做"模型加一层"的工具。今天用户不是看你能生成什么，而是看你能帮人更高效地做什么。钟青在讨论 AI 与游戏结合时提出了一个精准的判断：AI 在各个场景里从 0 到 80 分可以一刷而过，但 80 到 100 分寸步难行。而用户现有体验可能已经在 95、96 分，不到 99 分就没有意义。从 80 提到 100 的过程是苦活累活，但在模型水位还没涨到那个高度的窗口期内，不能躺着等。

三、美图的战略：生产力工具与全球化，从"有趣"到"有用" (14:36 - 20:27)

美图把生产力和全球化作为战略重点，背后的逻辑是优化一个简单的收入公式：用户基数 x 付费订阅率 x ARPU 值。美图秀秀和美颜相机该装的人都装了，用户基数上升空间有限，但生产力和全球化可以显著提高付费订阅率和 ARPU 值——因为产品从"有趣"变成了"有用"。

具体到产品层面，两个亮点是美图设计室和开拍。

美图设计室已连续做了好几年。团队扎根厦门，当地有大量晋江鞋企，他们带着设计师跑到特步、安踏，实地调研商品图拍摄流程和广告制作方式。**从生活场景切入生产力场景对美图本身也是新课题，有很多课要补，厦门的产业环境反而成了优势。**最初想铺 25 个行业，发现做不细，收敛到 5 个，再收敛到 3 个——电商、广告和游戏。现在游戏提得少了，核心在广告和电商，因为这是能产生真金白银的领域：淘宝店主和商家为了赚钱，能带来回报就愿意付费。

开拍的诞生则体现了美图孵化产品的方法论。它最初是美颜相机里的一个提词器功能，数据增长飞快，就被独立成 App，第一年就赚了一千多万。美图秀秀里有大量功能格，哪个功能数据好就有可能被放大做成独立产品。目前生产力场景月活 2400 万，占整体不到 10%，但付费渗透率 9%，远高于生活场景的 5.9%。

四、与剪映的竞争：打点而非打面的生存策略 (20:27 - 26:06)

美图设计室和开拍与剪映存在明显的功能重叠，但关键在于细分场景的优化深度。卫夕举了一个生动的例子：他媳妇编辑个人和家庭视频时用美图的 Wink，公司培训剪视频则用剪映。原因很简单——美颜还是美图的 Wink 做得更好。磨皮程度、牙齿、唇膏颜色这些细节极其微妙，美图在这方面轻车熟路。

同样的逻辑延伸到美图设计室。从 25 个行业收敛到电商和广告，正是因为每个细分人群对效果的要求都非常微妙。投广告的 ROI 是实打实的数据，AI 好就好，不好就不好。美图甚至收购了一家广告代理商，目的是把自己生产的广告物料通过代理商投放，收集更多数据来验证效果。

**剪映打的是面——覆盖面更大；美图打的是点——在细分场景扎得更深。**这是美图在与剪映竞争中的生存空间。如果不这样做，正面竞争根本没有胜算。

五、模型与应用的缝隙：审美护城河与进化的应用 (24:03 - 30:55)

有人评价"AI 摧毁的是上一代软件靠工程量堆积的技术护城河，而美图的护城河在审美"。但审美偏好变化极快，今天流行明天可能过时，如何保持敏锐度？

卫夕给出了一个框架性的思考：**在脑机接口真正可用之前，用户和模型之间一定存在缝隙，这个缝隙就是应用的空间。**Claude 再强，也需要 Claude Code 来承载能力，还要从 Claude Code 扩展到 Codeworks，还要去学龙虾。模型是模型，应用是应用，即便是 Anthropic 自己做应用也是如此。

更重要的是，应用也在进化。从 GitHub Copilot 到 Cursor 再到 Claude Code，编码工具在持续迭代。驱动应用进化的是模型能力的提升，模型在进化，应用必须跟着进化。谁能给模型更多附加值，谁就能活到最后。即使 C-Dance 达到 100 分，用户会说"我要 110 分"，这时应用的空间就来了。

庄明浩从产品迭代节奏的角度补充：过去三四个月，Cursor 的产品功能更新可能有几十项，几乎每天都有。AI 产品的迭代是以天为单位的。这要求团队对模型边界有强烈感知，对用户需求有精准把握，然后以极小的方式将两者的交集变成可用产品交付。这不是传统意义上设计一个大产品再慢慢推进的节奏，而是持续叠加、一次次微小突破的过程。

我想说一句废话，就是变化的应用，或者说进步的应用，可能不会被替代。但是如果你一直停在那，模型慢慢靠近你，你也不往前面走，那你被替代的可能性其实就非常大。

六、高收入应用的危险与 Coding 战场的启示 (31:39 - 39:09)

什么样的应用更容易被大模型吞噬？庄明浩给出了一个听起来像废话但很精准的答案：今天被证明收入够高的都很危险。

以 Cursor 为例，正在以 500-600 亿美金估值融资，过去三个月收入从 10 亿翻到 20 亿美金。同时，Claude Code 和 Codex 增长迅猛，Coding 战场似乎确实会被模型厂商第一方应用全部吃掉。投资人面临的核心问题是：Coding 战场最终是被模型厂商全吃，还是 Cursor 这样的公司能保住优势？

每次 Claude 在某个板块的能力得到验证，该板块的 SaaS 公司就跌一波。Claude 新模型泄露时官方说"太危险了，像武器一样"，消息一出网络安全股全跌了。虽然这是股票市场的短期行为，但叙事方向确实在往"更多被吞噬"的一端偏移。不过也有一派认为到了一定极端，模型终究会留下一部分无法吞噬的领域。Coding 战场是这个问题最前沿的试验场，结果将为整个行业提供阶段性结论。

在 AI 影像领域，美图占据的是从模型输出到用户可用的中间层——做品控、风格一致性、批量输出、行业适配。这个中间层会随着模型进化而缩小吗？行业 know-how 是模型很难学会的吗？卫夕的回答是：模型能力像水桶一样齐头并进，必然会吞掉应用端通过"雕花"实现的一些功能。关键不在于能不能被替代，而在于你是否在持续前进。连微信都在变，任何应用都必须往前走，离用户更近，更多地被 Agent 调用——如果一直不动，那肯定被替代。

七、从工具自卑到工具自信：美图的 AI 转型路径 (40:36 - 55:13)

吴欣鸿把美图的产品定位从工具升级为"AI 团队"——不只是瑞士军刀对一把剪刀的关系，而是给用户一个由多个代理组成的团队。电商 Agent 团队不只做好看的图，要做能提升销量的图，需要引入市场分析、用户研究、文案等多种能力，提供完整的工作流。比如在亚马逊推广水杯，经验丰富的人会往健身、户外等独特场景挖掘——前几年爆火的"吨吨杯"就是找到独特场景后突然爆发的典型案例。这些行业诀窍是大模型不知道的。

庄明浩由此引出一个有些"可悲"但真实的感触：**互联网本质上也是传统行业，有太多外行人不了解的 know-how。**AI 改造互联网的逻辑与改造工业和其他传统行业是一样的。AI 能力确实非常强，但需要与已经成熟的场景、规划、执行流程产生关联，而不是像"主降临"一样瞬间解决所有事情。App Store 的摄像摄影品类打了快 20 年，至今百花齐放。影像赛道的竞争可以细碎到无以复加，不可能有一个通用方案瞬间解决所有问题。美图只要找好自己熟悉的战场做延伸，与大模型公司之间的竞争目前还是非常错位的状态。

美图孵化新产品的方法论已经在向 AI 时代调整。以前更多是自上而下——吴欣鸿和小白碰撞出点子再让团队跟进。现在则想从下往上推：设立 AI 工作室、产品挑战赛，每组最多三个人，鼓励小团队快速尝试。AI 一人公司把产品运营设计研发的功能全干了，不需要写 PRD、排期、测试，尽快上线接受市场检验。

吴欣鸿自己也经历了从"工具自卑"到"工具自信"的转变。十年前美图绝不满足于做工具公司，总觉得只做工具格局太小。做手机失败、亏了 42 亿后，才回到擅长的领域。**他自嘲当年"用下等马和别人的上等马竞争"——做美拍时与抖音正面对抗毫无胜算，但做工具的手感从第一天做产品时就很擅长。**美图内部有个心法叫"视觉器官加个性化"：视觉器官指通过模型能力拆解呈现不同变化，个性化指与自己相关——吉卜力头像、手办头像之所以能传播，核心都是"跟自己有关"。

在模型选择上，美图 2023 年曾发布自研的 19 大模型，但很快调转方向，不再以自研基础模型为主，转向做模型容器——灵活调用各种开源模型、商业 API 和自研垂直模型，哪个效果好用哪个。这个选择与 Adobe 形成鲜明对比：Adobe 自研模型主打版权安全和更少的幻觉，听起来非常正确，但 AI 推理成本超过了收益，每多一个用户的 AI 调用都让利润被多吃掉一点。

卫夕认为这个选择相当务实。不训模型不丢人，微软苹果也不训。但不训模型不代表不微调——可以用自己的数据微调开源模型。他还提到国外有团队专门训了一个小模型做智能路由，判断哪个问题用哪个大模型回答效果最好。美图目前用人肉方式做这件事：一个功能点让团队把 20 个模型全部试一遍，选最好的；实在选不到合适的，才考虑微调。

反而哪天美图要宣布说我要训模型了，我觉得这可能是需要担心美图的时候。

庄明浩进一步指出，图和视频的战场太特殊，大到应该与语言模型并列。今天多模态已经融为一桌，快手可灵的竞争不只是视频的竞争。他甚至预判 2026 年一定会有看起来很风光的图片视频模型厂商选择放弃——美国已经出现征兆，Runway 作为最早做视频模型的公司，已在今年春节上了一个"卖铲子"功能，让用户在平台上接入所有视频模型。

八、接入龙虾生态：从 APP 公司到能力供应商 (1:08:03 - 1:15:13)

美图已将抠图、换装、图生视频、动作牵引、智能尺寸等能力打包成标准 Skills 接入龙虾生态。电商商家上传一张商品图，说"帮我生成一套淘宝详情页"，Skills 就能自动完成全流程。这意味着美图可能从纯 APP 公司变成影像能力供应商。

卫夕指出，美图之前就有开放平台，让开发者调用 API，但一直没做起来。核心原因是美图自己最了解自己的 API，自己用得最好；外部开发者拿单点功能去做，既要付 API 成本又要付获客成本，ROI 很难打正。这次的开放不同于以前——不是向开发者开放，而是向用户开放，把自己放到龙虾的流量池里。如果你不做，别人会做。

庄明浩把这个问题类比为电商公司担心自己变成货架。美图开放能力后，原本可以付费的能力未来可能无法高效变现。但这不是零和一的问题。OpenAI 的电商尝试已经基本停掉，说明极端情形在短期内不会到来。当前对所有厂商来说，蹭这波热浪是最优选择——连微信都开放了，还纠结什么？美图原来就给化妆品公司卖过解决方案，以 2B 方式卖过能力调用，它知道这个边界和可能性。

更根本的问题是：AI 这波能力到底是把软件全部吃掉，还是打开一个更大的市场？全世界纯软件行业不过几千亿美金的盘子，在 AI 面前算不了什么。如果 AI 打开一个几万亿美金的市场，那就不是零和博弈，而是大家一起去吃增量。

九、2A 时代的来临：Agent 生态中的角色定位 (1:15:13 - 1:20:54)

极限推演：在 Agent 生态中，美图是继续做 APP 同时开放 API 和 Skills，还是逐渐从前台 APP 退到后台、变成视觉生产链路中的技术设施？淘宝已经出现了这种张力——千问里购物比淘宝 APP 还有补贴，业绩到底算谁的？

以前美图在与大模型竞争中讲的故事是"我做垂类场景最专业"，靠的是用户心智。但在 Agent 时代用户连 APP 都不打开了，能被 Agent 优先调用才是新的心智。

卫夕认为 2B、2C 之后很可能就是 2A（to Agent）。这是三者融合的过程，目前还在早期，龙虾不一定是最终形态。苹果 Sierra 宣布要出独立 App 并调用 iOS App Store 里所有生态，微信也在做 Agent 并要求小程序全部开放——有任何小程序敢不对微信开放吗？可能性几乎为零。

面对这些变量，最好的策略是早一点去试，走一步看一步。现在没办法想象六个月之后的事情。

潘乱最后给出总结：大模型不会吞噬那些需要行业理解、审美判断、用户洞察的场景，但前提是做应用的公司在垂直场景里的进化速度要快过模型的进化速度。美图花了十年绕了一大圈，从工具的自卑回到工具的自信。正如吴欣鸿所说，AI 是美图最大的机会，也可能是最大的威胁——AI 影像赛道在过去一段时间扩大了很多倍，各个垂直领域远未到白热化竞争。但工具要在这个时代证明自己的价值，必须时刻意识到：我们在跟时间赛跑。