美图 CEO 吴欣鸿的这期播客非常接地气。对于草根创业者来说，有太多能直接拿来用的经验和判断。创业的前十年做工具类产品，但这两年流量一直在跌，新产品没什么头绪。很多 AI 产品解决的问题，ChatGPT 也能做，而且用户的订阅费根本覆盖不了 Token 成本。
创业公司做 AI 应用，机会到底在哪里？
2013 年移动互联网创业热闹的时候，创业者聚在一起聊做什么方向的 App。但到了这一轮 AI，随便再做个什么 App 能有机会吗？大家可以观察一下，现在有多少独立开发者，真正能够靠 AI 应用本身赚到钱？很少。很多人最后还是靠做自媒体、咨询或者培训来变现。
应用的开发门槛大幅降低之后，商业闭环的门槛也随之抬高了很多。以前会给各种工具 App 付费买会员，现在很多都不需要了，直接让 ChatGPT 帮忙搞定就行。而且，很多 AI 应用也很容易被通用模型，或者 ChatGPT 这样的超级 AI 应用吃掉。
美图 CEO 吴欣鸿的经验是：必须得找到那些通用模型很难直接替代，同时用户又愿意付费的场景，然后扎进去，把这个场景做得足够深。比如他们做的开拍，最早只是美颜相机里的一个提词器功能，但分析数据发现这个小功能居然排到了所有付费功能的第三名。于是专门去访谈用户，才意识到很多人是房产经纪人、保险经纪人，或者做知识付费的创作者，需要通过口播视频做营销、获客。
随着产品发展，他们又不断深入这些行业，研究不同用户的工作流程和具体需求，甚至跑到保险行业的展会上推广产品。吴欣鸿说，他们最初也不懂这些行业，很多行业知识都是用户慢慢教会他们的。
敢于放弃，及时止损
ChatGPT 发布之后，美图就开始把生成式图像模型应用到产品里，后来开始自研奇想大模型，先做图像，到了 2023 年、2024 年，又开始投入视频大模型。但做着做着发现，几个大厂在很多方面都有碾压他们的资源优势。无论是人才储备，还是算力、数据，都不是一个量级的。
如果美图只有竞争对手十分之一，甚至更少的预算，却要做同样的事情，那胜算实在太低了。所以，经过一番权衡，他们最终还是决定收缩视频基础模型的研发，把精力重新集中到自己更擅长的图像模型上。能意识到自己打不过，还能在已经投入大量资源之后果断放弃，这比押对一个方向还难。
为核心场景自研模型
收紧视频大模型之后，美图就把研发资源更多地集中到图像模型上。目前美图的相关产品，大约 96.5% 的能力，都是由自研模型提供的，真正调用外部 API 的只占很小一部分。按照他们的测试，在实现同等效果的情况下，自研模型的成本只有外部商业模型的二十分之一。
而且自研模型还可以针对特定场景进行优化，和竞争对手拉开差距。比如人像修图，美图可以针对人像美容、光影调整、画质修复等具体需求做专门的训练和优化。如果大家都调用同样的外部模型，模型只能做到 70 分，那大家可能也就只能做到 70 分。但通过自研模型，就有机会把某些特定效果做到 80 分、90 分，同时还能节省成本。
AI Native 的组织
从 2025 年初开始，美图借鉴 Supercell 等游戏公司的经验，在内部成立 AI 创新工作室。目前已经有十几个工作室，每个团队尽量控制在十个人以内，负责从产品立项到 PMF 验证的整个过程。有些团队甚至只有两三个人。
工作室的负责人类似于游戏行业的制作人，拥有比较大的决策权，可以自主决定产品怎么做、资源怎么分配。他们改变了过去的产品立项方式：现在更倾向于先把产品做出来，再讨论值不值得正式立项。AI 已经把做 Demo 的成本降得非常低了，一位产品经理之前完全不会写代码，但有了产品想法之后，借助 AI Coding，可能三天就能把整个 Demo 做出来。
AI 应用商业模式
过去做工具类产品，商业模式很简单，用户每个月花几十块钱买个会员，就能使用各种高级功能。但现在做 AI 应用，这套模式不一定行得通了。因为传统软件的边际成本很低，用户多使用几次，基本不会增加多少成本。但 AI 不一样，每次生成都要消耗算力，特别是图片、视频等任务，成本可能相当高。
吴欣鸿的思路是：保留基础订阅，同时增加按服务收费的模式。基础功能继续通过会员订阅提供。对于那些需要消耗大量算力，或者能够直接帮用户完成某项工作的需求，可以单独收费。说白了，就是把 AI 的能力封装成用户能够理解的服务，直接帮用户交付结果。
出海的具体经验
- AI 生产力应用应该从 Day One 就面向全球市场
- 生活类产品和生产力产品，全球化的难度不太一样
- 出海不能简单地把国内产品换个名字，翻译一下界面
- 海外市场应该按照文化圈划分，不能只看地理位置
- 不要盲目追求海外用户增长，更重要的是付费能力和长期留存
- 可以利用不同市场验证商业模式，再把成功经验推广到其他市场
- 不要忽视那些没有重点投入，却自然增长很好的海外市场
- 海外市场需要本地团队，但研发不一定要搬到海外
- 做全球化，创始人和核心团队需要亲自到海外了解市场
吴欣鸿过去两三年，每年有一百多天在海外工作。除了与当地团队交流，还会拜访创业公司、参加行业沙龙，与当地的研究人员交流。AI 时代技术和市场变化太快，核心团队需要直接了解全球正在发生什么，而不只是依赖国内获得的二手信息。
