原文來源：白鯨出海

作者：Amber

編輯：智婷

圖片來源：由無界 AI生成

前些日子，data.ai 藉著 ChatGPT（2022 年 11 月桌面端發布）上線一周年發布了一個榜單，羅列了自 ChatGPT 移動版本發布以來（2023 年 5 月），全球下載量最高的 10 款 AIGC 應用。

榜單中，大多是和 ChatGPT 一樣的聊天機器人，只有 3 款 App 被歸類為 AI 藝術生成器，也就是我們熟知的 AI 生圖 App。在刻板印象中，不論是漫畫臉、還是前些日子大火的 Yearbook 年鑒，基於 AI 一鍵生成某種風格化圖片的 App 們，大多一波流。在下載榜單上，屬於直上直下類型。

但仔細去看數據之後我們發現，一波流的 AI 生圖 App 們，貌似起碼在美國市場找到了自己的受眾群體。以活躍用戶量來論，表現最好的 AI Mirror 在美國市場的 DAU 數量在一段時間內高於某修圖大廠從業者眼裡一直最能穩定創收的 “白月光” FaceApp（這款 App 的美國月流水接近 300 萬美金的水平）。雖然創收能力還差不少，但這個 DAU 表現，與我們本身的認知 “很多人下載了，玩幾天就放在那吃灰”，有了不小的偏差。

而藉著谷歌在北京辦公室舉辦谷歌出海創業加速器展示日活動，我們見到了 AI Mirror 背後公司 Polyverse 的創始人兼 CEO Steven 郭炫、聯合創始人兼 CGO Queena 邱子珺。在見到 Steven 和 Queena 之前，我們藉助於三方平台了解了 AI Mirror 一些維度的數據，但如果說一波流的刻板印象被打破，那麼還有幾個問題其實是我們非常好奇的。

AI 生圖本就是非剛需，是誰撐起了美國幾十萬的 DAU？作為外界看來差不多的 AI 生圖 App 們，自己產品的競爭力又在哪裡？身處 AI 的價值鏈上，從業者們又如何看待整個產業發展？

從遊戲到 AI，我們一直認為 AI Mirror 是一款“玩具”

Steven 2016 年大學畢業之後，進入騰訊做了幾年的 MMORPG。“那時，感受到海外遊戲市場非常有機會，我們就說去創業做這件事情。第一開始，我們做超休，後來流量環境發生變化，轉向了休閒遊戲”。

在 2022 年的時候，一個新的契機出現了。“我本人技術出身，對新技術會非常關注，2022 年下半年注意到 AI 之後，我們把公司內部員工做成超級英雄的形象，還會做一些惡搞表情包，大家都覺得很有趣。我們也評估了下，自己能做、而且做得還不錯，同時對市面上的產品做過調研之後，認為當時市面上的產品在畫面力、保留用戶元素、使用體驗的簡潔性上都依然有改進空間。所以 2022 年下半年，AI Mirror 的 Demo 就做好了，經過很長一段時間的籌備，產品在今年 3 月份正式上線。”

而 AI Mirror，令人最驚喜的一點是，在減弱投放之後，仍維持着比較好看的 DAU 曲線。不像修圖一樣“剛需”，AI 生圖 App 卻維護住了穩定受眾。

“AI Mirror，對它的定位，和我們做它的初衷一樣，是一款玩具，提供的是新奇體驗，這種新鮮期過後一般會有很多流失。它確實沒有修圖那麼剛需，但是我們發現，這個玩具匹配到了修圖、分享之外的需求。在我們的平台上有一群用戶，有點類似於創作者或者小 B 商家，他們用 AI Mirror 來進行創作，這部分用戶的黏性，表現在使用頻次和時長上，甚至遠遠高於 P 圖應用。

舉個例子，有用戶在我們的產品中做賀卡，風格化之後的圖片相較於原本圖片，增加了一定的趣味性、畫面表現豐富度，同時也保留了原先照片的很多細節，場景更具‘情緒’和表現力了。”

在進入這一期的谷歌出海創業加速器之後，Polyverse 團隊與導師接觸交流下來，認為 AI 在應用層面主要有兩個方向：一個是 AI 如何去革新傳統/線下場景，在圖片領域，如妙鴨相機 vs 專業攝影；而另一個方向，是用 AI 去創造增量價值、而不是以替代的角度去思考問題。“就如移動遊戲出來之後，是擴大了遊戲市場，而不是完全去擠占 PC 和主機市場。而在圖片領域，AI 生圖提供的是風格化的價值，釋放用戶的創意，而智能 P 圖在一定程度上取代的是傳統 P 圖，也是非常大的機會，只不過不再是唯一解了。”Steven 補充道。

在與團隊接觸之後，我們也去進一步觀察了整個圖片編輯市場，在 AI Mirror 之外，其實也有少數 AI 生圖產品在 DAU 上的表現很好。

在 2022 年左右上線的 AI 生圖 App 們，在美國市場的 DAU 量級已經能與頭部修圖 App 抗衡 | 白鯨出海根據點點數據製圖（藍色背景為傳統修圖，黃色背景為 AI 生圖）

除了可能匹配到一些需要藉助 AI 生圖 App 釋放創意的用戶之外，新上線的 AI 圖片 App 們以更低的使用門檻、付費訂閱+廣告變現的模式，鎖定了更廣泛的用戶。

傳統的頭部 App 因為已經建立起穩固的用戶池、形成了一定的競爭壁壘，他們的付費卡得都很嚴，僅開放少數免費項，雖然也擁抱 AI，但大多數設成了付費功能。而後來者則更願意以免費體驗去覆蓋更多用戶，這也是現在這波新生力量的活躍用戶體量能與傳統 App 們一較高下的一個原因。

AI 生圖 App 們對於 Avatar 生成也採用了不同的商業化模式

“玩具”的持續價值與競爭力

以 AI 生圖切進去，提供風格化圖片生成體驗，讓 AI Mirror 和很多 AI 生圖 App 一樣在初始階段有不錯的流量。

AI Mirror 的下載量爆髮式增長，一次是在上線之後，一次是在 5 月份。“5 月底的這波爆發增長，大部分是自然量，來自於社交平台的用戶自傳播。我們發現一個很有趣的現象，就是用戶會在地域層面上自發傳播，根據共同的文化認知，從某一個市場傳播到另外一個市場。所以，後來覺得可以主動增長的時候，我們會聚焦某些核心市場，抓住社媒傳播節奏向周邊輻射，比如說印尼。在東南亞區域來說，印尼用戶的好奇心很強，下載量非常高，就可以作為試點。”Queena 總結道。

在產品增長的過程中雖然也匹配到一些粘性用戶，但本質上還是一款“玩具”的 AI 圖片 App 也確實會存在用戶流失、快速衰減的問題。對此，Steven 分享了他的兩個應對思考：

第一、抓住並放大上面說到的垂類用戶。

AI Mirror 在最初的定位是玩具，針對的是用戶分享需求，加上商業化的考量，這導致我們會權衡圖片生成的速度、使用場景等等。而這些場景可能並不適合我們觀察到的黏性用戶做 B 端創作的場景。未來，我們會針對於這波用戶的需求快速迭代。

第二、去拓寬場景。

用戶的行為與 App 的場景和功能相對應，現在大部分的用戶依然是做好看的頭像然後去社媒分享，我們希望去拓寬分享場景，讓他們有更多可表達的內容，另一個是是否可以通過技術升級，去延伸到視頻的場景。”

在筆者執行這個對話項目的過程中，我們看到 AI Mirror 上線了用 AI 文字指令去替換照片中某些元素的 Magic Brush、AI Video 功能、適用於海外假日季的多人圖片風格化功能、以及能夠方便用戶發送聖誕賀卡的模板等等。

不斷去豐富用戶場景，讓 App 在投流力度減小之後也依然維持了不錯的用戶體量，但對算力資源也有很大的要求。

“AI 生圖的算力成本是非常巨大的負擔，我們在計算推理層面做了很多工作來降低成本。”Steven 表示，“同時在增長上，我們更注重用戶的口碑傳播來形成品牌認知，從而降低整體的用戶獲取成本。商業化層面，在第一天就上線了商業模式，做訂閱和廣告變現。我們之前只融了種子輪，規模也不大，我們更希望靠自己能夠做好積累，在需要投入時再放更多的資源進來。”

寫在最後

AI 經歷了 2023 年的創投熱，很多項目都在一次次 GPT 的迭代中被推翻。在巨大的機會的背面，也是對 AI 創業者賽道認知的一次次考驗。

做應用層 AI 產品，在大部分人眼裡就是“套殼”，本質上依然是流量生意，但從現有情況來看，隨着用戶與 App 不斷交互，原本為了提供新奇體驗的 AI 產品，開始被團隊挖掘出更深層次的價值。不斷積累的數據與算法優化，也讓產品開始逐漸建立起一些競爭壁壘。

在如今的商業環境下，一個 AI 生圖 App，其產品價值的挖掘與定義、算法優化、增長策略、商業化模式等方面，都影響着產品是否能成立、在市場上跑通。AI 技術創新為那些有能力的創業團隊提供了一個切入早已山頭林立的“舊賽道”的機會，而他們的探索也許將在 2024 年，結出不一樣的果實。