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 借著 ChatGPT（2022 年 11 月桌面端發(fā)布）上線一周年發(fā)布了一個榜單,，羅列了自 ChatGPT 移動版本發(fā)布以來（2023 年 5 月）,，全球下載量最高的 10 款 AIGC 應(yīng)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(shù)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,，基于 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,，屬于直上直下類型,。

但仔細去看數(shù)據(jù)之后我們發(fā)現(xiàn)，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(xiàn)最好的 AI Mirror 在美國市場的 DAU 數(shù)量在一段時間內(nèi)高于某修圖大廠從業(yè)者眼里一直最能穩(wěn)定創(chuàng)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(chuàng)收能力還差不少,，但這個 DAU 表現(xiàn),，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,。

而借著谷歌在北京辦公室舉辦谷歌出海創(chuàng)業(yè)加速器展示日活動，我們見到了 AI Mirror 背后公司 Polyverse 的創(chuàng)始人兼 CEO Steven 郭炫,、聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CGO Queena 邱子珺,。在見到 Steven 和 Queena 之前，我們借助于三方平臺了解了 AI Mirror 一些維度的數(shù)據(jù),，但如果說一波流的刻板印象被打破,，那么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(chǎn)品的競爭力又在哪里,？身處 AI 的價值鏈上,，從業(yè)者們又如何看待整個產(chǎn)業(yè)發(fā)展？

從游戲到 AI,，我們一直認為 AI Mirror 是一款“玩具”

Steven 2016 年大學畢業(yè)之后,，進入騰訊做了幾年的 MMORPG?！澳菚r,，感受到海外游戲市場非常有機會，我們就說去創(chuàng)業(yè)做這件事情,。第一開始,，我們做超休，后來流量環(huán)境發(fā)生變化,，轉(zhuǎn)向了休閑游戲”,。

在 2022 年的時候，一個新的契機出現(xiàn)了,?！拔冶救思夹g(shù)出身，對新技術(shù)會非常關(guān)注,，2022 年下半年注意到 AI 之后,，我們把公司內(nèi)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(chǎn)品做過調(diào)研之后,，認為當時市面上的產(chǎn)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(jīng)過很長一段時間的籌備,，產(chǎn)品在今年 3 月份正式上線?！?/p>

而 AI Mirror,，令人最驚喜的一點是，在減弱投放之后,，仍維持著比較好看的 DAU 曲線,。不像修圖一樣“剛需”，AI 生圖 App 卻維護住了穩(wěn)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，這種新鮮期過后一般會有很多流失,。它確實沒有修圖那么剛需,，但是我們發(fā)現(xiàn)，這個玩具匹配到了修圖,、分享之外的需求,。在我們的平臺上有一群用戶,，有點類似于創(chuàng)作者或者小 B 商家,，他們用 AI Mirror 來進行創(chuàng)作，這部分用戶的黏性,，表現(xiàn)在使用頻次和時長上,，甚至遠遠高于 P 圖應(yīng)用。

舉個例子,，有用戶在我們的產(chǎn)品中做賀卡,，風格化之后的圖片相較于原本圖片，增加了一定的趣味性,、畫面表現(xiàn)豐富度,，同時也保留了原先照片的很多細節(jié)，場景更具‘情緒’和表現(xiàn)力了?！?/p>

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

在與團隊接觸之后，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(shù) AI 生圖產(chǎn)品在 DAU 上的表現(xiàn)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(jīng)能與頭部修圖 App 抗衡 | 白鯨出海根據(jù)點點數(shù)據(jù)制圖（藍色背景為傳統(tǒng)修圖,，黃色背景為 AI 生圖）

除了可能匹配到一些需要借助 AI 生圖 App 釋放創(chuàng)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(xiàn)的模式,，鎖定了更廣泛的用戶,。

傳統(tǒng)的頭部 App 因為已經(jīng)建立起穩(wěn)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(shù)免費項，雖然也擁抱 AI,，但大多數(shù)設(shè)成了付費功能,。而后來者則更愿意以免費體驗去覆蓋更多用戶,，這也是現(xiàn)在這波新生力量的活躍用戶體量能與傳統(tǒng) App 們一較高下的一個原因。

AI 生圖 App 們對于 Avatar?生成也采用了不同的商業(yè)化模式

“玩具”的持續(xù)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 的下載量爆發(fā)式增長，一次是在上線之后,，一次是在 5 月份,。“5 月底的這波爆發(fā)增長,，大部分是自然量,，來自于社交平臺的用戶自傳播。我們發(fā)現(xiàn)一個很有趣的現(xiàn)象,，就是用戶會在地域?qū)用嫔献园l(fā)傳播,，根據(jù)共同的文化認知，從某一個市場傳播到另外一個市場,。所以,，后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(jié)奏向周邊輻射,，比如說印尼。在東南亞區(qū)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,?！盦ueena 總結(jié)道。

在產(chǎn)品增長的過程中雖然也匹配到一些粘性用戶,，但本質(zhì)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(yīng)對思考：

第一,、抓住并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(yè)化的考量,，這導(dǎo)致我們會權(quán)衡圖片生成的速度,、使用場景等等。而這些場景可能并不適合我們觀察到的黏性用戶做 B 端創(chuàng)作的場景。未來,，我們會針對于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(yīng),，現(xiàn)在大部分的用戶依然是做好看的頭像然后去社媒分享，我們希望去拓寬分享場景,，讓他們有更多可表達的內(nèi)容,，另一個是是否可以通過技術(shù)升級，去延伸到視頻的場景,?！?/p>

在筆者執(zhí)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,、適用于海外假日季的多人圖片風格化功能、以及能夠方便用戶發(fā)送圣誕賀卡的模板等等,。

不斷去豐富用戶場景,，讓 App 在投流力度減小之后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?！盨teven 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(yè)化層面，在第一天就上線了商業(yè)模式,，做訂閱和廣告變現(xiàn),。我們之前只融了種子輪，規(guī)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?！?/p>

寫在最后

AI 經(jīng)歷了 2023 年的創(chuàng)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(chuàng)業(yè)者賽道認知的一次次考驗,。

做應(yīng)用層 AI 產(chǎn)品,，在大部分人眼里就是“套殼”，本質(zhì)上依然是流量生意,，但從現(xiàn)有情況來看,，隨著用戶與 App 不斷交互，原本為了提供新奇體驗的 AI 產(chǎn)品,，開始被團隊挖掘出更深層次的價值,。不斷積累的數(shù)據(jù)與算法優(yōu)化，也讓產(chǎn)品開始逐漸建立起一些競爭壁壘,。

在如今的商業(yè)環(huán)境下,，一個 AI 生圖 App，其產(chǎn)品價值的挖掘與定義,、算法優(yōu)化,、增長策略、商業(yè)化模式等方面,，都影響著產(chǎn)品是否能成立,、在市場上跑通。AI 技術(shù)創(chuàng)新為那些有能力的創(chuàng)業(yè)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(jié)出不一樣的果實。