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打破刻板印象
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AIMirror在美國市場的DAU數(shù)量在一段時間內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AIMirror背后公司Polyverse的創(chuàng)始人兼CEOSteven郭炫、聯(lián)合創(chuàng)始人兼CGOQueena邱子珺。在見到Steven和Queena之前，我們借助于三方平臺了解了AIMirror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AIMirror是一款“玩具”
Steven2016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出身，對新技術會非常關注，2022年下半年注意到AI之后，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(chǎn)品做過調研之后，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，AIMirror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。”
而AIMirror，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。
“AIMirror，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AIMirror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?！?/span>
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(tǒng)/線下場景，在圖片領域，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。”Steven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AIMirror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AIMirror和很多AI生圖App一樣在初始階段有不錯的流量。
AIMirror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?！?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，就是用戶會在地域層面上自發(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。”Queena總結道。
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、抓住并放大上面說到的垂類用戶。
AIMirror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，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容，另一個是是否可以通過技術升級，去延伸到視頻的場景?！?/span>
在筆者執(zhí)行這個對話項目的過程中，我們看到AIMirror上線了用AI文字指令去替換照片中某些元素的MagicBrush、AIVideo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。”
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。
做應用層AI產(chǎn)品，在大部分人眼里就是“套殼”，本質上依然是流量生意，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，結出不一樣的果實。
