猫眼影戏
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李昭玲
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猫眼影戏记者 阿良 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
文 | 新态度Pro
美国未来学家罗伊·阿玛拉提过一个
著名的结论:人们往往高估手艺的短期效益,却低估其恒久影响。
在商业天下里,这个定律显得尤为残酷——那些试图兑现短期盈利的公司,大多没能坚持到恒久厘革到来的那一天。
1月9日,Lovart的首创人陈冕坐在罗永浩的播客镜头前,谈起过往几年,语气里有一种出乎意料的平庸。这位历经了移动互联网整个周期的老兵,彼时的处境远非“平庸”二字可以归纳综合:公司账上曾只剩4000元现金,焦点产品遭遇过无预警下架,在投资人门前吃闭门羹更是常态。
用罗永浩的话说,那时他“很狼狈”,犹如站在一场惨烈津贴战争后的废墟上,四下望去,还看不见隧道止境的光。
转机爆发在2025年5月,Lovart宣布即迎来“大爆”,推特上泛起近 5000 条讨论帖,官方视频播放量近百万,甚至连马斯克都点了赞。24小时内,waitlist 申请人数凌驾 2 万。从谷底到峰巅,转折快得像一部全心剪辑的创业影戏。
但若是只把它看作一个绝地求生的幸存者故事,似乎又显得过于简朴。2025年的天生式AI,卡在一个玄妙的临界点——从一个令人赞叹的“腾贵玩具”,蜕变为真正可靠的生产力工具。Lovart的这次“意外”走红,恰恰成了视察这个转折的最佳样本。
Lovart 在外洋的意外突围,不但关乎生涯,更是在回应一个行业质疑——在模子巨头的阴影下,应用层公司事实只能做短期的流量生意,照旧能长出自力于模子之外的焦点竞争力。
在Midjourney依然统治着“抽卡式”绘图确当下,Lovart选择了一条更重的路径:它不再知足于单点的“内容天生”,而是试图接受重大的“事情流(Workflow)”。这是所有AI应用想要落地的必经之路,但回首互联网历史,那些优化事情流的工具,往往也是最先听到倒计时钟声的。
陈冕将公司搬到了离AI震中最近的地方。在那里,他和他所代表的这批来自中国的应用层创业者,都面临着统一个问题:他们所善于的“极致工程化与产品化”能力,即被戏称为“缝合”的智慧,事实足以演化出一套自力的“创意操作系统”,照旧说,一切仅仅是在巨头阴影彻底吞没赛道之前,最后一段起劲的狂奔?
大厂头脑遭遇AI“原生”问题
陈冕的履历,是一份标准的中国移动互联网“乐成学”样本。
从腾讯、百度、360、到滴滴、字节跳动,这份名单险些席卷了中国移动互联网时代所有的巷战与荣光。对他而言,那十年是一场漫长的“创业准备役”,也教会了他一套关于“认知领先”与“极致执行”的要领论。
然而有趣的是,这位深谙大厂规则的老兵,在AI时代却提倡了一场小小的“叛乱”:在Lovart,他拿掉了产品司理(PM)的位置。
陈冕的逻辑自洽且激进。他以为在AI改写生产力规则确当下,产品的壁垒正从“交互体验”的细腻,转向“笔直行业知识”的密度。因此,懂行业 Know-how 的专家,理应比治理需求的通才更有话语权。
这背后有着一层未曾言明的自信,或许源于他作为摩拜产品总监的已往——当首创人自己就是最顶尖的产品司理时,自然会以为“需求翻译”这个角色,有时略显多余。
这就好比雷军作为集手艺、产品与营销于一身的“超等节点”,也曾让小米在很长一段时间里泛起出类似的特质:顶层意志能够穿透组织直接界说产品时,依赖一个全知万能的大脑来压缩决议链条,往往被视为效率的最优解,而那些认真按部就班的中心层,则容易被视为一种效率的磨损。
在陈冕的构想中,工具的智能化将终结“需求治理者”的使命,而将舞台完全留给“需求界说者”。
正现在天的 Lovart 一样,在极致的效率与公共的易用性之间,留下了一道需要用户自行跨越的鸿沟。它赌用户愿意为了更深度的专业能力,去自动爬升学习的陡坡;也愿意押注“专家的密度”能够压过“人性的惰性”。外貌上看,数据似乎为陈冕这套“专家逻辑”提供了阶段性的佐证:Lovart的日活稳固在5–20万区间,且坚持增添;赛道偕行 LiblibAI 的大额融资,也在印证专业级工具的市场热度。
虽然,硬币的另一面被隐晦地折叠了。 设计师掌握的是“供应侧的 Know-how”(怎样画好一张图),而产品司理往往认真“需求侧的 Know-how”(用户愿意花几秒钟解决问题)。
在古板互联网产品中,正是 PM 站在“小白”的视角,将专家的能力降维翻译成“一键操作”,从而完成了对用户惰性的最大妥协。失去了这层过滤,Lovart 更像是设计师为自己定制的自动化工具,而非面向公共的消耗级产品。
这种供需视角的错位,最终投射在了产品形态上。Lovart 泛起出一种极客式的细腻——Web 端重大的 Canvas 画布,图层、蒙版、Inpainting 等专业术语一应俱全。
坦率来讲,这简直是一个完善的“桌面端事情站”,却可能并非是“For Everyone”的最优解。关于那些真正的目的用户:疲于奔命的电商店主、绞尽脑汁的市场专员,或是只想快速出图的甲方。真实的高频场景往往并不是设置双屏显示器的事情台,相较于一套严丝合缝的“强盛事情流”,他们更迫切需要的,着实是在碎片化的几十秒内,获得一个确定性效果的即时交付。
这像是一种典范的大厂后遗症:善于制作细密、重大的系统来解构天下,却无意会遗忘,“简朴”自己才是商业史上最强盛的倾覆力。手艺演进的偏向,永远是门槛的消融与直觉的胜利。Lovart坚决地祛除了PM,也随手拆掉了毗连“专业深水区”与“公共浅滩”的最后一座桥梁。
它在专业圈层赢得了尊重,却也用这份“专业”,悄然为自己设置了增添的天花板。
在义乌,这种“错位”被具象化,一位谋划饰品的小商家向我们展示了她的疑心:面临 Lovart 重大的“图层混淆模式”,她最终照旧切回了美图秀秀,“我只想改个配景致,为什么不可点一下就行?”
陈冕选择了一条更难的路,试图教育用户像设计师一样思索。这是一种令人钦佩的理想主义,但市场往往更偏幸那些顺应人性的妥协者。
这或许诠释了Lovart目今玄妙的处境:它成为了一个更好的工具,但尚未长成一个更大的产品。
Manus“出题”,Lovart“解题”
在谈论Agent领域的先行者Manus时,陈冕的“谢谢”吐露出一种重大的敬意。
在Manus以征象级产品点燃市场之前,关于AI Agent的顶层认知,在硅谷与中关村的咖啡厅里早已不是神秘。各人心照不宣,却大多停留在细腻的PPT与审慎的张望中。
实质上,是Manus充当了谁人品尝“第一只螃蟹”的勇者,用真金白银和产品验证了市场“毒性”与用户热情。它支付了最高的市场教育本钱,才为厥后者如Lovart扫清了认知上的迷雾,将一场冒险酿成了有戮由循的竞赛。
科技创投圈从不缺智慧的头脑,缺的是将共识押上牌桌的决绝。Lovart展现的速率——在风口被确认的瞬间便抛出成熟产品,无疑是另一种珍贵的才华,一种极致的执行力。
陈冕的坦诚在于,他并不讳言这份“激进”的底气,部分正源于站在了Manus验证过的清静区之后。立异的光谱里,有时“时机”比“发明”更关乎生涯。当陈冕感伤“是时代在召唤这个产品”时,他蕴藉地略去了条件:是Manus率先扯开了时代的幕布,让人们望见台下早已坐满了观众。Lovart是谁人迅速登台、并且演出精彩的演员。
Manus提供的,是一个让所有应用层创业者心跳加速的剧本。即便被贴上“套壳”的标签,只要能精准锚定需求,中心层不但能生涯,更能爆发式盈利,这也昭示着一个颠扑不破的原理:在手艺厘革的早期,一个定位尖锐的好工具,往往比描绘弘大蓝图的底层基建,更快触达真金白银。
Lovart精准地捕获到了这个路标。专注外洋市场的战略使Lovart在美国市场获得了三分之一的用户与收入,凭证2025年10月的数据显示,其DAU稳固在20万级,展望ARR抵达3000万美元。
这种漂亮的财务模子,让Lovart成了一级市场回暖潮中的“最大条约数”,这某种水平上是VC们的一种“被动选择”。当底层模子的战争演变为千亿美金入场券的巨头游戏,红杉与高瓴们已无法再投出一个OpenAI。于是,无处安顿的热钱只能向下溢出,涌向Lovart这样具备现金流与数据的应用层。
但这与其说是VC们深信应用层的灼烁未来,不如说是身处重大泡沫之中,他们迫切需要一些能体现在报表上的ARR数字来宽慰LP(有限合资人)的焦虑。Lovart成为了这个时间窗口下的最佳标的——它的看法或许不敷感性,不敷具备倾覆性,但至少它足够“像”一个赚钱的正经生意。
然而,这种建设在资源“避险情绪”与外洋SaaS土壤之上简直定性,在跨越国界时遭遇了断崖式的失效。
随着海内AI创业团队整体出海,Lovart也试图举行一次逆向的“出口转内销”,推出了海内版“星流Agent”。但现实显得颇为骨感,在缺乏引路人以及外洋那种成熟路径依赖的情形下,星流APP在APP store的排位并不睬想。阻止发稿,星流APP甚至在图形与设计分类也仅排名45位。
所谓“水土不平”的背后是中美科技生态深层势能差的直观体现。外洋市场,是付费习惯、开放生态与工具价值的复合体;而海内市场,则意味着惨烈的价钱内卷、薄弱的付费意愿,以及巨头用围墙全心修建的花园。
Lovart在外洋习得的“精英工具”打法,在海内公共市场的狂野平原上,几多显得有些曲高和寡。
此种情形,令人不禁想起一经的网景(Netscape)。它开创了浏览器的时代,完成了用户启蒙,但最终其焦点功效被操作系统无缝吸纳、内置。
历史虽然不会简朴重复,但逻辑却时常押韵。当AI从天生炫酷图片迈向接受企业焦点事情流,数据主权、手艺依赖与生态锁定将成为更严肃的议题。
留给Lovart们的时间,既是资源的耐心,也是手艺迭代的周期,更是巨头从张望到下场之间,那段玄妙而珍贵的悄然。在这段悄然被突破之前,Lovart还需要完成一次要害的身份跃迁。
是工具,也是“编排者”的胜利
虽然外界常以“缝合”归纳综合Lovart的形态,但在更严谨的手艺语境下,这种能力被界说为“编排(Orchestration)”。
这不是说简朴地把GPT-4、Sora等巨头的模子API串起来,而是构建了一套基于多模态头脑链(MCoT)的“创意推理引擎”。它的使命是在毫秒之间,明确用户模糊的意图,拆解出所谓的“品牌调性”,然后像乐队的指挥一样,精准调理差别的模子声部,合成最终的可见的“乐章”。
商业的实质,有时是相通的。滴滴不生产汽车,美团也不做饭菜,但它们通过算法掌握了调理权,从而握住了生态的阀门。Lovart的逻辑异曲同工,通过ChatCanvas实现的图文疏散与局部重绘(Inpainting),实质上是在解决天生式AI最大的痛点——不可控。它的野心,是把Midjourney那种充满随机惊喜的“黑盒抽卡”,驯化成一条稳固、可预期、可回溯的工业级SOP(标准作业程序)。
《新态度》一直的看法都是,进入2026年,底层模子逐渐走向同质化,对事情流(Workflow)颗粒度的极致明确,成为了应用层真正的壁垒。Midjourney代表了上一阶段的“天生范式”:效果惊艳但犹如开盲盒,修改一个杯子的颜色往往意味着重绘整张图片。而Lovart标记着产品逻辑从“单点工具”向“系统化SOP”的进化。
这种进化在ChatCanvas中获得了具象化体现:图文疏散、分层提取、实时协作。用户不再是“天生后离场”,而是可以在平台内完成多轮编辑与交付。这种将AI能力无缝嵌入SOP,让随机敏感变为确定性资产的能力,正是陈冕所强调的“AI Native”。
陈冕对此很苏醒:“我知道和巨头硬碰硬是什么下场。” 因此,Lovart的选择是“向深处走”,去挖那些又脏又累的笔直沟壑。巨头们喜欢一望无际的平原,喜欢用通才模子笼罩最大条约数。而Lovart则蹲在那些需要手工介入、流程噜苏、ROI算不过来的细分场景里,修建自己的迷宫。在这里,通用大模子的“暴力美学”容易失效,而Lovart积攒的笔直Know-how,便成了唯一的通行证。
虽然,作为建设在顶尖API之上的应用层,Lovart始终面临着一种结构性的紧迫感。1月13日,Anthropic宣布的Claude Cowork仅用一周半时间开发完成,展示了底层模子在通用场景下惊人的推理与妄想能力。
这无意间为不久前那场震惊硅谷的并购案增添了几分玄色诙谐,Meta重金将Manus收入囊中,但Anthropic却用不到两周的开发周期证实晰:应用层引以为傲的壁垒,在原生模子的进化速率眼前,或许薄如蝉翼。若是仅仅停留在浅层的挪用,中心层的“编排价值”极易被一直进化的Foundation Model(基础模子)稀释。
只管陈冕将愿景设立为“创意操作系统”,Lovart现在仍处于从“天生驱动”向“交付驱动”跨越的要害期。在名堂兼容、团队协作等交付闭环上,Lovart面临的挑战不言而喻,而这些正是Adobe等古板软件巨头的要地。
但商业的戏剧性也在于此,巨头背负着历史的肩负与生态的枷锁,而Lovart们,则拥有轻装上阵的速率和近乎冒失的决绝。
陈冕与Lovart的故事,是中国AI时代应用层创业者的一份典范样本。他们是移动互联网大厂系统作育出的“优等生”,也继续了上一代互联网战争中磨练出的敏锐嗅觉、战术素养,尚有极致的发动能力:在风口确立的瞬间,迅速组织资源,以体验优异的产品承接溢出的流量,并高效地兑现商业回报;以及面临至公司收购邀约时坚定的刻意。
依赖ChatCanvas带来的体验盈利,Lovart暂时在Adobe与Midjourney之间,挤占了一个玄妙的生态位。
虽然,自力的价钱也是腾贵的。为了阻止被上游模子厂商“随手整合”的运气,《新态度》以为,Lovart确当务之急是向深处下潜——介入LoRA模子、渲染引擎以及私有化数据闭环的自研。即便在拼资源、拼算力、拼周期的阵地战中,这是巨头最善于、而创业者最容易力竭的领域。
正如刘慈欣《山》里写到,“山在那儿,总会有人去登的”,既然Manus能抵达,为什么Lovart不可起劲往那儿走呢?
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