猫眼影戏
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江·伊明
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猫眼影戏记者 陈雷 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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