猫眼影戏
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孙学振
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猫眼影戏记者 孟立游 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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