被焯出水水

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被焯出水水

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？