18年前不让你苦修PS的美图，这次不让你苦修AI了
被AI“冒犯”后，美图创始人直言如履薄冰
“为什么做美图秀秀？就是被Adobe虐的。”在2023年美图影像节上，创始人吴欣鸿这句话道出了18年前的故事——美图最初就是做“简化版Adobe”，让用户免于苦修PS。然而2022年，Stable Diffusion等AI绘画工具的开源，以及Midjourney生成的《太空歌剧院》夺下绘画大奖，让吴欣鸿感到“被冒犯”。他发现，AI的生成效果已经达到足以挑战美图引以为傲的“审美”的水平。美图随即把年度战略主题从“居安思危”改为“居危思危”。公司高级副总裁陈剑毅更直接称那个阶段为“生死存亡之秋”，甚至半年埋头研究AI，导致合作方未及时响应。
用AI帮用户赚钱，美图一口气掏出7款新产品
“让用户少学点儿技能，直接从AI手里拿结果”——美图在2023年影像节上给出了答案，一次性发布7款AI新品。其中最明显的转变是：原本只帮用户变美的美图秀秀，开始帮用户工作和赚钱。例如：
- WinkStudio：让专业剪辑师像修图一样“修视频”，用AI完成繁琐操作。
- 开拍：面向有口播需求的商家和短视频创作者，用AI生成脚本和自动跟语速翻页的提词器。
- 此外还有AI数字人模特、AI写真等功能。
吴欣鸿解释这一转变的原因：VIP订阅收入已成为美图第一大收入，为了提升渗透率，必须从生活场景延伸至生产力场景，“要么切实帮用户赚到钱，要么能给用户心理上的愉悦或者优越感”。
宁可自研大模型，也不用别人API：美图的“匠人”式调校
虽然最快捷的AI升级路径是接入某家大模型的API，但美图选择了自研视觉大模型MiracleVision。吴欣鸿给出的理由有二：一是通用模型效果有限，二是数据安全考量。但更关键的是，美图把模型训练视为一场“匠人打磨”：
- 效果调试团队远超核心训练团队（训练团队仅十几人），人力投入到上千个品类的细分效果优化上。
- 建立美学评估系统，“像带孩子一样”不断告诉AI哪个好哪个不好。
- 吴欣鸿强调“大模型求质不求量”，拒绝公布参数量，认为生成效果取决于优质数据而非简单堆砌参数。
逼自己一把：美图内部掀起AI全员学习、人才跨界
面对AI颠覆，美图内部进行了大刀阔斧的调整。陈剑毅透露三大举措：
- 人员调整：将受AI影响大的设计、算法、客户端工程师调到需要加快AI布局的岗位。
- 引入AI培训：请AI讲师普及发展局势，搭建团队认知。
- 要求全员参与：甚至希望行政、财务都成为懂AI的人才，以拉齐认知、提高沟通效率。
吴欣鸿表示，AI创新要求工程师、产品经理都成为“多面手”，快速学习跨领域知识，比如做AI演员生成功能的工程师，必须理解电影拍摄和后期。这种“生死存亡”的危机感，推动美图从底层重新审视产品和技术。
不追社交风口，美图死磕生产力工具：确定性很强的事
尽管AI带来需求大爆发，许多公司涌入数字人、口播等新赛道，但美图依然选择聚焦工具属性。吴欣鸿认为：“把工具做好，是一件确定性很强的事。”他举例，美图光“美图秀秀”就做了15年，去年收入20亿，未来靠工具收入和利润还有增长空间。他不羡慕社交领域的超高回报率——“一千家企业去做，最后能成一家就不错了”，而工具领域已经诞生了许多伟大公司。美图的边界很清晰：做好AI图片、AI设计、AI视频、AI数字人这四个场景，哪怕只做好其中两个，“已经很了不起了”。