经过过去两年的野蛮狂奔,今天AI产业的主流论断已经从当初的FOMO(Fear of Missing Out)狂热情绪回归到了PMF(Product / Market Fit )的冷静思考。今年以来,能看到AI圈在战术上有两个趋势——第一是投放的竞争烈度在加大,以豆包为代表的产品在流量投放时开始踩下油门;第二是AI云厂商的价格战开始愈演愈烈,从大幅降价到小杯模型免费,API价格下降的速度让人瞠目结舌。这背后反映了AI产业什么深层次的问题?在我看来,核心原因在于AI在“上天”层面的S型曲线在放平,而下一条S型曲线还尚未到来。这导致的结果是整个产业只能往“入地”层面发力,这也是为什么不少头部AI公司和互联网大厂开始放缓了对大模型训练层面的投入力度,开始更多地往“应用”方向卷。那么,卷“应用”到底应该怎么卷?我想,中厂美图的实用主义路线或许可以给行业中正在卷应用的公司提供一些可借鉴的思路。一、AI商业化:美图实用主义路线能走多远?在我看来,如果要用两个词来形容美图的AI策略——身段柔软、体验优先。身段柔软是指在底层能力上,美图没有像大部分大模型公司那样,选择无上限的训练投入,而是根据实际的需要选择了自研、采购、开源方式获取模型能力。选择这一策略的原因,我打一个不太成熟的比喻——如今成功的化妆和护肤品牌,其背后化学原材料层面其实只有相当小的部分是自主研发,而大部分是选择核心供应商的现有成分根据用户实际需求排列组合,而这些品牌的核心优势在于对用户需求的准确理解。美图在某种意义上就像成为这样一家直接面向用户的公司,将模型和技术放到背后隐藏起来。事实上,用户并不关心自研还是开源,也不关心跑分,他们真正关心的是“我拍的AI写真到底多大程度上能还原我的美?”、“我用AI生成的广告图片到底能不能提高投放的ROI?”、“我用的过程中能不能减少一些复杂的输入和繁琐的设定?”的确,对于美图所在的赛道而