拿到全球千万下载后，AI图片App如何对抗“一波流体质”？| 对话创始人

前些日子，data.ai 借着 ChatGPT（2022年11月桌面端发布）上线一周年发布了一个榜单，罗列了自 ChatGPT 移动版本发布以来(2023年5月)，全球下载量最高的10款 AIGC 应用。

榜单中，大多是和 ChatGPT 一样的聊天机器人，只有3款 App 被归类为 AI 艺术生成器，也就是我们熟知的 AI 生图 App。在刻板印象中，不论是漫画脸、还是前些日子大火的 Yearbook 年鉴，基于 AI 一键生成某种风格化图片的 App 们，大多一波流。在下载榜单上，属于直上直下类型。

但仔细去看数据之后我们发现，一波流的 AI 生图 App 们，貌似起码在美国市场找到了自己的受众群体。以活跃用户量来论，表现最好的 AI Mirror 在美国市场的 DAU 数量在一段时间内高于某修图大厂从业者眼里一直最能稳定创收的 “白月光” FaceApp（这款 App 的美国月流水接近300万美金的水平）。虽然创收能力还差不少，但这个 DAU 表现，与我们本身的认知 “很多人下载了，玩几天就放在那吃灰”，有了不小的偏差。

而借着谷歌在北京办公室举办谷歌出海创业加速器展示日活动，我们见到了 AI Mirror 背后公司 Polyverse 的创始人兼 CEO Steven 郭炫、联合创始人兼 CGO Queena 邱子珺。在见到 Steven 和 Queena 之前，我们借助于三方平台了解了 AI Mirror 一些维度的数据，但如果说一波流的刻板印象被打破，那么还有几个问题其实是我们非常好奇的。

AI 生图本就是非刚需，是谁撑起了美国几十万的 DAU?作为外界看来差不多的 AI 生图 App 们，自己产品的竞争力又在哪里?身处 AI 的价值链上，从业者们又如何看待整个产业发展?

从游戏到 AI，我们一直

认为 AI Mirror 是一款“玩具”

Steven2016年大学毕业之后，进入腾讯做了几年的 MMORPG。“那时，感受到海外游戏市场非常有机会，我们就说去创业做这件事情。第一开始，我们做超休，后来流量环境发生变化，转向了休闲游戏”。

在2022年的时候，一个新的契机出现了。“我本人技术出身，对新技术会非常关注，2022年下半年注意到 AI 之后，我们把公司内部员工做成超级英雄的形象，还会做一些恶搞表情包，大家都觉得很有趣。我们也评估了下，自己能做、而且做得还不错，同时对市面上的产品做过调研之后，认为当时市面上的产品在画面力、保留用户元素、使用体验的简洁性上都依然有改进空间。所以2022年下半年，AI Mirror 的 Demo 就做好了，经过很长一段时间的筹备，产品在今年3月份正式上线。”

而 AI Mirror，令人最惊喜的一点是，在减弱投放之后，仍维持着比较好看的 DAU 曲线。不像修图一样“刚需”，AI 生图 App 却维护住了稳定受众。

“AI Mirror，对它的定位，和我们做它的初衷一样，是一款玩具，提供的是新奇体验，这种新鲜期过后一般会有很多流失。它确实没有修图那么刚需，但是我们发现，这个玩具匹配到了修图、分享之外的需求。在我们的平台上有一群用户，有点类似于创作者或者小 B 商家，他们用 AI Mirror 来进行创作，这部分用户的黏性，表现在使用频次和时长上，甚至远远高于 P 图应用。

举个例子，有用户在我们的产品中做贺卡，风格化之后的图片相较于原本图片，增加了一定的趣味性、画面表现丰富度，同时也保留了原先照片的很多细节，场景更具‘情绪’和表现力了。”

在进入这一期的谷歌出海创业加速器之后，Polyverse 团队与导师接触交流下来，认为 AI 在应用层面主要有两个方向:一个是 AI 如何去革新传统/线下场景，在图片领域，如妙鸭相机 vs 专业摄影;而另一个方向，是用 AI 去创造增量价值、而不是以替代的角度去思考问题。“就如移动游戏出来之后，是扩大了游戏市场，而不是完全去挤占 PC 和主机市场。而在图片领域，AI 生图提供的是风格化的价值，释放用户的创意，而智能 P 图在一定程度上取代的是传统 P 图，也是非常大的机会，只不过不再是唯一解了。”Steven 补充道。

在与团队接触之后，我们也去进一步观察了整个图片编辑市场，在 AI Mirror 之外，其实也有少数 AI 生图产品在 DAU 上的表现很好。

在2022年左右上线的 AI 生图 App 们，在美国市场的 DAU 量级已经能与头部修图 App 抗衡 | 白鲸出海根据点点数据制图（蓝色背景为传统修图，黄色背景为 AI 生图）

除了可能匹配到一些需要借助 AI 生图 App 释放创意的用户之外，新上线的 AI 图片 App 们以更低的使用门槛、付费订阅 广告变现的模式，锁定了更广泛的用户。

传统的头部 App 因为已经建立起稳固的用户池、形成了一定的竞争壁垒，他们的付费卡得都很严，仅开放少数免费项，虽然也拥抱 AI，但大多数设成了付费功能。而后来者则更愿意以免费体验去覆盖更多用户，这也是现在这波新生力量的活跃用户体量能与传统 App 们一较高下的一个原因。

AI 生图 App 们对于 Avatar

生成也采用了不同的商业化模式

“玩具”的持续价值与竞争力

以 AI 生图切进去，提供风格化图片生成体验，让 AI Mirror 和很多 AI 生图 App 一样在初始阶段有不错的流量。

AI Mirror 的下载量爆发式增长，一次是在上线之后，一次是在5月份。“5月底的这波爆发增长，大部分是自然量，来自于社交平台的用户自传播。我们发现一个很有趣的现象，就是用户会在地域层面上自发传播，根据共同的文化认知，从某一个市场传播到另外一个市场。所以，后来觉得可以主动增长的时候，我们会聚焦某些核心市场，抓住社媒传播节奏向周边辐射，比如说印尼。在东南亚区域来说，印尼用户的好奇心很强，下载量非常高，就可以作为试点。”Queena 总结道。

在产品增长的过程中虽然也匹配到一些粘性用户，但本质上还是一款“玩具”的 AI 图片 App 也确实会存在用户流失、快速衰减的问题。对此，Steven 分享了他的两个应对思考:

第一、抓住并放大上面说到的垂类用户。

AI Mirror 在最初的定位是玩具，针对的是用户分享需求，加上商业化的考量，这导致我们会权衡图片生成的速度、使用场景等等。而这些场景可能并不适合我们观察到的黏性用户做 B 端创作的场景。未来，我们会针对于这波用户的需求快速迭代。

第二、去拓宽场景。

用户的行为与 App 的场景和功能相对应，现在大部分的用户依然是做好看的头像然后去社媒分享，我们希望去拓宽分享场景，让他们有更多可表达的内容，另一个是是否可以通过技术升级，去延伸到视频的场景。”

在笔者执行这个对话项目的过程中，我们看到 AI Mirror 上线了用 AI 文字指令去替换照片中某些元素的 Magic Brush、AI Video 功能、适用于海外假日季的多人图片风格化功能、以及能够方便用户发送圣诞贺卡的模板等等。

不断去丰富用户场景，让 App 在投流力度减小之后也依然维持了不错的用户体量，但对算力资源也有很大的要求。

“AI 生图的算力成本是非常巨大的负担，我们在计算推理层面做了很多工作来降低成本。”Steven 表示，“同时在增长上，我们更注重用户的口碑传播来形成品牌认知，从而降低整体的用户获取成本。商业化层面，在第一天就上线了商业模式，做订阅和广告变现。我们之前只融了种子轮，规模也不大，我们更希望靠自己能够做好积累，在需要投入时再放更多的资源进来。”

写在最后

AI 经历了2023年的创投热，很多项目都在一次次 GPT 的迭代中被推翻。在巨大的机会的背面，也是对 AI 创业者赛道认知的一次次考验。

做应用层 AI 产品，在大部分人眼里就是“套壳”，本质上依然是流量生意，但从现有情况来看，随着用户与 App 不断交互，原本为了提供新奇体验的 AI 产品，开始被团队挖掘出更深层次的价值。不断积累的数据与算法优化，也让产品开始逐渐建立起一些竞争壁垒。

在如今的商业环境下，一个 AI 生图 App，其产品价值的挖掘与定义、算法优化、增长策略、商业化模式等方面，都影响着产品是否能成立、在市场上跑通。AI 技术创新为那些有能力的创业团队提供了一个切入早已山头林立的“旧赛道”的机会，而他们的探索也许将在2024年，结出不一样的果实。