Sora关停、Adobe承压，美图回到工具自信

概览

本期围绕“大模型是否正在吞噬应用层”展开，借 Sora 关停、Adobe 股价承压、SaaS 公司估值下跌等现象，讨论模型厂商、工具软件和垂直应用之间的关系。

嘉宾认为，Sora 的问题不宜简单理解为“模型吃掉应用”的胜利案例，反而暴露了视频模型效果、成本、产品定位和平台化尝试之间的矛盾。模型会提升应用水位，也会吞噬一部分通用功能，但真正有行业理解、审美判断、用户洞察和工作流交付能力的应用仍有空间。

美图被作为核心案例讨论。它从美图秀秀、美颜相机等生活场景，转向生产力工具、全球化和 AI 应用公司定位；同时从自研基础模型转向“模型容器”和垂直工作流，用外部模型、商业 API、自研垂直能力和产品经验共同服务具体场景。

分段落总结

[00:00] 大模型是否正在吞噬应用层

[事实] 主持人提出，行业里流行一种判断：UI 可能被 AI 执行层取代，企业不再需要大量软件账号，传统 SaaS 按席位收费模式可能被冲击。

[事实] 节目要讨论工具软件的护城河在哪里，以及当 AI 可以自动切换软件时，用户习惯和品牌忠诚度是否还有效。

[事实] 嘉宾庄明浩和魏熙分别介绍背景，魏熙曾在微博和美图做广告产品经理，现为科技作者。

[02:00] Sora 关停引发模型与应用之争

[事实] 节目从 OpenAI 旗下 Sora 关停切入，讨论如果 OpenAI 自己都没有做好 AI 影像独立应用，“模型消灭应用”的叙事是否仍然成立。

[事实] 嘉宾认为 Sora 关停更多是 OpenAI 自身业务状态、融资格局、成本和视频板块竞争共同作用的个案。

[事实] 魏熙判断，Sora 的核心问题是技术和最终效果不够好；依据包括它不仅关闭 App，也关闭 API，以及专业创作者认为它除分镜灵感外较鸡肋。

[事实] 节目提到 Sora 收入与推理成本差距很大，同时 OpenAI 面临 Anthropic 等竞争压力，需要把资源收回主线。

[09:00] Sora 从平台梦回到工具属性

[事实] 主持人指出，Sora 当初不只是想做工具，还想做社区和平台，这让人联想到美图当年做美拍的路径。

[事实] 嘉宾认为，AI 应用在当前阶段回归工具属性、融入更多工作流，是更不容易走弯路的选择。

[推测] Sora 的失败不代表 AI 视频没有机会，而是说明“工具加平台”需要窗口期、内容生态和产品成熟度同时成立。

[12:00] AI 应用更适合先做模型上一层工具

[事实] 庄明浩认为，很多技术板块会经历从技术到工具产品，再到平台或社交产品的过程，AI 也可能类似。

[事实] 他提到，AI 在很多场景能很快把 0 到 80 分做出来，但 80 到 100 分仍然寸步难行，而用户已有 95 分体验时，应用必须补齐最后一段。

[事实] 泛生产力工具成为多家公司共识，图片、视频、剪辑、UI 等原本就是移动互联网里的重要生产力工具板块。

[16:00] 美图转向生产力和全球化

[事实] 魏熙解释，美图收入公式可以理解为用户基数、付费订阅率和 ARPU 的乘积；在用户基数相对稳定后，生产力和全球化有助于提升付费率和 ARPU。

[事实] 美图生产力方向的亮点产品包括美图设计室和开拍；美图设计室早期调研过鞋服企业和广告、电商需求。

[事实] 美图设计室曾从 25 个行业收敛到 5 个，再收敛到电商、广告、游戏等方向，后来游戏提得更少。

[事实] 开拍最早来自美颜相机里的提词器功能，因数据增长快而独立成 App，第一年官方称收入 1000 多万元。

[20:00] 美图与剪映的重叠和差异

[事实] 节目提到，美图的开拍、Wink、美图设计室等产品与剪映存在功能重叠，双方已经在很多层面撞上。

[事实] 魏熙用家庭视频和公司培训视频的例子说明，用户可能在不同场景选择 Wink 或剪映，原因是美图在美颜细节上更强。

[事实] 美图在电商广告场景里关注投放 ROI，并曾收购广告代理商，以便把生成物料投放出去并收集更多数据。

[推测] 美图的生存空间不在覆盖所有剪辑需求，而在把少数细分场景优化到足够深。

[24:00] 审美、交互和应用空间

[事实] 节目讨论美图的护城河是否在审美，而不是代码量；同时也提到审美偏好变化很快，需要持续捕捉流行。

[事实] 魏熙认为，在脑机接口真正可用之前，用户和模型之间始终存在缝隙，这个缝隙就是应用的空间。

[事实] 他以 Claude Code 为例说明，模型能力需要应用承载；应用也会随着模型进化，从 Copilot 到 Cursor 再到 Claude Code 不断变化。

[28:00] 应用必须跟随模型快速迭代

[事实] 庄明浩指出，过去几个月 Anthropic 的产品功能更新非常频繁，AI 产品常常是在某个细小能力突破后迅速形成可交付功能。

[事实] 他认为，AI 时代做应用的组织需要极短的推进周期，持续感知模型边界和用户需求的交集。

[事实] 嘉宾对比认为，Sora 先设想一个成熟平台形态，再把模型能力套进去，这种路径在当前阶段可能较难。

[32:00] 哪些工具更容易被吞噬

[事实] 节目提到，美国 SaaS 和工具公司因 Claude Code、Claude Opus 等模型能力提升而承压，市场担心原有工具会被第一方模型应用吃掉。

[事实] 庄明浩认为，今天被证明收入足够高的场景都会危险，因为头部模型厂商更有动力进入。

[事实] Coding 是最前沿战场：Cursor 一边被认为可能被 Claude Code、Codex 等吃掉，一边收入快速增长并获得高估值。

[推测] Coding 战场的结果会阶段性影响市场对“模型是否吞噬应用”的判断。

[37:00] 美图在模型到可用结果之间做中间层

[事实] 主持人概括，美图主要做的是从模型输出到用户可用之间的中间层，包括品控、风格一致性、批量输出、行业适配和商业交付。

[事实] 魏熙认为，模型能力像水桶一样会整体抬升，也会吞噬应用端通过雕花实现的一些功能。

[事实] 他强调，进步的应用更可能留下来；如果应用停在原地，模型慢慢靠近后，被替代的概率会变大。

[40:00] 从工具到 AI 团队

[事实] 吴欣鸿提出，美图产品定位从工具升级为 AI 团队，不只是给用户一把剪刀，而是给用户多个代理组成的工作流团队。

[事实] 主持人举例，电商用户真正需要的不是好看的图，而是能提升销量的图，这涉及市场分析、用户研究、文案、影像和剪辑等环节。

[事实] 庄明浩认为，互联网和移动互联网的成熟场景本身也像传统行业一样，有大量外部模型并不了解的 know-how、流程和分工。

[46:00] 组织形态也要变小变快

[事实] 节目提到，美图不少新产品来自现有产品的数据反馈，例如 Wink、开拍、美图设计室等都与原有功能或用户行为有关。

[事实] 美图也在尝试 AI 工作室、创新基金、产品挑战赛等机制，鼓励小团队快速试错。

[事实] 魏熙回忆采访吴欣鸿时，对方承认需要“快”和“猛”，但不能“糙”，说明美图仍重视产品细节。

[50:00] 美图从工具自卑走向工具自信

[事实] 主持人提到，吴欣鸿曾反思自己可能是公司的瓶颈，怕自己“傻叉”，也更相信运气。

[事实] 魏熙说，美图过去野心很大，不满足于只做工具，但后来意识到自己在推荐、运营等方面是用“下等马”和别人的“上等马”竞争。

[事实] 美图重新回到自己擅长的工具手感，并强调“视觉奇观加个性化”，因为用户更关心和自己相关的变化。

[事实] 美图拥有 2.6 亿月活基本盘，这些用户交互数据帮助它捕捉女性用户细腻、微妙的需求。

[54:00] 不做基础模型，转向模型容器

[事实] 主持人提到，美图曾发布过自研影像大模型，但后来不再以自研视频基础模型为主，而是转向模型容器和 AI 应用。

[事实] 美图会灵活调用开源模型、商业 API 和自研垂直模型，对同一功能横向比较效果后选择最合适的方案。

[事实] 节目对比 Adobe：Adobe 自研模型、强调版权安全，并把 AI 功能嵌入 Photoshop，但 AI 推理成本超过收益，股价过去一年跌了 40% 多。

[推测] 对美图这类公司来说，不拥有基础模型既是现实选择，也是避免被模型成本拖累的一种策略。

[60:00] 模型竞争太快，应用公司要选战场

[事实] 庄明浩认为，模型竞争已经进入持续发布状态，不再有明确的模型密集发布期。

[事实] 他指出，对于体量和业务形态不足以支撑基础模型战役的公司，退一步做应用是合理选择。

[事实] 魏熙认为，美图把自己定义成 AI 应用公司是现实的，不卷基础模型不丢人，但可以用自身数据微调开源模型。

[事实] 魏熙还提到，美图会用人肉方式比较多个模型在具体功能点上的表现，只有外部模型不满足时才考虑微调或自训。

[64:00] AI 应用层也面临小团队竞争

[事实] 主持人指出，影像赛道长期存在大量小团队和独立开发者，AI Coding 兴起后，一个人也可能开发登顶 App Store 的产品。

[事实] 庄明浩认为，这对美图提出新要求：主战场之外的细碎外延必须跟得快，既要自己探索，也要跟进别人证明过的方向。

[事实] 他认为，美图这类公司需要通过一次次产品迭代和失败尝试，积累经验、团队能力、品位和品牌。

[68:00] Skills、API 与 Agent 生态

[事实] 节目提到，美图接入某 Agent 生态，把抠图、换装、图生视频、动作牵引、智能尺寸等能力打包成 Skills，被外部调用。

[事实] 魏熙说，美图很早就有开放平台和 API，但开发者端一直没有大规模做起来，因为外部开发者既要付 API 成本，也要付获客成本，ROI 很难打正。

[事实] 他认为，这次开放与过去 API 开放不同，过去主要面向开发者，这次更像面向用户，把自己放进 Agent 的流量池。

[事实] 商业模式上，美图过去主要是广告和订阅，Agent 生态可能引入按次计费、资源包和 token 消耗等新维度。

[72:00] 开放能力不是简单零和

[事实] 庄明浩把美图开放能力类比为电商平台担心被 AI 变成货架，也提到淘宝主动向 Agent 生态开放让他感到惊讶。

[事实] 他认为，把能力开放出去可能影响原有变现效率，但这不是纯粹零和问题，所有厂商都会蹭这波热浪。

[事实] 他提到，美图过去就卖过 2B 解决方案，也以调用方式售卖过影像能力，因此并不是完全没有相关经验。

[推测] 如果 AI 打开更大增量市场，美图开放能力可能不是丢掉前台入口，而是争取成为新链路中的能力节点。

[76:00] 从 To C、To B 到 To Agent

[事实] 魏熙认为，接下来可能出现 To Agent，也就是 2A，与 To B、To C 融合。

[事实] 他提到，Siri 未来可能调用 iOS App Store 生态能力，微信也在做 Agent，并可能要求小程序开放能力。

[事实] 魏熙认为，2A 仍处在早期，最好的策略是早点试，看用户反应和数据，再根据市场演变走一步看一步。

[78:00] 结论：模型吞噬不了真正的应用场景

[事实] 主持人总结，大模型吞噬的不是那些真正需要行业理解、审美判断和用户洞察的应用场景。

[事实] 主持人认为，美图这类公司能否活下来，前提是它们在垂直场景里的进化速度要快过模型进化速度。

[事实] 节目引用吴欣鸿的判断：AI 是美图最大的机会，也可能是最大的危险。

[事实] 主持人最后指出，AI 影像赛道已经变大很多，但垂直领域远未到白热化竞争，美图必须抓住时间窗口，意识到自己在和时间赛跑。

播客点评/总结

[推测] 本期的价值在于没有把“模型吞噬应用”处理成简单的二元判断，而是把它拆成模型能力、产品形态、工作流、成本结构、组织速度和商业模式几个层面来讨论。

[推测] 节目的亮点是美图案例足够具体：从美图设计室、开拍、Wink，到生产力场景付费率、模型容器、Agent Skills，都能看到一个传统工具公司如何重新定义自己的位置。

[推测] 局限在于部分判断高度依赖嘉宾对市场和公司策略的观察，尤其是 Sora 关停原因、Adobe 成本压力、Agent 生态走向等内容，更多是基于公开信息和产业经验的推断，而非公司内部确认。

[推测] 这期适合关心 AI 应用、SaaS 估值、影像工具、产品战略和创业方向的人收听；如果只想了解单个产品功能更新，信息密度可能偏产业分析而非教程。