AI越万能,产品越要垂直:18岁的美图靠什么重新活成创业公司?
美图不是大模型玩家,却是少数把AI做进利润表的公司。2026上半年,这家18岁公司总营收22.1亿元,经调整净利润6.5亿元,付费订阅用户超1844万。更值得关注的是,由生产力用户带来的AI算力点消费,半年累计增长约113%。
美图不是大模型玩家,却是少数把AI做进利润表的公司。2026上半年,这家18岁公司总营收22.1亿元,经调整净利润6.5亿元,付费订阅用户超1844万。更值得关注的是,由生产力用户带来的AI算力点消费,半年累计增长约113%。
一个18岁还活跃的互联网公司已经不多了;一个18岁还在密集做新产品的,更少见。美图2008年成立,比B站早一年,比小米早两年,也比快手、字节跳动更早。从美图秀秀到美颜相机,它几乎横跨了几代中国互联网用户的审美史。
过去移动互联网的惯性,是把App越做越大——修图、美颜、拼图、滤镜、视频、模板,功能不断叠加,美图秀秀也走过这条路。但进入AI时代,这家公司的产品方向反而倒了过来:把需求拆出来,重新做一批垂直产品。
“用户很少说‘我需要一个图生视频模型’。TA想的是:做一张商品图、发一条口播、修完一组照片、给一首歌做支MV。”
这背后是产品逻辑的迁移:AI能力越来越通用,产品反而要越来越知道自己服务谁、替他完成哪件事。通用工具负责宽度,垂直产品负责深度——美图的选择是后者。
时间线按产品首次面世的代际划分,不精确到年月。老产品继续服务存量用户,新产品负责探索增量场景——一句话:旧美图留存量,新美图抢增量。
入口有了流量,就想把更多需求塞进来。功能越叠越多,但每个需求都只被服务了七成。
把某类用户、某个工作流、某个交付物做到极致,把复杂AI藏在背后,只留一个简单入口。
每个产品对应一个具体人群和一个具体交付物:电商卖家要商品图,自媒体要口播,音乐人要MV。AI做通用能力,产品做场景翻译。
一个必须直面的问题:当豆包、即梦在聊天框里就能改光影、消物体、改文字,用户为什么还需要一个专门的美图产品?
通用AI的进化速度,正在挤压所有垂直工具。字节系产品手握模型与流量,全球设计平台把AI变成全流程Agent,国内电商设计赛道还有一批同行贴身竞争。美图同时面对三层挤压:
豆包、即梦等产品,自然语言就能消除物体、换背景、改文字。轻度用户的随手需求,在聊天框里已经够用。
Canva正把AI变成贯穿设计全流程的Agent,Adobe把AI Assistant铺进Photoshop、Premiere、Illustrator等专业软件。
稿定、Pic Copilot等产品同样盯住电商设计场景,在同一批商家的预算里抢订阅和续费。
答案只能有一个:它把某个场景理解得更深,工作流更顺,结果更稳定——省下的时间足够让用户留下来。
产品逻辑的转变,背后其实是组织问题。维护一个数亿用户的成熟App,讲究稳定、效率和确定性;从零做一个新产品,则需要小团队、快决策,也要允许失败——这恰恰是大公司最容易丢掉的能力。过去一个新产品要配齐产品、设计、工程、算法、内容、运营,立项越来越重,成功率又低,大公司自然越来越不敢冒险。
生成式AI改变了两件事:原型更快,试错更便宜。
美图这几年在放大这种可能性。AI创新工作室、产品挑战赛、内部孵化机制、年轻团队——这些机制至少证明,它在主动解决所有老互联网公司都会遇到的那个问题:怎么避免公司最后只剩下一群维护旧产品的人。
一个容易被低估的变化是:AI给了成熟互联网公司一种重新组织产品创新的机会。不需要推翻存量业务,而是在原有组织里,重新长出创业公司式的小团队。
过去三年,AI行业最不缺新产品;真正稀缺的,是有人愿意长期付钱。
美图在这里占了一点老公司的便宜:用户本来就习惯为效果付费——照片好不好看、商品图能不能用,价值非常直观;会员体系又完成过付费教育;再加上从C端审美消费走向B端生产力应用,ARPPU的天花板被打开。普通人修自拍一年付的钱有限,设计师、电商卖家、视频团队如果真省下时间,付费上限天然更高。
数据来自美图公司2026年中期业绩公告。AI算力点为生产力用户消耗算力资源的付费指标,Q1、Q2环比增幅均超过46%,半年累计约113%。
按影像与设计产品收入17.7亿元作近似拆分,非精确口径。18% vs 82%的结构,直观说明“新美图”仍处于第二曲线验证期。
但再往前问一步,事情就没那么简单:把AI变成生意,和把公司变成一家AI生产力公司,是两回事。生产力应用增长很快,放到17.7亿元的大盘里,占比仍只有18%左右——旧美图负责基本盘,新美图负责想象力。接下来真正值得观察的,是生产力业务什么时候能从“增长最快的一块”,变成真正撑得起公司的一块。
模型正在变成基础设施。能调用到的能力会越来越接近,真正拉开差距的,是你有没有找到一个足够具体的人群,理解他的工作到底怎么完成,然后把一堆复杂AI藏到产品后面。
美图的样本意义在于:它用不需要推翻存量组织的方式,把创业公司的工作方法重新装回18岁的躯壳。Picchi、MVLAND、RoboNeo能否长成大树另说,这套“小团队+快决策+垂直场景”的打法本身,已经是答案的一部分。
当每一家老公司都能调用同样的模型,竞争的胜负手就回到组织本身——谁还保留着重做产品的肌肉记忆,谁就能在下一个技术周期里再活一次。
从日常修图到商业设计、音乐MV,AI重做后的美图产品矩阵已经全部上线。