AIGC賽道融資：靠啥聰明玩法，讓VC秒點頭？2025Q4科技觀察

圖文原創：親愛的數據

最近，有一筆AIGC賽道的好融資，

和硅谷大佬私下交流了想法，

評價創業企業不想點名，就別對號入座了，

先拋開用戶增長邏輯不談，

我認為，有以下幾個亮點：

聰明玩法一：AIGC平臺不賣模型，而賣結果

AIGC用戶（設計師，設計愛好者），

他們根本不在意底層情況，

比如模型參數多少、誰出的版本等等；

他們只想要——“這張圖看起來像我想要的樣子”。

那平臺就干脆給他們直接想要的結果。

用戶只看到一個個“風格SKU”，點選即可。

SKU是零售行業的詞匯，

放在超市，就是最小選購單品。

當然，在AIGC平臺上也能看見，

圖片背后具體用的哪個模型，

如Qwen-Image，Illustrious等，

理想情況下，“風格SKU”的背后，

是主流和非主流模型，一應俱全。

在選的時候，其他細節先統統隱藏，

選中了，再點細看商品細節。

亮點在于，用戶不是先挑模型，再去找畫風；

而是先選想要的風格（圖），再選模型。

換句話說，平臺把模型（包括推理成本）和風格，

綁在一起賣，讓各色各樣的“畫風”，

變成一個個可消費的SKU。

風格越多，SKU數量越多，

選擇越多，用戶越多，

創作越積極，生態就越豐富。

邏輯很順。

還有一點，去餐廳吃蒸茄子不用知道，

茄子誰種的，

如果真想知道，也查得到。

畢竟，平臺鼓勵“二創”，

創作者們上傳LoRA模型（輕量微調版），

有的免費、有的付費；

對絕大多數創作者來說，

他們并不關心底層，

而關心結果：

生成圖片的樣式、細節質量、生成速度。

傳統的GPU云、傳統模型API平臺，

賣的是“算力（資源）”；

而這類新平臺，賣的其實是“推理結果”：

用戶在買的是一張“結果圖”，

背后的推理成本、算力調度、模型切換，

都被平臺吸收成一筆“結果成本”。

所以，這類平臺做了一個聰明的抽象：

靠打“畫面風格SKU”牌，

可以說，這是非常成熟的產品理念。
這正是降低門檻、擴大消費群體的關鍵。

它不再賣底層，

而是賣生成結果，

眼見為實的畫風。

它既是一次商業模式創新，

也是一次產品設計哲學的轉變

（從算法導向到風格導向）。

在此基礎上的工具，創作社區，生態，

甚至社交，都是加分項，

這類平臺不再只是“AIGC生成平臺”，

而是在構建一個“風格生態”。

這，就是“懂AIGC產品”的好境界。

這，就是AIGC走向內容產業化的信號。

聰明玩法二：堅決不走大燒算力模式

圖片生成服務，計算量極大，

視頻生成服務，計算量更大，

哪怕現在是“圖片生成”服務，

日后也大概率要做“視頻生成”服務。

這類生成，推理計算量大，

不像網頁請求那樣幾毫秒就能返回。

高并發場景下的性能瓶頸很多。

比如：

GPU數量少扛不了幾個并發；

模型切來切去要重新載入顯存花時間；

加上上傳下載、存文件，

隊列一堵全卡殼，嚴重了直接崩。

一定要有有很多算力才有游戲資格嗎？

他們給出的答案是：未必。

前兩年AIGC在燒底層基礎模型的時候，

月度的算力消耗金額大約在3000萬人民幣左右，

且持續數月。

哪怕有地方權威部門補貼，都難以止渴。

而他們從一開始就拋棄了大燒算力的玩法，

全公司破破爛爛各種型號的卡湊不齊1000張，

完全不是算力“豪門”；

不同尋常之處在于，

他們現在沒有燒算力，

未來也不會燒算力，

省錢的做法也很多，

假如采用多云算力方案就算省錢，

那你低估了他們省算力的決心，

你可能會問，那高并發的需求怎么辦？

我管這個叫做“窮鬼生產模式”，

即低價+排隊生成。

只要你價格夠低，

排隊算什么？

現在的牛馬，

誰還不是時間管理大師？

人可以睡覺，機器不可以。

雖然排隊，但給用戶省錢了。為了錢，可以忍耐，

忍耐的程度，取決于省錢金額的數量。

如此聰明的點子，

成功融資之后，公司賬上有錢，

多招牛人骨干，再接著整下一款新產品，

成功概率更高。

另外一點，

這兩種創業企業的聰明玩法，

頭部大廠都可以“借鑒”，

當然，現階段大廠之間也難免“相互借鑒”；

市場殘酷之處在于，互聯網大廠進攻創業企業：

我沒法證明我有壁壘，

但是我能證明你沒壁壘。

AIGC賽道應用層，

圍繞『模型為中心』的玩法，

已經幾乎結束。

時至今日，大牛帶著模型沖融資，

已經顯得絲毫不占優勢，

真的太太太遲了，純拼模型，

不玩點更聰明的，很難競爭出位。

寫完這篇，令我甚為欣慰之處在于：

終于，在AIGC應用市場里，

堆算力的暴力玩法，

顯露出日益失效的端倪，

用機器換營收的玩法，

黃昏暮景，正在退場。

創業的老鐵們，想出答案了嗎，

創造的價值點到底在哪里？