AIGC赛道融资：靠啥聪明玩法，让VC秒点头？2025Q4科技观察

图文原创：亲爱的数据

最近，有一笔AIGC赛道的好融资，

和硅谷大佬私下交流了想法，

评价创业企业不想点名，就别对号入座了，

先抛开用户增长逻辑不谈，

我认为，有以下几个亮点：

聪明玩法一：AIGC平台不卖模型，而卖结果

AIGC用户（设计师，设计爱好者），

他们根本不在意底层情况，

比如模型参数多少、谁出的版本等等；

他们只想要——“这张图看起来像我想要的样子”。

那平台就干脆给他们直接想要的结果。

用户只看到一个个“风格SKU”，点选即可。

SKU是零售行业的词汇，

放在超市，就是最小选购单品。

当然，在AIGC平台上也能看见，

图片背后具体用的哪个模型，

如Qwen-Image，Illustrious等，

理想情况下，“风格SKU”的背后，

是主流和非主流模型，一应俱全。

在选的时候，其他细节先统统隐藏，

选中了，再点细看商品细节。

亮点在于，用户不是先挑模型，再去找画风；

而是先选想要的风格（图），再选模型。

换句话说，平台把模型（包括推理成本）和风格，

绑在一起卖，让各色各样的“画风”，

变成一个个可消费的SKU。

风格越多，SKU数量越多，

选择越多，用户越多，

创作越积极，生态就越丰富。

逻辑很顺。

还有一点，去餐厅吃蒸茄子不用知道，

茄子谁种的，

如果真想知道，也查得到。

毕竟，平台鼓励“二创”，

创作者们上传LoRA模型（轻量微调版），

有的免费、有的付费；

对绝大多数创作者来说，

他们并不关心底层，

而关心结果：

生成图片的样式、细节质量、生成速度。

传统的GPU云、传统模型API平台，

卖的是“算力（资源）”；

而这类新平台，卖的其实是“推理结果”：

用户在买的是一张“结果图”，

背后的推理成本、算力调度、模型切换，

都被平台吸收成一笔“结果成本”。

所以，这类平台做了一个聪明的抽象：

靠打“画面风格SKU”牌，

可以说，这是非常成熟的产品理念。
这正是降低门槛、扩大消费群体的关键。

它不再卖底层，

而是卖生成结果，

眼见为实的画风。

它既是一次商业模式创新，

也是一次产品设计哲学的转变

（从算法导向到风格导向）。

在此基础上的工具，创作社区，生态，

甚至社交，都是加分项，

这类平台不再只是“AIGC生成平台”，

而是在构建一个“风格生态”。

这，就是“懂AIGC产品”的好境界。

这，就是AIGC走向内容产业化的信号。

聪明玩法二：坚决不走大烧算力模式

图片生成服务，计算量极大，

视频生成服务，计算量更大，

哪怕现在是“图片生成”服务，

日后也大概率要做“视频生成”服务。

这类生成，推理计算量大，

不像网页请求那样几毫秒就能返回。

高并发场景下的性能瓶颈很多。

比如：

GPU数量少扛不了几个并发；

模型切来切去要重新载入显存花时间；

加上上传下载、存文件，

队列一堵全卡壳，严重了直接崩。

一定要有有很多算力才有游戏资格吗？

他们给出的答案是：未必。

前两年AIGC在烧底层基础模型的时候，

月度的算力消耗金额大约在3000万人民币左右，

且持续数月。

哪怕有地方权威部门补贴，都难以止渴。

而他们从一开始就抛弃了大烧算力的玩法，

全公司破破烂烂各种型号的卡凑不齐1000张，

完全不是算力“豪门”；

不同寻常之处在于，

他们现在没有烧算力，

未来也不会烧算力，

省钱的做法也很多，

假如采用多云算力方案就算省钱，

那你低估了他们省算力的决心，

你可能会问，那高并发的需求怎么办？

我管这个叫做“穷鬼生产模式”，

即低价+排队生成。

只要你价格够低，

排队算什么？

现在的牛马，

谁还不是时间管理大师？

人可以睡觉，机器不可以。

虽然排队，但给用户省钱了。为了钱，可以忍耐，

忍耐的程度，取决于省钱金额的数量。

如此聪明的点子，

成功融资之后，公司账上有钱，

多招牛人骨干，再接着整下一款新产品，

成功概率更高。

另外一点，

这两种创业企业的聪明玩法，

头部大厂都可以“借鉴”，

当然，现阶段大厂之间也难免“相互借鉴”；

市场残酷之处在于，互联网大厂进攻创业企业：

我没法证明我有壁垒，

但是我能证明你没壁垒。

AIGC赛道应用层，

围绕『模型为中心』的玩法，

已经几乎结束。

时至今日，大牛带着模型冲融资，

已经显得丝毫不占优势，

真的太太太迟了，纯拼模型，

不玩点更聪明的，很难竞争出位。

写完这篇，令我甚为欣慰之处在于：

终于，在AIGC应用市场里，

堆算力的暴力玩法，

显露出日益失效的端倪，

用机器换营收的玩法，

黄昏暮景，正在退场。

创业的老铁们，想出答案了吗，

创造的价值点到底在哪里？