独家对话吴欣鸿：当大模型开始吞噬软件，美图如何进退？

每经记者：可杨 每经编辑：黄胜

当模型能力不断增强，应用是否还需要存在？当用户可以通过Agent（智能体）以一句指令实现需求，App（应用程序）是否正在被推向一个不确定的未来：被整合，或是被边缘化？

2026年，大模型吞噬软件的讨论从技术圈蔓延到资本市场，再回流到每一家软件公司的会议室。

美图公司，是这场讨论中一个极具象征性的样本。它成立18年，几乎穿越了中国移动互联网的整个周期：从PC（个人电脑）修图工具到移动端美图秀秀；从工具到社区再到影像平台。

美图精准踩中过每一个技术节点，它标签清晰——一家做影像软件的公司，一家典型的工具型公司。

AI浪潮席卷而来，这个标签开始变得危险。

一方面，今天用户已经可以在各种大模型产品里完成基础修图，初级需求甚至不需要打开美图的App；另一方面，大模型公司也在不断向应用层延伸，试图构建超级入口。

颠覆的可能性再一次到来，美图秀秀这个被视为修图代名词的App，以及美图这家走过18年的老牌互联网公司，会迎来怎样的命运？

近日，《每日经济新闻》记者独家对话美图公司董事长吴欣鸿。

“拆墙”

2026年春天，美图决定推倒自己的围墙。

在过去很长一段时间里，美图贩卖的是一套趁手的工具：用户打开这个名为美图秀秀的工具箱，从磨皮、美白、瘦脸，到滤镜叠加，通过一步步手动选择工具，把一张普通照片加工成更美的版本。

大模型的到来改变了人们使用工具的方式。

美图公司董事长吴欣鸿概括了演进的路径：从PC时代的鼠标点击，到移动时代的触屏操作，再到AI时代的自然语言交互。“未来可能不再需要一次次的手动修图，用几次以后，它能记住你的偏好，可能一次拍上百张照片，直接交给它全部修好。”

“一句话完成任务”是大模型时代的特色，而这正在消解传统App的意义，也正是美图选择拆墙的原因。

美图公司董事长吴欣鸿 图片来源：企业供图

不久前，美图宣布开放自己八项核心AI影像能力，接入OpenClaw（一款开源智能体框架，俗称“龙虾”）生态，这意味着，美图多年积累的影像处理、美学调教等能力，正式成为第三方开发者，甚至竞品可以调用的基础设施。

苦心经营成他人嫁衣？在吴欣鸿眼里，这是一个生态位选择的问题。“未来AI的生态一定是互相协同，我们很难完全孤立在AI生态中，必须要融进去，有时候我们调用别人，有时候别人调用我们，这是一个相互的过程。”

推倒围墙看似是美图的“意愿”，但如果把时间线拉长一点，它也可以被理解为被卷入之后的“应对”。

“趋势是挡不住的。”吴欣鸿说。

在吴欣鸿的视角里，AI世界正在变成一个彼此调用的系统：模型调用模型，应用调用能力，工具之间彼此嵌套。无论是接入大模型API（应用程序编程接口），还是像OpenClaw这样的智能体系统，本质上都在印证同一件事：没有哪个产品可以独立存在。

于是，Skills（技能）开放发生了。但又不是完全敞开，带了一点克制的意味。

美图首席产品官陈剑毅称，美图对外提供的能力，并不是最新的版本，而是相对成熟的版本。最好的效果，仍然保留在内部产品中。这种滞后开放的策略，与许多大模型公司的做法类似，既参与生态，又避免完全同质化。

图片来源：公司官网截图

与此同时，在AI时代，另一种收入结构开始出现：Token（词元）成为AI时代的硬通货。对于美图而言，这同样成为一种收入的可能，当外部调用它的影像能力时，调用次数开始转化为收入指标。

变化并不剧烈，但胜在具体，足以推动一家公司重新思考自己在生态里的位置。

“试错”

对于美图而言，Agent时代的另一个挑战在于，老产品与新产品之间的张力，开始变得具体。

举个例子：美图秀秀是美图的现金牛，但它的产品形态在移动互联网时代就已确立，很难彻底转向AI原生应用。RoboNeo是美图在2025年上线的AI原生产品，但仍处在早期阶段。

一边是稳定的存量，一边是不确定的未来，必须同时应对。

于是，美图开始在内部用风险投资的逻辑推动创新，试图转变为一个自下而上的创新组织。

在这个体系里，AI创新工作室和美图产品挑战赛成了最重要的两个实验场。

目前，美图内部有7个AI创新工作室项目拿到了1000万元人民币的启动资金；而在更底层的产品挑战赛中，200多个临时组建的团队正在厮杀，其中有40多个是一人团队。

这套机制的本质，是用大量小规模试错，来替代少数大规模决策。

但这种变化并不完全是理念驱动，在陈剑毅看来，一个更直接的原因是资源收紧之后，团队不得不依赖AI。吴欣鸿也观察到：“当团队资源短缺的时候，会对AI有更积极的态度。”

试错成本下降的同时，试错数量迅速增加，判断标准反而变得更难。对于行业内部分公司开始将员工的Token消耗列入考核范围，陈剑毅认为，Token消耗等过程指标“可以被刷出来”，不具备判断意义，最终仍然要回到结果：用户是否使用，产品是否成立。

陈剑毅说，这些创新项目会在中期不断评估，一旦看不到希望，就会被终止，而不是等到1000万元耗尽才做决策，“花到500万元的时候就会看，如果看不到希望，不会硬花”，陈剑毅表示，美图AI创新工作室的项目，在2025年10月正式启动，预计从今年下半年开始，会陆续有项目被淘汰。

吴欣鸿把这种变化描述为一种反过来的创新逻辑，不是管理层决定做什么，而是基层先跑出结果，再由公司放大。“在AI时代，我们很难拍脑袋知道未来产品形态，只能通过不断试错。”

“收缩”

不断尝试的同时，美图也在快速放弃。

在2023年到2024年间，美图曾经尝试做过自研大模型。后来的故事众所周知，大模型的竞争很快迈入烧钱阶段，这不是属于一家应用公司的战场。

吴欣鸿当机立断选择放弃，“这种大模型的竞争已经逐渐进入到超级头部的状态……是我们作为一家应用公司不太能够负担的”。美图随即收缩，转向自研垂直模型、开源模型微调以及第三方API的“模型容器”组合路径。

类似的判断，也发生在具体产品上。

2024年，美图曾在美图影像节上推出过一款名为MOKI的AI短片创作工具。在立项之初，MOKI的定位是为AI短剧提供低门槛的工作流。但很快，这个方向变得拥挤，字节跳动、快手等大厂进入，原本的垂直开始变成标配，项目随之停止。

叫停MOKI很快达成了一致，没有坚持，也没有过多解释。“果断放弃，沉没成本并不高，相比自研大模型花的几个亿，这些都是小成本。”陈剑毅说。

当一个场景变成热门赛道，大厂开始标配相关能力，美图会快速研判是否进行战略放弃，判断标准也很直接：要么赛道迅速变热，要么数据无法支撑。前者意味着竞争结构发生变化，后者意味着产品本身没有跑通。

在AI周期里，机会的密度被显著放大，问题不再是找不到方向，而是方向过多，但同时，每一个看起来成立的路径，都可能在几个月内发生变化。

在成本层面，收缩也在发生，美图的毛利率从2024年的76.0%降至73.6%，下降了2.4个百分点。首席财务官颜劲良表示，美图今年毛利率不会继续下滑。他解释，关键的变量在API一侧。美图目前的策略是：新功能上线初期，先接入第三方通用大模型的API，快速验证用户需求。一旦某个功能被证明是高频使用场景，美图的内部团队就会启动自研，用垂直模型或更优的方案替代第三方调用。“从长远来讲，我不太担心第三方API暴涨。”

图片来源：公司官网截图

凭什么不被抹去？

站在一个新时代的门口，悬在美图上空的，是它从PC时代到移动互联网时代，每一次技术周期更迭时都需要写下的答卷：凭什么美图不被抹去。

Agent本身就是未来的App，这是吴欣鸿的答案，“Agent也是以类似于App的形式存在的，只是交互界面会有很大的升级”。

推开这扇门之前，门内的主人尚未确定。目前来看，Agent最有可能是那个答案。为此，美图开始推出原生Agent产品，探索一句话修图。

“如果只是在老产品上改进，它所能提供的体验可能不如AI原生应用，因为它已经形成了产品框架和用户习惯。”吴欣鸿解释了选择在新产品上验证，而非只是变革既有产品的原因。

陈剑毅指出，在修图这样高度私人化的场景中，用户对效果、速度和隐私极为敏感。当前通用模型多采用全局重绘逻辑，即便固定ID（身份特征），也可能对细节产生影响，而用户对这些变化非常敏感。因此，在美图秀秀中，用户仍然习惯于手动干预的编辑模式。

不过，在吴欣鸿看来，模型能力的提升会逐步消解这种不适，用户的适应也需要过程。“现在解决不了的问题，未来可能就迎刃而解。”

但吴欣鸿没有将Agent趋势视为唯一答案，在他的理解中，模型与应用并不是替代关系，“永远都有模型做不了或者做不精的事情”。即便未来存在更强的通用Agent，也仍然需要在具体场景中提供稳定、可控的体验。

如何在这个未知的未来到来前做足准备？

从目前的动作来看，美图给出的答案，并不是押注某一种确定形态，而是在不同层面同时展开：一方面，在老产品中逐步嵌入Agent能力；另一方面，通过新产品，尝试原生的Agent路径；同时，在更底层，将能力以Skills的形式对外开放。

这三种路径并不完全一致，它们分别对应着：改进原有产品、重建产品形态，以及进入能力层的不同选择。

美图似乎并不想在形态上纠结。对于吴欣鸿而言，当下紧迫的问题，不是回答美图现在究竟是一家软件公司还是AI应用公司，而是美图如何在具体的垂直场景里找到位置。“我们认为遍地都是机会，应该赶紧去占住这些行业的垂直场景。”吴欣鸿表示，即使危与机总是以相似的面貌出现在创业者眼前，“作为创业者天然的具有较高的风险偏好，也就是说明知有坑但我们还是得做，因为都是这样做出来的”。

美图的故事，不是一家公司成功转型的爽文，而是一个样本在技术断层带上的真实挣扎——它开放能力，但又有所保留；它鼓励赛马，却又随时准备砍掉项目；它拥抱Agent，却不迷信超级入口。

“一家巨头会不会把所有的小公司吞并呢？从历史来看，任何领域都会存在一个生态链，不可能存在一个物种把另外一个物种全部吞并掉（的情况）。”吴欣鸿说。

这或许恰恰是AI时代应用公司的常态：没有人知道终局，所以只能同时下注。而那个关于美图会不会被模型吞噬的问题，答案仍然悬在半空，但至少目前，它还在牌桌上。