Sora死了，Adobe跌了，美圖何去何從？

大模型吞噬應用這個論調把整個應用層搞得人心惶惶。

行業正盛傳UI即將消失，取而代之的是AI執行層。如果Agent承包了大部分工作，那企業便不再需要海量賬號，傳統軟件賴以生存的坐席費模式將被終結。以前軟件要靠UI漂亮來留人，現在則要靠文檔和詳盡的API來喂養AI。當用戶習慣和品牌忠誠度不再是護城河，AI隨時會為了效率自動切換軟件。

如果這些都是真的，那工具軟件的護城河到底在哪？

過去幾個月的市場情緒已經給出了一種回答。每當Claude Code在某個領域的能力得到驗證，那個領域原來的SaaS公司股價就跌一波。就像王慧文說“我們曾經以為中國SaaS會像美國SaaS那么值錢，現在看美國SaaS會像中國SaaS這么不值錢。”

恐慌是真實的。

但把AI影像行業幾家代表公司的故事放在一起看，答案可能沒那么極端。3月25日Sora關停，OpenAI親兒子說關就關。Adobe股價過去一年跌了40%多，財報數據極佳但資本市場極度恐慌。同一周美圖發了2025年度財報，總收入同比增長28.8%，凈利潤同比增長64.7%，連續七年正增長。

或許，模型和應用并不是大魚吃小魚的關系。大模型像是一個精通萬門語言的頂級翻譯，它能聽懂全世界的話，但要真的下地干活，還得各行各業的老法師把用戶模糊的口語翻譯成行業標準的施工圖紙。

Sora之死

Sora關停首先是算力經濟學的破產。據估算高峰期每天消耗約1500萬美元算力，整個產品生命周期內收入只有210萬美元。收入還不到一天的成本，這筆賬完全算不過來。再加上OpenAI需要為即將到來的IPO整理財務報表，在視頻生成這個極度燒算力的領域，它發現自己無法同時維持基座研發和高成本應用的雙重重擔。娛樂性的生成撐不住高昂的算力成本，收縮到推理和代碼領域，生產性的生成才是真命題。

但成本可能也只是表象，畢竟可靈和Seedance表現都還挺好。可能更根本的問題出在產品定位上，OpenAI從Meta挖了一批產品人，想把Sora做成AI版TikTok。但社區的核心是人的互動和社交資產的沉淀，不是像素的生成效率。AI生成的內容成本高、不穩定、質量天花板受限于模型能力，更像一次性消費品。這里沒有社區、互動和真實性，沒人會天天來一個AI生成器里逛，普通用戶對看一眼就劃走的AI視頻并沒有持續的消費意愿。

回歸工具這段彎路讓人想起美圖做美拍的那段歷史。月活過億，日活千萬，短視頻先驅。但美圖用工具思維做社區，強調濾鏡、特效、好不好看；抖音用算法思維做分發，強調上癮、流動、誰在看。做平臺的窗口期極其短暫，錯過了就只能回去做工具。美圖最后也確實回歸起家的工具賽道，CEO吳欣鴻說：“之前美圖不甘于做工具，現在我們甘于做工具”。美圖接受了自己作為視覺生產鏈路一環的定位。既然無法成為TikTok，那就成為支撐千萬個博主生產內容的軍火庫。

Sora的關停還暴露了一個更深層的問題：建立在單一封閉模型API上的應用極其脆弱。Sora說關就關，所有基于它開發的工具一夜價值歸零。依賴單一模型，就是在沙灘上蓋房子。

那什么樣的應用不會被吞噬？這就要看Adobe的困境。

Adobe的困局

Adobe的處境比Sora復雜得多。它做了很多正確的事，比如自研Firefly模型，主打版權安全，所有訓練數據都有授權。邏輯沒問題，但它背負了基礎模型公司的成本，卻只拿到應用層公司的估值。它試圖同時扮演模型工廠和軟件工廠兩個角色，但這兩者的經濟邏輯是沖突的。

結果是AI推理成本增速超過收入增速，為維持毛利不得不限制用戶生成點數，反而壓抑了產品體驗。Adobe2025財年收入約240億美元，企業級大客戶增長超25%，Firefly生成資產總量突破240億次。但股價跌了40%多。

以前Adobe的壁壘是操作Photoshop需要數年的專業學習，這道學習曲線就是護城河。現在一個小白用Firefly就能做出80%的專業效果，Adobe的專業溢價在流失。投資者不再把Adobe看作成長型AI股，而是需要頂著AI逆風防守的傳統藍籌。

因為SaaS的定價邏輯也在被AI打破，坐席費的邏輯也在動搖。如果一個Agent完成了10人的工作量，原本10個賬號現在只需要1個。軟件公司正在經歷價值創造與價值捕獲的脫鉤。

Ben Thompson曾是Adobe的堅定支持者，最近態度轉向了結構性審視。他認為Adobe的護城河不是AI智力，是那幾千萬形成了肌肉記憶的專業創意人。但他也感嘆“大模型廠商試圖吞噬一切的拿破侖時代結束了，現在是應用層割據、深挖垂直溝壑的時代”。

問題泛化一下， 什么樣的應用會被吞噬？

大模型吞噬應用這個敘事的核心假設是：通用大模型足夠強大之后，垂直工具就沒有存在的必要了。

莊明浩給了一個聽起來像廢話但很真實的答案：今天被證明收入夠高的應用都很危險。Cursor在過去三個月收入翻番，從10億到20億美金ARR，但同時所有人都在討論它會不會被Claude Code吃掉，因為Claude Code兩個月ARR就沖破25億美元直接反超。“一家公司能不能既被很多人認為馬上就掛掉，同時在很短時間融很多錢？”

當模型原廠決定下場做工具，被吞噬的應用一般有三個特征：只有薄層交互沒有深度工作流的，依賴坐席費缺乏專有數據的，站在模型和用戶之間收過路費卻沒建立自己業務邏輯的。這些本質上都是中間商。

能留下來的是什么？把模型當成零件，“如何完成這一單生意”作為核心能力的應用。

美圖何去何從

Sora死在了算力賬算不過來和社區妄念上，Adobe困在了自研模型的沉沒成本和坐席費邏輯的瓦解里。兩個故事指向同一個問題：在模型能力快速拉平的時代，應用層到底靠什么活著？

美圖是一個有意思的觀察樣本。它不是巨頭，兩千多人的公司，跟Adobe的3萬人和字節的15萬人不在一個量級。它也不是新銳，已經18歲了，經歷過做手機、做社交、做短視頻、炒比特幣的全套彎路，2018-2019年盲目擴張期間虧過42億，股價從高點暴跌95%。

這筆巨額學費給美圖換來了三個教訓：戰略要與能力匹配、不能隨便消耗資源、要有核心競爭力。

那在AI時代，美圖面對的挑戰跟Sora和Adobe有什么不同，又是怎么回應的？

不造發電廠

Sora死在了自己燒不起的算力上。Adobe困在了自研Firefly的推理成本反噬利潤里。美圖面對的第一個問題一樣：模型能力是核心，但你要不要自己做？

美圖在2023年投了幾億訓練自研視覺大模型，這筆錢可以理解為學費。交完學費之后美圖調整了方向，明確“美圖是一家AI應用公司，不是大模型公司”，轉向“模型容器”策略。內部200多人的設計中心負責效果品測，每做一個新場景把市面上所有模型跑一遍，哪個效果好用哪個。外采API能解決的就外采，所有模型都達不到業務預期才做自研。設計團隊覺得效果不好產品就不能上線。

結果體現在成本結構上。第三方API成本僅占營業成本中等個位數百分比，絕大部分需求由自研模型和增強訓練后的開源模型滿足。2025年基礎模型訓練費用同比下降，毛利率保持73.6%。

這跟Adobe形成了鮮明對照。Adobe自研Firefly要保證版權安全，背負了基礎模型公司的成本，卻只拿到應用層公司的估值。美圖的選擇是不背模型包袱，把精力放在模型之上的產品層。

當然這個選擇也有風險：你不擁有模型，就依賴上游。如果某天模型廠商自己下場做影像應用，或者開源模型的許可條款變了，美圖的地基就會動搖。Sora的教訓已經證明了，建立在單一封閉API上的應用極其脆弱。美圖的模型容器策略本質上是用多供應商來對沖這個風險，但對沖不等于消除。

Prompt的盡頭是UI？

Adobe面臨的第二個困境是AI民主化設計能力，專業溢價在流失。美圖面對的問題剛好相反：它服務的本來就不是專業設計師，而是電商賣家、口播博主、小微商戶這些非專業用戶。對這群人來說，通用大模型的對話框其實也是一道門檻。

純對話式交互在精細調整上天然低效。你想讓貓爬架上的貓往左挪一點、換個姿勢，用自然語言描述可能需要好幾輪對話，模型還不一定理解。在編輯器里直接拖拽就行了。美圖的解法是Agent加編輯器的混合交互，Agent完成80%的繁瑣生成，剩下20%在編輯器里精準調優。美圖設計室的Agent功能平均每生成2張內容可產出1張用戶滿意的成品，自2025年12月以來已成為web端和app端付費金額增長的主要驅動力。

對話框只是AI的童年期，畫布才是AI的成年禮。很多純對話AI工具正在拼命加畫布功能，Canvas加Agent優于純Chat已經是行業共識。這也是為什么擁有編輯器積淀的應用公司在長跑中可能比純模型公司更有勝算。當然，“可能”兩個字很重要。如果模型進化到用戶一句話就能完美交付，編輯器的價值也會歸零。這意味著所有應用層公司都需要跟模型公司賽跑。

從工具到AI團隊

前面討論Cursor和Claude Code的時候說過，被吞噬的應用有三個特征：薄層交互、依賴坐席費、沒有自己的業務邏輯。美圖試圖回應的方式是把自己變“厚”。

吳欣鴻之前把大模型比喻為“瑞士軍刀”，能勝任通用需求和日常任務，而垂直應用就好比剪刀、美工刀、水果刀、指甲剪等專業工具，滿足不同場景下的特定需求。這次業績會上他把產品定位從工具升級成了“AI團隊”。通用大模型提供的是IQ，美圖提供的是SOP。電商設計Agent團隊引入市場分析、用戶研究、文案能力，做的不是好看的圖，是能提升銷量的圖。口播視頻的AI團隊拆成運營、攝影、剪輯三個小組，全流程由AI導演Agent統一調度。對中小商家來說相當于配了一個7×24小時在線的內容制作團隊。

這直接體現在ARPU值上。某些新產品ARPU值已測試到50美元/月，而美圖秀秀的月費最低只有15元。一個生產力用戶的價值約等于20個普通用戶。美圖試圖從幾塊錢修圖的生意，跨到跟專業B端設計服務搶市場的位置上。

但這個跨越能不能成功是個問號。“AI團隊”聽起來很性感，50%的成品滿意率在當前階段也還可以，可問題是當Seedance這樣的模型再進化一代，通用大模型自己做出的電商圖品控也能到80分甚至90分的時候，美圖那多出來的10分還值多少錢？行業know-how到底是持久的護城河，還是被模型學走只是時間問題？這個答案現在沒人知道。

回到開頭的問題

大模型吞噬應用這個敘事，Sora和Adobe已經各給了一半答案。Sora證明了模型公司做不好垂直應用，Adobe證明了應用公司背模型包袱也會被拖垮。美圖的實踐提供了第三種可能：不擁有模型，但比模型更懂怎么把活干完。

能留下來的應用只有一種：把模型當零件，把“如何完成這一單生意”作為核心能力。薄層的中間商在消亡，但扎進垂直場景、掌握行業SOP的公司反而在擴大地盤。

但這些判斷都建立在一個前提上：模型進化的速度不會快過應用公司建壁壘的速度。這個前提目前沒人能證實，也沒人能證偽。Seedance 2.0已經做到了電影級視頻，如果下一代模型連電商圖的品控都能拉到90分，今天關于垂直應用價值的討論就得重來。在Agent生態里，用戶不再打開App，“被優先調用”是不是新的心智？模型容器策略到底是務實還是在賭上游不變臉？這些問題整個行業都還沒有答案。

唯一確定的是窗口期不會太長。吳欣鴻說“要抓緊兩三年的時間窗口”，硅谷的判斷也差不多：垂直AI公司必須在24到36個月內完成工作流鎖死，否則當模型推理成本再降100倍的時候，就會被通用接口淹沒。模型是地板，應用是天花板，但地板一直在漲。應用要不斷跟時間賽跑，模型進化的腳步永遠不會等你。