当资本市场为“大模型吞噬应用”的叙事而焦虑，并以此看衰垂类工具的未来时，用户却做出了另一种选择。
对一些使用AI来产出、变现的人来说，大模型有多“无所不能”并不重要，他们更关心的，是AI技术进化如何降低创作门槛、如何融入行业场景，切实为传统工作降本增效。他们需要的，是简单易用、高效产出、效果上乘的成熟工具，而并非效果随机、需专业调试的先进模型。
这是观察AI行业叙事的另一个窗口。在通用大模型看似“无所不能”的时代，哪些用户依然选择为应用的“有限专业”买单？
为了探寻答案，《证券日报》记者采访了美图设计室的资深用户——稀掘数据创始人马振豪，试图从这位牛津大学计算机系毕业、身处跨境电商一线的卖家口中，找到应用厂商抵御“模型吞噬”的路径与可能。
“十倍”级别的成本压缩
马振豪是一位扎根深圳的小家电跨境卖家。依托家里的加工厂，他从2017年开始入行，通过亚马逊等电商渠道销售风扇、香薰机等产品，年销售额数千万元。
“我们这一行，以前最头疼的就是商品图。”马振豪告诉记者，“原来做一套商品图的成本可能几百块甚至上千块，如果有模特拍摄还会更贵。出一套图可能要一个星期，快的也要两三天。”
对于SKU更新频繁、需要针对海外市场做A/B测试的电商卖家来说，这种传统的“影楼模式”不仅贵，而且速度慢。这种痛点，在马振豪2025年开始接触美图设计室后得到了根本性的改变。
马振豪给记者算了一笔账：“用美图设计室做商品图后，成本慢慢压缩到百元，现在更便宜，有的只要几块钱，成本以十倍、十倍的速度在下降。”而在时间效率上，变化更为惊人，以前两三天到一个星期的周期，现在“30分钟内可以解决”。
这种效率的飞跃，源于对垂直场景的深度打磨。马振豪使用美图设计室最多的功能，是文生图和AI商品套图。他特别提到，美图设计室最新推出的Agent（智能体）功能，将商品套图进一步自动化，配合模板功能，能做到很好的风格一致性。
当然，市面上的选择不止美图设计室一种，他也尝试使用过一些国内外大模型产品，但并没有找到更优解，“最明显的问题是，大模型出图在品控上弱于美图设计室，美图设计室可以很好地在图上还原产品，把AI生成图片的能力、背景融合的能力都进行了很好的产品化。”国内一些大模型的类似功能，他测试后更坦言，“几乎不会用”。
这也印证了美图公司CEO吴欣鸿在近期内部分享中的观点：通用大模型虽然“无所不能”，但在特定垂直场景下的效率并没有很高。他将大模型比作“瑞士军刀”，能胜任通用需求，而垂直应用则是剪刀、美工刀等专业工具，满足不同场景下的特定需求。
从用户的使用体验来看，美图设计室正是那把为电商人定制的“剪刀”。
垂直应用的价值在哪？
事实上，行业关于模型与应用之争的讨论一直存在分歧。
浙商证券报告指出，工具类软件可分为流程优化类和决策支持类，前者的价值更多在于辅助工作流中各环节的实现，后者的价值更多在于辅助用户创作及决策的表达。大模型厂商推出的AIAgent，更多与前者形成直接竞争，更容易取代的是聚焦单一环节的工具软件。而决策支持类软件，以服务用户主观判断为核心，其通过对AI能力的整合可进一步提升其功能效果。
美图设计室这类影像工具，更多属于后者。马振豪的使用体验恰好为此提供了注脚。作为美图设计室的年卡会员，马振豪的付费决策非常理性。
“如果只是对于一个只需要电商产品图相关功能的商家来说，用美图设计室的性价比肯定是更高的。”他认为，美图设计室更接近电商商家这些垂直用户的需求，无论是小家电，还是服装、家庭场景的品类都很合适。
这背后折射出一个常被资本市场忽略的事实：在B端场景，用户愿意为“确定性”支付溢价。通用大模型虽然强大，但生成结果的随机性和不可控性，对于需要规模化、标准化生产商品图的电商卖家来说，是难以接受的成本。
“美图的核心竞争力是把模型能力产品化了。”马振豪总结道，“从我自己的使用体验来看，我觉得美图设计室目前仅仅只要打磨好快速出套图这个功能，都能稳定住付费人群了。”
这也回应了市场对美图、Adobe等影像软件的另一层担忧：模型大厂衍生的AI生图产品，是否会分流用户？浙商证券分析认为，对于粘性用户，美图的核心优势在于素材库和用户已习惯的工作流界面，在同样融合AI能力的前提下，客户流失概率不大。
垂直场景的“复利”效应
对美图们来说，一个更现实的挑战是，未来如何吸引和留住这些付费用户。
美图CFO颜劲良曾在投资者活动中表示，用户很少会因为一个简单的“爆款”玩法去买长期订阅，用户愿意付费是因为有一整套从头到尾的解决方案。
这种“核心功能复利”的模式，在财报中能得到验证。美图近期公告显示，按非国际财务报告准则，预期2025年度公司经调整归母净利润同比增长约60%至66%。
影像与设计产品业务是其增长的核心引擎。美图表示，收入增长主要由全球付费订阅用户数的快速增加驱动。其中，来自国际市场的付费订阅用户增速高于中国内地市场。这说明，美图正在将其在国内验证成功的“场景深耕”模式复制到全球。
业绩增长背后，是美图这类AI应用公司在应对大模型竞争的过程中摸索出的打法经验。吴欣鸿在近期分享中坦言，应用开发者在每个时代阶段都有空间，关键在于对高价值垂直场景的深度挖掘。这类场景普遍存在非常刚性的需求和成本高效率低的问题，客户愿意为此付费，服务后也能创造出高弹性的增长空间。
他表示，应用与大模型的竞争壁垒，关键在于能否拿到“这个垂直场景我最专业”的心智，解决“最后一公里”与长尾需求。
这与马振豪这样的跨境电商卖家需求不谋而合。他并不关心美图用的是哪个底层大模型，他只关心能否在30分钟内拿到一套不变形、高转化的商品套图。
谈及对美图设计室的未来期待，这位牛津毕业的创业者提出了一个更具前瞻性的设想。“如果美图设计室能够提炼出商家产品的卖点，提前帮卖家完成调研，告诉卖家怎样的商品图是最好的并直接生成，将会更有竞争力。”马振豪认为，这将是AI应用最难被大模型取代的壁垒，“这是大模型更难做到的事情，也将成为美图设计室们最强的护城河。”
这恰恰印证了投行们的判断：通用模型为行业提供技术底座，而垂类应用则依托自身的场景优势，将技术能力转化为贴合用户需求的产品功能。未来的竞争核心，将是AI在全链路工作流的深度嵌入与场景化解决方案的综合较量。
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