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10月9日，美图公司在15周年庆典上发布了自主研发的AI视觉模型Miracle Vision 3.0版本，搭上大模型的早班车开启了新的增长机会，但这对于美图来说还只是开始。

今年上半年，美图净利润同比增长320.4%至1.51亿元。美图秀秀月活跃用户达2.47亿，同比增长2.5%。 Miracle Vision 3.0的发布也提振了美图公司的股价。美图公司的最低价值2019年7月为3.93港元。

发布100天后，美图的大型AI视觉模型Miracle Vision 3.0进一步强调在应用场景中的实际落地。已应用于电商、广告、游戏、动漫、影视等5大行业。

美图创始人吴欣鸿表示，AI视觉大模型不仅带来视觉呈现的提升，还提升工作流程效率。但大模型与工作流的结合还处于探索阶段，应用场景难以理解。核心需求更重要。

C端用户是AI原生工作流程的早期采用者

吴欣鸿认为，大型AI视觉模型的核心是一个无穷无尽的视觉创意库，应用层就相当于一个内容提取器。 “根据用户的需求，从这个庞大的创意库中提取出必要的内容，让用户在场景中使用。”这也是美图视觉模型3.0的迭代方向。

在会后媒体集体采访中，美图技术副总裁、美图影像研究院院长刘洛奇介绍，1.0的目标是构建大模型架构和基础，2.0是构建高质量的数据。设置提高审美能力，3.0更加强调模型的可控性，还可以实现细节控制和本地编辑。

当被问及迭代升级3.0的核心时，吴欣鸿表示，对大模型的控制也是生产力或工作流程的关键能力。 “在过去的三个月里，我们更多地关注控制以及如何整合所提到的五个行业。测试工作流程。”

因此，他认为难点在于垂直场效果的精准度。如何让自己创作的内容真正适用于实际工作，是美图大模型落地阶段的重点。 “比如按照电商的细分，品类包括电器、服装等，而调试垂直领域效果，每个领域的模型训练方法也不同。”

此外，美图集团高级副总裁、影像与设计产品事业群总裁陈建一向搜狐科技等媒体表示，在选择行业的过程中，更注重与互联网的相关性。另外，我们也会关注行业的长尾效应。他认为，那些拥有强大长尾的企业将会有中小型企业。这些客户对代际效应相对不敏感，更有利于快速通过销售环节并产生商业价值。

美图认为，现阶段，最接近视觉模型的人不是设计师，而是传播者。吴欣鸿说，设计师习惯了传统的设计流程。 “我们联系过的很多人都觉得大型号还没有上市。”大模型

陈建一还表示，“我们也参考了Adobe用户的分层，最上面的是专业设计师，他们使用专业的设计工具，需要专业的培训才能就业。”

更大的群体包括以新媒体运营商、电商运营商、网红等为代表的传播者，他们不具备专业技能，人群基数相当大，商业价值高于专业设计师。 “传播者群体将是未来伟大模范战略家的战场。”陈建一说。 “大模型太贴近普通人了，C端用户是AI原生工作流程的早期采用者，因为缺乏专业技能和负担。”

吴欣鸿表示，目前AI视觉大模型生产端需要解决的三个问题是：在垂直领域的主力作用、工作流程的整合以及变现能力。随着大型AI视觉模型的集成和生产的结束，这三个问题将逐渐得到解决。

半年的研发费用为3亿元，大模型的研发由设计师主导。

2023年上半年，美图研发投入占总营收的23.31%，低于2022年同期的27.34%。毛利率从去年同期的51.8%增长至59%、8%。

谈话中谈到研发费用时，吴欣鸿还表示，今年上半年的研发投入接近3亿元，全年的研发投入应该有6亿元以上。目前，美图拥有600名与大模型相关的骨干工程师。左右，设计师和产品经理也参与其中。 “可以说，我们现在都在拥抱人工智能，因为它发展得太快了，我们内心要有强烈的紧迫感。”

值得注意的是，美图视觉模型的负责人是设计师，研发模型由设计师主导，作者在美学领域的创新参与度很高。在迭代过程中，美图创建了自己的审美体系，并以此作为评价标准。 “事实上，主动评估大型模型是很困难的。有很多列表和各种维度的评估，我们觉得美学和用户连接是我们评估大型人工智能模型更好的方式。”吴欣鸿说。创始人

当被问及商业化时，吴欣鸿提到，“美豆”（面向AIGC高频用户的单次购买支付系统）已于今年9月初上线。吴欣鸿表示，美豆为订阅提供了良好的支付转化。用户可以通过美豆低价尝试出效果，也可以根据自己的需求进一步订阅。“短期内的商业模式也会以订阅和单次购买为主，单次购买可以进行反复的战略验证。未来我们不会拒绝提供会员订阅，根据行业和专业需求进行评级。”

对于美图来说，如何快速打通大机型变现链一直是迭代的关键。此前，吴欣鸿在接受36氪采访时表示，付费用户数据比月活跃数据更重要。 “我们需要形成血液的能力。”

在集体采访环节，他们也进行了更具体的阐述。训练部分主要采用A100、A800卡，推理部分采用V100、T10等模型。 “例如，在制作AI动画等视频时，大型模型推理每天大约可以使用8000张卡。”

但他也表示，算力目前并不是美图的主要成本压力，也不会限制其未来的业务。 “现在，更多的是场景中的部署和快速迭代。”

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