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20260619 07:29:21 董飞莲 196

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过去两年,AI 应用层不缺爆款。一个产品踩中模型能力释放,赶上一波流量,短时间内跑出用户,在今天已经不算罕见。尤其到 2026 年,单一产品的成功,已经很难单独证明一家公司的商业能力和长期前景。因为窗口会变,模型会变,流量也会变。一个产品跑出来,最多证明它押中了一次;连续几个产品跑出来,才开始证明公司本身有能力。演语科技是少数已经连续交过几次答卷的公司。从 LiblibAI 开始,聚起一批最早的 AI 创作者、模型玩家和设计用户。后来到星流,它把图片生成往更普通的设计场景里推。再到 LibTV,它又切进视频模型和专业内容生产,服务短剧团队、影视制作机构、广告公司和品牌客户,再次证明了产品的商业化能力。演语科技(Evoken)最新一轮近 3 亿美元 B+ 轮融资,投后估值超过 20 亿美元,某种程度上是商业化能力被资本市场的持续认证。本轮融资由 Granite Asia、腾讯、顺为资本联合领投,HT Investment、时代资本共同参与投资。高榕资本、蚂蚁集团、渶策资本、明势创投、源码资本、红杉中国以及其他数家现有股东持续加码。据硅星人了解到,本轮融资实际已于今年上半年早些时候完成,截至 2026 年 5 月,演语科技 ARR 已达到 3 亿美元,较本轮融资完成时增长近 3 倍。2026 年,我们认为融资投的不再是某一个爆款产品,而是公司的持续造血能力,公司能力要怎么证明?不是看它有没有押中一次,而是看它能不能在同一个方向里,连续把技术变化变成产品,把产品变成用户,再把用户变成收入。从这个角度看,演语科技这轮融资印证了这种趋势:AI 应用公司的价值,不在于做出一个爆款,而在于有没有能力持续做出下一个。爆款之后,场景才是真考试过去几年,AI 应用创业者至少摸清了一件事:怎么让一个产品在短时间里被更多人看见。抓住一个刚释放的模型能力,包装成足够直观的体验,再通过社交媒体、KOL、邀请码、模板玩法或者结果展示,迅速推到 C 端用户面前。这个过程当然不容易,但相比让用户留下来、持续使用、持续付费,它仍然只是第一步。很多 AI 应用的高光时刻,都发生在这个阶段。用户会因为新鲜感点进来,因为生成结果足够惊艳而转发,也会在短时间里带来漂亮的注册和访问数据。但这些数据往往有一个问题:它们证明产品被看见了,却不一定证明产品被需要。真正决定一个 AI 应用能不能往下走的,是它切中的场景够不够硬。用户是不是每天都要用,团队是不是愿意把预算放进去,使用频次能不能从尝鲜变成工作流。这也是国内 AI 应用层过去两年的尴尬:不缺热闹,但缺少真正被验证过的商业化产品。有些产品解决的是 " 试试看 " 的需求,不是 " 必须用 " 的需求。用户愿意为新鲜感付出注意力,但不一定愿意为它付钱。等模型能力继续往前走,原来产品里最吸引人的功能,可能直接变成大模型的基础能力;等平台流量分发一变,原来的增长路径也可能失效。所以我们看到今年很多创业公司在推出新的产品,甚至是和上一代产品毫无关联性,讲一套新的叙事。这也是我们认为演语科技的特殊性在于,它在创意场景里通过产品进行持续深化,LiblibAI 从 AI 创作者和模型生态切入,星流往设计流程走,LibTV 则进入视频生产。这才是 LibTV 作为新产品更重要的地方:它不是又造了一个流量入口,而是把 AI 创意产品推进了一个更硬核的商业场景里。如何连续成功?LiblibAI、星流、LibTV,表面上看分别是 AI 图片社区、设计 Agent、视频创作平台。拆开看,确实是三个产品;但连起来看,它们其实都在围绕同一件事往前推:AI 怎么进入创意生产阶段,并创造产值。最早的 LiblibAI,围绕着 Diffusion Model 开源生态,吸引了 AI 创作的核心用户还是一批更 geek 的创作者、模型玩家和设计用户。他们会研究 LoRA,会调参数,会用 WebUI、ComfyUI,也愿意分享模型和素材。据了解,LiblibAI 累计用户已经超过 3000 万,平台上有超过 50 万个原创模型,以及过亿的专业图片和视频素材。更关键的是,它已经进入设计师群体的日常工作流。但 LiblibAI 的核心资产,不只是流量,而是创作者、模型和素材。它更像演语在 AI 创意生产里拿到的第一层底座:创作者、模型、素材和社区。会玩 LoRA、会调模型的人,天然是少数,但他们提供了最早的内容供给和模型生态。星流的推进就不再只是围绕模型社区做产品,而是把图片生成、设计理解和 Agent 能力放进更普通的设计流程里。用户要的不是 " 生成一张图 ",而是从灵感板、品牌视觉、海报插画到产品设计,把一个创意变成能用的视觉结果,并完成了人群的扩散。LibTV 则是第三步,也是最重要的一步。它切入的是视频生产。这个场景比图片和设计更复杂,也更接近真实预算。短剧团队、影视制作机构、广告公司和品牌客户,不是为了尝鲜而生成一段视频,他们要的是更高效率、更低成本、更稳定的内容生产能力。据公司披露,LibTV 在过去三个月保持高速增长,上线首月内,单日收入超过百万美元;目前已经服务近千个短剧团队、影视制作机构、广告公司和品牌客户。结合它 2026 年 3 月正式上线、5 月收入达到上线首月 13 倍以上来看,LibTV 已经不是一个 demo 型视频工具,而是开始进入专业内容团队的生产流程。从懂模型的人,到有设计需求的人,再到有内容预算的团队。场景也从 Diffusion 开源生态,到图片模型和设计 Agent,再到视频模型和专业视频生产,演语完成了把一次产品成功,复制到下一次产品成功里。结语:从 LiblibAI 到星流,演语跑通的是人群的破圈。从星流到 LibTV,演语验证的是商业化。星流把能力带进真实设计流程,LibTV 则进一步把用户对效率、质量和稳定性的需求,转化成更明确的付费场景。这意味着,演语的价值不应该只按某一个产品在某个场景里的商业价值来理解。单个产品的成功,可能是一次窗口;但从社区到设计,再到视频生产,如果每一步都能把上一阶段沉淀下来的用户、模型、素材、工作流理解和商业化能力继续往前带,这证明的就是公司本身的复用能力。所以,这次近 3 亿美元 B+ 轮融资,不只是资本对 LiblibAI 的追认,也不只是对 AI 视频风口的提前下注。它更像是资本在为一套已经开始成型的 AI 创意生产闭环定价:先聚集创作者和内容供给,再把能力推向更大众的设计场景,最后进入预算更明确、商业化更重的视频生产。这个价值,远高于任何一个单点产品在某个特定场景里的收入。这也是为什么,演语科技能从一个爆款产品公司,进化成 " 集团型 " 公司的关键。

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