每經(jīng)記者｜可楊    每經(jīng)編輯｜黃勝    

當模型能力不斷增強，應用是否還需要存在？當用戶可以通過Agent（智能體）以一句指令實現(xiàn)需求，App（應用程序）是否正在被推向一個不確定的未來：被整合，或是被邊緣化？

2026年，大模型吞噬軟件的討論從技術圈蔓延到資本市場，再回流到每一家軟件公司的會議室。

美圖公司，是這場討論中一個極具象征性的樣本。它成立18年，幾乎穿越了中國移動互聯(lián)網(wǎng)的整個周期：從PC（個人電腦）修圖工具到移動端美圖秀秀；從工具到社區(qū)再到影像平臺。

美圖精準踩中過每一個技術節(jié)點，它標簽清晰——一家做影像軟件的公司，一家典型的工具型公司。

AI浪潮席卷而來，這個標簽開始變得危險。

一方面，今天用戶已經(jīng)可以在各種大模型產(chǎn)品里完成基礎修圖，初級需求甚至不需要打開美圖的App；另一方面，大模型公司也在不斷向應用層延伸，試圖構(gòu)建超級入口。

顛覆的可能性再一次到來，美圖秀秀這個被視為修圖代名詞的App，以及美圖這家走過18年的老牌互聯(lián)網(wǎng)公司，會迎來怎樣的命運？

近日，《每日經(jīng)濟新聞》記者獨家對話美圖公司董事長吳欣鴻。

“拆墻”

2026年春天，美圖決定推倒自己的圍墻。

在過去很長一段時間里，美圖販賣的是一套趁手的工具：用戶打開這個名為美圖秀秀的工具箱，從磨皮、美白、瘦臉，到濾鏡疊加，通過一步步手動選擇工具，把一張普通照片加工成更美的版本。

大模型的到來改變了人們使用工具的方式。

美圖公司董事長吳欣鴻概括了演進的路徑：從PC時代的鼠標點擊，到移動時代的觸屏操作，再到AI時代的自然語言交互?！拔磥砜赡懿辉傩枰淮未蔚氖謩有迗D，用幾次以后，它能記住你的偏好，可能一次拍上百張照片，直接交給它全部修好?！?/p>

“一句話完成任務”是大模型時代的特色，而這正在消解傳統(tǒng)App的意義，也正是美圖選擇拆墻的原因。

美圖公司董事長吳欣鴻  圖片來源：企業(yè)供圖

不久前，美圖宣布開放自己八項核心AI影像能力，接入OpenClaw（一款開源智能體框架，俗稱“龍蝦”）生態(tài)，這意味著，美圖多年積累的影像處理、美學調(diào)教等能力，正式成為第三方開發(fā)者，甚至競品可以調(diào)用的基礎設施。

苦心經(jīng)營成他人嫁衣？在吳欣鴻眼里，這是一個生態(tài)位選擇的問題?！拔磥鞟I的生態(tài)一定是互相協(xié)同，我們很難完全孤立在AI生態(tài)中，必須要融進去，有時候我們調(diào)用別人，有時候別人調(diào)用我們，這是一個相互的過程。”  

推倒圍墻看似是美圖的“意愿”，但如果把時間線拉長一點，它也可以被理解為被卷入之后的“應對”。

“趨勢是擋不住的?！眳切励櫿f。

在吳欣鴻的視角里，AI世界正在變成一個彼此調(diào)用的系統(tǒng)：模型調(diào)用模型，應用調(diào)用能力，工具之間彼此嵌套。無論是接入大模型API（應用程序編程接口），還是像OpenClaw這樣的智能體系統(tǒng)，本質(zhì)上都在印證同一件事：沒有哪個產(chǎn)品可以獨立存在。

于是，Skills（技能）開放發(fā)生了。但又不是完全敞開，帶了一點克制的意味。

美圖首席產(chǎn)品官陳劍毅稱，美圖對外提供的能力，并不是最新的版本，而是相對成熟的版本。最好的效果，仍然保留在內(nèi)部產(chǎn)品中。這種滯后開放的策略，與許多大模型公司的做法類似，既參與生態(tài)，又避免完全同質(zhì)化。

圖片來源：公司官網(wǎng)截圖

與此同時，在AI時代，另一種收入結(jié)構(gòu)開始出現(xiàn)：Token（詞元）成為AI時代的硬通貨。對于美圖而言，這同樣成為一種收入的可能，當外部調(diào)用它的影像能力時，調(diào)用次數(shù)開始轉(zhuǎn)化為收入指標。

變化并不劇烈，但勝在具體，足以推動一家公司重新思考自己在生態(tài)里的位置。

“試錯”

對于美圖而言，Agent時代的另一個挑戰(zhàn)在于，老產(chǎn)品與新產(chǎn)品之間的張力，開始變得具體。

舉個例子：美圖秀秀是美圖的現(xiàn)金牛，但它的產(chǎn)品形態(tài)在移動互聯(lián)網(wǎng)時代就已確立，很難徹底轉(zhuǎn)向AI原生應用。RoboNeo是美圖在2025年上線的AI原生產(chǎn)品，但仍處在早期階段。

一邊是穩(wěn)定的存量，一邊是不確定的未來，必須同時應對。

于是，美圖開始在內(nèi)部用風險投資的邏輯推動創(chuàng)新，試圖轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€自下而上的創(chuàng)新組織。

在這個體系里，AI創(chuàng)新工作室和美圖產(chǎn)品挑戰(zhàn)賽成了最重要的兩個實驗場。

目前，美圖內(nèi)部有7個AI創(chuàng)新工作室項目拿到了1000萬元人民幣的啟動資金；而在更底層的產(chǎn)品挑戰(zhàn)賽中，200多個臨時組建的團隊正在廝殺，其中有40多個是一人團隊。

這套機制的本質(zhì)，是用大量小規(guī)模試錯，來替代少數(shù)大規(guī)模決策。

但這種變化并不完全是理念驅(qū)動，在陳劍毅看來，一個更直接的原因是資源收緊之后，團隊不得不依賴AI。吳欣鴻也觀察到：“當團隊資源短缺的時候，會對AI有更積極的態(tài)度?！? 

試錯成本下降的同時，試錯數(shù)量迅速增加，判斷標準反而變得更難。對于行業(yè)內(nèi)部分公司開始將員工的Token消耗列入考核范圍，陳劍毅認為，Token消耗等過程指標“可以被刷出來”，不具備判斷意義，最終仍然要回到結(jié)果：用戶是否使用，產(chǎn)品是否成立。

陳劍毅說，這些創(chuàng)新項目會在中期不斷評估，一旦看不到希望，就會被終止，而不是等到1000萬元耗盡才做決策，“花到500萬元的時候就會看，如果看不到希望，不會硬花”，陳劍毅表示，美圖AI創(chuàng)新工作室的項目，在2025年10月正式啟動，預計從今年下半年開始，會陸續(xù)有項目被淘汰。

吳欣鴻把這種變化描述為一種反過來的創(chuàng)新邏輯，不是管理層決定做什么，而是基層先跑出結(jié)果，再由公司放大?！霸贏I時代，我們很難拍腦袋知道未來產(chǎn)品形態(tài)，只能通過不斷試錯?！?/p>

“收縮”

不斷嘗試的同時，美圖也在快速放棄。

在2023年到2024年間，美圖曾經(jīng)嘗試做過自研大模型。后來的故事眾所周知，大模型的競爭很快邁入燒錢階段，這不是屬于一家應用公司的戰(zhàn)場。

吳欣鴻當機立斷選擇放棄，“這種大模型的競爭已經(jīng)逐漸進入到超級頭部的狀態(tài)……是我們作為一家應用公司不太能夠負擔的”。美圖隨即收縮，轉(zhuǎn)向自研垂直模型、開源模型微調(diào)以及第三方API的“模型容器”組合路徑。

類似的判斷，也發(fā)生在具體產(chǎn)品上。

2024年，美圖曾在美圖影像節(jié)上推出過一款名為MOKI的AI短片創(chuàng)作工具。在立項之初，MOKI的定位是為AI短劇提供低門檻的工作流。但很快，這個方向變得擁擠，字節(jié)跳動、快手等大廠進入，原本的垂直開始變成標配，項目隨之停止。

叫停MOKI很快達成了一致，沒有堅持，也沒有過多解釋?！肮麛喾艞?，沉沒成本并不高，相比自研大模型花的幾個億，這些都是小成本。”陳劍毅說。

當一個場景變成熱門賽道，大廠開始標配相關能力，美圖會快速研判是否進行戰(zhàn)略放棄，判斷標準也很直接：要么賽道迅速變熱，要么數(shù)據(jù)無法支撐。前者意味著競爭結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，后者意味著產(chǎn)品本身沒有跑通。

在AI周期里，機會的密度被顯著放大，問題不再是找不到方向，而是方向過多，但同時，每一個看起來成立的路徑，都可能在幾個月內(nèi)發(fā)生變化。

在成本層面，收縮也在發(fā)生，美圖的毛利率從2024年的76.0%降至73.6%，下降了2.4個百分點。首席財務官顏勁良表示，美圖今年毛利率不會繼續(xù)下滑。他解釋，關鍵的變量在API一側(cè)。美圖目前的策略是：新功能上線初期，先接入第三方通用大模型的API，快速驗證用戶需求。一旦某個功能被證明是高頻使用場景，美圖的內(nèi)部團隊就會啟動自研，用垂直模型或更優(yōu)的方案替代第三方調(diào)用?！皬拈L遠來講，我不太擔心第三方API暴漲。”

圖片來源：公司官網(wǎng)截圖

憑什么不被抹去？

站在一個新時代的門口，懸在美圖上空的，是它從PC時代到移動互聯(lián)網(wǎng)時代，每一次技術周期更迭時都需要寫下的答卷：憑什么美圖不被抹去。

Agent本身就是未來的App，這是吳欣鴻的答案，“Agent也是以類似于App的形式存在的，只是交互界面會有很大的升級”。

推開這扇門之前，門內(nèi)的主人尚未確定。目前來看，Agent最有可能是那個答案。為此，美圖開始推出原生Agent產(chǎn)品，探索一句話修圖。

“如果只是在老產(chǎn)品上改進，它所能提供的體驗可能不如AI原生應用，因為它已經(jīng)形成了產(chǎn)品框架和用戶習慣?！眳切励櫧忉屃诉x擇在新產(chǎn)品上驗證，而非只是變革既有產(chǎn)品的原因。

陳劍毅指出，在修圖這樣高度私人化的場景中，用戶對效果、速度和隱私極為敏感。當前通用模型多采用全局重繪邏輯，即便固定ID（身份特征），也可能對細節(jié)產(chǎn)生影響，而用戶對這些變化非常敏感。因此，在美圖秀秀中，用戶仍然習慣于手動干預的編輯模式。

不過，在吳欣鴻看來，模型能力的提升會逐步消解這種不適，用戶的適應也需要過程?！艾F(xiàn)在解決不了的問題，未來可能就迎刃而解?！?/p>

但吳欣鴻沒有將Agent趨勢視為唯一答案，在他的理解中，模型與應用并不是替代關系，“永遠都有模型做不了或者做不精的事情”。即便未來存在更強的通用Agent，也仍然需要在具體場景中提供穩(wěn)定、可控的體驗。

如何在這個未知的未來到來前做足準備？

從目前的動作來看，美圖給出的答案，并不是押注某一種確定形態(tài)，而是在不同層面同時展開：一方面，在老產(chǎn)品中逐步嵌入Agent能力；另一方面，通過新產(chǎn)品，嘗試原生的Agent路徑；同時，在更底層，將能力以Skills的形式對外開放。

這三種路徑并不完全一致，它們分別對應著：改進原有產(chǎn)品、重建產(chǎn)品形態(tài)，以及進入能力層的不同選擇。

美圖似乎并不想在形態(tài)上糾結(jié)。對于吳欣鴻而言，當下緊迫的問題，不是回答美圖現(xiàn)在究竟是一家軟件公司還是AI應用公司，而是美圖如何在具體的垂直場景里找到位置?！拔覀冋J為遍地都是機會，應該趕緊去占住這些行業(yè)的垂直場景?！眳切励櫛硎荆词刮Ｅc機總是以相似的面貌出現(xiàn)在創(chuàng)業(yè)者眼前，“作為創(chuàng)業(yè)者天然的具有較高的風險偏好，也就是說明知有坑但我們還是得做，因為都是這樣做出來的”。

美圖的故事，不是一家公司成功轉(zhuǎn)型的爽文，而是一個樣本在技術斷層帶上的真實掙扎——它開放能力，但又有所保留；它鼓勵賽馬，卻又隨時準備砍掉項目；它擁抱Agent，卻不迷信超級入口。

“一家巨頭會不會把所有的小公司吞并呢？從歷史來看，任何領域都會存在一個生態(tài)鏈，不可能存在一個物種把另外一個物種全部吞并掉（的情況）?！眳切励櫿f。

這或許恰恰是AI時代應用公司的常態(tài)：沒有人知道終局，所以只能同時下注。而那個關于美圖會不會被模型吞噬的問題，答案仍然懸在半空，但至少目前，它還在牌桌上。

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