2026年，為什么資本更青睞“會賺錢”的AI應用？

今年 WAIC 前夕，月之暗面發布了 Kimi K3，發布即破圈。但資本市場的注意力，更多地落在了另一件事上。

過去半年，這家明星大模型公司估值翻了 6 倍，目標 300 億美元，同步推進赴港 IPO。而在 2025 年底的跨年夜全員信中，創始人楊植麟寫下了一句話：2026 年聚焦 Agent，不以絕對用戶數量為目標。

估值半年翻 6 倍的同時，他們也主動放棄了 DAU 這個過去兩年頗被資本市場追著看的指標。

足以證明，用戶規模雖仍舊重要，但不再是 AI 應用估值的唯一硬通貨，新的敘事主線，重新回到了產品形態長期可持續的商業化。

資本評估 AI 的 benchmark 變了：過去兩年盛行的是算力補貼換規模，但賬面 DAU 只撐得起估值，撐不起毛利。資本市場發現，互聯網時代的圈地打法在 AI 這里行不通，算力成本和留存曲線接連“顯出原形”，曾經被寄予厚望的爆款產品也開始一批批退場。

行業拐點由此到來，資本不再為規模本身買單，轉向了商業化質量驗證。

新邏輯之下，擁有穩健商業模型的公司，反而有了更多作為“良幣”留下來的機會，拿到更好的估值。比如，最近完成了超億元 B 輪融資的海藝，就是一家被資本看好的穩健型企業：來自成都，面向全球，以“為 C 端而生”作為商業哲學，過去幾年持續做出了爆款 AI 應用，財務數據也已經比較漂亮。

潮水退去之后，更值得追問的是：什么樣的 AI 應用，能“站著賺錢”？

商業化質量驗證，拐點已至

AI 應用層過去兩年的主流敘事，是資本聯手企業一起和硅谷比燒錢，所以規模優先、算力補貼，先把對手清退，毛利問題“留給以后”。這樣的打法在資本寬松期跑得通，但在2025 年下半年已經開始顯出疲態。

算力成本居高不下、獲客成本越攤越高、留存數據普遍不好看，VC 燒不起了，估值邏輯自然也隨之切換到了商業化驗證。

然而，主流大模型和 AI 應用的商業化動作，過去幾年其實從未停過，解法也各不相同。

訂閱制穩定賣算力是很常見的路徑，ChatGPT Plus、Claude Pro、Kimi都在走這條路，API 計費面向個人用戶和開發者。廣告變現的路徑被一些高頻輕量的應用采納，AI 創作工具的 Credit 點數體系則是 Midjourney 這類平臺的主流模式。每條路徑都有人在試，也都跑出過階段性數字。

商業化的熱鬧持續了兩年，一直有人在賺錢，但一直在賺錢的人卻很少。

一個令人唏噓的例子是Character.Al，這家公司是全球 AI 角色互動賽道的標桿。Business of Apps數據顯示，其2024年8月峰值月活達到了 2800 萬，但接下來的幾個月不增反降，到 2025 年 1 月已經流失了約 800 萬月活。也是在2024年，Google 協議收編兩位創始人，拿下其大模型的非獨家許可權后，公司也停止了自研模型。

Inflection AI 的軌跡也類似，融了 13 億美元，估值一度 40 億美元，旗下產品 Pi 后來限流，創始人出走微軟，轉向企業服務。

兩家明星公司的共同點，是都曾擁有過令人羨慕的用戶規模和融資數字，但都沒能跨過算力成本和留存曲線的檢驗。

因此，商業化大家都在做，但 2026 年行業也基本達成了共識：AI 的發展不能僅以商業化論成敗，月活和付費數字遠不是終點。在高昂的算力面前，高質量的商業化其實是一件很難的事。

那么對于 AI 來說，什么才算高質量的商業化？

這個問題，過去兩年沒人認真回答過，因為所有人都忙著搶規模，但現在已經到了必須回答的節點。答案其實也不復雜：用戶愿不愿意為真實價值持續付費，能不能形成正毛利與高留存的組合。

毛利率，回答的是“這門生意能不能覆蓋算力和獲客成本”，留存和續費率回答的則是“用戶體驗過付費產品以后，還會不會留下來”。前者決定了商業模型是否成立，后者決定產品的價值是否真實有效。

這兩個數字比 DAU 和付費用戶人數，更能說明一家 AI 應用公司是否具有長期自成長性、以及抗風險的能力。

海藝給出的公開數據是：整體毛利率超過 40%，ARPPU（每付費用戶平均收益）約 60 美元，核心產品續費率已超過60%。全球 AI ToC 應用市場，大多數企業目前仍然困在虧損換規模的循環里，能在毛利和留存兩個維度同時跑到這個量級的公司，在應用層屬于極少數。

海藝不是一家新公司，做的也不是新賽道。2023 年起步于成都，組織上全球化原生，以多模態AI創作社區起家，產品形態并不陌生：生成圖片、訓練 LoRA、做視頻、聊角色。

但就是這樣一個看起來”平凡而熟悉“的生意，財務結構在這輪商業化質量的拐點里，顯得格外亮眼。

三條曲線，一個邏輯

高續費率、高 ARPPU 是前提，正毛利是答案，財務數據背后資本真正關心的問題是：海藝是怎么做到的，能不能長期保持下去。

高質量的商業化，本質是對的產品加上對的商業邏輯。因此，分析一家應用層公司，還是要回歸去看他們做出了哪些產品，產品之間存在哪些邏輯閉環。

海藝的產品矩陣目前包含三條曲線。第一條是起家的 AI 多模態創作社區 SeaArt，用 36 個月的時間沉淀出了 200 萬個 AI 原生創作資產，涵蓋模型、LoRA、工作流和模板。

第二條是 AI 短劇平臺 MoreShort，上線 6 個月之后月流水就突破了百萬美元。

第三條是 AI 角色互動產品 SeaSoul，4 個月做到了日活 50 萬，人均單日在線時長超過 66 分鐘。

可以看出，三條曲線形態完全不同，分別是創作社區、短劇消費、角色互動，但共同點也很明顯：都是在全球競爭激烈、從巨頭到創業公司瘋狂布局圈地的生意中，以極快的運營速度交出了AI資產和營收的答案。

站在這種“戰場級”賽道上，一家公司能連續完成應用層的快速啟動，在數據上接連跑通全球化運營，做出爆款，有兩個不可或缺的結構。

更容易看到的一層是能力互鎖。海藝把自身的產品體系拆成了五項能力：多模態生成、智能體互動、內容分發推薦、投流增長、商業化變現。

海藝先在創作社區里跑通了從內容生成、用戶留存到付費變現的商業邏輯，再把關鍵環節抽象成了可復用的能力模塊，搬到不同的產品形態中。

反過來，三條產品線也在持續深化這套能力體系，創作社區場景積累角色資產和生成模型，MoreShort 在短劇消費場景中訓練分發效率和變現路徑，SeaSoul 在角色互動場景中打磨智能體的對話與留存。

正向循環之下，新產品的驗證周期也被大幅壓縮，SeaArt 用了 36 個月，MoreShort 壓縮到 6 個月，SeaSoul 只用了 4 個月。同一套能力結構帶來的爆款效應，在不同形態的產品上得到了復現。

大多數 AI 應用驗證不了高質量的商業化模型，也正是因為能力結構不完整。比如模型生成做得好，但不擅長做分發和投流，或者增長做得猛，但預判不到哪些內容增長直接能對應商業化變現。最好的情況是，單點應用的商業邏輯跑通了，但無法快速復制到下一個產品，錯過了窗口期。

再往里去看，戰略邏輯體現為一條完整的用戶路徑：角色是入口、故事是消費、互動是關系。

用戶先通過角色進入產品，在故事消費中產生內容付費，在互動關系中沉淀留存。因此，三條產品線看似是不同場景下的需求展開，背后的用戶行為模型其實只有一個。

AI 應用和互聯網時代的圈地打法，底層邏輯其實很不一樣：互聯網的邏輯是先圈用戶再變現，規模本身即壁壘，因為邊際成本趨近于零。而AI 應用的算力成本是持續發生的，每一次生成都要付費給算力，規模越大成本越高。

這也就是為什么，AI 應用層的算力成本和獲客成本很容易被卡在一家公司剛剛成為資本明星的階段。常見現象是付費用戶越多、算力成本越高，規模化之后反而負載不起，用戶體驗持續下滑，最后留不住人。

算力補貼換規模的理想看似美好，但其實經不起長期商業化質量的檢驗。能真正跑通的，是能把能力結構化、把單位經濟模型算清楚的那一類公司。

生態的飛輪，怎么轉起來

錢往哪里流、錢來自于哪里，是判斷一家公司走向最直接的方式。

剛剛完成了B輪融資的海藝，本輪由視覺中國、華蓋創贏、祥峰投資聯合領投，廣發信德、天投資本、川創投、廣州合偉永晟等機構共同投資。歷史股東名單里，還有阿里、騰訊、招銀國際、鐘鼎資本、Actoz、上海人工智能產業系列基金、和溋資本等知名產業基金和機構。

把名單拆開看，三類投資人的訴求各不相同，對應的卻是 AI 應用需要同時滿足的幾個標準。

投資機構要的是增長曲線、生態差異化和商業化持續驗證的能力，投的是能穿越周期的財務回報。

產業方更在意上下游生態協同，比如視覺中國作為 A 股上市的全球視覺內容版權服務平臺，要的是 AI 時代的內容供給和 B 端商業化場景。地方政府基金更多考慮的則是產業落地和全球化 AI 應用標桿。

“資本+產業+政府”的組合在同一輪融資名單里出現，證明海藝也同時拿得出這三樣東西：商業化質量的硬數據、產業生態協同的延展性、區域產業的帶動能力。

全球化用戶規模和內容資產，作為海藝的“家底”，恰好能回應這幾個要求：累計注冊 6500 萬，月訪問量超過 3000 萬，海外用戶占比超 90%，覆蓋日本、美國、巴西、俄羅斯等核心市場；用戶單日生成內容超過 1000 萬張圖片與 50 萬條視頻，這是所有商業化故事的底座。

海藝的內容資產涵蓋模型、LoRA、工作流、模板和 Agent，是全球規模尤為可觀的AI創作資產庫之一，創作者的內容持續豐富平臺生態，平臺增長與商業化能力的提升又能為創作者帶來更多分發和變現機會。

除了核心的ToC生態之外，海藝也在把模型服務、AI 資產管理、Agent 能力以及全球化投放的基礎設施向 B 端、P 端和 OPC （一人公司）團隊開放，在自有生態之外連接了更多的外部共創者。

創作者可以在統一的基礎設施上，跑完從角色設定、視覺生成、劇情生產到商業化分發的完整鏈路，獨立創作者和小團隊也能做過去只有強IP、大公司才做得起的事。

在視覺中國的內容產業支持下，海藝將會在廣告、營銷、出版、影視這些向外延展的場景中，更快完成數字內容的合規和渠道開拓，這也是AI 產品全球化的硬門檻。

扎根于成都本土的產業鏈，是這家全球化公司的另一個生態落點。海藝聯合四川天府新區打造了“天府 T·OPC 星海創業營”，為 AIGC 創作者提供算力、工具和政策支持，培育一人公司生態，幫助輕量化團隊完成 AI 原生內容的生產與商業化。

AI 內容消費的終局長什么樣，現在沒人能給出明確的答案。可能是某種尚未被定義的產品形態，也可能是以一種我們從未想象過的方式和主流終端，重新組織創作、消費和社交的關系。

而處在風口之上的海藝，回答的是一個更宏觀、更長期的問題：一家 AI 應用公司在2026年，可不可以不燒錢，可不可以做到正毛利，讓用戶為真實價值持續付費？

答案已經得到驗證。

剩下的事情，是把這個爆款制造系統和生態協同的邊界繼續往外推，一邊造血，一邊讓資本市場、產業方、政府基金、全球創作者生態實現合力。