Sora死了，Adobe跌了，美图何去何从？

大模型吞噬应用这个论调把整个应用层搞得人心惶惶。

行业正盛传UI即将消失，取而代之的是AI执行层。如果Agent承包了大部分工作，那企业便不再需要海量账号，传统软件赖以生存的坐席费模式将被终结。以前软件要靠UI漂亮来留人，现在则要靠文档和详尽的API来喂养AI。当用户习惯和品牌忠诚度不再是护城河，AI随时会为了效率自动切换软件。

如果这些都是真的，那工具软件的护城河到底在哪？

过去几个月的市场情绪已经给出了一种回答。每当Claude Code在某个领域的能力得到验证，那个领域原来的SaaS公司股价就跌一波。就像王慧文说“我们曾经以为中国SaaS会像美国SaaS那么值钱，现在看美国SaaS会像中国SaaS这么不值钱。”

恐慌是真实的。

但把AI影像行业几家代表公司的故事放在一起看，答案可能没那么极端。3月25日Sora关停，OpenAI亲儿子说关就关。Adobe股价过去一年跌了40%多，财报数据极佳但资本市场极度恐慌。同一周美图发了2025年度财报，总收入同比增长28.8%，净利润同比增长64.7%，连续七年正增长。

或许，模型和应用并不是大鱼吃小鱼的关系。大模型像是一个精通万门语言的顶级翻译，它能听懂全世界的话，但要真的下地干活，还得各行各业的老法师把用户模糊的口语翻译成行业标准的施工图纸。

Sora之死

Sora关停首先是算力经济学的破产。据估算高峰期每天消耗约1500万美元算力，整个产品生命周期内收入只有210万美元。收入还不到一天的成本，这笔账完全算不过来。再加上OpenAI需要为即将到来的IPO整理财务报表，在视频生成这个极度烧算力的领域，它发现自己无法同时维持基座研发和高成本应用的双重重担。娱乐性的生成撑不住高昂的算力成本，收缩到推理和代码领域，生产性的生成才是真命题。

但成本可能也只是表象，毕竟可灵和Seedance表现都还挺好。可能更根本的问题出在产品定位上，OpenAI从Meta挖了一批产品人，想把Sora做成AI版TikTok。但社区的核心是人的互动和社交资产的沉淀，不是像素的生成效率。AI生成的内容成本高、不稳定、质量天花板受限于模型能力，更像一次性消费品。这里没有社区、互动和真实性，没人会天天来一个AI生成器里逛，普通用户对看一眼就划走的AI视频并没有持续的消费意愿。

回归工具这段弯路让人想起美图做美拍的那段历史。月活过亿，日活千万，短视频先驱。但美图用工具思维做社区，强调滤镜、特效、好不好看；抖音用算法思维做分发，强调上瘾、流动、谁在看。做平台的窗口期极其短暂，错过了就只能回去做工具。美图最后也确实回归起家的工具赛道，CEO吴欣鸿说：“之前美图不甘于做工具，现在我们甘于做工具”。美图接受了自己作为视觉生产链路一环的定位。既然无法成为TikTok，那就成为支撑千万个博主生产内容的军火库。

Sora的关停还暴露了一个更深层的问题：建立在单一封闭模型API上的应用极其脆弱。Sora说关就关，所有基于它开发的工具一夜价值归零。依赖单一模型，就是在沙滩上盖房子。

那什么样的应用不会被吞噬？这就要看Adobe的困境。

Adobe的困局

Adobe的处境比Sora复杂得多。它做了很多正确的事，比如自研Firefly模型，主打版权安全，所有训练数据都有授权。逻辑没问题，但它背负了基础模型公司的成本，却只拿到应用层公司的估值。它试图同时扮演模型工厂和软件工厂两个角色，但这两者的经济逻辑是冲突的。

结果是AI推理成本增速超过收入增速，为维持毛利不得不限制用户生成点数，反而压抑了产品体验。Adobe2025财年收入约240亿美元，企业级大客户增长超25%，Firefly生成资产总量突破240亿次。但股价跌了40%多。

以前Adobe的壁垒是操作Photoshop需要数年的专业学习，这道学习曲线就是护城河。现在一个小白用Firefly就能做出80%的专业效果，Adobe的专业溢价在流失。投资者不再把Adobe看作成长型AI股，而是需要顶着AI逆风防守的传统蓝筹。

因为SaaS的定价逻辑也在被AI打破，坐席费的逻辑也在动摇。如果一个Agent完成了10人的工作量，原本10个账号现在只需要1个。软件公司正在经历价值创造与价值捕获的脱钩。

Ben Thompson曾是Adobe的坚定支持者，最近态度转向了结构性审视。他认为Adobe的护城河不是AI智力，是那几千万形成了肌肉记忆的专业创意人。但他也感叹“大模型厂商试图吞噬一切的拿破仑时代结束了，现在是应用层割据、深挖垂直沟壑的时代”。

问题泛化一下， 什么样的应用会被吞噬？

大模型吞噬应用这个叙事的核心假设是：通用大模型足够强大之后，垂直工具就没有存在的必要了。

庄明浩给了一个听起来像废话但很真实的答案：今天被证明收入够高的应用都很危险。Cursor在过去三个月收入翻番，从10亿到20亿美金ARR，但同时所有人都在讨论它会不会被Claude Code吃掉，因为Claude Code两个月ARR就冲破25亿美元直接反超。“一家公司能不能既被很多人认为马上就挂掉，同时在很短时间融很多钱？”

当模型原厂决定下场做工具，被吞噬的应用一般有三个特征：只有薄层交互没有深度工作流的，依赖坐席费缺乏专有数据的，站在模型和用户之间收过路费却没建立自己业务逻辑的。这些本质上都是中间商。

能留下来的是什么？把模型当成零件，“如何完成这一单生意”作为核心能力的应用。

美图何去何从

Sora死在了算力账算不过来和社区妄念上，Adobe困在了自研模型的沉没成本和坐席费逻辑的瓦解里。两个故事指向同一个问题：在模型能力快速拉平的时代，应用层到底靠什么活着？

美图是一个有意思的观察样本。它不是巨头，两千多人的公司，跟Adobe的3万人和字节的15万人不在一个量级。它也不是新锐，已经18岁了，经历过做手机、做社交、做短视频、炒比特币的全套弯路，2018-2019年盲目扩张期间亏过42亿，股价从高点暴跌95%。

这笔巨额学费给美图换来了三个教训：战略要与能力匹配、不能随便消耗资源、要有核心竞争力。

那在AI时代，美图面对的挑战跟Sora和Adobe有什么不同，又是怎么回应的？

不造发电厂

Sora死在了自己烧不起的算力上。Adobe困在了自研Firefly的推理成本反噬利润里。美图面对的第一个问题一样：模型能力是核心，但你要不要自己做？

美图在2023年投了几亿训练自研视觉大模型，这笔钱可以理解为学费。交完学费之后美图调整了方向，明确“美图是一家AI应用公司，不是大模型公司”，转向“模型容器”策略。内部200多人的设计中心负责效果品测，每做一个新场景把市面上所有模型跑一遍，哪个效果好用哪个。外采API能解决的就外采，所有模型都达不到业务预期才做自研。设计团队觉得效果不好产品就不能上线。

结果体现在成本结构上。第三方API成本仅占营业成本中等个位数百分比，绝大部分需求由自研模型和增强训练后的开源模型满足。2025年基础模型训练费用同比下降，毛利率保持73.6%。

这跟Adobe形成了鲜明对照。Adobe自研Firefly要保证版权安全，背负了基础模型公司的成本，却只拿到应用层公司的估值。美图的选择是不背模型包袱，把精力放在模型之上的产品层。

当然这个选择也有风险：你不拥有模型，就依赖上游。如果某天模型厂商自己下场做影像应用，或者开源模型的许可条款变了，美图的地基就会动摇。Sora的教训已经证明了，建立在单一封闭API上的应用极其脆弱。美图的模型容器策略本质上是用多供应商来对冲这个风险，但对冲不等于消除。

Prompt的尽头是UI？

Adobe面临的第二个困境是AI民主化设计能力，专业溢价在流失。美图面对的问题刚好相反：它服务的本来就不是专业设计师，而是电商卖家、口播博主、小微商户这些非专业用户。对这群人来说，通用大模型的对话框其实也是一道门槛。

纯对话式交互在精细调整上天然低效。你想让猫爬架上的猫往左挪一点、换个姿势，用自然语言描述可能需要好几轮对话，模型还不一定理解。在编辑器里直接拖拽就行了。美图的解法是Agent加编辑器的混合交互，Agent完成80%的繁琐生成，剩下20%在编辑器里精准调优。美图设计室的Agent功能平均每生成2张内容可产出1张用户满意的成品，自2025年12月以来已成为web端和app端付费金额增长的主要驱动力。

对话框只是AI的童年期，画布才是AI的成年礼。很多纯对话AI工具正在拼命加画布功能，Canvas加Agent优于纯Chat已经是行业共识。这也是为什么拥有编辑器积淀的应用公司在长跑中可能比纯模型公司更有胜算。当然，“可能”两个字很重要。如果模型进化到用户一句话就能完美交付，编辑器的价值也会归零。这意味着所有应用层公司都需要跟模型公司赛跑。

从工具到AI团队

前面讨论Cursor和Claude Code的时候说过，被吞噬的应用有三个特征：薄层交互、依赖坐席费、没有自己的业务逻辑。美图试图回应的方式是把自己变“厚”。

吴欣鸿之前把大模型比喻为“瑞士军刀”，能胜任通用需求和日常任务，而垂直应用就好比剪刀、美工刀、水果刀、指甲剪等专业工具，满足不同场景下的特定需求。这次业绩会上他把产品定位从工具升级成了“AI团队”。通用大模型提供的是IQ，美图提供的是SOP。电商设计Agent团队引入市场分析、用户研究、文案能力，做的不是好看的图，是能提升销量的图。口播视频的AI团队拆成运营、摄影、剪辑三个小组，全流程由AI导演Agent统一调度。对中小商家来说相当于配了一个7×24小时在线的内容制作团队。

这直接体现在ARPU值上。某些新产品ARPU值已测试到50美元/月，而美图秀秀的月费最低只有15元。一个生产力用户的价值约等于20个普通用户。美图试图从几块钱修图的生意，跨到跟专业B端设计服务抢市场的位置上。

但这个跨越能不能成功是个问号。“AI团队”听起来很性感，50%的成品满意率在当前阶段也还可以，可问题是当Seedance这样的模型再进化一代，通用大模型自己做出的电商图品控也能到80分甚至90分的时候，美图那多出来的10分还值多少钱？行业know-how到底是持久的护城河，还是被模型学走只是时间问题？这个答案现在没人知道。

回到开头的问题

大模型吞噬应用这个叙事，Sora和Adobe已经各给了一半答案。Sora证明了模型公司做不好垂直应用，Adobe证明了应用公司背模型包袱也会被拖垮。美图的实践提供了第三种可能：不拥有模型，但比模型更懂怎么把活干完。

能留下来的应用只有一种：把模型当零件，把“如何完成这一单生意”作为核心能力。薄层的中间商在消亡，但扎进垂直场景、掌握行业SOP的公司反而在扩大地盘。

但这些判断都建立在一个前提上：模型进化的速度不会快过应用公司建壁垒的速度。这个前提目前没人能证实，也没人能证伪。Seedance 2.0已经做到了电影级视频，如果下一代模型连电商图的品控都能拉到90分，今天关于垂直应用价值的讨论就得重来。在Agent生态里，用户不再打开App，“被优先调用”是不是新的心智？模型容器策略到底是务实还是在赌上游不变脸？这些问题整个行业都还没有答案。

唯一确定的是窗口期不会太长。吴欣鸿说“要抓紧两三年的时间窗口”，硅谷的判断也差不多：垂直AI公司必须在24到36个月内完成工作流锁死，否则当模型推理成本再降100倍的时候，就会被通用接口淹没。模型是地板，应用是天花板，但地板一直在涨。应用要不断跟时间赛跑，模型进化的脚步永远不会等你。