2025年是AI應(yīng)用爆發(fā)的元年，當(dāng)全球AI競(jìng)賽步入“中國(guó)時(shí)刻”，一場(chǎng)深刻的技術(shù)變革正悄然改寫(xiě)產(chǎn)業(yè)格局。在此關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，行業(yè)面臨核心命題：如何跨越AI技術(shù)到規(guī)模化應(yīng)用的鴻溝？下一個(gè)顛覆性的AI超級(jí)應(yīng)用將誕生于何處？

4月18日，由36氪主辦的2025 AI Partner大會(huì)于上海模速空間盛大啟幕。本次大會(huì)以“Super APP來(lái)了”為主題，聚焦AI應(yīng)用對(duì)千行百業(yè)的顛覆性變革。大會(huì)分為“Super App來(lái)了”和“誰(shuí)是下一個(gè)超級(jí)應(yīng)用”兩大篇章，覆蓋“在AI世界中長(zhǎng)大”“2025卷AI就卷超級(jí)應(yīng)用”等七大話題，涵蓋10+場(chǎng)主題演講、3場(chǎng)圓桌對(duì)話與兩大優(yōu)秀AI案例企業(yè)名冊(cè)發(fā)布環(huán)節(jié)，深度剖析AI技術(shù)如何重構(gòu)商業(yè)邏輯、重塑產(chǎn)業(yè)格局，探索AI超級(jí)應(yīng)用帶來(lái)的無(wú)限可能。

當(dāng)日，WeShop唯象總經(jīng)理吳海波帶來(lái)了《WeShop唯象的全球化之路：進(jìn)化or淘汰》的主題分享。

以下為吳海波演講內(nèi)容，經(jīng)36氪整理編輯：

感謝 36 氪的邀請(qǐng)！大家下午好，我是來(lái)自WeShop唯象的吳海波。今天，我想結(jié)合這兩年WeShop的創(chuàng)業(yè)歷程，分享一些實(shí)戰(zhàn)中的觀察與思考，希望能為身處AI浪潮中的創(chuàng)業(yè)者帶來(lái)啟發(fā)。

WeShop唯象總經(jīng)理吳海波

先花一分鐘，通過(guò)一段視頻讓大家直觀了解WeShop的業(yè)務(wù)。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，WeShop專注于為電商企業(yè)提供AI商拍解決方案。傳統(tǒng)電商運(yùn)營(yíng)中，商家需要耗費(fèi)大量成本請(qǐng)模特、租場(chǎng)地、聘請(qǐng)攝影師完成商品拍攝；而我們通過(guò)自研的AI工具，幫助商家一鍵換模特、換背景，高效生成商品展示圖。作為國(guó)內(nèi)首家、全球首批推出AI商拍工具的團(tuán)隊(duì)，WeShop脫胎于蘑菇街的時(shí)尚電商基因，目前主要面向海外客戶，以SaaS訂閱模式收費(fèi)。我個(gè)人在蘑菇街深耕產(chǎn)品和搜索推薦算法多年，2021年起投身大模型研發(fā)，如今在唯象負(fù)責(zé)產(chǎn)品研發(fā)與大客戶合作。

過(guò)去兩年的創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷，讓我深刻體會(huì)到大模型浪潮下的兩面性。我習(xí)慣先講“壞消息”，再分享“好消息”—— 畢竟直面挑戰(zhàn)，才能抓住機(jī)遇。

壞消息：模型即應(yīng)用，創(chuàng)業(yè)公司的生存危機(jī)。大模型時(shí)代最殘酷的現(xiàn)實(shí)是：“模型即應(yīng)用”正在成為主流。別再幻想用簡(jiǎn)單的“套殼”方式應(yīng)對(duì)競(jìng)爭(zhēng)——OpenAI曾向開(kāi)發(fā)者預(yù)充200美元算力，看似扶持生態(tài)，實(shí)則可能瞬間顛覆依賴其接口的業(yè)務(wù)。這種“算力點(diǎn)到手，業(yè)務(wù)說(shuō)沒(méi)就沒(méi)”的情況，在過(guò)去兩年反復(fù)上演。對(duì)創(chuàng)業(yè)者而言，若無(wú)法將大模型能力深度融入業(yè)務(wù)，就如同在沙灘上建樓，隨時(shí)可能被技術(shù)浪潮沖垮。

好消息：SOTA魔咒與開(kāi)源紅利。但換個(gè)角度看，大模型領(lǐng)域的“混亂”恰恰是創(chuàng)業(yè)者的機(jī)會(huì)。

SOTA（State-of-the-Art）魔咒：在圖像和視頻領(lǐng)域，沒(méi)有任何模型能長(zhǎng)期占據(jù)技術(shù)巔峰。以Hugging Face的模型排行榜為例，曾經(jīng)炙手可熱的middle journey如今已不再穩(wěn)居前列；京東團(tuán)隊(duì)推出的HiDream模型，短短數(shù)月便從無(wú)名之輩躍居第二。語(yǔ)言模型領(lǐng)域的“刷榜”更是激烈，技術(shù)迭代速度遠(yuǎn)超想象。

開(kāi)源生態(tài)的崛起：當(dāng)巨頭紛紛押注閉源模型時(shí)，Meta 開(kāi)源 Llama 引發(fā)行業(yè)震動(dòng)，催生出龐大的生態(tài)；在圖像領(lǐng)域，部分團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)單純比拼模型難以超越頭部玩家，便選擇開(kāi)源，吸引全球開(kāi)發(fā)者共同優(yōu)化。雖然開(kāi)源模型初期效果可能弱于閉源，但憑借社區(qū)的力量，其進(jìn)步速度驚人。

關(guān)鍵點(diǎn)：創(chuàng)業(yè)者要學(xué)會(huì)借力開(kāi)源。任何閉源模型的“黑科技”，大概率會(huì)在 2-3 個(gè)月內(nèi)出現(xiàn)開(kāi)源替代品。這種快速的技術(shù)擴(kuò)散，反而為中小團(tuán)隊(duì)提供了彎道超車的機(jī)會(huì)。

以WeShop為例，我們的技術(shù)迭代幾乎完全受益于開(kāi)源生態(tài)的推動(dòng)。2023-2024 年：初期版本生成的商品圖雖然讓客戶眼前一亮，但細(xì)節(jié)瑕疵明顯 —— 服裝褶皺不自然、人物面部“AI 感”過(guò)重、背景合成生硬。2025 年：借助最新開(kāi)源模型和微調(diào)技術(shù)，我們實(shí)現(xiàn)了質(zhì)的飛躍。如今的商品圖不僅能精準(zhǔn)還原服裝細(xì)節(jié)，還能模擬真實(shí)拍攝的光影效果，在2K分辨率下，生成圖與實(shí)拍圖的質(zhì)感幾乎難以區(qū)分。

再看實(shí)際案例：

場(chǎng)景一：商場(chǎng)陳列商品圖。2024年的版本只能做到基礎(chǔ)替換，而2025年的模型能生成更逼真的光影、更自然的商品擺放角度。

場(chǎng)景二：婚紗拍攝。對(duì)比GPT-4o生成的結(jié)果，WeShop的圖在服裝紋理、褶皺細(xì)節(jié)上更勝一籌——這對(duì)電商而言至關(guān)重要，因?yàn)樯唐穲D必須與實(shí)物100%匹配。

核心邏輯：20人不到的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)，若不借助開(kāi)源模型的力量，根本無(wú)法在短時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)如此快速的技術(shù)迭代。

面對(duì)大模型的沖擊，創(chuàng)業(yè)公司如何避免被“淹沒(méi)”？我總結(jié)了兩條關(guān)鍵策略：

1. 選擇有 “戰(zhàn)略縱深” 的場(chǎng)景

并非所有場(chǎng)景都適合創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)切入。如果一個(gè)業(yè)務(wù)只需招聘月薪5000元的員工就能完成，那么它很可能成為大模型的“主賽道”，被巨頭迅速壟斷；反之，若場(chǎng)景復(fù)雜度高、對(duì)專業(yè)能力要求強(qiáng)（例如需要月薪 2 萬(wàn)元甚至更高水平的人才），則意味著技術(shù)門(mén)檻高、價(jià)值量大，創(chuàng)業(yè)公司更有機(jī)會(huì)建立壁壘。

案例：GPT-4o生成的商品圖對(duì)普通C端用戶來(lái)說(shuō)“夠用”，但對(duì)電商商家而言遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足——因?yàn)樯碳倚枰珳?zhǔn)還原商品細(xì)節(jié)，確保用戶收到的實(shí)物與圖片一致。這種專業(yè)性需求，就是 WeShop 的“戰(zhàn)略縱深”。

2. 打造 “模型友好型” 業(yè)務(wù)

切忌與大模型正面硬剛。創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)的核心不是自研大模型，而是讓模型成為助力業(yè)務(wù)的“Beta”。例如，當(dāng)GPT-4o出現(xiàn)時(shí)，我們沒(méi)有陷入焦慮，而是深入分析其技術(shù)架構(gòu)（如 DR+deficient 架構(gòu)在細(xì)節(jié)處理上的缺陷），并預(yù)判開(kāi)源社區(qū)可能的突破方向。一旦有新的開(kāi)源模型涌現(xiàn)，我們就能快速整合優(yōu)化，在2K、4K等高分辨率場(chǎng)景下持續(xù)拉開(kāi)與通用模型的差距。

關(guān)鍵認(rèn)知：創(chuàng)業(yè)者必須懂AI，深入研究模型結(jié)構(gòu)、技術(shù)演進(jìn)方向，甚至大量研讀論文。只有理解大模型的能力邊界，才能預(yù)判技術(shù)趨勢(shì)，提前布局。

在用戶增長(zhǎng)策略上，AI 時(shí)代與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)有著本質(zhì)區(qū)別：

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代：產(chǎn)品同質(zhì)化嚴(yán)重，用戶遷移成本低，企業(yè)不得不投入巨額預(yù)算爭(zhēng)奪流量，“用戶永遠(yuǎn)是現(xiàn)在比未來(lái)貴”。

AI 時(shí)代：技術(shù)迭代極快，新產(chǎn)品層出不窮，用戶對(duì)AI工具的忠誠(chéng)度幾乎為零。與其耗費(fèi)資源爭(zhēng)奪存量用戶，不如專注打磨產(chǎn)品，等待“殺手級(jí)應(yīng)用”的爆發(fā)。我認(rèn)為，未來(lái)的AI用戶獲取成本反而更低——因?yàn)槭袌?chǎng)尚未形成真正的壟斷，新玩家隨時(shí)可能通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新吸引用戶。

最后，我想送給創(chuàng)業(yè)者一句話：在AI浪潮中，最重要的是“留在牌桌上”。AGI（通用人工智能）的到來(lái)將徹底重塑各行各業(yè)，而我們目前的想象或許只是冰山一角。作為創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)，我們無(wú)需追求“大而全”，可以像WeShop一樣聚焦細(xì)分場(chǎng)景，在巨頭的“射程之外”尋找機(jī)會(huì)，通過(guò)持續(xù)創(chuàng)新與技術(shù)迭代，為未來(lái)贏得更多可能性。

這就是我今天的分享，謝謝大家！