经济观察网 记者 任晓宁 晚上9点，一个粉丝数4300人的抖音直播间里，主播握着触屏笔大喊：宝子们，我们开始做图啦。她教导直播间的粉丝：先打开美图设计室，点“AI（人工智能）商品图”，再选择里面的“产品图生成”……
类似的直播间，此时在抖音有上千个。于是，几万人在上千名主播带动下同时点击美图设计室的APP按钮，后台系统瞬间崩溃了。
厦门市滨海西大道美图大厦18层，产品研发小组正在寻找系统崩溃的原因。他们很疑惑，为什么每到晚上9点左右，美图设计室的系统就会崩溃，是黑客在攻击吗？做了大量用户调研后，他们找到原因：抖音上的“自来水”用户来了，他们一般在晚上9点的直播高峰期，使用美图设计室为粉丝授课。
美图设计室是一款生成式AI应用，由美图公司研发。去年年初，它只是美图公司众多AI产品中的普通一款，今年它则在该公司的产品推介中位居C位（核心位置）。过去一年，美图设计室为美图公司带来了1亿元的收入和1800万月活用户。这两个数字对互联网产品而言，不算显眼。但在AI应用的世界里，1800万月活用户的体量已经超过了字节跳动的豆包和百度的文心一言。1亿元的收入可以媲美美国硅谷AI独角兽的产品收入。
对美图公司来说，美图设计室的成绩验证了一种产品路径：产品切入的赛道可以很小，只为电商人做AI商品图，不过它提供的价值并不小，能帮电商人减少90％以上的图片成本。它在电商群体中形成了病毒式传播，在义乌，每10个电商企业或个体户中，就有一个在用这款产品。
找到付费的人
美图设计室诞生于2022年3月，AI能力于2022年12月上线。产品起初并不火，用户量在百万级徘徊。直到2023年4月“AI商品图”引来抖音“自来水”用户后，美图设计室的产品负责人肖杨君意识到，这款产品有戏了。
2023年上半年，抖音和小红书发力图文带货，大量非电商行业的普通人涌入图文带货赛道。他们不懂得如何制作精美图片，但又对图片有刚需。于是抖音出现了专门教人如何用图文带货的直播间。
仿佛天上掉馅饼一般，美图设计室的冷启动在抖音主播的帮助下打开了局面。
肖杨君说，他们从未和任何抖音主播建立过合作。直到现在，他也不清楚这些抖音主播们为什么会集体推荐美图的产品。
如果一定要寻找原因，那可能就是，很多普通人都用过美图秀秀，对美图公司有认知，并且美图设计室足够简单易用，即使小白用户也能快速上手。
这是美图设计室崛起的缩影。这款产品崛起有两个明显的增长时刻，一是2023年4月抖音主播推荐后，产品用户数以45度斜率攀升，今年月活用户增长到1800万。另一个时刻是2023年9月后，电商从业者为美图设计室付费，带动该产品收入增长。
做了20年电商的黄老板，去年10月第一次使用美图设计室。在一次聚会上，朋友给他介绍了这款应用的“AI商品图”功能。
电商生意的刚需是图片，黄老板深有感触。每上新一款产品，都需要至少4张图片来展示全貌和关键细节。之前，黄老板的做法是在摄影棚内拍摄，他有固定合作的摄影师和摄影棚，每次上新前，需要提前10天和摄影师打好招呼。
黄老板每个月会上线几十个新品，仅图片拍摄一项，需要花费数千元。使用AI技术后，这笔钱节省了90%以上。他把美图设计室称为“上新救星”，批量导入商品图后，AI可以自动完成抠图和商品图、海报的生成，并且图片尺寸可以自动适配不同电商平台。以前一套图片物料需要摄影团队花几天时间完成，现在一个人一台手机，半小时就能做完。
体验美图设计室后，黄老板给自己和店铺的6个员工都买了该产品的会员卡，一张年卡218元，7个人一年的费用是1526元。
黄老板在义乌做生意，这里是中国电商生意最活跃的地方，截至今年5月的电商经营主体数量为65.21万户。据美图设计室统计，该产品的义乌电商用户为6.8万，相当于每10个义乌电商企业或者个体户中，就有一个在用美图设计室做图。
美图公司集团高级副总裁陈剑毅告诉经济观察网，全国快递发货量最大的前十个城市，与美图设计室使用量最大的前十个城市，有八个是重合的：义乌（金华）、广州、深圳、上海、东莞、杭州、揭阳、汕头。美图设计室每月生产的电商物料数超过4000万。
让电商人为AI做图付费，这不是美图设计室一开始就规划好的路径。最初，美图设计室主要面向泛设计人群，比如互联网公司的行政人员可以用这款产品，在几分钟内做出一张风格独特的元旦放假通知图片，但是这些人并不愿意为它付费。
当时美图设计室的运营方向陷入了美图秀秀的惯性——面向C端大众用户，把用户数做到足够庞大。美图秀秀全球累计用户超过10亿，是美图公司最成功的互联网产品，但美图秀秀此前主要依靠广告收入，付费订阅收入占比不大，这种模式不适用于AI产品。
经历电商用户用脚和钱的投票后，今年5月，美图设计室将产品的slogan（广告语）改为“电商人的AI设计工具”，团队成员也把更多精力花费在解决电商卖家需要的问题上。目前，美图设计室服务了200万电商卖家，推出的产品新功能更倾向于提升电商能力。
挺过激烈竞争
美图设计室上线AI功能之初，产品负责人肖杨君信心并不足，他当时处于最焦虑的状态。
那段时间美图公司已经研发出了视觉大模型的雏形，手里有花样繁多的锤子，需要找对应的钉子，每天都有无数场景想要落地。他们快速做出来产品后，等待用户反馈结果，但经常出现的情况是，试了10个，只有一两个有些许水花。
“AI商品图”是美图设计室的第三个AI功能，一开始团队押注的是AI头像功能，可以帮用户用AI生成卡通版头像，如果画手绘制这种头像，一般需要几百元，AI生图价格会低很多。整个团队当时对这个功能寄予厚望，但上线后用户反应平平。
在自研大模型的基础上，美图公司开发AI产品并不难，快则四五天，慢则一个月就能做出一款产品。在该公司内部，同一条赛道，会有多款AI产品同时研发、上线。当时有3个小组同时立项AI头像类的产品，分别为国风、手绘、黏土风格。
当时，美图设计室的内部和外部竞品多达几十个。竞品主要有两类，一类是AI创业公司利用开源技术，几个人快速做出的AI应用，这种应用落地场景较少。另一类竞品是传统设计类巨头旗下的工具类应用，他们在现有成熟工具之上，用AI给工具打补丁，最终AI生成效果与用户期待有较大差距。
去年6月，美图设计室与另外3个同行一起竞标某家服装大公司（下称“甲方”）的AI生成项目，同行中有互联网大厂，也有创业公司。
甲方设计了6个大方向共计46道考题，包括AI抠图、AI图像放大、AI扩图、AI图片融合、AI换背景、AI模特试衣。美图设计室考了第一名，但甲方设计师仍然评价：差得太远，完全不可用。
不可用的原因是AI生成的图片不精准、不可控。甲方希望能用AI做日常图片设计，并把AI图片用在电商平台或广告宣传中，当时美图设计室生成的图片质量完全无法满足他们的需求。
肖杨君非常沮丧，回来后，他专门针对这家服装公司，投入几百万数据到美图视觉大模型做补充训练。同时，美图设计室成立了一个小组，组员每周五固定到甲方办公地点报到。
甲方当时提出了近100个具体问题，比如光影问题，在AI生成的图片中，人像的光影由内向外，背景的光影却从外向内，导致图片看起来非常假。再比如模特试衣问题，甲方希望AI用一件平铺的衣服，生成模特上身效果，当时的AI只能做到把假人模特替换为真人模特。
这次竞标历时半年，美图设计室解决了近80个问题，最终战胜对手，获得了甲方提供的合同。当然，胜利原因不仅是因为美图设计室打磨出了产品，也源于对手的放弃：互联网大厂觉得耗时太久，不值得在这样的细分场景投入太多精力；创业公司资源不足，撑不下去。
互联网大厂和创业公司都可以放弃AI生图这个还不成熟的功能，但美图不能。图像能力是美图这家公司安身立命之本，它需要从图像这口深井中打出水来。
美图设计室的AI功能刚上线时，只有3个类别，目前该产品的AI功能增加到14个大类，其中电商功能类别超过10个，包括电商主图、直播间物料、营销长图等，在服装、化妆品、快消等细分领域都做了研发和运营。
因为同行或主动或被动地放弃，目前美图设计室内外部的竞争对手几乎都消失了。肖杨君说，他现在的压力来自产品建设和行业理解。
扎到产业里去
肖杨君现在最重要的工作有两项：一是招人，二是与商家、工厂沟通需求。
他尤其重视第二项工作，今年花了很多时间拜访客户。有的大客户，他每周都会去半天以上时间。拜访客户是为了了解行业真实需求，在产品上线之初，由于与行业距离太远，他们闹了不少笑话。
美图设计室上线过一个内部觉得很棒的功能，把AI和经典名画融合，生成新的图片，图片可以贴在鞋子或衣服上。该功能的研发目的是让工厂设计师参考AI创意，助力工厂生产新品。但实际应用中，由于工厂找不到合适的材料，AI提供的创意就最终只能是一幅画，无法真正用于生产。
有时初衷良好的迭代，也会受到商家吐槽。一次研发部门做了产品更新，增加了模特数量，却被商家指责模特发色变少了，于是他们只能修改回来。
今年上半年，美图设计室PC（互联网）端增加了11个大型AI功能，移动端新增了10个大型AI功能，包括用AI做局部重绘、图像扩大、一键排版等，这些新增功能都源自商家提的意见。
肖杨君说，与用户沟通，就是不断被对方“打脸”的过程。但慢慢做深后，他反而没有开始时那么焦虑了，他发现，“市面上就算有1万多种AI技术，能真正解决行业问题的非常非常少，甚至可以说是没有”。
2022年至今，美图设计室团队人数从20人增加到150多人。和用户沟通并迭代产品是一个耗费时间、心力和人力的过程，陈剑毅形容为“新上产品一时爽，事后调试火葬场”，在这个过程中，他们的产品拉近了与行业的距离。
美图设计室现在能基本满足中小商家的做图需求，但对图片质量要求更高的品牌商家，仍然远远不能满足需求。有一个客户，每年仅图片拍摄就花费1000万元，但在这些拍摄成本中，美图设计室的AI功能只能替代10%，还有90%无法替代。这是肖杨君希望突破的地方，他希望这款产品能替代90%以上的图片拍摄成本，这将取决于AI工具的完善，以及AI技术的发展。
“如果未来是一座山峰，我们现在刚刚爬上了一个小土堆。”肖杨君说。
