作者|略大參考 林玖

搞AI要花多少錢？

阿里的答案是總計3800億，其中僅2026年上半年，阿里的研發投入和資本開支，就投入了超過1000億人民幣。半年花掉了自己一年的利潤。

谷歌的答案是一年2000億美元，超過1萬億人民幣，相當於谷歌一年半的淨利潤，或者是半年的收入。

騰訊的答案，一年有可能達到2000億元，自由現金流已經在二季度轉負。

美圖的答案呢？——不到5個億。2026年上半年，美圖的研發費用和資本開支加到一起，也不到5個億，其中資本開支不到2000萬。

加起來只相當於自己半個季度的收入，不到半年的利潤。

01 大廠花大錢辦小事，美圖花小錢辦大事

現在的美圖毫無疑問是一個AI公司。截至2026年6月底，全球付費訂閱用戶數已超過1844萬，AI生產力應用的年經常性收入（ARR）約6.2億元。

這種AI含量，增速，比快手也不逞多讓，更是比騰訊等傳統大廠好。

但看起來，美圖和大廠玩的似乎不是一個遊戲。

大廠玩的是什麼遊戲？1000億扔下去，只能聽個響。

在2026年的阿里巴巴業績電話會上，吳泳銘「推翻」了去年所做的「三年3800億元人民幣」的承諾，原來是先前給的估算太「保守」了，未來投入的資金規模還要遠遠超過先前的預估。

在2024財年，阿里的資本支出尚且只有284.21億元。但到了第二年，阿里的資本支出就直接暴增到842.78億元，光是這裏面的資金漲幅，就足以讓阿里再收購一次餓了麼，到了今年二季度，單季度的資本支出直接衝上676.78億人民幣，是2024年資本支出的兩倍還多。

國產另一極騰訊也是如此，2026 上半年資本開支高達847.2億元，相當於 2023年（AI 浪潮前）的三倍；海外領頭羊 OpenAI，2025 年營收雖達 130.7 億美元，單年運營虧損卻高達209.2 億美元。

圖注：受金融時報覈實，經審計的OpenAI財務報表

AI投入不光有資本開支，還有研發費用：最新的財報裏，阿里專門拆分出兩個AI業務板塊，其中「AI實驗室與應用」板塊僅二季度就虧掉超過138億人民幣。

這就是大廠AI的遊戲，比很多戰爭都貴。

但視角來到美圖這邊，畫風驟變：整個2026年上半年，美圖資本開支只有1626萬。上半年研發費用不到5億。從 2023 年到 2026 年，美圖在整個AI轉型期的累計研發支出約為30億元。

作為一個今年年收入有機會達到50億的公司，三年花這麼點錢，真的是太摳了。谷歌可是把一年半的利潤都當做2026年的資本開支預期的。

但這就是美圖的打法。

美圖的董事長報告指出，不追求讓「美圖奇想大模型」處理每一種可能的需求，而是把資源高度集中在最核心的人像光影重塑、妝容、髮型和人像細節上」。不追求通用AI，專注於細分垂直領域中的體驗。

因此，美圖拒絕搭建龐大的團隊，而是設立工作室並推出「挑戰賽」機制，僅僅給每個獨立應用工作室提供約1,000萬元人民幣的初始預算，如果團隊在預算用盡後仍未取得進展，美圖會對團隊進行調整，甚至直接終止該項目。

美圖就花這麼點錢，能用AI賺到錢嗎？當然能。甚至比大部分大廠的增速還更快。

美圖啱啱發布的半年報裏，營收尤其是AI相關的業務都持續增長，其中，全球付費訂閱用戶總數突破 1844 萬，其中生產力用戶猛增至 235 萬，AI 算力點消費總額連續兩個季度實現了超過 46% 的按月增長。整體上，美圖收入增速達到了22.1%，上半年總收入22.12億，淨利率接近30%，自由現金流淨流入約5.9億。

那些大廠花了那麼多錢，又有幾個可以達到這樣的增速？這樣的利潤率，和這樣健康的現金流？

這就是花小錢辦大事。

02 做AI的，不如做P圖的？

相比於阿里、騰訊，美圖是一家很小的公司。但它成功的意義，絕對不小。

它的故事背後是一個非常有價值的問題：如果有一天AI洗衣機崛起了，那是做洗衣機賺錢，還是做AI通用模型賺錢？

也就是說「AI+」的故事裏，是AI重要，還是+號後面的東西重要？

美圖給出的答案當然是後者。

在2026年的中期報告中，美圖管理層闡述了對AI的獨特理解。

在管理層看來，通用模型能力（主要基於算力和規模）一旦被做出來，會迅速在全行業普及，並不具備稀缺性。

——這是一個相當符合事實的判斷，AI發展到今天，ChatGPT、Claude、Gemini真的有什麼巨大的差異化嗎？一個強大的模型能力，在當下的市場真的稀缺嗎？難道不是花錢就能買得到的嗎？更不用說還有純免費的開源模型。

這是美圖邏輯的第一層。

第二層更加重要：任何模型都難以憑藉一次指令穩定命中預期，需要反覆微調，AI並不是一顆會直接顛覆應用層的「銀彈」，它仍然高度依賴人類的微調。

AI模型真正的關鍵不在於算力，而在於「審美」，誰能儘可能的讓AI輸出逼近用戶心中的理想效果，誰才具備有差異的競爭力。

基於這兩個判斷，美圖走出了一條獨特的路：在AI修圖這個業務裏，我們少做AI，多做修圖。

這個邏輯也許還有第三層：AI模型誰都能用，但業務資產不是誰都有。

對美圖來說，這個資產就是：用戶和數據。

前AI時代的美圖曾擁有過3-4億的月活，這些用戶是全中國最懂得「美顏」的女性用戶。得益於她們，美圖擁有數不盡的人臉修圖數據庫，數十億的磨皮、瘦臉、膚色、五官比例數據，天然就是開發AI的數據資產。

美圖生來就比別人更懂「用戶的審美」，它知道中國女生想要的是什麼樣的磨皮與冷白皮，知道中國審美下的五官比例，它不會把中國人畫成歐美妝容，美圖也深諳淘寶和拼多多的商品圖片應當是怎樣的宣傳風格，抖音的視頻應當是怎樣的濾鏡。

用戶不在乎你的模型是不是有萬億參數，跑分是不是擊敗了GPT-5，用戶只想要立即能發朋友圈，立馬能上架淘寶的圖片。

在這方面，美圖相比大廠天然佔據優勢，它可以利用過去十幾年積累的數據與審美，用更少的提示詞實現理想效果。

美圖旗下的「美圖設計室AI工具」，用戶僅需要將商品圖片上傳至美圖，AI便可直接生成整套的商品宣傳圖，最關鍵的是首次生成的效果就幾乎可以直接用於商品宣傳頁，類似的通用模型很難有這種效果。

除商品圖外，AI也可以直接生成模特，AI試衣等功能，而用戶每一次調用這些功能，都需要向美圖支付美豆（AI算力點）。

這就叫「嵌入工作流」。就好比微軟的copilot，它最值錢的不是這個模型，是它能直接套到Office的生態裏。

用戶、模板、數據、社區，這些十幾年積累下來的生態，是比模型通用能力差異化更大的環節。你也許可以拿到比美圖更好的模型，但你沒有美圖秀秀這個APP。

段永平說過一個類似的判斷：AI時代，他看好谷歌和蘋果，AI再牛，也是要在手機裏運行，而蘋果有IOS，谷歌有安卓。

美圖的體量當然和谷歌是不能比擬的，但道理是類似的。無論多模態有多優秀，它最後都是直接面向用戶去修圖的，而在修圖領域，美圖就是王者。

美圖只是一個很小的細分領域公司，但它的成功，毫無疑問是一個巨大的啓示：人們總是關注誰的模型領先了一點，但AI裏，最稀缺的，也許不是模型。從AI裏賺錢最多的，也未必是投入最大的。

頭圖來源|AI製圖