2026年，为什么资本更青睐“会赚钱”的AI应用？

来源 36 氪

今年 WAIC 前夕，月之暗面发布了 Kimi K3，发布即破圈。但资本市场的注意力，更多地落在了另一件事上。

过去半年，这家明星大模型公司估值翻了 6 倍，目标 300 亿美元，同步推进赴港 IPO。而在 2025 年底的跨年夜全员信中，创始人杨植麟写下了一句话：2026 年聚焦 Agent，不以绝对用户数量为目标。

估值半年翻 6 倍的同时，他们也主动放弃了 DAU 这个过去两年颇被资本市场追着看的指标。

足以证明，用户规模虽仍旧重要，但不再是 AI 应用估值的唯一硬通货，新的叙事主线，重新回到了产品形态长期可持续的商业化。

资本评估 AI 的 benchmark 变了：过去两年盛行的是算力补贴换规模，但账面 DAU 只撑得起估值，撑不起毛利。资本市场发现，互联网时代的圈地打法在 AI 这里行不通，算力成本和留存曲线接连 " 显出原形 "，曾经被寄予厚望的爆款产品也开始一批批退场。

行业拐点由此到来，资本不再为规模本身买单，转向了商业化质量验证。

新逻辑之下，拥有稳健商业模型的公司，反而有了更多作为 " 良币 " 留下来的机会，拿到更好的估值。比如，最近完成了超亿元 B 轮融资的海艺，就是一家被资本看好的稳健型企业：来自成都，面向全球，以 " 为 C 端而生 " 作为商业哲学，过去几年持续做出了爆款 AI 应用，财务数据也已经比较漂亮。

潮水退去之后，更值得追问的是：什么样的 AI 应用，能 " 站着赚钱 "？

商业化质量验证，拐点已至

AI 应用层过去两年的主流叙事，是资本联手企业一起和硅谷比烧钱，所以规模优先、算力补贴，先把对手清退，毛利问题 " 留给以后 "。这样的打法在资本宽松期跑得通，但在 2025 年下半年已经开始显出疲态。

算力成本居高不下、获客成本越摊越高、留存数据普遍不好看，VC 烧不起了，估值逻辑自然也随之切换到了商业化验证。

然而，主流大模型和 AI 应用的商业化动作，过去几年其实从未停过，解法也各不相同。

订阅制稳定卖算力是很常见的路径，ChatGPT Plus、Claude Pro、Kimi 都在走这条路，API 计费面向个人用户和开发者。广告变现的路径被一些高频轻量的应用采纳，AI 创作工具的 Credit 点数体系则是 Midjourney 这类平台的主流模式。每条路径都有人在试，也都跑出过阶段性数字。

商业化的热闹持续了两年，一直有人在赚钱，但一直在赚钱的人却很少。

一个令人唏嘘的例子是 Character.Al，这家公司是全球 AI 角色互动赛道的标杆。Business of Apps 数据显示，其 2024 年 8 月峰值月活达到了 2800 万，但接下来的几个月不增反降，到 2025 年 1 月已经流失了约 800 万月活。也是在 2024 年，Google 协议收编两位创始人，拿下其大模型的非独家许可权后，公司也停止了自研模型。

Inflection AI 的轨迹也类似，融了 13 亿美元，估值一度 40 亿美元，旗下产品 Pi 后来限流，创始人出走微软，转向企业服务。

两家明星公司的共同点，是都曾拥有过令人羡慕的用户规模和融资数字，但都没能跨过算力成本和留存曲线的检验。

因此，商业化大家都在做，但 2026 年行业也基本达成了共识：AI 的发展不能仅以商业化论成败，月活和付费数字远不是终点。在高昂的算力面前，高质量的商业化其实是一件很难的事。

那么对于 AI 来说，什么才算高质量的商业化？

这个问题，过去两年没人认真回答过，因为所有人都忙着抢规模，但现在已经到了必须回答的节点。答案其实也不复杂：用户愿不愿意为真实价值持续付费，能不能形成正毛利与高留存的组合。

毛利率，回答的是 " 这门生意能不能覆盖算力和获客成本 "，留存和续费率回答的则是 " 用户体验过付费产品以后，还会不会留下来 "。前者决定了商业模型是否成立，后者决定产品的价值是否真实有效。

这两个数字比 DAU 和付费用户人数，更能说明一家 AI 应用公司是否具有长期自成长性、以及抗风险的能力。

海艺给出的公开数据是：整体毛利率超过 40%，ARPPU（每付费用户平均收益）约 60 美元，核心产品续费率已超过 60%。全球 AI ToC 应用市场，大多数企业目前仍然困在亏损换规模的循环里，能在毛利和留存两个维度同时跑到这个量级的公司，在应用层属于极少数。

海艺不是一家新公司，做的也不是新赛道。2023 年起步于成都，组织上全球化原生，以多模态 AI 创作社区起家，产品形态并不陌生：生成图片、训练 LoRA、做视频、聊角色。

但就是这样一个看起来 " 平凡而熟悉 " 的生意，财务结构在这轮商业化质量的拐点里，显得格外亮眼。

三条曲线，一个逻辑

高续费率、高 ARPPU 是前提，正毛利是答案，财务数据背后资本真正关心的问题是：海艺是怎么做到的，能不能长期保持下去。

高质量的商业化，本质是对的产品加上对的商业逻辑。因此，分析一家应用层公司，还是要回归去看他们做出了哪些产品，产品之间存在哪些逻辑闭环。

海艺的产品矩阵目前包含三条曲线。第一条是起家的 AI 多模态创作社区 SeaArt，用 36 个月的时间沉淀出了 200 万个 AI 原生创作资产，涵盖模型、LoRA、工作流和模板。

第二条是 AI 短剧平台 MoreShort，上线 6 个月之后月流水就突破了百万美元。

第三条是 AI 角色互动产品 SeaSoul，4 个月做到了日活 50 万，人均单日在线时长超过 66 分钟。

可以看出，三条曲线形态完全不同，分别是创作社区、短剧消费、角色互动，但共同点也很明显：都是在全球竞争激烈、从巨头到创业公司疯狂布局圈地的生意中，以极快的运营速度交出了 AI 资产和营收的答案。

站在这种 " 战场级 " 赛道上，一家公司能连续完成应用层的快速启动，在数据上接连跑通全球化运营，做出爆款，有两个不可或缺的结构。

更容易看到的一层是能力互锁。海艺把自身的产品体系拆成了五项能力：多模态生成、智能体互动、内容分发推荐、投流增长、商业化变现。

海艺先在创作社区里跑通了从内容生成、用户留存到付费变现的商业逻辑，再把关键环节抽象成了可复用的能力模块，搬到不同的产品形态中。

反过来，三条产品线也在持续深化这套能力体系，创作社区场景积累角色资产和生成模型，MoreShort 在短剧消费场景中训练分发效率和变现路径，SeaSoul 在角色互动场景中打磨智能体的对话与留存。

正向循环之下，新产品的验证周期也被大幅压缩，SeaArt 用了 36 个月，MoreShort 压缩到 6 个月，SeaSoul 只用了 4 个月。同一套能力结构带来的爆款效应，在不同形态的产品上得到了复现。

大多数 AI 应用验证不了高质量的商业化模型，也正是因为能力结构不完整。比如模型生成做得好，但不擅长做分发和投流，或者增长做得猛，但预判不到哪些内容增长直接能对应商业化变现。最好的情况是，单点应用的商业逻辑跑通了，但无法快速复制到下一个产品，错过了窗口期。

再往里去看，战略逻辑体现为一条完整的用户路径：角色是入口、故事是消费、互动是关系。

用户先通过角色进入产品，在故事消费中产生内容付费，在互动关系中沉淀留存。因此，三条产品线看似是不同场景下的需求展开，背后的用户行为模型其实只有一个。

AI 应用和互联网时代的圈地打法，底层逻辑其实很不一样：互联网的逻辑是先圈用户再变现，规模本身即壁垒，因为边际成本趋近于零。而 AI 应用的算力成本是持续发生的，每一次生成都要付费给算力，规模越大成本越高。

这也就是为什么，AI 应用层的算力成本和获客成本很容易被卡在一家公司刚刚成为资本明星的阶段。常见现象是付费用户越多、算力成本越高，规模化之后反而负载不起，用户体验持续下滑，最后留不住人。

算力补贴换规模的理想看似美好，但其实经不起长期商业化质量的检验。能真正跑通的，是能把能力结构化、把单位经济模型算清楚的那一类公司。

生态的飞轮，怎么转起来

钱往哪里流、钱来自于哪里，是判断一家公司走向最直接的方式。

刚刚完成了 B 轮融资的海艺，本轮由视觉中国、华盖创赢、祥峰投资联合领投，广发信德、天投资本、川创投、广州合伟永晟等机构共同投资。历史股东名单里，还有阿里、腾讯、招银国际、钟鼎资本、Actoz、上海人工智能产业系列基金、和溋资本等知名产业基金和机构。

把名单拆开看，三类投资人的诉求各不相同，对应的却是 AI 应用需要同时满足的几个标准。

投资机构要的是增长曲线、生态差异化和商业化持续验证的能力，投的是能穿越周期的财务回报。

产业方更在意上下游生态协同，比如视觉中国作为 A 股上市的全球视觉内容版权服务平台，要的是 AI 时代的内容供给和 B 端商业化场景。地方政府基金更多考虑的则是产业落地和全球化 AI 应用标杆。

" 资本 + 产业 + 政府 " 的组合在同一轮融资名单里出现，证明海艺也同时拿得出这三样东西：商业化质量的硬数据、产业生态协同的延展性、区域产业的带动能力。

全球化用户规模和内容资产，作为海艺的 " 家底 "，恰好能回应这几个要求：累计注册 6500 万，月访问量超过 3000 万，海外用户占比超 90%，覆盖日本、美国、巴西、俄罗斯等核心市场；用户单日生成内容超过 1000 万张图片与 50 万条视频，这是所有商业化故事的底座。

海艺的内容资产涵盖模型、LoRA、工作流、模板和 Agent，是全球规模尤为可观的 AI 创作资产库之一，创作者的内容持续丰富平台生态，平台增长与商业化能力的提升又能为创作者带来更多分发和变现机会。

除了核心的 ToC 生态之外，海艺也在把模型服务、AI 资产管理、Agent 能力以及全球化投放的基础设施向 B 端、P 端和 OPC （一人公司）团队开放，在自有生态之外连接了更多的外部共创者。

创作者可以在统一的基础设施上，跑完从角色设定、视觉生成、剧情生产到商业化分发的完整链路，独立创作者和小团队也能做过去只有强 IP、大公司才做得起的事。

在视觉中国的内容产业支持下，海艺将会在广告、营销、出版、影视这些向外延展的场景中，更快完成数字内容的合规和渠道开拓，这也是 AI 产品全球化的硬门槛。

扎根于成都本土的产业链，是这家全球化公司的另一个生态落点。海艺联合四川天府新区打造了 " 天府 T · OPC 星海创业营 "，为 AIGC 创作者提供算力、工具和政策支持，培育一人公司生态，帮助轻量化团队完成 AI 原生内容的生产与商业化。

AI 内容消费的终局长什么样，现在没人能给出明确的答案。可能是某种尚未被定义的产品形态，也可能是以一种我们从未想象过的方式和主流终端，重新组织创作、消费和社交的关系。

而处在风口之上的海艺，回答的是一个更宏观、更长期的问题：一家 AI 应用公司在 2026 年，可不可以不烧钱，可不可以做到正毛利，让用户为真实价值持续付费？

答案已经得到验证。

剩下的事情，是把这个爆款制造系统和生态协同的边界继续往外推，一边造血，一边让资本市场、产业方、政府基金、全球创作者生态实现合力。