作者 | 乔钰杰 编辑 | 袁斯来 硬氪获悉，星空原野（重庆）科技有限公司（以下简称“星空原野”）近日完成新一轮融资，由线性资本独家投资数百万美金，安可资本担任公司独家财务顾问。此前公司曾获明月湖国际智能产业科创基地（XbotPark 重庆）孵化基金，及重庆市种子投资基金投资。 星空原野成立于2024年，是一家聚焦星空摄影设备和智能影像解决方案的创新型科技企业。公司以星野摄影为切入点，正在探索新一代星野 Robot Camera：通过软硬件一体化，把过去依赖专业设备、复杂参数和电脑后期的星空创作流程，转化为普通用户也能完成的移动影像体验。 星空原野创始人周少阳是智能硬件领域连续创业者，长期从事机器人系统与智能硬件产品的研发与落地，拥有完整的产品化经验。与此同时，周少阳拥有十余年星空与风光摄影经历，是视觉中国签约摄影师。登山、摩托骑行与户外旅行的爱好让他对星野摄影场景、户外拍摄流程以及用户需求能够形成更深入的理解。 星空摄影主要分为深空与星野两类。深空摄影偏向专业化创作，依赖长焦镜头、赤道仪、天文望远镜及高精度长时间曝光，评价体系涉及导星精度、信噪比、后期处理等较高门槛，理解和传播范围相对有限。 相比之下，星野摄影以广角视角为核心，将星空与地景、人物、建筑、旅行和生活方式相结合，强调“人在天地之间”的真实体验。它既可呈现露营、公路旅行等场景，也适合社交媒体上的风光作品。由于画面直观、情绪感染力强、审美门槛低，具备更广泛的大众传播能力，是星空摄影中覆盖人群最广、最易向泛摄影与大众创作扩展的方向。 （图源/企业） 周少阳介绍称，尽管星野摄影的作品呈现接近最终成果，但其创作过程极为复杂，90%的难度集中在技术执行而非美学表达，形成了“低审美门槛、高创作门槛”的矛盾。这正是星空原野希望解决的痛点——通过便携化智能设备，降低星野摄影的门槛。 团队首款产品ASTERRA-Z为轻量化赤道仪，在星空摄影中，赤道仪用于抵消地球自转以实现长曝光拍摄。然而，传统赤道仪源自天文观测需求，体积大、重量重，不适用于移动拍摄。 公司的赤道仪产品于2024年底推出，2025年升级为Z Plus版本，在摄影社区尤其是星野KOL中获得广泛认可，主要用户为准专业摄影师。 （图源/企业） 在完成首款产品私域用户积累的同时，星空原野也在进行首款星野robot camera的研发。 周少阳表示，普通用户即使手机已具备拍星能力，仍因需额外购买并掌握赤道仪而望而却步，因此未来方向是“跨越赤道仪”，将其功能内嵌至更易用的设备中。 新产品采用全新的多轴云台架构，机身尺寸仅略大于 DJI Pocket 3 系列，在保持便携性的同时，可实现远超传统云台的运动能力。 除常规稳定功能外，其复合运动系统可模拟赤道仪跟踪逻辑，用户无需复杂设备、专业调校或天文摄影经验，即可一键完成星空跟踪拍摄。 它首次将过去属于少数专业玩家的星野摄影能力，降低到普通摄影用户甚至完全零基础小白都能够轻松进入的门槛，让星野创作从“小众技术”变成一种大众化的影像体验。 围绕星野摄影这一特殊赛道，产品也进行了更贴近需求的设计，例如，传统云台不利于长曝光，因浮动结构易产生抖动。新设备通过独特机构设计提升静态稳定性，确保长时间曝光清晰。在城市里的星空拍摄场景，由于星空跟城市的光污染波段接近，星空光线被遮盖，新设备通过特殊的光路设计，拓展用户可以实践的拍摄场景，在城市中捕捉银河和星空。 公司还同步进行了软件开发，AI智能体ASTRA Bot分为两部分：一是创作建议系统，基于位置、时间、天气、月相等数据，主动提示用户“何时、何地、能拍什么”，例如“今晚海边可能出现银河与灯塔同框”“凌晨的雾气适合低角度人物剪影”等，让用户在真实世界中不断发现值得创作的瞬间，在此基础上进一步提供自动化拍摄规划与参数建议，帮助用户完成作品。 二是图像处理引擎，将过去复杂且专业化的星空摄影后期流程全面自动化。系统可在手机端一键完成堆栈降噪、天地拼接、色彩还原、星空增强、全景拼接等复杂处理，甚至支持流星雨合成、多张素材自动融合等传统上需要电脑与专业软件才能完成的工作。 新产品预计2026年第四季度上市，优先通过 Kickstarter 发起海外众筹，同步推进国内销售渠道建设。 目前仅在国内私域销售的 ASTERRA-Z 赤道仪产品口碑良好，头部星野摄影师多采用其作为主力设备；公司也已开始接触海外星野摄影 KOL 与垂直社群，为新品在国际市场的传播与测试积累基础。 以下为访谈节选（略经编辑）： 硬氪：为什么这次创业选择切入星空摄影的赛道？ 周少阳： 之所以选择星空摄影，是因为它同时具备“大众审美门槛低、创作技术门槛高”这两个特点。大部分日常的摄影���材，都需要很强的美学能力才能把普通“素材”变成“作品”。少部分专垂直领域的摄影，比如鸟类、深空摄影，只有圈内人能理解，普通人其实很难判断作品好坏。但星野摄影不一样——有天空、有地景、有人物，普通人天然就会觉得“很美”。人类对星空本身就有一种近乎本能的向往，因此星野摄影是一种非常普适的视觉体验，也是“素材”和“作品”最接近的一种摄影。 星空摄影的大部分难度并不在创作本身，而在复杂的工程化流程里。用户需要研究天气、月相、地理位置、设备参数，还要做堆栈、拼接、降噪、调色等后期处理。很多人看到作品会觉得“我也想拍”，但真正上手后发现门槛极高。 这也是我们想解决的问题。今天很多所谓“星空摄影师”，某种程度上更像是熟练的工具使用者。我们希望通过工程化和智能化能力，像大疆当年降低航拍门槛一样，把复杂流程尽量自动化，让更多普通人也能轻松进入星野摄影这个创作领域。 硬氪：ASTERRA-C 与传统赤道仪或运动相机最大的区别是什么？ 周少阳： 传统赤道仪本质上是为天文观测发展出来的设备，它很精密，但也很重、很复杂。运动相机和手机则足够轻便，但在长曝光、星空跟踪和复杂后期上又不够完整。我们希望 ASTERRA-C 处在两者之间：它不是把一个专业赤道仪缩小，而是重新思考星野摄影这件事需要什么样的硬件形态。用户看到的可能只是一个便携设备，但背后其实包含跟踪、稳定、构图、拍摄规划和后期处理的完整链条。 硬氪：为什么要同步做软件的开发？ 周少阳： AI时代，生成一张“漂亮图片”越来越容易，未来普通用户可能很难分辨星空照片是AI生成还是真实拍摄。但我们认为，用户真正需要的不是结果，而是“可信的创作感”——从到达现场、等待天气、到按下快门、获得传播的完整体验。那张照片承载的是独家记忆，而非一段提示词。 例如，一个新手不知道今晚能拍什么，系统会告诉他哪里适合拍、几点银河最好、用什么参数，拍完后后期也能自动完成，让他不用学太多就能迈出第一步。我们觉得未来最核心的问题，不是 AI 能不能生成内容，而是如何在 AI 深度参与之后，用户依然保有真实的创作体验。这也是我们同步做软件和 AI 系统的核心原因。 硬氪：为什么现在要把产品推向海外市场？ 周少阳： 星野摄影本身就是全球化的兴趣场景。无论是在中国西部、澳洲、新西兰、美国西部，还是欧洲高山地区，用户面对的痛点都很相似：想拍到星空，但不知道去哪、什么时候拍、怎么设置参数、拍完之后怎么处理。我们第一代产品已经在国内核心用户里完成了比较充分的验证，下一阶段希望通过 Kickstarter 和海外 KOL、社群，把产品带到更广泛的星野摄影和户外创作者面前。 投资方观点 线性资本表示： 大疆重做了航拍，少阳有机会重做星野。十余年摄影实战叠加连续创业的硬件工程能力，让他对这个品类的痛点与解法都有第一手的理解。期待星空原野把一种小众体验，变成大众语言。
文｜周鑫雨 邓咏仪 编辑｜张雨忻 硅谷持续了两个多月的Token-Maxxing（Token军备竞赛）焦虑，在Meta以一种戏谑的方式按下了休止符。 前情大家都知道了：2026年3月，为了鼓吹自己是一家“AI-Native”公司，Meta曾在内部上线了一个“Claudeonomics（Claude经济学）”榜单：员工消耗的Token越多，排名就越高；垫底的员工，有被裁的风险。 不过，当我们在4月末来到硅谷，Meta的朋友带来了故事的后续：榜单上线一个月后，第一名的员工将Token消耗刷到了 近50万美金/月，折合近3000亿个Token。 不久后，Meta下架了这个榜单。 至于下架原因，公司内没有明确说法，但员工猜测是因为“畸形竞争下消耗的token成本已远超Meta预期”。 2026年硅谷的开局，很焦虑，很魔幻。 “你要是半年前来湾区，大家心态还挺不错。”在圣何塞的一家韩国汤饭店，我见到了华人Agent创业者Ryan。 四周的普通话此起彼伏——随处可见的华人，或是全球Top10大厂的员工，或是跨洋寻机的创业者，他们构成了硅谷AI大军的绝对主力。 如今，调动湾区华人情绪的，大约是两件事： 第一件事，是Token-Maxxing焦虑和大幅裁员。 Token，“AI处理信息的最小单位”，正在代替DAU、GMV等指标，成为硅谷公司的新型攀比维度。 无论是设置员工Token消耗排行榜，还是慷慨地给予员工“不设限”的Token额度，硅谷厂商都透露出深深的焦虑：没有人想在AI转型中掉队。 但AI革命的另一面，是让裁员有了冠冕堂皇的理由。继Salesforce年初减员1000人、Amazon宣布今年裁减1.6万个职位后，Meta又对员工“打了个响指”：5月20日开启裁员，比例达10%，波及约8000人。 第二件事，则是Manus收购案的反转。 2025年12月30日，数十亿美金的一纸Meta收购文书，曾将Manus捧上“华人创业之光”的神坛。然而，仅仅过去4个月，这场收购就因合规问题，被强制叫停。 这是局势裂隙下，华人创业者合规焦虑、身份焦虑、生存焦虑的一个缩影。“中国团队-新加坡套壳-美国找钱、找买家”，这一全球套利的经典方法论开始失效。 Ryan直言：To be Chinese or not to be，是创业公司成立Day1就要做出的选择。 不过，即便光景不复从前，最先进的模型、背靠的全球市场和资源，以及一级市场更多元的钱，让硅谷依然是AI创业的耶路撒冷。 5月2日，旧金山一家小会场，挤满了近200名华人。这场主题为“Build For the NEXT Wave”的AI创业者沙龙，发布不到3天，门票就显示售罄。 作为主办方之一，Global AI社区Linkloud的联合创始人钱觐开告诉《智能涌现》，硅谷的华人创业者，普遍比在国内要松弛很多。他记得，不少在国内焦虑的创业者来到硅谷后，都感叹：硅谷的创业环境实在太好！ “ 在硅谷，创业的容错率很高，一个方向做不出来就迅速pivot（指调整方向），这在硅谷很正常 ，毕竟现在行业变化节奏太快了。”他总结。 △Palo Alto的Blue Bottle，聚集了不少聊项目的创业者和投资人 以下，是我们在硅谷看到的有关Token焦虑、裁员阴云、出海创业的图景。Enjoy！ 硅谷大厂的焦虑是什么形状的 在Meta，我已经不敢写文档了 在硅谷一众大厂中，Meta常被认为是在AI赛道上还没有找到自己的位置的那一个。而卷Token使用和激进的裁员也让焦虑也在员工中蔓延开来。 “同事前几天还在和我说，以后都不敢写文档了。”一位Meta员工对《智能涌现》表示。 硅谷的开放文化正在遭受AI的剧烈冲击。像Meta、Google这样的硅谷巨头，多年以来都实行高度开放的代码共享机制，不同产品线（如WhatsApp、Messenger）间，员工们都可互相查看和复用代码变更，这是为了能够共享好想法，推动业务迅速贴袋。 但Vibe Coding改写了这一切。 “如果你把想法写成了共享文档，被其他员工看到，很可能就被别人拿去让Agent进行Coding。” 上述员工说，一旦做出好产品，提供想法的人就只能获得design credit，而落地的功劳（execution credit）则属于做出产品的员工，后者是晋升的更核心依据。 组织调整更加激进 近期，Meta从各个部门强制抽调了超过千名员工，成立新部门——应用人工智能工程部（Applied AI Engineering），主要为如今Meta最炙手可热的MSL实验室（Super Intelligence Lab）提供支持，包括开发AI工具、标注数据、建立评测集等。 被抽调的员工基本没有活水或者更多选择，这在硅谷的大厂调整中很少见。“在加入这个部门后，很多人就被安排做Label（数据标注）。”上述Meta员工说。 这是因为，高质量数据依然是目前模型训练的瓶颈，Meta相信，让内部员工做数据，能够更好地反哺模型训练。 与此同时，Meta还发起了模型能力倡议（Model Capability Initiative），强制在美国员工电脑上安装一款新软件，收集员工们日常操作电脑的所有操作，作为提升模型能力的数据来源之一。为此，Meta的员工发起了激烈的抗议。 愤怒与焦虑的复杂情绪裹挟着这里的员工： “不知道什么时候自己就被替代了，不如回家先学学修水管吧。” 另一位Meta员工对《智能涌现》说。 面向扎克伯格创业 虽然Manus被收购的梦碎了，但在硅谷的华人创业者依然有不小的机会把自己卖给硅谷大厂。 根据Crunchbase的统计，仅Salesforce、OpenAI和Snowflake三家公司，在过去三年中就完成了35起公开收购交易。 其中，Meta是鲜少乐于收购华人AI公司的企业，比如由汪滔（Alexandr Wang）成立的Scale AI，以及由英伟达华人研究员王晓龙成立的具身大脑公司Assured Robot Intelligence，均被Meta收入囊中。 相对的，一名Meta研究员直言对我们表示，Meta“宽松”的收购策略在硅谷一度为人诟病，“近几年收购的公司，很多成立不到一年，没有经历过市场的验证。” 一名硅谷华人创业者直言： “现在硅谷流行面向扎克伯格创业，因为他买公司不那么挑。” 硅谷式“赛马” 当我们很自然地想把大厂的焦虑具象化到内部赛马时，却意外发现，在2023年前后入职硅谷大厂的员工，大多对“赛马”这个词感到陌生和不理解。 在硅谷有一个共识：“赛马本身造成的资源、人才浪费，可能比失败带来的更高。”在圣何塞的一场展会上，Google DeepMind的一名研究员告诉《智能涌现》。 所以，硅谷大厂的惯常做法是，让 最聪明的“大脑”相对自由地探索，再给予最大权限的算力支持 ——Claude Code、Nano Banana等项目最初都不在公司的战略规划内，而是来自某位研究员的突发奇想，但在确定为重要方向后，则给予足够支持。 不搞内部赛马，硅谷大厂的竞赛机制通常是： 与全球SOTA“赛马”。 长期以来，英伟达都是Meta的主要芯片供应商。但通过自主研发芯片，摆脱对外部算力供应商的依赖，掌握模型训练和推理的核心环节，一直是Meta的野望。所以，Meta的芯片业务MTIA的目标则定为了“打平英伟达的性能和生态”。 这场外部竞赛的最终结果，将交给Meta代号为“Avocado”的模型业务评判，胜者将被采购。“被Avocado采购，是MTIA今年的终极目标。”这名创业者总结。 再比如，在Google内部，DeepMind是唯一被允许可以不限额使用Claude Code、CodeX等竞品模型（为保证数据安全，Google采用了本地化部署）的部门——使用顶尖Coding模型提效的同时，一名Google员工告诉我们，DeepMind意在时刻洞悉对手的变化。 一把手工程 DeepMind大楼。 在Mountain View，你很难不被一幢连绵覆盖液压太阳能屋顶的巨大玻璃建筑吸引。 一名Google的朋友告诉我们，能在里面办公的，是两种人：一是Google董事级别的高层，二是DeepMind的研究员。放在国内，这种办公模式大概等同于张一鸣常驻Seed办公。 这种在空间上极度扁平的组织形式意味着： AI，已经成为Google的一把手工程。 在极度开放的Google园区中，这幢楼却几近与世隔绝。朋友提到，Google其他业务的办公楼之间，权限是相通的，员工可以拿工牌刷开任意写字楼的大门。唯独DeepMind Office是个例外。 “极致专注，极致Bottom-up” ，一名DeepMind研究员如此概括DeepMind的文化。 Token-Maxxing进行到哪一步了 越Token-Maxxing，公司就越先进吗？ 在硅谷，大家对Token-Maxxing已经开始祛魅。 Google一名朋友告诉《智能涌现》，自从公司鼓励非开发者用Antigravity（Google的Coding Agent）做Vibe Coding，部门的代码量膨胀了3-4倍，但验收率也下降了30%。 2026年Q1，工程管理软件公司Jellyfish收集了7548名工程师的数据。他们也发现，Token消耗量最高的工程师，以10倍的Token成本，仅实现了2倍的产能增长。 这意味着， Token-Maxxing提升的仅仅是代码数量，而不是价值。 AI增加的隐形管理成本，也往往为人忽略。 “养了好几只小龙虾，小龙虾之间会打架，谁来管？”一位创业者Sharon已经在不少公司观察到人和Agent间的冲突：一个Agent改了代码，另一个Agent不知道，继续在旧版本上跑；两个Agent同时优化同一段逻辑，还会输出互相矛盾。 这种情况下，AI提效的价值还没看到，却先变成了一种新的管理负担。 比起用Token来卷员工，“商人”马斯克更想把Token卖出真金白银 而在一众Token-Maxxing的硅谷头部大厂中，稍显特殊的是特斯拉。 几名硅谷大厂朋友告诉我们， 特斯拉和SpaceX内部，对员工的Token用量有严格的限制。 至于原因，一位朋友猜测：比起用Token来卷员工，“商人”马斯克更想把Token卖出真金白银。 “Stop Hiring Humans” Artisan AI的广告牌 一家名为Artisan AI的AI市场营销公司，自2024年起在湾区投放了大量写有“Stop Hiring Humans”的广告牌。 这句略带警示和挑衅意味的话，在天空中的热气球、拉横幅的直升机、路边大广告牌上随处可见。 但Artisan AI大举投放的动作很大程度是为了博眼球。Artisan AI CEO Jaspar Carmichael-Jack后续也在博客上承认，这句标语，就是为了引发争议和讨论。 “湾区是一个表演性质很强的地方。” 硅谷创业者Ryan评价，“Token-Maxxing、裁员，归根结底都是大厂们展示先进性的表演。” 同样在天空飘过的标语，还有：SaaS is Dead（SaaS已死）。 创业者的商机在哪里 “我快把签证办理干上市了” 什么是硅谷来钱最快的业务？答案之一，一定有H1-B工作签证办理。 Base在湾区多年的Neil告诉我，自己面向中国创业者的H1-B工作签代办业务，已经排到了2026年底，“还有人加钱，问我能不能插队加急”。当我问他办签证两年以来，到底赚了多少钱，他故作神秘地告诉我：“我快干上市了。” 在头部美元基金云集、坐拥斯坦福校园的Palo Alto，年收入达几百万美金的Visa Agency比比皆是。当你在Palo Alto最火的拉面店Nagi排队，转眼就能看到隔壁Visa Agency的硬广：Waiting for ramen？What about your visa？ Palo Alto的Visa Agency广告 蓬勃发展的签证业务，微妙指向的是局势的变化：想要来硅谷创业，必须先解决身份问题。 华人面貌的翻转 数年前，华人在硅谷创业，会面临一些不宣于口的顾虑——TikTok的前车之鉴下，想要拿到硅谷主流VC的投资，华人身份可能会成为一道坎。 但在大模型竞争已经常态化的当下，无论在OpenAI、Anthropic这样的明星初创还是巨头，华人都已经是核心AI团队中的重要力量——Meta的Super Intelligence Lab的初始11人团队中，有7位都是华人。 如今在硅谷创业，理想的团队配置是：华人做技术，美国当地人做销售。“如果AI公司里没有华人创业者，硅谷VC很可能会觉得你不行。”一位创业者笑言。 硅谷有自己的增长Vibe 近三个月来，Base在旧金山的海外增长顾问Ying，收到了近10个国内AI应用的Offer，其中不乏估值过5亿美金的明星产品。 但她最后都拒绝了，理由是：和创始团队聊了之后，发现团队根本不懂硅谷的增长Vibe。 所谓的硅谷增长Vibe，Ying告诉《智能涌现》，是一种很暧昧、很抽象的气氛， “简单来讲，是让目标用户，在Chill的、没有倾略性的氛围中，自然而然成为你的用户”。 她心目中的增长模范生，是伯克利华人辍学生Allen Wang和Eric Liu创立的AI约会软件Ditto AI。 如果走在斯坦福校园中，你能在树干、宣传橱窗上看到Ditto AI的传单上醒目地写着：Get a Date Every Wednesday！这一类似“疯狂星期四”的标语，很快在学生群体间病毒式传播。 去年，Ditto AI还在湾区包了一艘游艇，供用户们约会社交。“包游艇在美国受很欢迎。”Ying提到，“但这是超出很多中国Founder认知的方式，大家也不愿意给预算。” Turning Token into Dollars 4月末，在一场著名的创业者社区活动中，GenSpark在演讲最后大方地给出了Token优惠券：只要扫码，每个人可以领1000 credit。这已经是如今AI创业公司的常见营销动作。 但2026年，Token的价格与从前不再同日而语。 一位在Genspark演讲现场的参会者向《智能涌现》回忆他当时的第一反应是：“这到底得撒多少钱啊？”。 GenSpark的Token券 “都在讲Token，无一例外。”Linkloud CEO钱觐开表示。4月末，他们在旧金山办的一场活动，就以“Turning Token into Dollars”命名。 热切讨论商业化，同样是因为Token的价格已经涨到令人吃惊的高位——引领这波Agent浪潮的Anthropic，ARR已飞涨至300亿美金，反超了OpenAI。 AI的商业模式创新存在吗？短期内可能只是旧商业逻辑的回归 在硅谷，大家今天仍在卷Token，卷谁更AI native，卷谁的组织改造更彻底。但Token烧到这个程度，一个老生常谈的问题被摆在桌子上：这些成本最后要怎么变成钱？ 一位在硅谷从事多年线上广告的华人创业者Sharon告诉《智能涌现》，AI产品的商业化未必会先长出什么新物种，反而很可能先回到广告这条老路上。 在他看来，无论是ChatGPT还是豆包，这类产品最终都很难绕开广告，只是眼下还处于克制测试阶段，远没有全面放量。 “ChatGPT的广告没有任何创新。”Sharon说，OpenAI的广告经过了多种形式的探索，比如用户聊游戏就推游戏广告，最后发现根本做不到精准匹配，还是回到了最传统的竞价逻辑：谁出价高，谁上，在答案下方直接增加一个付费广告位。 但在他看来，所谓AI时代的新商业模式，至少在广告这件事上，目前只是旧生意换了个新入口。 来自中国的Token，正在湾区百花齐放 把国内模型厂商的Token，以更低价格转卖给海外客户，连孙宇晨都在5月推出了中转站新业务B.AI。 国内Token价格是海外的十分之一到十五分之一，而性能差距不到一半。Sharon说，他的公司每月消耗的云和Token并不多，是连年框都没签的小客户，但已经有国内销售主动来卖国内的Token。 不过，大家如今都对模型的商业化毫无安全感。模型迭代几乎按月更新，代理商也不敢把钱砸给某一家做核心代理——上个月押注的模型，这个月可能就被新玩家碾过去了。 此前在全球爆火的Seedance2.0，若要获得企业使用权要与火山引擎签1000万元的年框，只有头部影视公司愿意交这笔费用，但更多人正在观望。 —— Ryan告诉我，湾区有一种特有的“ 阳光抑郁症 ”： 每天都是一样的好天气，没有分明的四季，周围的景色几乎一成不变，“一旦生活不改变，人就会陷入循环停滞的空虚和恐慌”。 所以，“在湾区，人不能停下来，要主动改变”。 欢迎交流！ 欢迎交流！
作者 | 张子怡 编辑 | 袁斯来 那是一个价值5000万美元成功故事诞生的夜晚。 eufyMake的产研负责人 Cheney Xie 仍然记得狂喜带来的多巴胺。那是2025年4月29日晚上十点，eufy MakeUV打印机E1上线众筹。 首个100万美元的记录用时不过一分钟。“感觉像爆金币一样，金额哗啦啦涨上去。” 当夜无人入眠。直到凌晨四五点，组内的同学还在不停更新着众筹金额的实时截图。 时至今日，eufyMake E1仍以4670万美元的众筹金额，维持着Kickstarter历史上融资额最高的项目记录。 eufyMake E1走过了近一年，产品在海外已接近完全交付。eufyMake E1在国内市场也正式开启售卖。 无论是对安克创新，还是对eufyMake，成功量产且交付都颇具里程碑意味。毕竟，E1是全球首款消费级UV打印机，生产它需要全新的经验，也要面临复杂的产业链整合。 市场对这款产品能否平稳落地没什么信心。在研发eufyMake E1前，安克研发过3D打印机，其最早一代打印也创造过众筹记录，然而最终在量产交付不顺，出师未捷。 为了避免早前3D打印的量产问题，这一次，eufyMake的项目组开了近200场讨论会，白天做产品，晚上对模块，想要确保每一部分最终都是最佳架构。团队吵得最凶的时候， Cheney Xie 记得会议室的门把手都被摔坏过。 即便如此，在万级规模的量产过程中，模具公差还是造成了漏液问题，顶着发货压力，工程师睡在工厂一个月排查问题，最终决定重新开模、重新生产并置换所有受影响的零部件。 他们也第一次深入到了行业上游。以UV墨水为例，全球虽然超过80%的UV墨水由中国生产，但仅限于工业领域，没有人知道消费级UV墨水要怎么做。eufyMake只能自己和产业链磨，要做到无尘灌装、环保认证和芯片管控等等，成本也一路走高，100ml的UV墨水售价要42.99美金。昂贵的墨水成为其用户使用后频繁讨论的问题之一。 这是在最初设计UV打印机没有想过的难点。 Cheney Xie 说，在项目的每个阶段，他都在不停的反问自己，是不是做了正确选择，还有没有改进空间。即便已经顺利交付， Cheney Xie 仍然说，这代产品还不够完美，还有大量的创新机会。 他们也成了行业的领头人。36氪了解到，不少公司包括创业企业都已在研发UV相关的硬件产品。 在这个节点，我们同 Cheney Xie 聊了聊，在这代明星产品背后，团队经历了什么？安克又如何落地与实践？ 01 开模后也要从头来过 硬氪：我想追溯一个问题，您提到2023年开始去工厂调研，当时已经打算切入UV打印机这个赛道了吗？ Cheney Xie： 当时我们在深访了50多个Maker，问卷调研了2000多位Maker，发现用户真正需要的其实是一个“创意工具”。 任何作品都有“形、色、质”三个维度。FDM只解决了形状，没解决颜色和质感。激光雕刻解决了切割和部分表面质感，也没有颜色。而UV打印技术已经在工业界存在几十年了，能解决颜色问题，还能基于已有物品创作，商业应用场景极广。 当时市面是空白的，我们花了半年多时间做技术预研，到了2023年年底，我们就决定战略调整，放弃FDM市场，all in到UV打印机赛道。 硬氪：在2023年底论证这个产品时，这完全是一个新品类，而且你们过去并没有类似的基因和经验。当时最难说服老板的点是什么？ Cheney Xie： 2023年汇报时的阻力没有想象中那么大。我们对是否推出一款产品，有一个很清晰的判断标准：这款产品能不能在某个维度上做到真正的全球领先——或者是做出了一个从来没有人做过的东西，或者是在某个用户最在意的体验指标上做到了没有人能超过你。如果说不清楚，那通常意味着这件事还没想清楚，或者这个方向不值得押注。 当时我们汇报了两个机会，后来老板让我们二选一，再给三个月时间论证。最后一轮论证完，我们选了UV。因为洞察显示用户对这个概念的喜爱程度非常高。 硬氪：UV打印原本是工业级产品，在技术预研阶段，你们有没有觉得哪些地方是极具挑战，甚至可能做不出来的？ Cheney Xie： 有。比如喷墨系统成本问题。工业设备十几二十万（一台），我们要做到1/10的成本。当时去问过方案商，一个喷头控制板卡卖4万。我问大批量能不能便宜点？对方说最便宜4000块。4000块我们也用不起。 后来我们拆解发现板卡本身的物料成本其实也就400块。它贵在研发。工业方案商一年卖几千片，得养100多号研发，成本全分摊进去了。 既然判断物料成本其实也就400块，那我们就自研呗。只要突破自研技术，成本就降下来了。虽然前面没人做过，心里忐忑，但逻辑是通的。 硬氪：这种控制板卡具体是起什么作用的？ Cheney Xie： 就是控制整个喷头的喷墨驱动、喷墨算法等等。 硬氪：你们在做这个产品的时候，发现工业设备在这方面分得很细，有平板机、旋转机、水晶标机，还有卷对卷机。你们是怎么整合的？ Cheney Xie： 工业分工明确是为了大规模生意，但我们的用户是长尾创作。我们得把这四台机器的功能压缩到一台里，体积还要缩小到工业机的1/10。 早期架构推翻了3次。最开始做单旋臂，精度达不到30微米的要求。后来我们借鉴了3D打印的龙门架结构，首创了双Y轴交错的设计，把体积压得很扁。通过这个架构，各种平台板可以轻松更换，换个旋转体配件一锁就行。为了稳固，我们首次采用了1250吨的一体压铸工艺来压铸X轴框架，保证运动时的稳定。 硬氪：光是这个架构，你们大概推翻重来了几次？ Cheney Xie： 3次。 硬氪：前三次应该还没到开模阶段吧？那开模之后有没有再重来过？ Cheney Xie： 有过一次，做“立体纹理”的时候。 当时是2024年下半年，项目已经开模了，我们去展会看到“肌理画”，启发非常大。肌理画一层层堆上去，能够模拟出各种质感，效果很惊艳。后面我们也去大芬村，打印了一些肌理画的样品，找用户聊了，他们看得两眼放光。我们就决定，就算项目延期、重新开模，也要把立体纹理作为产品最大的创新点。 硬氪：这听起来很难，那这种立体纹理对你们来说，最核心的困难点在哪里？ Cheney Xie： 难在全链路。首先得有模型，普通消费者不知道怎么把一张图变成立体模型。所以软件层面，我们要用大语言模型做训练。油画、浮雕、人脸、风景，算法都不一样，需要分开训练。 再就是堆叠算法。如果精度不够或某个孔堵了，堆出来的地方就变成一条坑。我们研究了超过一年，才把它搞出来。虽然团队没人做过喷墨打印，但我们有3D打印积累的算法团队和硬件架构、传感器、AI检测的经验，所以能应对。 硬氪：硬软件层面和创新点可能解决了，但最后的量产环节，是不是又是一个全新的挑战？ Cheney Xie： 量产确实挑战极大。没有人做过上万量级、数十万量级的UV打印机生产。工业级一年卖1000台就顶天了。众筹远超预期，原来想做1000万美金，结果做了4000多万，压力非常大。 硬氪：在交付上会有什么难点？之前AnkerMake的3D打印机就在交付上遇到过问题，而且3D打印相对成熟，你们现在做的UV打印完全没有先例。 Cheney Xie： 核心还是要重新定义。我们在工厂里摆了100台机器，每天做压力测试，光墨水都打了好几吨，那是花钱堆出来的。为了保障产品交付的质量，我们工程师选择驻扎在工厂里，跟压铸厂一起解决一体压铸的工程化问题。 硬氪：你们这次是不是吸取了之前做3D打印机的教训？ Cheney Xie： 当然。这次我们在前期的仿真和架构论证上做了大量工作。团队白天做实验，晚上开评审会，光这种评审会就超过了200场。我们要一个模块一个模块地检查最佳架构。 硬氪：在整个过程中，你印象中最激烈的一次矛盾发生在哪个环节？ Cheney Xie： 其实很多，团队里吵得很凶（笑） 好比说产品经理坚持重量不能超过20公斤，怕用户搬不起来，就得去抠每一个零部件的重量。有人会问：“多出这0.5毫米真的那么重要吗？多了0.5毫米用户就不买我们产品了？” 但这是种做产品的精神，你这个放松一点，在接下来很多地方，你看不到的地方就会放纵很多。你必须每个部分都算、都去抠（细节）。这种磨合持续了一年半，非常耗心力。 硬氪：关于供应链，尤其是刚才提到的喷头，很多都是日本厂商提供的，价格极高。你们有没有担心过供应稳定性或议价权的问题？这块是怎么处理的？ Cheney Xie： 确实，除了喷头之外，其他技术我们都自主掌控了。喷头这块中国几十年还没突破，我们只能选择跟工厂、供应商一起解决大量的工程化问题，其实在这块是没得选的。我们也希望能够推动喷头国产化的可能。 硬氪：目前拿到了稳定货源，但随着eufyMake的成功，竞争对手（如xTool、拓竹等）都在跟进。既然喷头目前还不是国产，当竞争白热化时，供应端会不会出现风险？ Cheney Xie： 这个不好说，就像手机芯片一样，深度合作能优先拿到货。我觉得避免不了竞争，但最终还是相互共赢的过程。 02 全新品类的新难题 硬氪：有个我们没意识到的问题是，eufyMake的墨水消费者反应很贵，这是为什么？ Cheney Xie： 其实UV打印行业已经存在几十年了，它过去主要是在工业领域。目前全世界超过80%的UV墨水基本都是中国生产的。 早期我们想得很简单：既然墨水都在中国生产，找一家供应商采购不就好了吗？但后来发现，工业标准和消费级标准完全不同。工业机器是几十万一台在工厂里用的，而我们要做的东西是放在家里用的，场景完全变了。 家用级的墨水首先要安全环保。我们找了UL这种行业顶级的认证机构，了解安全环保的顶级标准是什么。我们要按照最严格的标准，叫GREENGUARD Gold来做。 我们要保证打印完之后，小孩都可以直接接触。虽然目前品类受限还做不到食品级安全，但至少要保证小孩接触没问题。这是定下的第一个标准。 第二个就是质量。我们要做出那种让人感到“哇塞”的效果，所以打印质量得符合工业级。当时定了一个标准，色差标准ΔΕ必须小于6。一旦超过这个数值，肉眼就能看出明显的色阶差异，那就不合格。 再一个就是堵头的问题。工业机器如果堵头了，那些专业工人可以拿针筒去清洗喷头。但实际上，我们的消费者不可能自己拿个针筒去洗，所以我们对墨水质量的管控、杂质的过滤做了高规格的要求。墨水在大型过滤到灌装环节，都要求在万级无尘环境里操作。工业墨水为了追求大规模和低成本，是不会这么干的。但我们一旦重新定义了消费级标准，成本自然就涨上去了。 最后为了安全，我们把墨盒做成了封闭式的。因为墨水在未固化前具有一定的腐蚀性，皮肤长期接触可能会导致过敏，所以必须减少用户接触墨水的机会。而且我们在墨盒里加了芯片和二维码，从生产源头就开始追踪，甚至快过期了都会提醒用户。 这些事情早期很多用户不理解，觉得人家工业的那么便宜，你凭什么贵这么多？我们听到了这些声音，现在也在保证安全和高质量的前提下，寻找新的解决方案。 硬氪：听说UV打印机普遍存在喷头堵塞的问题。所以你们的解决方案是用这种盒子式的系统，把墨水系统锁住吗？ Cheney Xie： 封闭式是措施之一，但喷头堵塞是整个喷墨打印行业几十年都没彻底解决的问题。2023年我们去走访工厂、工作室，那些专业人士跟我们说，最怕的就是过年没人维护，回来几万块钱的喷头就报废了。 我们想让普通用户持续使用，必须解决这个问题。所以我们设计了Jet Clean™自动保养系统。当你不用时，它会自动灌入保湿液，把喷头和墨路洗干净并保持湿润。这个状态就像从工厂刚出货一样。用户度一个月假回来，机器也是好的。 就算堵了，你在APP上点一下Clean就会自动清洗，不需要用户拿针筒去注水。工业机没有这个，因为那是专业工人在手动维护。我们还把喷头做成了快拆设计，拧两个螺丝就能换，非常方便。考虑到喷头贵，我们还弄了一个eufyMake Care喷头险，就像手机碎屏险，一年内坏了免费补发。 硬氪：我好奇一下，现在你们一盒墨水到底要卖多少钱？ Cheney Xie： 现在一盒墨水大概是100毫升，海外卖42.99美金。在国内会便宜一点，一套墨水现在的价格大概是999元。 硬氪：那这一套墨水可以打印多长时间，或者说能打印出多少产品？你们有没有测算过？ Cheney Xie： 这个取决于用户打印什么。如果只是打平面的东西，耗墨量很小，比如打一个小冰箱贴，一套墨水可以打超过2000个。但如果你要去打那种立体浮雕，因为墨水是一层层叠上去的，可能1毫米厚度就得叠20层。那个非常费墨，成本就体现出来了。对于做SMB（小生意）的人，他很快能挣回来；但对于纯DIY爱好者，纯为热爱付出这个成本，确实还是会觉得贵。 硬氪：你们一开始是不是也没想到这个墨水会这么难搞？ Cheney Xie： 我们最开始觉得找一家供应商就好了，但把标准一定完，发现基本上没有哪家能做得动。怎么办？只能跟工厂合作共同研发，共同改进配方。真的是遇山开路，遇水搭桥。 好在我们背靠安克的供应链体系，很多供应商过去跟安克有长期合作。除了墨水和供墨系统比较独特外，其他的塑料模具厂等供应商协同起来会好很多。 03 爆金币般的众筹之夜 硬氪：看到众筹成绩时，团队内部的氛围和反应是怎样的？ Cheney Xie： 真的很激动，当天晚上大家都不舍得睡觉。看着那个数字像刷金币一样哗哗涨。头100万美金不到一分钟就过去了。大家凌晨四五点还在群里发截图。 硬氪：从去年4月底上线到6月底收官，作为一个全新的产品，众筹过程看起来非常顺利，一直在破纪录。 Cheney Xie： 众筹期间是还准备得比较充分。 硬氪：众筹之后进入交付和市场验证阶段，有没有遇到意料之外的挑战？比如生产困难或交付压力。我听说你们确实遇到过一些交付上的波折，哪些点是你们在交付过程中需要不断改进的？ Cheney Xie： 主要是大规模生产的一致性问题。其实早期我们做了大量的测试，几百台样机反复做过测试，也找到外面的用户做过测试。 但是后来发现，硬件产品生产几百台和几万台时是有鸿沟的，就是一致性的问题。比如批量生产时，定量桶开模出现了公差偏差，导致时间久了有极小的概率会漏液。这个漏液不是马上出现的，是用着用着才会暴露。 我们发现后，也不可能让用户去抽奖一样的遇到问题产品。只能把货全Hold住不发，去查、去拆。定位问题后重新开模。 查了个把月，得一个个排查，整个过程非常折腾，得大规模做压力测试才能把问题找出来，找到之后得改磨具。零部件也要全部重新开模。但是大规模量产必须面对这些问题。 硬氪：目前这个产品还有哪些让你觉得不完美的地方？ Cheney Xie： 比如说打印速度、墨水成本，这些都还不完美。我们看一个技术、品类，它都是有生命周期曲线的，这个品类还在Innovator阶段，有大量的创新机会。你肯定有压力，但这里蕴含的创新机会还是有机会做出很不一样的下一代产品。 硬氪：您提到会不停地反问自己，那么在哪个阶段这种自我审视是最频繁的？ Cheney Xie： 每个阶段都没停过。我们早期请了近100个KOC提前加入项目组。每天花时间跟他们聊，去他们家里拜访，观察他们怎么使用。我们在不断Check设计定义对不对。 毕竟这是个全新的产品，做它的时候还是要有敬畏之心。
文｜周鑫雨 编辑｜杨轩 一句话介绍 Buzzy（https://www.buzzy.now/）是AI内容创作公司“感知阶跃”旗下的视频编辑Agent平台，主要面向C端内容创作者和中小型商家。 好比“视频版的PhotoShop”，用户只需下达自然语言指令，就能驱动Agent对视频进行背景去除、光线修正、产品替换、背景/视角更改等编辑操作。 团队介绍 “感知阶跃”创始人兼CEO Ella Zhang（张诗莹），曾在苹果、Oculus VR、Google负责核心产品。 在苹果期间，她曾为AirPods产品线创始团队核心成员，负责产品的系统集成和全周期设计落地，包括音频产品的架构设计、元器件选型、原理图绘制、版图设计、验证以及大规模生产。 此后，张诗莹又在Google担任AR产品的系统架构师，负责Glass、Reflector等产品的算法和架构研发。 “感知阶跃”其余核心成员，来自Adobe、小米、商汤等公司。 融资进展 近期，“感知阶跃”完成了新一轮融资， 金额超过2000万美元，领投方为Redpoint（红点创投）。 深渡资本担任本轮独家财务顾问。 产品及业务 在张诗莹看来，随着视频生成模型性能的发展，生成类的工具赛道，已经逐渐“红海”。她将市面上的视频创作工具，大致分成了两类： 一类是“画布型”产品，优点在于可以通过手动控制，保证生成结果的质量，但缺点是对大多数用户而言，使用门槛高；另一类则是向用户提供预制的workflow和模板，劣势在于不够灵活，同时，idea不够创新。 “用户更倾向于一次性生成整段视频，并通过不断迭代修改的方法来修到完美方案。所以一个指哪打哪的视频编辑器就变成了刚需。” 当下，由于视频的连贯性以及模型理解能力的局限性，用户很难通过Chat的方式，对视频进行换背景、换人物、消除某元素的“局部精修”。大多AI编辑器会改变整个画面，接近于重新生成。 近期， “感知阶跃”上线的新产品Buzzy， 就是一款AI视频编辑器，让用户可以 像P图一样便捷地“P视频”。 只需要通过Chat，Buzzy就可以对视频完成去除背景路人、修正光线、替换产品、合拍、更改背景与视角等操作，真正实现局部精修。 △背景路人去除。左：去除后；右：去除前。图源：受访者供图 △改变光线。上：改变前；下：改变后。图源：受访者供图 △拍摄角度改变。左：改变后；右：改变前。图源：受访者供图 做到对视频的局部编辑、维持其余部分，技术门槛并不低。张诗莹告诉我们，局部编辑要求视频模型有更高的视频和语言理解能力，“首先它要识别修改的部分到底是什么、在哪里出现，其次它还要准确理解用户的意图，比如prompt中的梗。” 为此，“感知阶跃”基于RLHF（人类反馈强化学习），训练了一个小模型，来增强Buzzy对视频编辑的理解。 与此同时，Buzzy也被设计为一个能够 自主学习用户审美和品味 的Agent。 Buzzy上线了一个“类OpenClaw”的Bot。用户可以通过扫码，直接将Bot接入Telegram和WhatsApp中。 通过向Bot分享TikTok、YouTube上的视频链接，Bot会自动分析用户的视频偏好和品味，基于该视频风格24*7自动全网搜索灵感素材，并将该风格沉淀为Skill。 风格沉淀。图源：受访者供图 此前，自2021年成立以来，“感知阶跃”经历了两次内容创作产品迭代： 在Midjourney、Stable Diffusion等文生图产品爆发之前，“感知阶跃”就基于GAN（生成对抗网络），开发出了第一款面向国内B端电商客户的AI模特图生成平台ZMO.ai，并在后续将落地场景扩展到商品图设计、编辑等场景。 ZMO.图源：受访者供图 占据先发优势的ZMO.ai，MAU一度达到了700万。 2024年起，视频生成赛道随着Sora的发布，迎来了一个小爆发。在风口中，“感知阶跃”叫停了ZMO.ai，并在2024年4月上线了涵盖图片、视频的内容创作平台Creati。 相较于聚焦电商、广告图片生成和编辑的ZMO.ai，Creati将内容创作扩展到了视频领域，包括文生视频、基于视频模板二创等功能。 与此同时，它为用户提供了移动端产品。不少非专业内容生产者，就可以直接用手机拍摄素材后，直接在App端完成内容的创作、编辑和发布，而非辗转导入电脑。 “用户对AI生视频的需求，比图片更刚一些。”张诗莹提到，“在传播效果上，无论在社媒端，还是广告端， 视频都比图片更能吸引注意力。 与此同时，用户拍视频的难度，比做图片高很多。” Creati。图源：受访者供图 同样转变的还有目标用户。ZMO.ai的主要客户，是国内B端的电商、广告商。但很快，张诗莹发现，即便ZMO.ai用户增长很快，但流量并没有转化为实际的付费。 核心原因在于，其一，“大B”客户的结款周期过长；其二，图片的创作成本比视频更低，因此 用户对图片的付费意愿不够高。 Creati则是一款面向“大C小B”的产品：C端内容创作者，以及中小商户。张诗莹告诉《智能涌现》， “大C小B”是付费意愿最高的人群， “更大的B端企业倾向于自研工作流”。 上线一年，Creati的全球用户量就突破了千万级别。 产品ARR（年度经常性收入），一度达到了2000万美金。 商业模式 靠用户订阅，覆盖Token消耗成本，是目前AI软件的主流商业模式。但张诗莹认为，订阅是SaaS时代的商业模式， Agent时代的商业模式应该为效果付费，而不应该为成本付费。 她告诉《智能涌现》，现阶段，用户依然将Agent视作工具，而非创造价值的人。 当Agent可以覆盖内容生成、发布、投放、A/B Test、效果分析、二创等创作全流程，Agent的商业模式，应该与人类Agency越来越相似，“收费模式不会是订阅，而更多会采用分佣的形式。” Founder思考 大多数非专业用户的内容创作场景，主要在Mobile端，而非PC端。 不少商家、非专业内容创作者，习惯用手机拍摄获取商品图、短视频等素材。但矛盾的是，创作工具往往集中在PC端。这就会导致内容创作链路的断裂。 因此，无论Creati，还是Buzzy，我们都向用户提供了MobileApp产品，让素材的获取、内容创作和编辑、发布，都可以在手机上完成。 当AI生成视频技术足够成熟，应用层能做的事只有两块：内容生成之前，以及内容生成之后。 内容生成之前，应用层解决的是产生创意的问题；内容生成之后，需要解决的是“怎么改”的问题。 应用层不应该去做模型层的事，因为模型一定会变得足够好。 当下有很多“套壳”视频模型能力的产品，无论是“画布”，还是workflow，解决的都是模型能力不够强的问题，比如“抽卡”、视频生成长度有限。 但未来，模型层一定会解决生成质量和长度的问题。应用层的机会，就在于解决生成环节之外的问题。 未来，Skill会成为可以交易的资产。 Skill本质上是用户沉淀下的品味、认知，以及工作流。就创作领域而言，人的审美和品味，以及掌握找素材的技能，都是有价值的。 因此未来，卖Skill可能会成为一种商业模式。 新的时代，应该独立开发新的产品，而不是在旧产品上加上一个新入口。 Buzzy和Creati是两代完全不同的产品。Creati聚焦生成，Buzzy聚焦生成后的编辑。不同代的产品，会形成不同的用户心智。 所有的Go Viral（走红）都很偶然，产品不应该过分追求Go Viral。 很多用户刚需，其实不具备在社媒上Go Viral的潜质，比如PDF Editor，但它们的用户量非常大。 根据我们的经验，能够Go Viral的产品有几个特点：第一，产品形态、设计比较创新；第二，实用，只有解决了用户的痛点，他们才愿意自发传播；第三，降低用户生产有趣内容的门槛。 欢迎交流！
文｜周鑫雨 编辑｜杨轩 一句话介绍 成立于2025年6月的“涌跃智能”，是《智能涌现》曾报道过的AI创业公司 。 其旗下产品Loopit，好比“可以玩的抖音”，是一个面向C端的AI互动内容平台，覆盖可交互内容的创作、分发和消费。 基于自研的“AI Coding+多模态生成”的互动引擎，用户既可以与社区中的内容互动，也可以创作、发表支持图像、语音、视频、3D等全模态可交互互动内容。 团队介绍 “涌跃智能”创始团队，主要出身于“AI六小虎”百川智能的核心团队。 “涌跃智能”联合创始人兼CEO陈炜鹏，前百川智能的联合创始人兼大模型负责人，主导了BaiChuan 1-4等大模型的训练。 此前，他的职业路径横跨搜索、推荐与社区产品——从搜狗的搜索与信息流，到Soul的内容社区，一直围绕分发与内容形态演进展开。 融资进展 近期，“涌跃智能”完成了新一轮融资，金额为5000万美元。 该轮融资由全球头部游戏厂商Garena领投。 本轮投资阵容还包括 经纬创投、蓝驰创投、渶策资本、柏睿资本等 机构，高鹄资本担任独家财务顾问。其中天使股东经纬创投为第4次加码。 2026年以来，“涌跃智能”已经连续完成了3轮融资，累计金额近1亿美元。此前，投资方还包括天使股东耀途资本、钟鼎资本等机构。 产品及业务 2026年才过了1/3，“涌跃智能”就连续完成了三轮融资。资本市场火热，背后是Loopit所代表的AI应用赛道的兴起： AI互动式内容平台 。 在Loopit创作端，用户可以通过文字输入创意，生成可互动的mini-App，也可以基于其余用户创作的内容进行remix（魔改）； △Loopit支持复杂互动内容的创作。图源：受访者供图 在消费端，产品采用单列Feed流进行分发，将互动体验封装进统一内容卡片中，降低用户参与体验的门槛。 △左：Loopit创作后台；中：Loopit首页Feed流；右：Loopit内容分区。图源：产品界面 在众多互动内容产品中，Loopit是增长最为迅猛的产品之一：正式上线（2026年2月10日）不到24小时，用户制作互动内容就在X上被马斯克评论转发； 《智能涌现》独家获悉，上线两个月以来， Loopit的全球注册用户规模达到了近200万 ，其中北美用户超过半数； 产品次日留存从早期的30%，上升到超过50% ，用户创作率达到30%。 实现用户新增、留存和消费时长的同时增长，陈炜鹏告诉《智能涌现》， Loopit核心做对了两件事 ： 一方面，不断拓展互动内容的体验边界；另一方面，持续降低互动内容创作的门槛。 围绕增强“体验”，近期Loopit拓展了 “联机内容”的创作 ，支持多人互动内容的生成和发布。 陈炜鹏观察到，近几年来，用户对“体验”有个更深的需求：“人与内容的关系，从人观看内容，发展为人与内容互动，现在又扩展到人和人之间通过内容产生联系。” 比如，在Loopit平台上，有用户生成了一个全网聊天室，支持多人视频连线；也有网友制作了多人可以参与的闯关游戏。 △用户生成的联机闯关游戏。图源：作者体验 增强内容体验的同时，在陈炜鹏看来， 底层技术足够通用、内容生成的门槛足够低 ，是激发用户创作欲、���足用户探索欲的前提。 陈炜鹏认为，支持 “许愿式创作”，是驱动用户创作的核心之一 。即便用户尚未形成成熟的创意、没有创作目的，也能通过描述大致的创作需求，生成互动内容。 比如，用户只需要输入“90年代TV”，Loopit的创作引擎也能在几分钟内完善创意，生成一个可以调频道的互动内容。 △许愿式创作。图源：作者体验 Loopit背后的互动内容创作引擎，是团队自研的Coding驱动多模态生成架构，支持涵盖语言、图片、语音、视频、3D等全模态的互动内容生成。平均经过3轮对话，用户就能创作出模态、交互形式较为复杂的内容。 据陈炜鹏介绍，这一套架构，本质上是一个通用的Coding Agent与一个通用的多模态Agent的组合，“这套技术实现的门槛非常高，Coding和多模态的生成都在互相约束”。 可以看见，互动内容平台，已经成为当下最火热的AI赛道之一。陈炜鹏认为， Loopit的差异化在于，产品更为通用。 “不少产品或聚焦在小游戏、社交等具体场景，吸引的也是某一圈层的用户。”他不希望在早期就将Loopit的定位限定“死”，“我们把底层能力做得足够通用、创作的门槛降到足够低，是为了让每个普通人的创意涌现出来。” 商业模式 陈炜鹏对我们坦言，现阶段对Loopit而言，谈商业化还为时尚早：“ 过早讨论一个社区型产品的商业化，是不专业的、不懂社区的行为。 ” 在陈炜鹏看来，产品仍在快速演进阶段，未来的商业模式很大程度上会与用户结构深度绑定，而当下的任何设计，都未必能完全匹配未来。 团队更关注的是另一件事：用户是否愿意在Loopit上持续停留，以及是否在这里产生足够深的体验。“只要用户的时间和体验深度成立，商业化的答案是可以被自然推导出来的。” Founder思考 过去分发的是信息，未来分发的是体验。 过去用户和内容的关系是观看，今天的关系变成了体验和参与。用户参与内容的形式又可以分成两种：一种是人参与内容，另一种是人与人通过内容产生连接。 AI时代，做70分但通用的产品，别做90分但垂直的产品。 做90分的产品是有代价的，你会过早收敛产品的形态。在技术不完全ready的情况下，做一个90分的垂类产品会错失未来智能增长红利。 大部分Agent看起来相似，真正拉开差距的是底层抽象能力。 底层抽象能力不仅决定了系统当前能完成多复杂的任务，也决定了未来是否具备持续扩展和演化的空间。 过早把产品边界定义得过于狭窄，往往会与未来技术的发展脱节。 在互动内容赛道中，如何定义边界、从哪些人群切入，本身仍然没有共识。 不少产品选择聚焦单一场景，例如小游戏或小发明。这种路径对技术能力的要求更集中，但也意味着对内容深度和完成度的预期更高，边界更容易被锁死。 Loopit则选择另一条路径——以“Make everything playable”为核心，构建一个通用的UGC表达平台。我们更看重底层能力的通用性，以及尽可能放大创作的可能性。 对于内容平台而言，真正重要的不是某一个具体场景，而是能否持续激发创意的涌现，从而不断产生让用户产生“Aha Moment”的内容。 产品内容越复杂，内容入口就要越简单。 很多早期用户规模不小的产品最终做不大，除了市场空间限制，一个重要原因是入口过于复杂。 好的内容平台往往遵循同一原则：把复杂性封装在内容里，而不是暴露在入口上。 每一代优秀的产品设计，本质上都是技术驱动下的抽象升级。例如Feed流的出现，让用户始终在同一个认知框架内完成消费与切换，从而降低使用成本、提升分发效率，并放大平台的整体规模。 在大模型时代，这一逻辑进一步成立：产品不再由功能定义，而是成为承接能力涌现的载体。 欢迎交流！
36氪获悉，个性化制造品牌UNICUS（原方仔照相馆，深圳千帜科技有限公司）于近日完成新一轮融资。融资金额达数百万美金。本轮由线性资本领投，九坤创投、天际资本跟投，元一资本担任独家财务顾问。公司创始团队及Maker赛道头部公司创始人以个人身份参与跟投。本轮资金将主要用于积木生成大模型训练、AI Agent的研发以及海外市场的拓展，持续构建“AI驱动的个性化制造”核心能力体系。