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去年4月，我们曾经在《这个 AI 赛道，一个月内融资4笔，一大半的创始人是华人》选题中观察过 AI 视频赛道，彼时赛道 Top 级玩家还是 Pika、Pixverse、Haiper 等华人创企。
注1:撰写文章时 Kling2.1已经推出，但 Artificial Analysis 并未更新
注2:Arena ELO 是通过让多个大语言模型互相“对战”，由人类或其他模型判断优劣，然后用类似于国际象棋 Elo 评分机制来动态评估模型强弱。
但一年之后赛道风云突变，曾经风光无限的华人创企们被 Google、快手、OpenAI 等大厂取代，虽然华人在其中仍占据重要位置，但 Pika 们面临着空前的激烈竞争。
无论是 Web 端（上），还是 App 端(下)，PixVerse 都
能够占据相当不错的位置|图片来源:AI 产品榜、非凡产研
但凡事总有例外，在 AI 产品榜的榜单上，由前字节视觉技术负责人王长虎创立的 PixVerse 却异常顽强，不仅网站流量能排在赛道前五，移动端更是拥有1915万的 MAU、84万美金的月流水（非凡产研数据，根据官方说法 MAU 是1600万），排在全球视频生成类 App 的第一位。
而根据 Pixverse 自己的说法，其全平台累计用户数已达到6000万，月订阅收入达到了千万人民币的水平，且收入已经可覆盖绝大部分成本。虽然可灵的收入比 PixVerse 更高，但收入高企未必“收支平衡”，PixVerse 算是首个有望赚钱的主流视频生成产品。
凭借亮眼的增长和商业化成绩，母公司爱诗科技于2025年3月完成 A 轮融资，总融资额超过4亿元（约合5600万美元，分5次进行）。6月6日，PixVerse 国内版「拍我 AI」Web、App 端同时上线。
模型能力并非最顶尖，却取得优秀成绩，PixVerse 走的是一条怎样的路径?
Kling 向左，Pixverse 向右
与很多创企拼模型能力、瞄准专业视频创作者不同，Pixverse 能够突出重围的路径是“靠模板化的视频生成功能，服务普通用户”，这是其大用户基数的基础。从 PixVerse 和 Kling 的 App 端设计对比，可见一斑。
PixVerse落地页面（左），PixVerse创作页面(右)
PixVerse 的落地页不是主页、而是第2个一级标签“#模板”。这个页面采用双瀑布流布局、点进去之后也可像 TikTok 一样上下划动，展示的差不多都是5s 左右偏娱乐化的“模板特效”，底部直接放上做同款的按钮，用户点击后就会被引导到一个创作页面做同款（如右图），用户仅可以更换图片、以及调整分辨率等简单参数，但无法修改 Prompt。根据 PixVerse 创始人在对话中的说法，模板功能是现在 PixVerse 的主推功能。
PixVerse 的创作界面，其中包括文生视频、图生视频、
模版、首位帧、多主体、视频续写5个创作功能
在视频创作的时候，用户除了模板也有其他功能可供选择，包括文生视频、图生视频、首尾帧、多主体、视频续写等等，但相比网站端，App 端能调节的参数很少，仅包括音效和分辨率，且只能生成单镜头视频。
而被做出来的视频，如果用户选择“发帖”，会被显示在第一个一级标签“发现”中，且同样会被配上做同款的按钮，再有用户二次生成的时候，允许修改 Prompt。
PixVerse 发现页面（左），PixVerse 展示页面(右)
Kling 落地页面（1）、Kling 中展示
的视频内容（2、3）、创作界面(4)
反观 Kling 的落地页，则是功能聚合菜单+双瀑布流的 Explore 版块，与 PixVerse 几乎每个视频（包括落地页模板标签和 Explore 版块的所有内容）都配置了做同款按钮，Kling 落地页 Explore 版块展示的视频内容分为单镜头的 Video(在单独的 Explore 标签页叫 Creatives)和有分镜的复杂视频 Shorts，前者有点类似于 Pixverse“发现”标签页展示的绝大多数视频，可以 Recreate;后者由于更加复杂，在 PixVerse 中基本没有，Kling 中也仅作展示，无法 Recreate。
Kling 中的特效界面
虽然 Kling 中也有类似 PixVerse 的“模版特效”功能，它们被放在了“Effects”功能中，但数量相比 PixVerse 少了很多，仅有14种，重要性远逊于文生视频等其他功能。
从可做同款但无法改 Prompt 的“模板功能”到“带分镜的复杂视频”，创作自由度和难度都是越来越高的，面向用户群体的专业度也逐步升高。从上述的观察看，PixVerse 主推的是最简单的“模板”，兼有单镜头视频;而 Kling 在 App 端，将类模板功能的重要性放到最低（从展示数量和位置）。总体看，Kling 给予用户的创作自由度更大，锚定更有创作意愿的用户;PixVerse 更“傻瓜”，面向更轻更泛的人群。
如果结合 Web 端来观察两款产品，Kling 的 Web 端与 App 端差异并不大，尤其运动笔刷等进阶功能，Kling 也将其加入到了 App 中。PixVerse 的网页端会与 Kling 更相似一些，而在 App 中做了不少“减法”，仅推出了一些较为基础的功能。从这个角度也可以看出，PixVerse 是在做主动找“下沉”用户的动作。
转型是因为真卷不过
AI 视频赛道兴起的时间点是2023年中，先行者是 runway，由于 runway 团队的“基因”更偏向专业艺术创作，所以他们的目标一开始就定在了服务电影等专业视频创作场景，早期跟随 runway 杀入市场的产品们，也都走的这条路径。
王长虎出身字节，去年初曾表示，“面向 C 端、赋能短视频创作”会是AI视频赛道更大的机会，但彼时的 PixVerse 还看不出向 C 端倾斜的迹象。
2024年8月9日，白鲸出海在
《这一次，“大力出奇迹”的是快手选题》中对 Kling 、
Vidu、PixVerse V2的测试结果，注:PixVerse V2
于2024年7月24日发布，比 Kling 晚了不到1个月
PixVerse 的转变要等到2024年10月 V3版本上线时，转变的直接原因大概是“卷不过了”。2024年8月，在视频生成爆发的时间点上，白鲸曾经对 Kling1.0、Vidu 与 PixVerse V2做了一个对比测试，当时的结论是“PixVerse V2”已经落后了。
而“落后”的原因，可能是“资源有限”。爱诗科技联合创始人谢旭璋在近期的一档播客中表示:爱诗科技作为一个 Base 国内的创企，能够调动的财力、资源远不如大厂或位于美国的创企，所以 PixVerse 从一开始就定下了“不过度花钱训练模型，着重优化训练效率” 的方针。
按他的说法，PixVerse 的模型训练成本仅有可灵等同行的1/10，甚至1/20，虽然靠工程优化可以一定程度上提高训练效率，达成“以小搏大”的效果，但数倍的预算差距仍造成了 PixVerse 模型能力的落后。再叠加上后续可灵的一炮而红，让快手押注了更多资源去迭代，PixVerse 想在模型能力上追上 Kling，难度很大。
PixVerse web 端近一年流量变化趋势|图片来源:AI Pure
彼时的 PixVerse，网站流量虽然有增长，但仅停留在“小几百万”的量级，与 Kling 等产品的差距甚大。
所以，2024年10月推出 V3版本时，PixVerse 推出“模板”功能，开始转向 C 端，网站流量也出现了第一波“窜升”。所谓“模板”算是“图生视频”，先由 PixVerse 预先微调好“模板”，用户上传图片/视频来提供“视频主体”，然后模型再基于“模板”对视频主体进行一系列变化，为用户交付一个相对酷炫的短视频。
这种模式的好处是，首先用户不需要撰写难度颇高的 Prompt，门槛低于“文生视频“，其次“模板”是经过 PixVerse 团队微调过的，且视频时长较短、场景单一，生成视频的稳定度高，几乎不用抽卡。
虽然模型能力的劣势客观存在，但“模板特效”可以靠前期“微调”，一定程度上规避模型的不稳定性，而且 C 端用户对细节的要求并不那么高，“酷炫、且不明显失真”就已经足够了。
C 端用户对娱乐产品，与小 B 用户对创作工具的要求是不同的，小 B 用户由于更偏刚需场景，对质量的要求高，但对速度不是那么敏感，而 C 端用户则相反，对质量略宽容，对速度要求高，如果等待时间过长，他们就会失去耐心，离开 App。PixVerse 在 V3版本及后续迭代中对此进行了着重优化，目前，PixVerse 最短仅需5秒就能生成一段360p 的模板视频，从笔者自己的体验看，PixVerse 的生成速度在主流模型中是比较快的。
2024年11月 TikTok 中的毒液
变装视频|图片来源:数字生命卡兹克
从服务专业创作者，转向服务普通用户，为 PixVerse 带来了新的增长机会。2024年10月下旬，漫威电影《毒液:最后一舞》上映，借着这个热度，PixVerse 上线“真人变毒液”的特效模板，在社媒上开始“病毒式传播”，时至今日全网播放量超10亿。PixVerse 的网站访问量也在当月大涨80%。
2024年11月 PixVerse 流量
大涨80%|图片来源:AI 产品榜
自此，靠模板特效，吸引 C 端用户，专注短视频，就成了 PixVerse 的核心“卖点”。
PixVerse 和 Kling 两大关键词近一年
的搜索热度，PixVerse 产生爆款时搜索热度
就会有一个峰值|图片来源:Google Trends
PixVerse App 端紧接着在12月上线，“耶稣温暖你”、“拥抱老虎”、“咧嘴大笑”等特效视频，在社媒上此起彼伏地火了起来，美国、巴西、印尼等大市场的下载总榜上，PixVerse 的身影频繁出现，期间，PixVerse App 端的 MAU 也能保持持续且快速的增长。
点点数据给出的 MAU 与创始人的分享有一定
差距，这里仅用作趋势观察|图片来源:点点数据
护城河在哪里?
“服务专业创作者难度大，转向 C 端，服务对生成质量要求较低的普通用户”并不是很难想到的转型思路，市面上也不乏类似产品出现，远一些的如万兴科技的 SelfyzAI，新一点的产品如 Hula 及土耳其厂商 HubX 的 AI Video 等等。但是与 PixVerse 相比，虽然收入 App 端收入可能还没有拉开，但 MAU 已经有了质的差距。
而对 C 端娱乐向产品来说，“快”是杀手锏，每次最早能够洞察和接住热点的产品往往能吃到最大的流量红利。PixVerse 最初靠 PGC 模式生产模板，也就是由团队“脑暴”创意，然后做模型微调和技术优化，再推向市场，去年的“毒液变装”就是这个模式。
创始人表示，相比其他同类产品，PixVerse 的优势在于“反应速度快且稳定”。因为自有模型，PixVerse 团队想出一个创意或一个热点出现时，团队可以在很短的时间内完成模型端的优化和微调，相比很多调用 API 的产品，PixVerse 上线速度更快，及时地呼应热点。
上线初期，PixVerse 的增长主要是靠社媒，
今年3月以后，广告投放才跟上|图片来源:广大大
由于能够快速呼应热点，PixVerse 能够在社媒上持续获得免费流量，从广告投放的情况看，PixVerse 在今年3月之后才开始进行有规模的“买量”。
该特效的创意来自近期上映的迪士尼电影
《星际宝贝史迪奇》，并在电影上映一周后快速上线
与剪映靠剪同款和创作者生态爆发式增长类似，在去年12月 PixVerse 上线 App 端后，“特效”的生产转向了“投稿”模式。也就是由团队发掘（用户提交）效果比较好的特效，然后再经过工程优化，上线到 App 和网站中，供其他用户做同款，目前 App 中的70-80个特效大多数是这种模式“生产”出来的。
但因为 AI 的特殊性，目前，PixVerse 上线的“模版”仍依赖开发团队，并没有直接的 UGC 内容发布链路。
在发力 toC 的同时，PixVerse 也没有放松模型能力。根据我们2月份的测试，PixVerseV4已经在模型能力上追上了 Sora、Hailuo 等第一梯队模型了（详见《PixVerse 再推新模型，生成能力跻身第一梯队?》），而2025年5月14日上线的 V4.5版本，PixVerse 还增补了电影镜头控制、多图像参考，以及对复杂动作的增强处理等面向专业用户的进阶功能。
写在最后
依靠自有模型，加上团队对热点的捕捉和工程化努力，Pixverse 在卷不过的时候快速转型 toC，在移动端拿下千万 MAU。快，是关键。
而如何能一直保持最快，是 Pixverse 必须回答的难题。
注入选产品标准:1、以生视频为核心功能（HeyGen等数字
人产品、Luma 等3D 建模产品等，不包含在内）2、App
端、Web 端都有产品，3、有自研模型|白鲸出海制作
在视频领域，其实也不乏大模型卷不过，开始转特效的的玩家，在大厂倾斜资源卷能力的时候，转向 C 端快速获得收入，可能才是创企们更务实的生存之道。
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