文 | 趣解商业，作者 | 张语格
最近，AI 视频赛道又迎来一笔重磅融资。Liblib 的母公司演语科技（Evoken）完成近 3 亿美元 B+ 轮融资，由 Granite Asia、腾讯、顺为资本联合领投，投后估值超过 20 亿美元，成为 AI 应用新晋独角兽。
这也是继爱诗科技之后，AI 视频生成领域又一公司达到 3 亿美元的融资记录。不过，与爱诗科技不同，演语科技是一家没有自研模型，靠着聚合市面上主流模型给设计师、创作者使用而迅速壮大的产品公司。
随着大模型迭代加速，一次模型的更新可能覆盖掉一款产品的大部分功能，AI 应用层是否还有真正的护城河，一直是行业热议的话题。在此背景下，演语科技为何能逆势收获资本的青睐？其产品又是否真的具备抵挡模型迭代的竞争力？
01. 字节光环与短剧东风
要谈一家公司的 " 吸金力 "，总离不开它的创始人。演语科技的创始人陈冕，曾就职多家大厂，从腾讯、360、百度、滴滴一路走到字节，在创业之前，陈冕在字节跳动担任剪映与 CapCut 的全球商业化负责人， 1992 年出生的他成为了当时字节内部最年轻的 4-1。
" 字节背景 " 或许让陈冕更容易获得资本青睐。" 天眼查 " 显示，公司成立后两个月便拿到了源码资本、高榕创投、金沙江创投的天使轮融资。截至今年 6 月，演语科技已经拿到 6 轮融资，刚完成的 B+ 轮融资里，还出现了腾讯、蚂蚁、红杉和顺为的身影。
除了陈冕的履历，支撑演语科技一路 " 爆金币 " 的还有其用户量和收入增势。演语科技的核心产品包括 2023 年上线的 AI 创作社区 Liblib AI；2025 年上线的 AI 设计 Agent 星流和 Lovart（海外版）；以及今年 3 月上线的 AI 视频创作平台 LibTV。其中，Liblib AI 累计用户超过 3000 万，是中国最大的 AI 素材网站与创作者社区之一。
从披露的 ARR 来看，目前全公司的 ARR（年化收入）突破 3 亿美元，其中 Lovart 上线 5 个月后 ARR 突破了 8000 万美元；LibTV 的收入没有具体的数字，但演语科技表示，LibTV 上线两个月后月收入翻了 13 倍以上。
Lovart 在海外受到强烈欢迎，源于解决了设计师 " 工具碎片化 " 的痛点。传统 AI 设计工具是 " 单点出图 "，用户输入提示词得到图片后要手动切换到 Photoshop 修图、到 Figma 排版，但用 Lovart 可以生成完整的设计方案。
Liblib 也是如此，聚合了多家模型，给视频作者提供了更方便的工作流，这种便捷也是工具型 Agent 赖以生存的根基。
" 趣解商业 " 注意到，演语科技的产品迭代很快。LibTV 上线初期，有刚接触 AI 剪辑的网友表示，自己学的速度甚至赶不上软件更新的速度。
LibTV 比 Lovart 更幸运的是，上线的时间正好撞上了短剧由真人转向漫剧的风口。今年春节后，红果短剧发力 AI 短剧，大量短剧制作方寻求称手的视频生成工具；截至目前，LibTV 已经有相当数量的短剧用户，而短剧从业者正是当下视频生成领域最核心的消费群体。除此之外，4A 公司、品牌方创意部门等需要高频产出视觉内容、营销素材的团队也是 LibTV 的主要消费方。
不过，和便捷工作流相比，LibTV 最大的竞争优势还是价格。
由于算力稀缺、用户激增，即梦 4 月份连续调整了三次价格，视频生成成本翻了近 6 倍。因此，同样能使用 "Seedance2.0" 的 LibTV，成为了不少 AI 视频从业者的 " 平替 "。
LibTV 官网显示，目前 LibTV 的创作会员分为标准版、高级版、至尊版等不同视频生成限度，价格 569 元 -8499 元 / 年。有剪辑师表示，即梦 4 月份涨价后，团队陆续都转到了 LibTV 做视频，虽然剪辑教程少，遇到问题不容易搜到答案，但便宜、不排队是最重要的。
有漫剧从业者表示，LibTV 最便宜时生成 1 分钟只要 20 元，想在即梦 " 薅 " 到比 2 这还低的价格非常难，可能得在低峰算力、限量积分等苛刻的使用条件下才能这么便宜。
02." 中间商 " 难当
作为 " 模型搬运工 "，Liblib 为什么能做到比原平台还便宜呢？
这涉及到聚合平台的商业本质。Liblib 通过模型方的 API 接口提供创作者使用，在 Liblib 上产生的所有算力消耗，都来自模型方的算力中心；也就是说，用户在 Liblib 上的花费主要取决于算力采购的价格，Liblib 作为 " 中间商 " 赚取差价。
如果 Liblib 向火山引擎承诺每年消耗一定量级 Token 的算力，可能会拿到更低的折扣价，但折扣也不会便宜到让 LibTV 能以远低于即梦的价格卖给用户还有钱赚。
为了保持在 C 端的 " 高性价比 "，只有两种选择，要么自掏腰包补贴用户，要么找中转 API 等更便宜的渠道，获取算力配额。
这或许也是演语科技频繁融资的原因。不具备模型研发力，为了留住用户，主要靠补贴，就像当初的移动互联网的烧钱大战，平台用补贴换取规模，培养用户习惯。
不过，倘若创作者因为即梦涨价而选择 Liblib，那也可能会因为有更低价的平台或者即梦降价而放弃 Liblib。
另外值得注意的是，平台在抢占市场份额的阶段，往往会忽视内容的合规性。今年 4 月，央视财经报道 LiblibAI 存在 "AI 造黄 " 现象，用户使用隐晦提示词即可绕过审核生成违规内容。随后，Liblib 致歉并称已完成技术修复。
对 AI 工具而言，安全隐患和合规问题需要加强防范。
这不只是 Liblib 的问题，多数 AI 应用层工具，都面临着相似的结构性困境，产品价值高度依附于上游模型的能力。
"AI 会不会杀死软件 " 也是今年以来一直被反复探讨的话题。
今年 1 月 Anthropic 推出了 Claude 大模型的工具 Cowork 及其行业特定插件，涵盖法律、金融、销售等领域，替代了一些垂直 SaaS 软件，还引发了纳斯达克软件股的多轮大跌。Anthropic 的 CEO Dario Amodei 曾表达过类似的观点：大模型成熟后，软件能力（如视频生成、平面设计等）将内置在通用底层模型中，不再需要单独开发、独立售卖第三方工具。
不过，英伟达的 CEO 黄仁勋公开反对 "AI 会掏空软件 " 的判断，他认为，Agent 会建立在企业系统与结构化数据之上。软件服务商不会被替代，而是需要转型。
软件与 AI 的关系，尚未在行业里形成共识；因此，有人也评价 Liblib 这样的平台，是 " 模型尚未收敛时的阶段性产物 "。LibTV 能在窗口期做到月收入翻 13 倍以上，已经是少数里的赢家，足够 " 快 " 本身就是一种稀缺能力。
然而，Liblib 的增长能否持续，很大程度取决于融资能否持续，以及窗口期关闭之前，它能否从 " 模型搬运工 " 进化为一个用户 " 刚需 " 的创作基础设施。
