模型在場(chǎng)景中的邊界，才是 Evoken 的正面戰(zhàn)場(chǎng)。

作者｜朱正

編輯｜鄭玄

演語(yǔ)科技 Evoken——也就是之前的 Liblib——近日公布了一筆在今年上半年完成的近 3 億美元 B+ 輪融資，這家公司現(xiàn)在的估值超過(guò) 20 億美元了。

這筆投資金額接近目前 Evoken 一年的收入規(guī)模。Evoken 在今年 5 月的 ARR 已達(dá)到 3 億美元，而在短短幾個(gè)月前完成本輪融資時(shí)，這一數(shù)字還不到現(xiàn)在的三分之一，短時(shí)間內(nèi)增長(zhǎng)了近 3 倍。換句話說(shuō)，投資者在當(dāng)時(shí)就已經(jīng)給予了這家公司極高的信心，押注這家已經(jīng)連續(xù)跑通多個(gè) AI 產(chǎn)品 PMF、并逐漸成為全球增長(zhǎng)最快的 AI 應(yīng)用公司，相信它能夠進(jìn)一步推動(dòng)視頻生成領(lǐng)域的發(fā)展。而事實(shí)證明，其商業(yè)化進(jìn)展的速度甚至比市場(chǎng)預(yù)期更快。

視頻生成賽道激烈競(jìng)爭(zhēng)到現(xiàn)在，價(jià)值判斷的基準(zhǔn)正在變化。模型能力和 Agent 玩法仍然重要，但 AI 視頻生成最終要被當(dāng)作一種要融入實(shí)際場(chǎng)景的能力來(lái)看待。錢(qián)的流向是理性的，這個(gè)領(lǐng)域里的眾多玩家中，Evoken 是目前最接近終局的那一個(gè)。

01

今年最大的一筆融資

這是今年國(guó)內(nèi) AI 視頻生成領(lǐng)域規(guī)模最大的一筆融資。

本輪融資由 Granite Asia、騰訊、順為資本聯(lián)合領(lǐng)投，HT Investment、時(shí)代資本共同參與；高榕資本、螞蟻集團(tuán)、渶策資本、明勢(shì)創(chuàng)投、源碼資本、紅杉中國(guó)以及其他數(shù)家機(jī)構(gòu)等現(xiàn)有股東繼續(xù)加碼。

這也是 Evoken 迄今數(shù)輪融資中，參與方最多的一次。其股東組合同時(shí)涵蓋美元基金、互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)資本，以及多家上一輪股東。AI 視頻生成領(lǐng)域顯然尚未進(jìn)入穩(wěn)定格局，而 Evoken 在這個(gè)仍劇烈起伏的賽道中，于現(xiàn)階段收獲了難得的信任。

AI 視頻生成是當(dāng)下全球資本最密集下注的方向之一。海外市場(chǎng)上，Video Rebirth 今年 3 月獲得 8000 萬(wàn)美元融資，Runway 和 Luma AI 的估值均在去年超過(guò) 30 億美元；圍繞角色、營(yíng)銷(xiāo)和短視頻生產(chǎn)的公司也持續(xù)獲得資本關(guān)注，Higgsfield 在今年成為一家估值觸及 10 億美元門(mén)檻的公司。

而等到 Sora 2 一鯨落，人們才發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)正在打一場(chǎng)更卷的仗。

AI 短劇行業(yè)的迅速膨脹，讓 AI 視頻生成在國(guó)內(nèi)開(kāi)始成為一種可預(yù)期的生產(chǎn)力「剛需」工具。在這一賽道中，互聯(lián)網(wǎng)大廠、第一梯隊(duì)模型公司，以及專注視頻生成垂直場(chǎng)景的產(chǎn)品公司，正坐在同一張牌桌上，爭(zhēng)奪注意力和資金流向。

快手可靈、字節(jié) Seedance、阿里、騰訊混元等大廠模型并不依賴外部融資，但它們所呈現(xiàn)的是公司內(nèi)部集中資源投入、內(nèi)容生態(tài)和商業(yè)場(chǎng)景持續(xù)迭代的圖景；而無(wú)論是以 MiniMax 為代表的頭部模型公司的上市和股價(jià)變化，還是 AI 視頻生成垂直領(lǐng)域的初創(chuàng)企業(yè)的敘事變化，都開(kāi)始出現(xiàn)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)正取代技術(shù)參數(shù)成為核心評(píng)估指標(biāo)的趨勢(shì)。

這也正是 Evoken 這筆融資的特殊之處。它并不是一家只講基礎(chǔ)模型能力，或只是簡(jiǎn)單包裝模型 API 的工具公司。拿到 3 億美元融資時(shí)，Evoken 已經(jīng)是一家商業(yè)上成立的公司。若按超過(guò) 20 億美元估值粗略計(jì)算，其收入倍數(shù)遠(yuǎn)低于許多仍處于技術(shù)敘事階段的模型公司。換言之，這筆投資并非只是在為「未來(lái)可能性」付費(fèi)，而是在為已經(jīng)形成的商業(yè)化斜率付費(fèi)。

02

錢(qián)會(huì)流向賺錢(qián)的公司

從「GitHub」到「專業(yè)工作室」，Evoken 用 3 年時(shí)間驗(yàn)證了 AI 視頻生成技術(shù)在國(guó)內(nèi)能夠走出一條穩(wěn)定且可觀的商業(yè)化路徑。

Evoken 在 2023 年以 LiblibAI 被市場(chǎng)認(rèn)識(shí)時(shí)，定位是「AI 繪畫(huà)領(lǐng)域的 GitHub」。彼時(shí)，這是一個(gè)合理的切入口。Stable Diffusion 開(kāi)源生態(tài)快速擴(kuò)張，模型作者、設(shè)計(jì)師、AI 繪畫(huà)玩家都需要一個(gè)平臺(tái)來(lái)分享模型、交流參數(shù)、復(fù)用提示詞和作品案例。成立兩個(gè)月后，Evoken 即完成天使輪融資，以約 1500 萬(wàn)美元估值獲得 350 萬(wàn)美元投資。那一輪融資買(mǎi)的是 AIGC 應(yīng)用爆發(fā)的早期門(mén)票，具體落到 LiblibAI，外界相信大模型能力會(huì)重新定義創(chuàng)作者畫(huà)像，而圍繞 AI 能力，創(chuàng)作者生態(tài)也會(huì)被重新組織。

這是創(chuàng)作者的「0-1」，但在內(nèi)容創(chuàng)作這個(gè)極度結(jié)果導(dǎo)向的場(chǎng)景里，商業(yè)化的 PMF 只能在「最后一公里」里找。

2023 年底，LiblibAI 開(kāi)始從模型庫(kù)向云端工具和創(chuàng)作者社區(qū)擴(kuò)展。用戶可以直接在平臺(tái)調(diào)用算力，完成文生圖、圖生圖、局部重繪、ControlNet、模型訓(xùn)練和視頻生成，不再需要本地顯卡和復(fù)雜環(huán)境配置。作品可以被展示，參數(shù)可以被查看，玩法也可以被二次創(chuàng)作。

2024 年，Evoken 的產(chǎn)品重心進(jìn)一步從工具集轉(zhuǎn)向工作流，開(kāi)始嘗試讓創(chuàng)作者在平臺(tái)內(nèi)完成更多創(chuàng)作步驟。1 月，Evoken 獲得 Pre-A 輪融資，引入產(chǎn)業(yè)資產(chǎn)，開(kāi)始驗(yàn)證商業(yè)化方向。短短 6 個(gè)月后，明勢(shì)資本領(lǐng)投的數(shù)億美元 A 輪融資繼續(xù)加碼，意味著 Evoken 在用戶增長(zhǎng)上的表現(xiàn)獲得認(rèn)可，并進(jìn)入快速擴(kuò)張階段。

也從這一年開(kāi)始，這家公司逐漸把「github」的標(biāo)簽藏在身后。上游是原創(chuàng)模型和創(chuàng)作者生態(tài)，中間是云端工具和多模態(tài)能力，下游則連接專業(yè)設(shè)計(jì)、電商、海報(bào)、IP、視頻和企業(yè)客戶生態(tài)。一個(gè)創(chuàng)作平臺(tái)的屬性，開(kāi)始逐漸顯現(xiàn)。

恰逢其時(shí)，短劇、漫劇、品牌系列廣告等專業(yè)視頻內(nèi)容需求方，開(kāi)始在 2025 年大規(guī)模轉(zhuǎn)向 AI 生成。艾媒咨詢數(shù)據(jù)顯示，當(dāng)年中國(guó)動(dòng)畫(huà)微短劇，以 AI 漫劇為主，市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到 189.8 億元，同比增長(zhǎng) 276.3%。2025 年也被行業(yè)視為 AI 漫劇的爆發(fā)「元年」。

這直接改變了視頻生成賽道的估值方法。當(dāng)視頻生成需求迅速?gòu)耐娣ê?demo 轉(zhuǎn)向最終作品交付，生成內(nèi)容資產(chǎn)的一致性、資產(chǎn)的可復(fù)用性，以及整個(gè)創(chuàng)作流程的完善程度，開(kāi)始成為商業(yè)閉環(huán)的關(guān)鍵門(mén)檻。

帶著月活躍用戶 400 萬(wàn)、總用戶數(shù) 2500 萬(wàn)的用戶規(guī)模，Evoken 在國(guó)內(nèi)視頻生成行業(yè)最重要的一年，踩著行業(yè)轉(zhuǎn)向商業(yè)化的節(jié)點(diǎn)，將 LiblibAI 的產(chǎn)品定位變?yōu)椤窤I 專業(yè)創(chuàng)作工作室」。整個(gè) 2025 年，Evoken 連續(xù)完成 4 筆融資，刷新 AI 應(yīng)用賽道融資速度記錄。資本押注的已經(jīng)不是一個(gè)「AI 繪畫(huà) GitHub」的想象，而是一個(gè)最靠近視頻內(nèi)容產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)作者社區(qū)，以及它定義一套新 AI 視頻創(chuàng)作范式的機(jī)會(huì)。

幾個(gè)月前，Evoken 又沿著這個(gè)方向往前走了一步——LibTV。

Evoken 把最強(qiáng)的模型調(diào)用能力、最深的工作流整合進(jìn)新產(chǎn)品 LibTV，直接面向?qū)Ｗ?AI 視頻創(chuàng)作的創(chuàng)作者、工作室、品牌和影視團(tuán)隊(duì)。這是整個(gè)內(nèi)容創(chuàng)作生態(tài)中最金字塔尖，也最能驗(yàn)證商業(yè)化的一個(gè)群體。

「不同的模型有不同的特點(diǎn)，Seedance 是生成視頻的最后一步，前面的原畫(huà)還是用 midjourney 更順手，在前面的劇本和分鏡階段，需要好的文本模型」，一位 AI 短劇導(dǎo)演這樣描述自己使用 LibTV 的體驗(yàn)。

付費(fèi)是最誠(chéng)實(shí)的投票方式。LibTV 在今年 3 月正式上線后，首月內(nèi)單日收入超過(guò)百萬(wàn)美元，服務(wù)了近千個(gè)短劇團(tuán)隊(duì)、影視制作機(jī)構(gòu)、廣告公司與品牌客戶；到 5 月，其收入達(dá)到上線首月的 13 倍以上，已經(jīng)開(kāi)始成為眾多專業(yè)內(nèi)容團(tuán)隊(duì)進(jìn)入 AI 視頻時(shí)代的重要基礎(chǔ)設(shè)施。

Evoken 目前生態(tài)中的創(chuàng)作者已經(jīng)超過(guò) 3000 萬(wàn)，整體收入在今年 5 月同比增長(zhǎng)超過(guò) 3000%。AI 視頻生成領(lǐng)域的投資，開(kāi)始更集中地流向這些真正能賺錢(qián)的公司。

03

打過(guò)仗的人，不迷信錯(cuò)位競(jìng)爭(zhēng)

某種程度上，LiblibAI 是視頻生成行業(yè)近一年這場(chǎng)速朽戰(zhàn)役里的一個(gè)特例。

2025 年以來(lái)，中國(guó)一批新銳 AIGC 視頻應(yīng)用創(chuàng)業(yè)公司迅速起勢(shì)。其中一些明星項(xiàng)目，比如 Vivix，在 2025 年從創(chuàng)立到年末沖上 13.2 億美元估值，用不到一年時(shí)間連跳三輪，直接跨入獨(dú)角獸區(qū)間。Kimi 離職明星創(chuàng)始人背景的 ONE2X，其產(chǎn)品 Medeo 主打用多輪對(duì)話低門(mén)檻生成視頻，也在去年年底融到 2300 萬(wàn)美元。幾乎同時(shí)，Pollo AI 也官宣完成 1400 萬(wàn)美元種子輪融資。

整個(gè)視頻生成賽道在去年的熱度，從資本市場(chǎng)上可見(jiàn)一斑。自去年 9 月之后的半年時(shí)間里，這條賽道的融資額已經(jīng)突破 10 億元。

那是一段極快的時(shí)間。新的交互方式、低門(mén)檻的視頻生成、自動(dòng)化腳本和分鏡、面向社交平臺(tái)的短內(nèi)容生產(chǎn)，都足夠在早期獲得傳播。用戶愿意嘗鮮，投資人愿意看增長(zhǎng)，平臺(tái)也愿意獎(jiǎng)勵(lì)新奇內(nèi)容。

但熱鬧很快遇到邊界。

但這一批產(chǎn)品的底層賣(mài)點(diǎn)往往相似：把視頻創(chuàng)作拆解成更自動(dòng)化的腳本、分鏡和生成流程，讓一個(gè)非專業(yè)用戶也能更快做出一支短片。它們很容易在早期拉起關(guān)注，卻也很容易被更強(qiáng)的模型能力覆蓋。一旦創(chuàng)作者發(fā)現(xiàn)某個(gè)模型在特定場(chǎng)景里效果更好，或者在同等效果下更便宜，切換就可能發(fā)生在一夜之間。

當(dāng) Seedance 2.0 這類(lèi)由平臺(tái)公司打磨出的模型和產(chǎn)品繼續(xù)迭代，面對(duì)擁有更強(qiáng)模型能力迭代能力、更大用戶入口的玩家開(kāi)始轉(zhuǎn)過(guò)身來(lái)，很多視頻生成 Agent 產(chǎn)品原本看起來(lái)巧妙的「錯(cuò)位競(jìng)爭(zhēng)」，突然變得脆弱起來(lái)。

這樣的「錯(cuò)位競(jìng)爭(zhēng)」往往是一場(chǎng)看起來(lái)很美的幻覺(jué)。這或許也是 Evoken 創(chuàng)始人陳冕從字節(jié)跳動(dòng)出來(lái)創(chuàng)業(yè)時(shí)，就已經(jīng)得到過(guò)的經(jīng)驗(yàn)。

陳冕曾是字節(jié)跳動(dòng)最年輕的 4-1，負(fù)責(zé)剪映商業(yè)化。剪映并不是靠某一個(gè)剪輯功能建立優(yōu)勢(shì)，而是降低了創(chuàng)作者從素材、模板、剪輯、音樂(lè)、字幕到發(fā)布的完整摩擦。一個(gè)創(chuàng)作工具如果能夠承載用戶的創(chuàng)作習(xí)慣、素材資產(chǎn)和交付流程，它就不再只是工具，而是生產(chǎn)環(huán)境。

彼時(shí)，剪映借著抖音巨大的內(nèi)容生態(tài)，把視頻創(chuàng)作者的創(chuàng)作習(xí)慣遷移到自己身上，挑戰(zhàn)的是 Adobe、Pr 和 Canva；現(xiàn)在，Evoken 則借著 AI 對(duì)內(nèi)容生產(chǎn)的變革，獲得了一次重新定義新生產(chǎn)環(huán)境的機(jī)會(huì)。

所以，Evoken 對(duì) AI 視頻生成的判斷一直更務(wù)實(shí)。陳冕曾談到，做 AI 應(yīng)用要預(yù)判模型演化，在模型 ready 的時(shí)刻把產(chǎn)品「秀出來(lái)」。這句話背后其實(shí)有兩層意思：應(yīng)用公司既要離技術(shù)足夠近，知道哪些能力很快會(huì)被模型補(bǔ)上；也要離用戶足夠近，知道哪些問(wèn)題即使模型更強(qiáng)也仍然存在。

視頻創(chuàng)作一旦進(jìn)入真實(shí)生產(chǎn)環(huán)境，AI 工具遇到的大量問(wèn)題都屬于后者。

模型可以讓生成更快、更清晰、更可控，但它不能自動(dòng)理解一個(gè)短劇團(tuán)隊(duì)的拍攝節(jié)奏、一個(gè)廣告客戶的品牌規(guī)范、一個(gè)影視機(jī)構(gòu)的角色資產(chǎn)管理方式，或一個(gè)設(shè)計(jì)師對(duì)風(fēng)格延續(xù)的要求。模型能力越強(qiáng)，創(chuàng)作者越需要有人把這些能力組織起來(lái)。生成只是中間環(huán)節(jié)，交付才是終點(diǎn)。

如果使用過(guò) LiblibAI，或者體驗(yàn)過(guò)最新的 LibTV，會(huì)發(fā)現(xiàn)后者產(chǎn)品核心的組件，包括腳本生成器、角色一致性、AI 導(dǎo)演臺(tái)、主體庫(kù)、SD2 提示詞優(yōu)化和批量分鏡等，都是在準(zhǔn)確抽象內(nèi)容制作鏈路，并將其產(chǎn)品化。

本質(zhì)上，Evoken 為創(chuàng)作者提供的，是一套深刻理解內(nèi)容創(chuàng)作流程、并在 AI 能力增益下更高效運(yùn)轉(zhuǎn)的項(xiàng)目管理工具。很多 Knowhow 都在模型能力之外，而模型在場(chǎng)景中的邊界，才是 Evoken 的正面戰(zhàn)場(chǎng)。創(chuàng)作者的資產(chǎn)、習(xí)慣、項(xiàng)目流程和交付關(guān)系，一旦沉淀下來(lái)，就會(huì)變成更難被遷移的東西。

「中國(guó)人愿意為服務(wù)付費(fèi)，為最終結(jié)果付費(fèi)，只是對(duì)純粹的工具付費(fèi)意愿較低。所以關(guān)鍵在于 AI 最終是工具、服務(wù)還是結(jié)果？」陳冕在去年的一次采訪中曾這樣表達(dá)自己對(duì)商業(yè)化的判斷。

現(xiàn)在來(lái)看，服務(wù)創(chuàng)作者完成作品交付，已經(jīng)成為 Evoken 驗(yàn)證過(guò)的商業(yè)化主線。

而這些創(chuàng)作者，最終會(huì)成為 Evoken 獨(dú)特的護(hù)城河。

*頭圖來(lái)源：LiblibAI

本文為極客公園原創(chuàng)文章，轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系極客君微信 geekparkGO

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