編輯｜張倩

近期，國(guó)內(nèi) AI 應(yīng)用層單輪融資紀(jì)錄又被刷新了。

這次刷新紀(jì)錄的公司大家并不陌生，它是LiblibAI 母公司演語(yǔ)科技。去年 10 月，他們剛剛用 1.3 億美元融資創(chuàng)下紀(jì)錄。今年上半年，他們又自己把這個(gè)紀(jì)錄打破了。

這輪融資是他們的 B + 輪，總共籌集了近 3 億美元。其中既有紅杉、順為、高榕等原有股東持續(xù)加碼支持，又有騰訊等新股東加入。這輪融資后，演語(yǔ)科技的估值超過(guò)了 20 億美元

說(shuō)白了，這些頂級(jí)投資機(jī)構(gòu)真金白銀下注的，無(wú)非是「誰(shuí)能把 AI 應(yīng)用變成賺錢的生意」。而ARR 達(dá)到 3 億美金的演語(yǔ)科技，已經(jīng)逐漸拉開與國(guó)內(nèi)同行的差距 —— 無(wú)論是融資規(guī)模、收入規(guī)模、用戶規(guī)模，還是業(yè)務(wù)生態(tài)的廣度，都開始呈現(xiàn)出斷層領(lǐng)先的態(tài)勢(shì)。2026 年 5 月，集團(tuán)整體收入同比增長(zhǎng)超過(guò) 3000%，成為了全球增長(zhǎng)最快的 AI 應(yīng)用公司之一

演語(yǔ)科技此次創(chuàng)紀(jì)錄融資，本質(zhì)上正是資本對(duì)其領(lǐng)先地位的一次集中認(rèn)可。

演語(yǔ)科技巨額融資背后，

找到 PMF 是關(guān)鍵

最近兩年，但凡聊 AI 創(chuàng)業(yè)，「是否找到 PMF（Product-Market Fit）」都是一個(gè)躲不掉的靈魂追問(wèn)，也是企業(yè)創(chuàng)始人們不得不沉下心去破解的現(xiàn)實(shí)難題。

但 PMF 這件事本身，在市場(chǎng)上一直有爭(zhēng)議。有些產(chǎn)品沖上某排行榜第一、或者注冊(cè)量剛一爆發(fā)，就急著宣布自己「跑通了 PMF」。可仔細(xì)看會(huì)發(fā)現(xiàn)，這種熱鬧很多時(shí)候是靠砸廣告、鋪補(bǔ)貼堆出來(lái)的假象。等到廣告一停、補(bǔ)貼一撤，用戶就散了，產(chǎn)品本身并沒有自己長(zhǎng)出傳播力和留存力。

因此，判斷一家公司是不是真的踩中 PMF，不能只看一時(shí)的榜單和注冊(cè)數(shù)，得看幾個(gè)更硬、也更難造假的信號(hào)。而演語(yǔ)科技，恰恰在這幾個(gè)信號(hào)上都給出了答案。

我們關(guān)注的第一個(gè)信號(hào)是產(chǎn)品的「自發(fā)傳播」屬性。真正跑通 PMF 的產(chǎn)品，不需要一直靠預(yù)算硬推，用戶會(huì)自己幫你傳播。演語(yǔ)科技的幾款產(chǎn)品，幾乎都是「一上線就被自來(lái)水推著走」：他們的 AI 設(shè)計(jì)智能體上線后發(fā)出的第一條 X 貼文，訪問(wèn)量就突破了 100 萬(wàn)；LibTV 首日上線便涌入 10 萬(wàn)創(chuàng)作者；而在日常運(yùn)營(yíng)中，他們產(chǎn)品日均新增用戶里有 80% 來(lái)自自然流量。

靠著這種滾雪球式的「口碑飛輪」，演語(yǔ)科技的整體創(chuàng)作者生態(tài)總數(shù)已經(jīng)突破 3000 萬(wàn)，每三個(gè)設(shè)計(jì)師就有一位用過(guò)他們的產(chǎn)品，成為名副其實(shí)的國(guó)內(nèi) AIGC 第一社區(qū)。這種靠產(chǎn)品創(chuàng)新迸發(fā)的生命力是花錢買不來(lái)的，也是產(chǎn)品真正契合市場(chǎng)需求最直接的證據(jù)之一。

LibTV社區(qū)創(chuàng)作內(nèi)容

第二個(gè)信號(hào)是用戶愿不愿意「真金白銀」地買單，尤其是為實(shí)際消耗付出遠(yuǎn)超訂閱費(fèi)的價(jià)格。前不久，Django 聯(lián)合創(chuàng)始人、知名開發(fā)者 Simon Willison 在一篇博客中點(diǎn)出了一個(gè)耐人尋味的現(xiàn)象：很多人嘴上抱怨現(xiàn)在的 AI 產(chǎn)品太貴、預(yù)算嚴(yán)重超支（尤其是從只收訂閱費(fèi)轉(zhuǎn)變?yōu)榘戳坑?jì)費(fèi)之后），但最后還是咬著牙把錢付了。在他看來(lái)，好的定價(jià)本就該讓客戶「倒吸一口涼氣、卻依然點(diǎn)頭說(shuō) yes」。而這種「邊喊貴、邊付費(fèi)」的現(xiàn)象，恰恰是相關(guān)產(chǎn)品跑通 PMF 的重要依據(jù)，因?yàn)檎嬲u不出去的東西，你不會(huì)抱怨它貴，你只會(huì)默默不用。

圖源：https://simonwillison.net/2026/May/27/product-market-fit/

演語(yǔ)科技身上正在發(fā)生類似的事。以最近發(fā)布的 LibTV 為例：從社交媒體反饋看，LibTV 的定價(jià)對(duì)創(chuàng)作者來(lái)說(shuō)并不算便宜（盡管性價(jià)比方面存在優(yōu)勢(shì)），甚至有人直呼「小貴」。但數(shù)據(jù)說(shuō)明了一切 ——LibTV 于 2026 年 3 月正式上線，采用「會(huì)員訂閱 + 積分按需消耗（API 計(jì)費(fèi)）」的混合付費(fèi)模式，上線首月內(nèi)單產(chǎn)品單日收入就突破了 100 萬(wàn)美元；此后短短兩個(gè)月增長(zhǎng)持續(xù)爆發(fā)，5 月收入已是首月的 13 倍以上

換句話說(shuō)，LibTV 的用戶也在「一邊喊貴、一邊付費(fèi)」，并且愿意為實(shí)際消耗掏出遠(yuǎn)超訂閱費(fèi)的錢。

如果說(shuō)個(gè)人創(chuàng)作者的付費(fèi)還可能帶著幾分一時(shí)沖動(dòng)，那么專業(yè)機(jī)構(gòu)的「集體遷移」，就是 PMF 更深一層、也更難造假的證據(jù)，這也是我們看重的第三大信號(hào)。

讓我們看到這一點(diǎn)的還是 LibTV。據(jù)悉，產(chǎn)品上線一個(gè)月，就已經(jīng)有超過(guò) 300 家短劇、影視公司接入 LibTV，把從劇本、分鏡到鏡頭、剪輯的整條創(chuàng)作工作流，搬到了它的「無(wú)限畫布」上。如今，他們服務(wù)的短劇團(tuán)隊(duì)、影視制作機(jī)構(gòu)、廣告公司與品牌客戶已達(dá)近千家。

B 端公司是最挑剔、也最現(xiàn)實(shí)的客戶，工具不好用、省不了成本、跑不通工作流，他們絕不會(huì)把生產(chǎn)線押上去。那么 多家公司在短時(shí)間內(nèi)集體涌入，本質(zhì)上是在用真實(shí)的生產(chǎn)需求為 LibTV 投票。這種規(guī)?；纳虡I(yè)落地，意味著演語(yǔ)科技找到的不是一閃而過(guò)的流量，而是能持續(xù)產(chǎn)生消耗、且替換成本越來(lái)越高的剛性需求。

自發(fā)傳播、付費(fèi)意愿、專業(yè)機(jī)構(gòu)的規(guī)模化接入，這三重信號(hào)疊加在一起，指向同一個(gè)結(jié)論：演語(yǔ)科技是真的跑通了 PMF，旗下多款產(chǎn)品都真正長(zhǎng)在了市場(chǎng)的需求上。

而這，正是頂級(jí)投資機(jī)構(gòu)愿意在「AI 應(yīng)用集體愁變現(xiàn)」的當(dāng)口，依然真金白銀下注的根本所在。

做創(chuàng)意生成的那么多

憑什么演語(yǔ)科技跑出來(lái)了？

目前市場(chǎng)上能真正跑通 PMF 的 AI 應(yīng)用方向似乎并不多，主要集中于編程、創(chuàng)意生成（如圖像 / 視頻創(chuàng)作）和企業(yè) AI 智能體等領(lǐng)域。每個(gè)賽道競(jìng)爭(zhēng)都相當(dāng)激烈，且各有多個(gè)重磅玩家，但并非所有玩家都已找到屬于自己的 PMF。這里面的區(qū)別就值得探討一下了。

就創(chuàng)意生成這個(gè)領(lǐng)域而言，我們看到，整個(gè)行業(yè)其實(shí)一直在快速演化。早期，大家面臨的問(wèn)題是「能不能生成」，那會(huì)兒拼的是模型本身的能力，GPT、Midjourney 都是這一時(shí)期的代表，價(jià)值最終沉淀給的是模型廠商。之后，大家又開始聚焦「怎么更方便地調(diào)用這份能力」，因此出現(xiàn)了一些注重交互封裝的產(chǎn)品，比如 Suno 用「一鍵生成」把音樂(lè)創(chuàng)作的門檻壓到幾乎為零，但這個(gè)方向的護(hù)城河有多深一直存在爭(zhēng)議。

到了今天，真正殺出重圍的產(chǎn)品又在解決另一個(gè)核心問(wèn)題：怎么把零散的能力，編排成一條可復(fù)用的生產(chǎn)流程。Cursor 在編程領(lǐng)域做的就是這件事。這一階段的機(jī)會(huì)在于，如果你的產(chǎn)品能深度嵌入生產(chǎn)流程，它就會(huì)變成用戶「拿來(lái)干活、靠它賺錢」的生產(chǎn)線，付費(fèi)模式也從一次性消費(fèi)轉(zhuǎn)向持續(xù)消耗，遷移成本隨之越來(lái)越高。

演語(yǔ)科技的 LibTV 等產(chǎn)品，顯然就是這個(gè)階段的產(chǎn)物。它不像傳統(tǒng)視頻工具那樣只交付一個(gè)文件，而是交付一條持續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)的內(nèi)容生產(chǎn)流水線。

這背后有個(gè)不容忽略的事實(shí)：內(nèi)容生產(chǎn)天然是一條鏈。從創(chuàng)意、到設(shè)計(jì)、到圖片、到視頻、再到最終發(fā)布，它本來(lái)就是一個(gè)連續(xù)的過(guò)程，而不是一堆孤立的功能。你單獨(dú)把「文生視頻」這一環(huán)做到極致，也拼不出一部能上線的短劇，因?yàn)閯”?、分鏡、鏡頭、剪輯、角色一致性，每一環(huán)單拎出來(lái)都不輕松，真正難的是把它們串成一條不會(huì)斷、還能反復(fù)改的線。過(guò)去，很少有工具能做到這點(diǎn)，因此創(chuàng)作者們不得不在各種工具之間反復(fù)切換（寫劇本用 A、生成圖片用 B、生成視頻用 C、剪輯用 D），素材的復(fù)用、共享、團(tuán)隊(duì)協(xié)作等環(huán)節(jié)都有很多卡點(diǎn)。

所以，真正拉開差距的，是「系統(tǒng)編排」能力。也就是說(shuō)，你把單個(gè)環(huán)節(jié)做到極致還不夠，更重要的是把整條鏈組織起來(lái)，讓創(chuàng)作者不用在多個(gè)工具之間來(lái)回跳轉(zhuǎn)。

LibTV 的核心設(shè)計(jì) ——無(wú)限畫布 + 節(jié)點(diǎn)式工作流—— 做的正是這件事：把劇本、分鏡、鏡頭、剪輯全部整合在同一個(gè)空間里，所有能力不再分散到不同工具中，而是統(tǒng)一納入同一工作流。創(chuàng)作者可以在畫布上逐步搭建內(nèi)容，任意節(jié)點(diǎn)都能隨時(shí)修改與復(fù)用，每個(gè)環(huán)節(jié)都有不同的頂級(jí)模型可以選。如此一來(lái)，做視頻就從「輸入提示詞、等結(jié)果」的一錘子買賣，變成了可以反復(fù)修改、復(fù)用、編排的結(jié)構(gòu)化流程。用一位創(chuàng)作者的話說(shuō)，在 LibTV 上做視頻不是在「抽卡」，而是在「搭積木」。這種形態(tài)，已經(jīng)非常接近影視工業(yè)真實(shí)的工作方式了。

LibTV 的無(wú)限畫布和節(jié)點(diǎn)式工作流。可以看到，創(chuàng)作過(guò)程中所有的素材都可以在這一塊畫布上統(tǒng)一管理，不同類型的素材之間可以用一根線連起來(lái)，建立關(guān)聯(lián)關(guān)系，從而幫助解決角色一致性等常見問(wèn)題。圖源：小紅書博主 @元初

LibTV 重度用戶的畫布展示。圖源：小紅書博主 @ReaLity

此外，LibTV 還是行業(yè)里少見的、同時(shí)為人類創(chuàng)作者和 AI Agent 設(shè)計(jì)的視頻創(chuàng)作平臺(tái)：人類走無(wú)限畫布做精細(xì)控制，Agent 則通過(guò) Skill 接口直接調(diào)用整條工作流，一句話生成短劇、復(fù)刻視頻、做音樂(lè) MV。而且，Agent 跑完之后交付的不是一個(gè)孤立的 mp4 文件，而是一整個(gè)可以繼續(xù)編輯的項(xiàng)目，人類打開畫布就能接著改。

往工業(yè)化、規(guī)?；@一層走，LibTV 的「生產(chǎn)系統(tǒng)」屬性就更明顯了。它支持批量改分鏡提示詞、批量生成視頻、SD2 提示詞優(yōu)化把抽卡成本壓下來(lái)、打光控制讓幾百個(gè)鏡頭的光線保持統(tǒng)一、團(tuán)隊(duì)版把多人協(xié)作和積分管理也納進(jìn)同一套流程。這些功能單看都不起眼，但疊在一起，就是一套「高頻、可付費(fèi)、可復(fù)制」的內(nèi)容生產(chǎn)基礎(chǔ)設(shè)施。

正是憑著這套「生產(chǎn)系統(tǒng)」，LibTV 一上來(lái)就能直接切進(jìn)短劇、廣告、品牌內(nèi)容這些最挑剔、也最舍得付費(fèi)的高價(jià)值場(chǎng)景。它讓一整套生產(chǎn)流水線真正長(zhǎng)進(jìn)了產(chǎn)業(yè)里，這才是它找到 PMF 的根本。

一邊 scale，

一邊筑起壁壘

前段時(shí)間，演語(yǔ)科技創(chuàng)始人陳冕在和羅永浩的對(duì)談里講過(guò)一個(gè)判斷：競(jìng)爭(zhēng)永遠(yuǎn)都在，關(guān)鍵是你能不能在還沒有壁壘的時(shí)候先 scale 起來(lái)，再在 scale 的過(guò)程中，把壁壘一點(diǎn)點(diǎn)建起來(lái)

這兩年，演語(yǔ)科技做的正是這件事。但問(wèn)題在于，他們的壁壘到底是什么？

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，壁壘大多來(lái)自流量、渠道或網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。但在 AI 時(shí)代，這些都在變脆：模型能力會(huì)被追平，產(chǎn)品功能也很容易被照著復(fù)制。所以單靠某一款產(chǎn)品、某一個(gè)功能是很難立住的。

演語(yǔ)科技的策略，恰恰不是去賭某一個(gè)點(diǎn)，而是把它們連成一張網(wǎng)。從 LiblibAI 到星流再到 LibTV，它其實(shí)是在同時(shí)往兩個(gè)維度延伸：一頭是把整條內(nèi)容生產(chǎn)線打通，從想創(chuàng)意到最后出片，每個(gè)環(huán)節(jié)都接進(jìn)來(lái)；一頭是往深里扎，讓一大批創(chuàng)作者就在這條流程上干活，把模型和素材順手都攢在這兒?；顑喝谶@兒，人就懶得走；東西是好幾年攢下的，別人有錢也攢不出來(lái)。

而真正難追的，是這兩個(gè)維度咬在了一起、形成一張?jiān)絹?lái)越有黏性的網(wǎng)：占住的環(huán)節(jié)越多，創(chuàng)作者就越愿意把全部創(chuàng)作搬進(jìn)來(lái)；創(chuàng)作者生態(tài)越龐大，每新增一個(gè)產(chǎn)品就越不必從零冷啟動(dòng)。這也解釋了演語(yǔ)科技為什么能爆款頻出。輪子一旦轉(zhuǎn)起來(lái)，對(duì)手就算財(cái)力雄厚、能照著把同樣的環(huán)節(jié)一個(gè)個(gè)搭出來(lái)，也買不來(lái)一個(gè)已經(jīng)轉(zhuǎn)了幾年、還在自我加厚的創(chuàng)作者生態(tài)，這才是 LiblibAI 最難被復(fù)制的壁壘。

所以，演語(yǔ)科技這輪拿到的融資，更像是對(duì)一種能力的定價(jià)：在模型快速變化、產(chǎn)品不斷被追平的 AI 應(yīng)用市場(chǎng)里，誰(shuí)能先跑出規(guī)模，誰(shuí)能沉淀出生態(tài)，誰(shuí)就能把暫時(shí)的先發(fā)優(yōu)勢(shì)，變成對(duì)手買不走的壁壘。這或許才是 AI 時(shí)代 PMF 的真正含義：產(chǎn)品不是終點(diǎn)，讓創(chuàng)作者離不開的生產(chǎn)關(guān)系才是。