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本期要點：為什么Lovart更有前景？有什么值得學習之處？

你好，我是王煜全，這里是王煜全要聞評論。

最近，中國AI領域發展迅速。此前備受關注的AI設計工具Manus已開放注冊。5月13日，中國公司Liblib的海外子公司又推出了設計智能體——Lovart.ai，迅速成為AI領域的關注焦點。

Lovart制作的特斯拉Cybertruck宣傳圖

Lovart在海外社交媒體上迅速走紅，科技博主生成的海報更是得到了馬斯克的點贊。據說目前有2萬多名創作者在等待加入Lovart的內測，由于大家過于熱情，Lovart團隊只好限流，用戶每日僅能發送15條指令。

Lovart集成了多種圖像、音頻和視頻生成模型。不過，它的核心能力在于能夠深度理解用戶需求，自動生成從品牌設計到營銷物料的所有內容，包括但不限于品牌LOGO、視覺識別系統、海報、宣傳視頻，甚至還有匹配的背景音樂等等。

關鍵的是，它生成的內容風格一致、主題統一，設計師可以將更多精力集中在創意優化和細節調整上。

值得注意的是，Lovart.ai背后的Liblib團隊，曾開發過一個面向設計師的AI平臺，由于該平臺對使用者的設計專業知識和調用模型的能力有一定要求，所以存在不小的門檻兒。

因此，團隊進行了進一步封裝和優化，將其升級為現在的智能體產品，讓更多不具備深厚技術背景的用戶也能輕松使用。

我認為，這無疑反映出AI應用化的重要趨勢，從專業工具向更易用的智能體轉變，以服務更廣泛的用戶群體。但這并不意味著設計師的終結，而是將競爭推向了更高維度。

都是智能體，Lovart.ai和Manus哪一個更具前景呢？我傾向于Lovart，因為真正的機會，屬于那些能將AI與行業深度結合的創新者。

職場革命

正如我之前所說，AI并不是萬能的通用智能，而是“單項冠軍”。現階段以及可預見的未來，我們所看到的，更多的是“領域智能”。

它們在特定的、被明確定義的任務或領域內，可以表現出色，甚至超越人類。

這說明了領域智能的重要特征：只要某個領域有足夠的高質量數據可供學習，并有明確的標準來評估結果的好壞，AI就有可能成為該領域的專家。

就像Lovart.ai，專注于“設計”這一單項領域，展現出了覆蓋整個工作流程的專家級設計能力。

當然，這也引發了不小擔憂，難道設計師又要危險了？

確實，每當出現強大的AI工具，總會引發一輪關于某些職業是否會被取代的討論。不過，技術進步不會簡單地取代人類，而是推動人類能力的升級和工作方式的改變。

Lovart.ai出現后，設計師的基礎技能，如手繪能力、軟件操作熟練度、對設計規范的掌握等，將不再重要。取而代之的是他們的鑒別力和鑒賞力，這些能力背后是人文知識、行業經驗、對客戶需求的理解以及對目標用戶的洞察。這對設計師提出了更高的要求。

所以，即使AI能完成幾乎所有的設計工作，但人類在創意、審美和情感溝通方面的能力依然不可替代，具備這些能力的設計師才更有可能在未來勝出。

更有希望的領域

不過，今天我更想指出的是，Lovart.ai的發展潛力會好于Manus。

在AI應用創業中，選擇比努力更重要。AI應用的核心競爭力，不在于調用通用模型，而在于深耕垂直領域，并構建行業知識壁壘。

Manus出現之初，雖然我認為團隊勇于嘗試的精神值得肯定，但我對于他們的未來發展并不太看好。

有個殘酷且現實的問題：一個巧妙的應用點子或技術方案，一旦在市場上被驗證可行，就會很容易吸引其他團隊尤其是大公司入場。

大公司通常擁有更多用戶、更強的品牌影響力和研發能力，可以快速推出類似甚至更好的產品，從而壓縮初創企業的空間。

Manus就面臨著這個情況。在它出現后，市場上就出現了扣子空間等類似的產品，讓通用型智能體的競爭陷入白熱化。鑒于形勢，Manus選擇到國外發展，雖然成功獲得了7500萬美元的投資，但其中多少也有些無奈。

那么，究竟哪些類型的應用是相對安全的？

我曾指出，“基礎應用層”，也就是那些大平臺能輕松復制的應用，是創業者應盡量避開的領域。

例如，如果你是在云平臺上做簡單的云存儲服務，那么當平臺自己推出類似的功能時，你就會陷入危機。這種情況大概率會發生，因為這些功能對于平臺而言，只是“順手就能做”的技術延伸。

相比之下，Lovart.ai所聚焦的垂直領域更能有效構建競爭壁壘。因為他們在自身熟悉的行業，更能挖掘用戶痛點，也能將AI技術與領域知識深度融合。

Lovart背后的Liblib團隊本身就有豐富的設計行業經驗，對設計師的需求理解非常到位。

據說他們累計分析了1.2億份設計作品，并且還在持續收集快速增長的用戶反饋數據，還對各種設計風格進行標注和學習。這使得Lovart比通用模型更擅長設計，也得到了眾多設計師的認可。

可以看出，技術是手段，行業理解才是靈魂。大公司的優勢在于廣度，而初創企業的機會在于真正理解和熱愛某個細分領域。

一個成功的AI應用團隊，不僅要有優秀的技術人才，還要有懂行業的專家。通過積累領域數據、優化針對性的算法、沉淀行業解決方案，才能形成難以被快速復制的競爭優勢，從而讓自己立于不敗之地。

最后，我想強調的是，所有的創業者都要認真思考一個問題，你的AI應用，到底有什么護城河？或者說，你有什么熱愛的領域，想引入AI讓自己和同行們做得更好呢？歡迎在評論區分享你的思考。

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王煜全要聞評論，我們明天見。

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