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90后輟學生16個月收入翻20倍的秘密|AI原生100

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出品|虎嗅科技組

作者|陳伊凡、孫曉晨

編輯|苗正卿

頭圖|《硅谷》劇照

“AI原生100”是虎嗅科技組推出針對AI原生創新欄目,這是本系列的第「03」篇文章。

當同行還在卷模型參數時,兩個輟學生把50個開源AI模型“塞”進了一個畫布——點幾下鼠標、隨手涂鴉,40毫秒內圖像躍然眼前。

Krea,一家AI設計公司,在成立16個月后,年經常性收入(ARR)沖到800萬美元,收入翻了20倍,用戶超2000萬,成為入選硅谷最大加速器YC的項目中“ARR增速最快的公司之一”。同時,Krea也入選了硅谷頂尖風投機構A16Z GenAI 100的榜單,該榜單收錄了當下最有價值的100個AI應用。

資本市場也給了Krea更高的想象空間。根據公開資料,虎嗅測算了Krea的PS值,PS值通俗而言就是投資者愿意為每1元銷售收入支付多少錢。PS值高意味著高市場預期。根據Krea的800萬美元年收入和5億美元的估值,其PS值為62.5倍,Midjourney的估值為100億美元,2024年年收入為3億美元,估值為33.3倍。

虎嗅與嘉和資本CEO袁子恒、UpHonest Capital投研團隊交流,嘗試拆解這家在短時間內迅速增長并拿到5億美金估值的AI設計公司,為何能獲得資本的青睞以及如此大的想象空間?

·Krea如何在競爭云集的AI設計工具市場,快速冷啟動,獲得第一批核心用戶?

·又是如何實現在短期內收入翻20倍?

·對Krea而言,競爭和挑戰會在哪里?

簡言之,Krea能夠走通這個模式,得到資本認可,核心是平臺戰略、社區帶來的用戶粘性、數據飛輪以及創作者的分成機制。


Krea的創立:兩個輟學生在集裝箱中的創意

Krea的兩位創始人,帶有硅谷年輕創業者的特點——對AI的癡迷、輟學創業。

維克多·佩雷斯(Victor Perez)和迭戈·羅德里格斯(Diego Rodriguez)是本科同學,他們都在西班牙巴塞羅那攻讀視聽系統工程,而此前,佩雷斯曾是另類搖滾吉他手,羅德里格斯則擁有視覺藝術背景,這座“高迪之城”培養了他們的藝術品位。

但他們的思路是,如何讓藝術與AI結合。

當人們還在用AI識別物體時,佩雷斯和羅德里格斯總想著能用AI生成什么。

彼時,上一波聚焦AI技術正在風靡全球,其在圖像識別領域已經超過人類。

二人本科畢業時,恰逢2015年,OpenAI在那一年成立,作為非營利組織,探尋通往通用人工智能的道路。

2017年,佩雷斯開始癡迷于生成式對抗網絡GAN,這在2014年被提出的技術,使人工智能的生成成為可能,讓AI從識別變為創造,“深度學習三巨頭”之一的楊立昆曾稱生成式對抗網絡是“機器學習20年來最酷的想法”。

研究生時期,兩人都選擇了康奈爾大學深造。不久后,佩雷斯在紐約向羅德里格斯分享了自己想做一款AI生圖工具之后,兩位90后一拍即合,輟學投身創業。

輟學之后,他們加入HF0,這是一個位于舊金山的創業孵化器,創業者會在此獲得一個為期12周的封閉工作空間,他們會在集裝箱里打磨產品,快速迭代,而HF0將根據其表現為其創業項目提供額度超過100萬美元的投資。后來,他們創建了Geniverse,是當時全球首批AI生成平臺之一,在此平臺上整合多種AI模型以實現文生圖與圖生圖功能,這是Krea的雛形。

為了加入HF0,佩雷斯錄制了一段長達六七個小時的視頻,詳盡講解了項目的每個環節。最后,這個項目成功入選,并在2022年獲得了HF0數百萬美元的初期投資,Krea應運而生。

此后,Krea.ai維持了每年一次融資的節奏,根據數據分析機構Crunchbase的記錄,其融資歷程為:

·2022年,Krea獲得了HF0的數百萬美元投資;

·2023年4月,Krea獲得了舊金山風險投資機構Pebblebed和Abstract籌集了300萬美元種子輪投資;

·2024年1月,Krea獲得Andreessen Horowitz等機構的3300萬美元的A輪融資;

·2025年4月,Krea獲得a16z、Bain Capital Ventures以及Abstract的4700萬美元B輪融資。


AI設計的“Chatbot”,最懂設計師的AI畫筆

一款AI應用,能夠在短時間內跑起來,并如Krea這樣,短短幾個月獲得800萬美元年收入,最關鍵的是做對第一步——快速啟動產品,積累第一波用戶,再通過不斷推出熱門應用,保持用戶增長。

2022年下半年,Stable Diffusion開源了圖像生成模型,大模型的文生圖領域迎來了一波高潮。Krea正是在此時成立。

其早期定位專業創意人群,9月,Krea在Github上開源了一款Open-Prompts的數據集,集成了1000萬張AI生成圖像和2000萬條對應提示詞。

當那個時候,大部分AI設計工具都在死磕模型能力時,Krea可以說是抓住了當時AI設計工具的痛點——準確的提示詞,迅速吸引了核心用戶——設計師、藝術總監等專業群體。

Krea最初主要服務于個人設計師和小型團隊,例如獨立插畫師、自由品牌顧問等。隨著產品成熟,其開始向企業級拓展。

Krea成立之初,就沒有選擇自己做模型,而是選擇做一個“模型超市”,通過前端產品的界面優化,提升用戶體驗。這也是Krea的突出優勢。

不同的視頻模型都有自己不同的優勢,例如人物特寫、自然風光、動漫等,如果單獨訂閱不同的模型,開銷巨大,相比之下,在一個平臺里整合所有模型,就劃算很多。

另外,一般做圖像生成,需要先在Midjourney或者Flux上面生成圖像,再做超分辨率處理,然后再生成視頻。這就需要在不同工具之間來回切換。Krea省去了這個麻煩。


通過畫筆描畫涂寫就能獲得右邊的圖案 圖片來自網絡

Krea的產品注重用戶體驗,講究實時反饋和實時編輯修改。Krea的產品理念是其成為了設計師的工具,而不是取代設計師,其強調,AI是畫筆。使用Krea的產品,有一個很明顯的感受是,非常懂設計的痛點。

Krea內置了多種模型,第三方模型有谷歌的Imagen 4、ChatGPT Image、Ideogram以及Runway Gen-4,同時,Krea.ai也有自己訓練的模型,Krea1以及Flux Family。根據不同的需求調用不同的模型。

DeepSeek R1問世之后,Krea將其引入,發布了Krea Chat功能,這不僅降低了利用大模型改圖的操作成本,還降低了用戶生圖、改圖的使用門檻,可以通過簡單描述,生成用戶需要的圖案,引入R1之后,Krea的用戶數量增至600萬。

2023年,Krea快速迭代產品,推出實時生圖功能,這是Krea再次快速出圈的產品。一位Krea早期投資人表示,Krea推出的低延時實時生圖功能,是其與其他AI設計工具拉開差距的關鍵。Krea的實時生圖可以達到40毫秒左右的延時。這是一個較高的技術壁壘。同時,Krea還堅持自己部署模型,并對算力、模型等基礎設施進行了開發與優化。

6月10日,Krea還推出了其首款圖像模型Krea 1。據Krea在社交平臺X的介紹,該模型是其針對“AI風格感”問題給出的解決方案。大多數人工智能模型存在紋理模糊、對比度過度的問題,生成的圖像構圖或風格也很單調。Krea 1能夠確保生成高度逼真、清晰的紋理,提供豐富多樣的風格,并且具備深厚的藝術知識,讓人工智能生成的圖像不再帶有明顯的AI痕跡。

2023年12月(即實時生圖功能上線1個月后),Krea的網站流量達到了365萬,增長191%,至2024年1月,網站流量再增22%,接近450萬。

后來Krea又推出了多款熱門應用,給自己帶來了很大一波自然流量,用戶了突破了2000萬。例如Video Extend的視頻生成功能,能夠將真實場景和AI生成巧妙結合,在當時風靡一時。

虎嗅使用過幾款AI設計生成產品,Krea的使用門檻是最低的,且生成效果準確,甚至還有一些可玩性。用戶可以直接用筆刷在圖片上修改,Krea可以根據這種修改實時生成用戶想要的圖片,這種工作方式有點像設計師改圖。

業內人士如皮克斯、樂高、三星等企業的專業創意人員都已將Krea應用于專業制作流程,以實現情緒板繪制、角色原型設計、4K畫質增強等。

另外Krea還提供了個性化訓練的服務,用戶可以上傳素材,訓練專屬模型,這樣能夠讓用戶參與提高模型的質量,增加了用戶粘性。

Krea的收費模式和目前的AI Agent產品的收費模式大同小異:

采取訂閱制,主要分三檔,先提供免費額度,吸引用戶,之后進行分檔付費:

·基礎計劃,每月10美元,每月可獲得 2000 計算單元,約可生成 1010 張 flux 圖像、36000 張實時圖像、180 張增強圖像,包含商業許可;

·專業計劃,每月收費35美元,生成5048張flux圖像、18萬張實時圖像、900張增強圖像,包含商業許可;

·最大計劃,每月60美元,15142張Flux圖像、540000張實時圖像、2700張增強圖像,包含商業許可。


Krea的訂閱模式 圖片來自Krea官網

平臺生態策略,巧妙避開AI工具競爭

當用戶增長足夠時,Krea逐漸往平臺模式轉變,增加了“AI模型工作臺”的屬性。

生成式AI在設計領域盡管增長迅速,但也競爭激烈,巨頭和獨角獸公司都接連入場。

袁子恒告訴虎嗅,Krea走的是平臺生態的模式,這是與很大部分AI設計公司單一工具屬性較為不同的地方。從某種意義上說,Krea與Midjourney或是Sora,可能更傾向于合作關系,“平臺模式和設計工具屬性的公司,可能在一開始看起來功能類似,但長久來看會出現很大不同。”

虎嗅根據公開資料,整理如今市面上主要的AI設計工具,可以發現,Krea的特點很明顯,開放多模態統一接口,而非依賴某種模型,可以同時支持圖像、3D和視頻生成。

比如,Seaart,則代表了AI圖像設計領域的“東方力量”,不支持視頻生成。其最初僅為解決內部美術人員使用Stable Diffusion的高門檻問題而開發,但后續逐漸成長為全民AI創作平臺。這個用戶定位與Krea不同。

Seaart于2023年5月上線,通過將Stable Diffusion的復雜功能進行包裝,Seaart主打一個“易上手”。

為了達成“全民級 AI 內容創作平臺”的定位,Seaart嘗試滿足低中高不同層級用戶的需求:輕度用戶可以體驗AI美妝、AI濾鏡、黏土風濾鏡、吉卜力濾鏡等簡便功能;中度用戶則可以通過Seaart進行模型訓練和定制Lora;針對高階用戶,Seaart則在2024年3月上線了方便用戶以可視化方式配置Stable Diffusion的UI界面ComfyUI,用戶無需本地運行即可使用復雜工作流。

Leonardo,創立于2022年年底,2024年8月倍Canva收購,主要功能為AI生圖、改圖、擴圖及3D素材生成等,依托Stable Diffusion開源模型和自研Phoenix基礎模型以實現其功能。該應用操作簡便且擁有較高性價比,被稱為“簡版Stable Diffusion”。其自研的Phoenix基礎模型在2024年6月推出。


社區屬性和創作者分成模式卡準生態位

Krea的核心在于其社區帶來的用戶粘性、數據飛輪,以及其創作者的分成機制。

Krea的社區生態是其在市場上立足重要壁壘,這群高粘性的用戶群體不僅是Krea的忠實用戶,其生成的2000萬余作品又形成數據飛輪,繼續反哺Krea以及新老用戶。

在Krea的收入結構中,企業客戶收入占比45%,年費超50萬美元。

Krea設計了一套創作者分成機制,如果用戶作品入選,用戶可獲得分成,平臺抽取5%-15%的傭金。這即增強了用戶的使用熱情和粘性,也有利于Krea的長期發展,Krea也可以根據用戶生成的作品提升自己的模型能力,反過來再為用戶提供更高質量的服務。

作為從大模型混戰中發現行業機遇的公司,Krea的出現為設計從業者緊跟AI潮流提供了機會。投資方安德森·霍洛維茨基金(Andreessen Horowitz)的普通合伙人阿尼什·阿查里亞(Anish Acharya)所言,Krea“保持著頂尖AI研究的發展速度”,同時始終保持著直觀易用的特性。d

貝恩資本創投普通合伙人阿里夫·希拉里(Aaref Hilaly)指出,Krea是保護創作者免受模型迭代混亂影響的關鍵層。“每個模型都在被后來者快速超越,”他認為,“對創作者而言,在所有模型之上搭建Krea這樣的中間層極具價值。”

袁子恒與中外多位AI創業者交流,他發現Krea這類工具對中國創業者的啟發是產品的戰略。他告訴虎嗅,在他接觸的很多華人創業者中,能夠把產品演進路徑想清楚的很少,但這些直接影響到盈利空間,所以,對于一款AI應用能走多遠,商業模式的設計至關重要。

不過他也發現國內有不少AI創作工具已經做得很好,尤其是面向出海的創業者,同樣也是接入了多個視頻模型。他們能夠迅速適應歐美、日本消費者習慣,把用戶增長做得很好。


Krea的挑戰

AI應用的工具已經逐漸轉向對垂直細分行業的重要理解中。Krea在繁雜的市場中發現了屬于自己的生態位,并且以簡明的產品理念獲得了市場的認可。隨著類似Krea的公司增多,或許AI行業的生態可以歸于有序繁榮,而人類原有的工作生態可能會再次經歷洗牌。

虎嗅與多位投資行業人士交流過Krea這類公司的發展挑戰,其中大家都認同的是,而對于Krea來說,更大的挑戰來自未來,UpHonest投研團隊表示,如果有一個新進入者,其發布了一款爆品產品,快速搶奪新用戶,就會吃掉Krea的蛋糕。而這樣的例子也并非沒有發生,例如Chat GPT在今年三月份推出的吉卜力風格圖像生成功能,迅速風靡網絡。因此,Krea需要不斷更新和迭代產品,用產品的快速迭代(product velocity)構建自己的護城河。畢竟,如果有一個從Midjourney出來創業的團隊,依舊能夠吸引很大一部分風投的目光,當選擇更多時,用戶是否還有理由繼續用Krea?

袁子恒表示,Krea能走多遠,同時也取決于被調用模型的收斂程度。舉個極端的例子,如果三個月內,Sora、Runway等這類模型只剩下一兩家,那么“套殼”的意義就不大了。但這樣的情況大概率不會發生,因為視頻模型是國內外各大廠的主陣地,因此類似Krea這樣的“套殼”工具,拼速度是有意義的。

(本文感謝嘉和資本CEO袁子恒、UpHonest投研團隊的專業支持。)


#我們正在建立面向AI創新者的社群,可備注姓名+行業,添加微信:evanyifan3256,進行行業交流。#


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本文來自虎嗅,原文鏈接:https://www.huxiu.com/article/4551311.html?f=wyxwapp

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