2025年AI图像应用专题报告：乘平权之势，破泛生产力之局

AI 图像商业化已被验证，完成市场扩容并提升行业 TAM 渗透率

图像生产力市场向通用化趋势演变，行业的 TAM 渗透率有较大提升空间

图像生产力行业面向以图像内容变现为核心诉求的内容生产者，24 年全球潜在市场空间 （TAM，total available market）约 630 亿美元，预计到 27 年达到 910 亿美元，复合增 速 13%。图像生产力场景主要针对设计师、媒体工作者、市场营销人员等以创意内容变现 为核心诉求的内容生产者。根据 Adobe 的测算，24 年图像生产力行业的全球潜在市场空间 为 630 亿美元，潜在群体包括 6800 万专业设计师、9 亿传播者、40 亿大众用户，并预计 至 27 年 TAM 扩大至 910 亿美元，三年复合增速约 13%。 24年整个图像生产力行业测算收入合计约为 200亿美元，占潜在市场TAM 的渗透率约 32%。 其中 Adobe 领衔专业设计，24 年收入（Creative Cloud）127 亿美元，市占率约 64%。剩 余通用赛道多元竞争，Canva（24 年收入 26 亿美元）、Figma（24 年收入 7 亿美元，被 Adobe 收购）等头部厂商深耕轻量级赛道，强调低使用门槛和便捷性，形成差异化优势。 Fotor, Photoroom 等应用则深入垂直领域，把握背景消除、背景生成、影像增强等细分功 能，构建多元竞争格局。

泛图像生产力工具面向传播者场景，随社交媒体行业扩容增长，Canva 顺应趋势规模居行 业前列。图像生产力应用的下游是广泛的内容行业。过去几年随着自媒体、视频、电商等 行业发展，代表更广泛通用场景的影像传播者群体正在不断扩大。根据 Statista，2015-2024 年间全球社交媒体市场规模 CAGR 达到 22%，活跃用户 CAGR 达到 11%。随着越来越多 的通用场景图像内容产出需要，带来整个图像生产力行业也在由着专业设计向通用场景扩 容，并作为整个行业 TAM 提升的驱动。在此趋势下，以 Canva 为首的通用轻量化工具实 现迅速增长；专业设计领域的龙头 Adobe 也于 2021 年推出了自己的通用软件 adobe express，顺应整个行业的趋势。

图像生产力行业存在自由度和使用门槛不可兼得的矛盾，因此显示出较为分明的用户需求 和生产工具分层（关于图像领域自由度和使用门槛的矛盾我们做过分析，详见华泰互联网 23 年 12 月 1 日报告《图像 AIGC 行业：重塑生产力格局》）。从用户视角拆分，潜在用户 群（6800 万专业设计师+9 亿传播者+40 亿大众）呈现出专业用户人群优先且付费率饱和， 而泛用户（传播者+大众）付费率受限的局面。

1） 专业图像生产力场景空间垂直且付费率接近饱和。传统图像生产力应用中，更高的编 辑自由度往往意味着更高的使用门槛，比如 Adobe 扎根的专业场景，门槛高意味着人群 较少，虽然付费意愿较高，但该部分人群的付费潜力已经被充分挖掘，当前的图像生产 力工具 200 亿美金总收入中超 60%由 Adobe 贡献。从人的角度，虽然 Adobe 总用户有 6.5 亿，但据我们测算其 Creative Cloud 付费用户约 3700 万人，几乎大部分为专业人群 贡献（24 年的 TAM 为 6500 万人），该部分付费率接近饱和，这也导致 Adobe 近年来收 入增速基本与其测算的 TAM 的增长速度相同（24 年 Creative Cloud 收入增速 10%）。

2） 通用图像生产力工具付费率的提升存在痛点。低门槛应用往往以牺牲编辑自由度为代 价，比如提供模板和素材的 Canva，受限的自由度本质上是增加了用户需求不被满足的 概率，因此通用工具进入了以供给驱动需求的增长模式（不断挖掘用户付费点）。根据 AI 产品榜测算，24 年 Canva 的付费率约为 10%，远低于专业软件的付费率。 总结来说，我们看到两种趋势：1）市场空间扩容：整体图像生产力应用的通用化，即降低 使用门槛拥抱快速增长的传播者人群；2）付费率增长：产品层面解决掉因通用产品自由度 低没法精确满足需求的痛点，提升付费潜力。

AI 拓展图像生产力 TAM，底层逻辑变革提升行业付费潜力和渗透率

生成式 AI 的发展为图像生产力行业带来了什么变革？ 1) 潜在空间上：AI 进一步加强图像生产力的通用化趋势，众多原生场景扩展了市场 TAM。 AI 降低了生产力应用的使用门槛，向着通用化趋势进一步迈进，扩大使用群体。可以 理解为原先 Adobe 测算的潜在用户画像中传播者进一步扩容（6800 万专业设计师+9 亿传播者+40 亿大众）。同时生成式 AI 为图像生产力市场带来众多原生场景，拓展应用 边界并实现市场扩容：1）图像的生成和拓展技术，可直接应用于广告素材、游戏原画 领域；2）智能修复与优化技术，可直接应用于视频剪辑、影视创作等领域；3）智能抠 图、背景替换、光影优化，可直接应用于电商和营销领域。 2) 付费潜力上：AI 打破了图像应用自由度和使用门槛的限制，更易用的生产力功能有望 提升客户付费意愿。在提供高自由度的同时保持较低的使用门槛，能够在触达广泛用户 群的同时保持较高的需求满足概率。这个本质上其实是图像生产力应用从“工具”到“生 产力”本身的转变，当其能替代掉部分生产力时，自身的价值提升，付费潜力也会提升。 3) 格局上：应用的底层逻辑变了，新增了原生场景，或带来格局重塑的机会。我们在之 前的报告中复盘过图像领域的每次格局变动都来自于底层产品逻辑的变动（像素—向量 —插件—模板）。在 AI 的新趋势下也会有格局重塑的机会，中小参与者在新赛道有突围 的潜力，传统龙头则要及时变化不被替代。。 而从实际结果来看，整个 AI 图像行业经过 23-24 两年间的迅速发展，其商业化逻辑已被验 证，同时在对于图像生产力行业的潜在空间拓展和付费潜力提升上已经发生了显著变化， 但行业的格局重塑仍需要观察。

这里我们将全球图像领域的相关应用按照 24 年收入量级分为三个梯队，并按照产品应用类 型生产力场景、生活场景和 AI 原生应用归类。分别是： 第一梯队，年收入超过 10 亿美元：应用代表为 Adobe、Canva、剪映（全球）等； 第二梯队，年收入超过 1 亿美元小于 10 亿美元：应用代表为 Figma、美图（整体）、FaceApp 等； 第三梯队，年收入小于 1 亿美元并大于百万美元：应用代表为 Facetune、Photoroom、Picsart、 Lightroom 等。

我们认为： 1） AI 原生应用基本立足于全新的图像场景，并且已经实现商业化落地，完成了图像市场 的扩容。在我们梳理的 AI 原生应用中，其立足于 AI 图像生成、AI 视频生成、AI 图像 修复、AI 商品图等等全新场景，24 年收入合计达约 7 亿美元，同比增长 59%，是图像 市场的全新增量。同时根据 ST，AI 图片应用是当前 AI 商业化规模中仅次于 AI Chatbot 的细分场景。说明 AI 图像应用的商业化可行性已被验证，并且领先于其他细分应用赛 道。

2）多个 AI 原生应用已经在 23-24 年跻身收入体量的二、三梯队，展现出比较强的创收能 力，且保持高速增长。其中 Midjourney、Runway24 年已经完成超过 1 亿美元的 ARR 并跻 身第二梯队，此外还有 Photoroom、Remini 等多款应用跻身第三梯队，行业格局已经发生 了显著变化。根据 ST 相关数据以及我们的整理测算，专注于 AI 图像生成应用的 Midjourney24 年的年化收入已经达到 3 亿美元，在第二梯队中仅次于美图，已经超过海外 图像编辑应用 FaceApp；此外 Remini（AI 图像修复、滤镜）、Synthesia（AI 数字人）和 Photoroom（AI 商品图）均凭借着在细分领域的 AI 能力，在活跃用户和收入层面逐步追赶 传统应用。 根据 Financial review，AI 文生图公司 Leonardo.Ai 仅用一年时间达成 1500 万 美元的年化收入，显著高于传统应用。

3）部分 AI 原生应用的人均 ARPU 高于生产力场景，并显著大于生活场景，存在较大的付 费潜力。AI 原生应用平均来看有显著较高的人均 ARPU，根据我们计算 24 年 Midjourney 的人均 ARPU 达到 37.5 美元，与之对比 Adobe、Canva 和 Figma 分别是 19.5/11.6/30.4 美元，此外 Runway、Photoroom、Remini 分别达到 24.4/6.3/2.7 美元，显著高于其他生活 类场景应用（平均低于 2 美元）。根据 Wing，其认为 AI 企业实现规模化收入的速度是一般 SaaS 公司的 5 倍，主要来源于更高的 ARPU，即代表着更高的人均付费潜力。底层来自于 AI 应用除了一般订阅之外，还包括因算力消耗产生的额外单购收入，当 AI 应用由工具变为 生产力本身，用户的付费意愿也会对应提升。但是同时我们也提示，ARPU 的变动并不是 完全线性的，会存在随着 MAU 增长带来的摊薄影响。

从实际数据总结来看，我们认为： AI 图像应用已有商业化确定性，对于市场 TAM 的扩容和整体付费潜力的提升已经被验证。 经过两年的发展，AI 图像应用商业化已被验证，随着使用门槛降低后的“创意平权”和 AI 原生场景所带来的全新机遇，整个创意图像市场的 TAM 在持续扩容，相关应用已经展现出 了较强的创收潜力，同时明显更高的 ARPU 代表着人均付费潜力的显著提升，其正在实现 工具向生产力本身的转变，这也代表着前文中所计算的行业收入占 TAM 的渗透率将显著提 升（24 年我们估算为 32%）。

AI 对于图像生产力应用的格局重塑仍有待观察： 1) AI 应用的用户和收入已经达到整个图像市场的第二、第三梯队，部分格局在发生变化， 但是离图像生产力龙头 Adobe、Canva 等的体量仍有较大的差距，并未有应用进入第 一梯队的收入量级，我们觉得根本原因在于图像生产力编辑的“最后一公里”：AI 应用 中依靠 prompt 等的交互手段，当前仍然无法达到手动编辑的精准度和效率，因此并没 有对头部应用的底层商业模式产生威胁。（详见华泰互联网 2024 年 3 月 9 日发布《创 意图像行业：AI 时代的强者恒强》），因此真正意义上的行业格局重塑仍然有待观察。 2) 但是在另一个维度，我们也观察到传统图像龙头 Adobe 在 AI 图像原生应用的用户数 和商业化节奏上有些许落后。Adobe 旗下图像生成原生应用 Firefly24 年平均 MAU 为 555 万，低于 Leonardo.A（i 1200 万）、Midjourney（800 万）。在商业化节奏上，1QFY25 财报中，Adobe 披露了其直接从 AI 获得的相关收入为 1.25 亿美元 ARR（包括 Acrobat AI 助手、Firefly 图像生成应用和用于效果营销的 Gen Studio，意味着单纯的 AI 图像 收入更低），并预计于 FY25 达到 2.5 亿美元 ARR（大约占其总收入的 1%）。这一商 业化节奏也是略弱于 Midjourney（24 年 3 亿美元 ARR）等应用。因此展望后续的行 业格局，在 AI 图像应用大量崛起、整个行业向通用趋势演变中，行业龙头 Adobe 能 否顺利转型仍有待观察。

海外市场付费空间大，AI 赋能下出海面临全新的机遇

海外有更大的市场空间和更成熟的付费心智

海外对应的图像市场空间约为中国的 7 倍。根据 Sensor Tower 数据， 2024 年影像类应用 市场，包括照片编辑、视频编辑、影像设计、AI 艺术等细分市场的移动端收入规模合计共 53 亿美元（这里仅计算了 IOS 和 Google pay 端的内购收入，但可以作为对比指标），其中 美国市场以 19 亿美元的市场体量成为影像应用的首要市场，中国以 6.7 亿美元的体量占据 13%的市场份额，整体海外对应的图像市场空间约为中国本土的 7 倍。从某种程度上反映 出了海外更大的市场空间。

海外的 SaaS 订阅商业模式市场教育成熟，用户为增值服务的付费心智较强。海外市场（尤 其是欧美市场）对于 SaaS 订阅商业模式的市场教育优于国内，主要来自于海外的版权保 护相关法案更加严格，推动整体为增值服务订阅付费习惯的养成。同时欧美地区整体消费 能力更强，使其为增值服务付费的意愿更高，在整体互联网环境中养成了较为领先的用户 付费心智。具体来看，对比海内外不同行业主流软件的订阅制付费渗透率来看，腾讯视频 26% VS Netflix91%；腾讯音乐 14% VS Spotify42%；美团 28% VS Doordash49%；美图 秀秀 2.3% VS Canva10%。整体海外付费订阅渗透率平均能够达到国内软件的一倍或以上， 凸显出整体海外市场订阅心智成熟。

已有中国影像工具的出海成功经验，验证了付费潜力和道路的有效性

已有影像行业生产力工具在海外取得佳绩，印证付费潜力和道路有效性。以视频编辑与文 件扫描领域为例，中资背景企业凭借差异化定位和本土化策略，部分已在全球市场构建显 著竞争优势，取得市场领先成绩。 1） 剪映（CapCut）作为视频编辑赛道的绝对龙头，依托 TikTok 生态的协同效应，形成国 内外双轮驱动模式。24 年其海外收入达 1.7 亿美元，MAU 超 2.4 亿，收入与活跃用户 规模均 4 倍领先第二梯队竞品，印证了"工具+流量"模式在全球化扩张中的有效性。 2） 万兴喵影（Filmora）则采取差异化路径，以海外市场为核心主战场（海外收入占比超 99%），通过聚焦中长尾用户需求填补 Adobe 等专业工具与免费轻量化应用之间的空白， 2024 年海外收入同比增长 50%，并在剪映美区下架事件中快速承接外溢需求，实现单 月收入同比激增 177%，验证了中腰部定位产品的市场弹性。 3） 扫描全能王（CamScanner）作为文件扫描领域的全球龙头，采取"国内外同步渗透"策 略，凭借免费功能覆盖基础文件扫描与导出的高频刚需场景，MAU 达 4571 万，稳居 行业第一，其海外收入占比超 60%，在付费心智成熟的欧美市场，通过差异化定价与 功能分层实现稳定转化。

欧美用户订阅心智成熟，价格敏感度低，从而实现更高付费转化。综合回顾三款布局中外 市场的应用表现，欧美市场、尤其是美国市场，始终是应用的收入中心，美区 MAU 较低却 是主要收入来源。从月活用户付费表现来看，三款应用美国 MAU 平均贡献 4.5 美元，是中 国区 2.3 美元的 2 倍。

“功能+用户使用深度分级”的付费逻辑出海具备可行性。三款应用在付费墙设置方面保留 了与国内市场类似的模式，即通过免费功能触达广泛用户群体，通过 AI 相关应用、更大素 材库、无限次功能使用、更大的存储空间与多端协作等功能，定位应用重度使用人群与精 细化使用场景，提升变现效率。

海外轻量化的图像生产力格局极其分散，中长尾厂商亦能获得可观收入。由于图像生产力 自身的工具属性，其下游的细分场景丰富，导致市场集中度较低。从 ST 数据库中图像编辑 市场的内购收入来看，24 年 2 月至 25 年 2 月期间，整个行业收入的 CR5/10/20 分别为 28%/40%/54%，表现了整个市场较低的集中度水平，排名第 1/10/20/40/80 的公司年化收 入分别为 3 亿/1 亿/0.5 亿/0.18 亿/890 万美元，说明中长尾厂商亦能获得可观收入。

总结来看： 1、我们列举的三款影像类应用已经印证了海外的付费潜力和全球化道路有效性。剪映验证 了"工具+流量"模式在全球化扩张中有效性；万兴验证了中腰部定位产品亦有市场弹性；全 能扫描王验证了通过差异化定价与功能分层实现可稳定转化。 2、随着 AI 赋能应用的兴起，AI 功能作为付费墙的重要构成，或更有效的促进订阅转化。 结合前文的分析，AI 是当前图像生产力市场的核心变量，同时从已有的三款应用例子中看 到了 AI 作为付费墙内容的重要构成，结合海外订阅心智成熟的特点，或更有效促进转化。

复盘海外成功路径，看图像 AI 应用出海的竞争力和潜在空间

首先总结前文中的两个观点：1、AI 给图像生产力应用行业带来变革，拓展市场+格局重塑 的机会为中小企业带来机遇。2、海外有更加广阔的市场空间和成熟的付费意愿，在本身格 局迅速变化，应用长尾化的背景下亦存在显著机会。在此基础上本节进一步讨论国内图像 企业出海的竞争力。

复盘海外格局变动中的跑出企业的成功经验

前文提到了 AI 为图像生产力行业带来的格局变动机遇，我们希望通过复盘海外格局变动中 跑出企业的成功经验，为国内图像 AI 应用的竞争要素提供启发。这里选取海外通用赛道龙 头 Canva 和海外 AI 原生场景商品图应用赛道龙头 Photoroom 做复盘分析。

复盘 Canva：顺应图像通用轻量化浪潮，收购整合搭建图像生产力的全生态

顺应图像生产力通用化浪潮，开发轻量级应用。2013 年，Canva 成立并于澳大利亚上线。 产品自上线以来以实现“设计民主化”为目标，瞄准当时市场上设计领域 Adobe 一家独大 带来的设成本高、学习门槛高的问题，定位“低成本、高自由度”的设计场景。其背后是 全球图像生产力的通用化浪潮，随着 Facebook、Instagram 和 Youtube 等互联网平台的 兴起以及社交媒体的爆发式增长，导致营销广告相比传统广告的节奏更快、内容更多。Adobe 的像素级图片编辑能力在这样快节奏的图像生产场景下显得冗余且耗时，而 Canva 则通过 场景化模板，譬如针对社交媒体如 Instagram 的宣传图设计、海报设计、PPT 设计等，提 供海量的模板素材与高效的设计流程，实现对泛设计场景传播者的覆盖。

收购整合搭建图像生产力的全生态，全球覆盖并进行本土化布局。 1、 功能覆盖与渠道流量整合并行：2018 年至今，Canva 通过收购 PPT 制作公司 Zeetings、 Pixabay、Pexels 等免费素材库以及 AI 初创公司 Leonardo.Ai 等，不断丰富素材资源 并提升技术能力，有效降低了设计门槛。2021 年，Canva 收购 Remove.bg 的开发者 Kaleido，在保持该网站独立运营的同时在网站设置 Canva 跳转链接，实现多渠道流量 整合，在 2021 年收购 Kaleido 后，Canva 的网页端 MAU 增速突破 4 年新高。 2、 推进轻量化应用终端联动：先后在 iPad 端、iPhone 端、安卓端上线，进一步降低用户 使用门槛、满足了泛设计场景用户对即时创作和高效协作的需求。3、 全球覆盖与本地化布局：Canva 在 2017 年推出 180 种语言，并在 2019 年实现 180 个 国家的覆盖，同时 Canva 强调“真本地化”，譬如在日本市场，Canva 开发 47 种专属 字体库，解决日文字体版权复杂性问题；在印度、巴西等地推出本地支付方式等，实现 各国渗透目标，Canva 已经实现对 1/12 的美国人口覆盖、澳大利亚为 1/9，菲律宾与 墨西哥为 1/8。全球化路径与本地化策略帮助 Canva 建立强国际竞争韧性与广阔的发展 空间。 4、 AI 驱动与企业化转型。推出 AI 驱动的产品 Magic Studio，并为企业创意团队、销售团 队、人力资源团队提供定制化模板，进而迈向 AI 转型与 2B 方向探索，目前 Canva 已 经实现了福布斯前 500 企业 95%的覆盖。

复盘 Photoroom：精准定位有潜力的 AI 原生场景，依靠产品力做垂直解决方案

抓住 AI 拓展的商品图这一痛点垂直场景。Photoroom 创始人在担任运动相机品牌 GoPro 的产品经理期间，因频繁处理商品图背景擦除的繁琐流程（需手动使用 Photoshop），意识 到中小商家存在“零设计基础却需快速产出专业商品图”的痛点，2019 年开发初版应用“BG”， 核心功能仅聚焦于“一键抠图”。后续团队识别到白色背景的专业商品图的应用场景受限， 用户的痛点拓展到希望打造 “能提升转化率的商品图”，因此团队开始探索 AIGC 的应用， 打造、上线 AI 背景图功能。 免费功能解决单一痛点带来自然流量，付费效果预览促成变现。Semrush 的数据显示， Photoroom 前 10 热门搜索词中除 2 个 “Photoroom”相关关键词以外，另外 8 个均与“背 景”相关。“背景消除”（background remover）这个关键词为排名第一的自然流量搜索词， 为 Photoroom 贡献了 11.3%的流量，背景消除相近词共为 Photoroom 带来了至少 30%的 流量。正如我们之前对 remove.bg 流量引入 Canva 的分析一样，消除背景是传播类生产者 绕不开的一个功能，与该关键词建立深刻联系将为应用带来可观的自然流量。同时， Photoroom 在免费版中提供背景消除功能，通过出色的背景消除能力获得用户信赖，进一 步提供效果图预览，最终促进自然流量进行付费转化。

Photoroom AI 功能快速迭代。Photoroom 在 AI 背景图功能上有过两次更新。2022 年 11 月，Photoroom 上线 AI 功能 Magic Studio，定位通过自然语言指令生成高质量背景图作为 营销素材，用户可以通过输入“丛林中的鞋子，产品摄影，超写实主义”生成逼真的商品 图效果，但该功能上线并未为 Photoroom 带来及时的收入提升，Magic Studio 上线初期日 活用户甚至不过千；2023 年 3 月，上新 Instant Background 功能，提供大量预设的背景模 板素材，用户可直接选择，无需自主输入 Prompt，该功能获得活跃市场反响，自此流水一 路走高；2024 年，Photoroom 再次调整 Magic Studio 定位，AI 文生背景重新上线，即时 背景则以背景素材的形式继续供用户访问、使用。

AI 功能市场反馈依赖用户心智培养与强产品力构建。我们认为 Photoroom 对于 AI 功能的 定位与布局是用户心智培养与产品力完善的综合结果，对于早期的 AI 功能而言，一方面用 户心智尚不成熟，使用习惯未得到培养，思考合适的文字提示词来获得理想的效果图对电 商卖家而言耗时且学习成本较高；另一方面，初代 AI 背景图功能生成结果耗时长，用户无 法预览生成结果，文字提示词生成的效果同样会带来产品细节失真问题。Photoroom 识别 到产品力的落后，通过开发内部模型“Instant Diffusion”优化技术细节，将单张照片的生 成控制在几秒内，同时为用户多个可选方案，进而牢牢抓住电商卖家对于高效、便捷、低 学习成本的图像编辑需求。

总结来看，Canva 和 Photoroom 成功的共性因素在于： 1、 精准识别行业的变动趋势，趁势而行。Canva 在社交媒体爆发阶段，洞察到传统设计 工具（如 Adobe）无法满足“快速出图+多平台适配”的轻量化需求，通过模板化工具 与多终端布局抢占市场；Photoroom 则抓住电商降本增效期，中小商家商品图拍摄成 本高、销售转化压力大的普遍诉求。二者均通过“趋势预判+场景适配”实现破局。 2、 抓住有潜在空间的垂直场景，依靠产品力解决痛点。Canva 通过移动端专项优化、协 作办公套件、优质模板库，精准击中泛设计场景用户痛点；Photoroom 从“一键抠图” 延伸至更具付费潜力的 AI 背景生成功能，对模型能力进行精细化打磨，以“小而准”的功 能响应用户核心诉求。验证极致产品力对抓住高价值场景的重要性。 3、 优质的迭代能力，迅速响应市场反馈。Canva 通过“收购+自研”双路径敏捷迭代，早 期收购 Pixabay 等素材库补足资源短板，后期收购 Affinity 等专业工具扩展能力边界， 推出 AI 套件“Magic”，实现从工具向生产力平台的升级；Photoroom 则展现了“试错验证-优化”的闭环能力，在 AI 背景图上线遇冷后迅速调整策略，扭转用户评价。快速迭 代能力赋予产品长期竞争力。

以 AI 原生场景商品图为例，看中外产品力对比

AI 商品图是生成式 AI 带来的典型原生场景，是在简单的文生图等基础应用之外的具体场景 解决方案，具备应用的典型性。解决传统电商商品图线下拍摄的复杂流程，当前在海内外 均有实际案例落地，海外应用龙头为 Photoroom，国内为可灵、Cutout Pro、美图设计室等。 我们在先前报告中曾测算过国内 AI 商品图的 TAM 大约为 41-93 亿元，24 年当前市场实际 收入预计不超过 10 亿元，仍有很大的提升空间，测算的基础是国内电商从业人群，而海外 预计市场空间更大。

AI 商品图市场主要有两个痛点： 1、效果维度：细分场景的核心需求是高质量背景消除+融洽的 AI 生成效果。商品图场景主 要承接中小电商商家为了适应不同电商平台，希望以更低的成本实现更专业化的商品图效 果，实现提升转化与营收表现的需求。在功能需求上，图片背景消除作为工作流起点，再 接入背景素材、自然阴影生成效果完成完整的商品图制作。在生成效果上，商家对于真实 性有极高的要求，尤其关注商品细节还原。 2、工作流维度：顺畅工作流为前提，需要批量编辑并贴合电商场景，定位中小商家效率要 求。需要有完整且顺畅的工作流，定位为中小商家提效，面对电商多 SKU 场景下需要批量 产品效果图处理并贴合实际电商场景。 而 AI 模特图是商品图的进阶应用，解决电商人像服装商拍市场成本高且流程繁琐的痛点， 在技术层面仍有提升空间。目前 AI 模特图作为针对服饰类电商品牌的应用场景，但因为人 像处理的复杂性，是 AI 商品图的进阶应用。常规的服装品牌商拍流程涉及到模特挑选、场 地与设备准备与拍摄、后期处理、挑选、审核图片等环节，流程上需要几天到几周不等。 根据 AI 商拍企业 weshop.ai 业务负责人的陈述，行业内部普遍认知是品牌每年素材花费 在 GMV 的 2%-5%，因此节约的空间较大。由于 AI 生成的黑箱过程，模特图的生成是一步 到位的，细节可调整空间较小，在商业上的可验证性仍处于初步阶段，依赖技术能力的提 升，海外 Photoroom 未推出 AI 模特图功能，目前只有国内可灵、美图设计室等应用在探索。

海内外商品图应用上线历程梳理： 1） 2019 年底，面向 Amazon, eBay 等电商平台的专业产品图编辑应用 Photoroom 上线； 同年，主打背景消除、图片画质增强，电商场景专业白底商品图编辑应用 Cutout pro （国产应用出海，LibAI Lab 旗下）上线，主要面向海外用户； 2） 2022 年 3 月，美图旗下主打“AI 工作流”、覆盖 AI 商品图、模特图的生产力应用美图 设计室上线，主要面向国内用户； 3） 2022 年 10 月，主打 AI 去背景、去除物体和替换图片颜色的 AI 图片编辑工具 Pixelcut 上线； 4） 2023 年 6 月，美团推出商品图与模特图海外应用 X-Design 与 Vmake（目前 Vmake 转型视频编辑领域，X-Design 承揽商品图与模特图功能）；同年，LibAI Lab 推出继 Cutout.Pro 之外的另一款产品 PromeAI，针对更加垂直的电商等设计产品，推出模特 图功能。 5） 2024 年底，快手旗下 AI 生图应用可灵上线 AI 模特图功能，提供文生模特、AI 示意等 功能。

从活跃用户表现来看，早期参与者 Photoroom 领跑，网页端与移动端 MAU 均在千万级， Pixelcut 网页端流量开始逼近 Potoroom，移动端仍在追赶。Cutout.Pro 推出 5 年后独立访 客数达到千万级别，PromeAI 则达到百万级别。美图旗下美图设计室活跃用户也达到千万 级，X-design 流量集中在网页端，活跃用户在百万级。可灵模特图功能嵌入平台生图功能， 整体活跃用户在中百万。

国内商品图相关应用实际在产品力层面和海外头部产品 Photoroom 相比各有优劣：1） Photoroom 在商品图细节处理层面突出，但是缺乏模特图产品。2）Cutoutpro 细节处理优 秀，但是适配性较弱。3）美图设计室具备最全工作流，且综合能力最全面，但是技术细节 有打磨空间。4）可灵 AI 模特的生成真实感最强，但是在工作流层面有欠缺。总结：从 AI 商品图产品的案例来看，国产 AI 应用并不逊于海外，甚至在生成效果（可灵）、工作流完 整度（美图设计室）等层面更优。进一步泛化来看，我们认为海外的优势是在于模式或道 路的创新，而国内应用的核心优势是在于产品、工作流层面的设计和打磨，在多年互联网 发展中具备较强的执行力。

AI 图像生产力应用的出海竞争力和潜在空间

国内 AI 图像出海赛道高度景气。当前国内 AI 图像赛道已有众多参与者，赛道高度景气。 包括字节（即梦）、快手（可灵）、MiniMax、美图等等。我们认为在当前 AI 应用 C 端落地 最快的两个赛道 AI Chatbot 和 AI 图像中，AI Chatbot 海外已经有 Chatgpt、Claude 等等相 对占优的竞争对手，而 AI 图像类赛道正如我们前文的分析，行业整体边界和格局正在迅速 变化，有较大的出海机遇和潜力，因此整个赛道表现出高度繁荣。

有关国产图像 AI 应用的竞争力，我们认为可以分为两个层面探讨，一为基础能力，二为垂 直场景的产品力。 在基础的 AI 图像、视频生成领域，国产出海应用已实现后来居上。从头部 AI 图像、视频 类应用的用户数来看，国产出海 AI 应用已经实现后来居上。 1） 从 AI 图片生成来看，Midjourney23 年初最高达到过 2500 万活跃用户，进入 25 年已经 降至约 500 万，而国产出海应用 Sea art AI（海艺互娱）则迅速增长至超过 1000 万用 户，在全球维度仅次于而 Leonardo.Ai。 2） 从 AI 视频生成来看，Runway23 年为视频生成领域的龙头，但是随着 Hailuo AI （MiniMax）、Kling AI（快手）和 Pixverse（爱诗科技）在 24 年的迅速崛起已经超过 了 Runway，在用户体量维度处于全球领先地位。 这一赶超，标志的是我国图像类底层模型能力已经具备较强的竞争优势。头部应用技术能 力的进步可能会对于我国整个 AI 图像产业的模型能力带来协同，比如我们看到美图即在其 MOKI 产品中接入了可灵模型来优化动作生成等等。

在更进一步的垂直场景应用中，我们认为国内图像生产力应用在国内激烈竞争中已经积淀 了优质的产品力，在产品设计、迭代能力、用户反馈等维度有明显的优势。从商品图的测 试结果来看，我们发现国产的部分应用已经具备了与海外头部应用 Photoroom 相近甚至更 优的产品能力。底层来自于国产图像应用的产品在国内的激烈竞争中持续打磨，已经沉淀 出领先的精细化功能矩阵，同时在国内更加复杂和动态的需求下，有非常强的产品迭代速 度能够迅速适应市场变化。这些都为在垂直场景应用的竞争中奠定了基础。 我们认为单个 AI 图像类应用全球化的短期潜在空间约为 1~8 亿美元，长期潜力是否可对标 第一梯队应用重点在于是否能以“杀手级”功能实现亿级别 MAU 的突破。根据 4Q24 财报， 可灵 AI 截至 25 年 2 月累计收入达到 1 亿元，我们预计有 60%或来自于出海。展望远期， 从海外已实现商业化落地的 AI 原生应用为参考，主要依靠 MAU、ARPU 两个维度提升带 来收入增长，包括相对低 MAU、高 ARPU 水平的 Midjourney、Runway 等等以及高 MAU、 低 ARPU 的 Leonardo.Ai、Remini 等等。以海外应用实例为基础，我们假设 AI 图像类应用 短期内 MAU 在 1000~4000 万区间，ARPU 在 10~20 美元区间，则 AI 图像类应用全球化 的潜在空间约为 1~8 亿美元。长期潜力能否对标第一梯队仍需要看是否能出现“杀手级” 的产品革新，带来 MAU 实现上亿级别的突破，比如剪映、Canva、Adobe 等等。

编辑：火腿肠