马斯克点赞的Lovart爆火背后:中国AI正在颠覆全球设计行业规则

2025年05月26日17:43:05 科技 1793

最近,一款专注于设计领域的智能体Lovart成功出圈。

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Lovart的邀请码一码难求,整个AI圈都在苦苦等待Lovart的邀请码。


体验了Lovart后,马斯克在X上为其点赞。


朱啸虎也转发了相关新闻,并公开表示,今天的模型能力,只有垂直场景的AI Agent才能真正达到商业化的质量。


两个月前,Manus横空出世时的盛况再次在AI圈重演。


为什么Lovart会如此受欢迎?它究竟有哪些突破?


前不久,有记者和Lovart创始人陈冕聊了聊。


看了他的访谈,我有种感觉:Lovart即将开启垂类Agent的新时代。正如陈冕所说的:“Lovart没有‘产品经理’,只有‘设计师’。”


为什么这么说?请允许我喝口水,慢慢为你道来。



一、创业是在黑暗中前行,需要一盏灯照亮前路

陈冕早期在共享单车头部企业摩拜担任产品总监,积累了互联网产品从0到1的实战经验。


2018年加入字节跳动后,他主导了剪映的全球化商业化,推动该产品成为全球用户量超10亿的头部视频剪辑工具。


在字节跳动期间,陈冕已开始布局AI设计赛道,并在设计行业积累了足够的工作经验以及深厚的人脉。


现在,他带领团队推出的Lovart确实足够惊艳。


陈冕提出了一个非常有见地的观点:当你不掌握模型也不掌握流量时,最大的创新来自于认知。


大模型很重要,有了底层大模型的支撑,公司可以随意切入任何一个赛道。比如掌握了大模型的阿里巴巴。


阿里巴巴通义系列大模型通过统一架构实现跨模态任务处理,支持图像描述、视觉定位、文生图等30余种任务,依托自研分布式训练框架实现十万卡GPU集群训练,训练效率提升11倍、推理效率提升6倍。


前不久,一款AI产品连续几个月排名AI下载榜首位,超越了DeepSeek和豆包,它就是夸克——阿里旗下的对话框浏览器。


凭借阿里巴巴通义千问的大模型的推理能力,夸克成为年轻人工作和生活必备的对话框,初步具备了通用Agent形态,有望成为AI时代的流量入口。

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还是在前不久,飞猪问一问开启了内测,还可以帮助用户规划行程,推荐景区酒店,甚至购买机票。它初步具备了旅游Agent的功能。

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阿里巴巴的大模型强大的推理能力,是其不断切换赛道进入新领域的底气所在。


大模型很重要,流量更重要。


掌握了流量,新推出的AI产品就可以很丝滑地被用户接受。比如掌握了中国最大流量的腾讯。


你知道腾讯元宝吗?不知道。

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腾讯元宝是腾讯旗下的AI助手,提供搜索深度推理、快速任务处理的服务。


腾讯元宝于去年6月份上线,那时最火的AI助手是Kimi和豆包。元宝上线之后一直默默无闻,蓄势等待时机。


今年春节期间,时机终于到了。


那时DeepSeek横空出世,元宝是第一批接入DeepSeek的企业。借助满血版DeepSeek的叙事,元宝吸引了很多人的关注。


紧接着,微信开始全力开放九宫格为腾讯元宝导流。


腾讯元宝的下载量在AI应用下载排行榜上,从去年的10名开外一直攀升,甚至一度超过了DeepSeek,排名榜首。

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现在,元宝的日活跃用户数一直稳定在前三名。


掌握了微信这个互联网最大的流量入口,只要腾讯扭动流量的把手,就像开动了印钞机,流量像水一样哗哗地流了进来。


腾讯掌握的流量是其做好AI产品最大的底气。


可是创业公司既没有模型支持也没有流量入口,那他们的竞争优势在哪里?


陈冕指出,创业公司要想获得竞争优势,只能靠认知+极致的执行。

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陈冕早期在剪映有多年的工作经验,对设计行业有足够的认知,有足够的人脉。


长期的经验积累,让这个创业团队拥有大厂没有的认知。


事实上,在Manus出现之前,他们就已经开始做Lovart了。


创业有时要经历九九八十一难,创业初期最困难的是,所坚持的方向是否正确。


陈冕说,整个Agent行业都要感谢Manus,它让很多在这个赛道坚持的创业者,看到了坚持的意义,看到了创业前进的方向。


创业就像在黑暗中前行,需要一盏灯照亮前行的路。

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Manus爆火后,团队意识到这条路是正确的,加快了产品设计的步伐。


现在Lovart邀请码一码难求,火爆的情况远超出想象。


认知+极致的执行是Lovart成功的关键。


找准方向,极致执行,是创业者成功的不二法门。


陈冕非常认可Manus,但并不看好它的方向。


为什么?



二、垂直智能体崛起:从工具到合伙人的进化论

什么是智能体Agent?


Agent是一种能够理解用户需求、规划任务并调用工具完成复杂目标的智能实体。


如果说AI是机器,那么智能体就是能够理解用户需求、分解工作任务,并能和机器对话,让机器完成工作的人类的代理人。


Manus是通用Agent,它能帮你规划处理生活和工作中遇到的所有问题。


Lovart则是设计领域的垂直领域Agent,它只能帮你解决设计方面的问题。


陈冕认为,更准确地说,Lovart是定位于给设计师用的AI产品。

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陈冕指出,AI画图经历了三个阶段:


1.0阶段:单一的内容生成


最开始,大家使用的是Midjourney、Stable Diffusion,国内则使用豆包、即梦等工具。


Midjourney画出来的图确实很棒,画质清晰,达到海报级别,被很多设计师所认可。


2.0阶段:工作流集成


如ComfyUI将很多有用的设计工具都集成在这个平台上,让设计师可以方便地使用,从而形成一个完整的工作流程。


3.0 阶段:Agent


由AI规划并执行工作流。


简单来说,在AI画图1.0阶段,设计师需要在头脑中定义问题,对解决问题的方案进行规划,并努力寻找各种画图工具。当然,我们之前提到,Midjourney就是一个非常好的画图工具。


在AI画图2.0阶段,一些平台如ComfyUI会将一些好用的画图工具都集合在平台中,让设计师方便地找到并使用它们。但对于问题的定义以及方案的规划,还需要设计师自己去做。


来到AI画图3.0阶段,设计变得更加智能化。你只要告诉智能体目标,AI智能体就能像设计师一样自动分解问题,对解决问题的方案进行规划并寻找合适的工具。


这相当于从AI画图1.0阶段,用户雇佣了一个好的设计师,到AI画图3.0阶段,用户雇佣了一个好的管理者。这个管理者手下有一群优秀的虚拟设计师团队,每个设计师都有其特点和边界。

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例如,A设计师擅长画人物,B设计师擅长画景物,C设计师擅长做海报。


当智能体接到任务后,会理解任务,对任务进行拆解,找到各个领域中最优秀的“设计师”,完成任务,最后将结果组合起来,形成一张非常棒的作品。


当然,遵循这一套流程依然有可能无法满足用户的需求。


很多创作者在创作过程中都会遇到不少痛点。


比如,最近即梦3.0率先上线了海报级别的图片制作功能。


经过多次尝试,你会发现它制作出来的图片整体效果非常好,但有时总有一些地方无法让你感到满意。


尽管即梦允许用户通过一句话修改个别区域,但修改的效果总是不尽如人意,存在多次抽卡现象。


这几乎是所有创作者在创作过程中的痛点,无论是作家、作曲家还是设计师,无不如此。


不过,文字作品在输出后可以非常方便地修改,图片作品就不那么容易了。


为了解决这个痛点,Lovart贴心地推出了画布和工具箱功能。


在Lovart里,画布功能的出现模拟了传统设计中甲方与设计师在桌面协作的场景。它支持拖拽、指点及自然交互,同时保留了传统的工具箱编辑功能。当AI能力不足时,设计师可以手动调整。


经过人机共创,一幅优秀的作品就诞生了。


Lovart的定位是“全球首个AI设计智能体”,它最大的亮点是重塑设计师的工作流程。


为什么这么说?



三、重构设计生产力:工作流革命进行时

知名博主快刀青衣提出,Lovart将彻底重塑设计行业的工作流程。


在传统设计行业,设计师大量的时间不是花在寻找设计灵感上,而是花在一些不重要的琐事上,如反复的沟通。

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很多时候,甲方的需求是很模糊的,你完全可以把它理解成是一种灵感,很难用语言来表达。


但要设计作品,必须把需求确定下来。于是在沟通环节就出现了设计师与甲方一次又一次反反复复的确认,少则三五天,多则一两星期。


而Lovart通过自然语言理解技术,将模糊的需求直接转化成可执行的方案。设计师可以和甲方坐下来,通过Lovart软件直接把需求展示出来,让甲方当场确认。


博主快刀青衣仅用“像素风格《灌篮高手》球星卡”的日常化描述,AI即自动拆解出核心角色选择、视觉叙事逻辑、球队特征呈现等专业设计要素,并生成包含情绪叙事的完整提示词体系。

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传统“需求-构思-修改-交付”的线性流程被打破,Lovart正在重构新的设计流程:


1、知识获取:自动检索IP背景。


2、风格匹配:调用像素风格库并构建色彩方案。


3、元素生成:同步产出15张球星卡及配套文字排版。


4、主动建议:完成主任务后提示“是否需要可编辑文字版本”。


更让人感到兴奋的是,Lovart能展现出人类的工作思维,在完成基础任务后主动拓展人类还没有想到的衍生设计。


在完成球星卡后,AI未经博主快刀青衣的追加指令,就产出手机壳、钥匙扣等周边产品。


Lovart已经让AI从工具升级为“设计合伙人”。



四、东西方商业逻辑碰撞:付费意愿驱动的创新分野

陈冕说,Lovart会是一款收费的软件,面向海外消费者推出付费版本。中国消费者不是不愿意付费,而是想要为结果付费。


事实上,进入AI时代后,我们发现越来越多的国内优秀的AI公司都在出海,都面向海外消费者推出付费版本,而国人却无法享受科技进步带来的好处。Manus是如此,Lovart也是如此。


为什么会这样?知名博主刘润认为,想要让国内消费者为纯工具类软件付费真的很难。


微软刚进入中国时,曾力推一款应用,本想先以试用的形式推向市场,但用着用着就发现市场上出现了很多绿色版本。


开发者辛辛苦苦开发出来的软件,还没赚钱就被开源了。开发者辛苦一场,却打水漂了。


国内消费者习惯于免费+广告的模式,还没培养付费使用软件的习惯。

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看看美国,付费的意愿确实非常强烈。


盛景网联董事长、知名投资人彭志强不久前在硅谷进行了为期两周的AI创业考察。回国后,他做了一场直播交流,分享了他此次硅谷之行的感悟。


他在直播中提到:


在美国,无论是C端还是B端客户,其付费意愿确实令人羡慕。


在通胀的环境下,美国AI创业公司能够掌握定价权,借助通胀实现更可观的收费金额。


相比之下,中国的SaaS企业或AI企业,无论是B端用户还是C端用户,付费意愿都不强。


事实上,最近几年,在AI方面,无论是大模型还是垂直应用方面,中国和美国的差距还是比较明显的。


良好的付费意愿,使得越来越多的应用如雨后春笋般涌现出来。


反观国内,我们的用户付费意愿还在培育当中,再加上经济下行压力大,人们收入下滑,支出越来越谨慎,很多创业型公司不得不把生存作为第一要务。


海外市场正好可以为他们提供良好的生存环境。


于是海外就出现了付费意愿越强,创新型应用越多;创新型应用越多,越促进整个行业蓬勃发展的良性循环。


当然,我们也为此感到可惜,这么好的产品,我们用不上。



五、创作者新赛道:AI共生时代的生存法则

你可能和我一样也有这种感觉:今年以来,AI应用出现了大爆发的趋势。


从Manus到Lovart,每隔两三个月总有一款产品能够吸引大家的关注,成功出圈。


这些产品都很有特点,能够解决人们生活和工作中的一些痛点,有可能成为一款伟大的产品。


这是一个伟大的AI时代。


陈冕也不忘对行业的趋势进行预测。


陈冕指出,未来通用互联网产品经理这个职业可能面临较大风险。


因为通用型的Agent很可能被基础模型内化,大厂的机会更大。


真正能实现百花齐放的,应该是专注于垂直应用的Agent。

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专业领域、垂直领域的产品经理角色更为重要,他们既有互联网行业的知识,也有专业领域的经验。


就设计行业而言,他们能够把顶尖设计师的经验和智慧投喂给AI,经过这些数据训练过的AI,将变得更加智能。


未来顶尖的作品将是人和机器共创的。

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顶尖设计师可以借助AI的力量批量生产顶尖的产品,生产产品的成本降下来了,普通人就可以享受到这些顶尖产品带来的好处。


没有使用AI之前,顶尖设计师做一幅作品可能需要一个月。借助智能体的帮助,做同样质量的产品,只要一两天。


以前做一幅作品的时间,未来可以做十幅甚至几十幅作品。


绘画、音乐、设计等领域,高端的作品价格降下来了,普通人就有机会享受这些作品带来的实惠。


顶级创作者也因为薄利多销赚更多的钱。


当顶尖作品的价格开始下降,许多中小创作者会失业。


要想保住饭碗,唯一的方式就是时刻准备好拥抱AI。


一部分中小创作者会率先拥抱AI,借助AI的力量,大量生产产品。

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占据了AI的先机,并不代表他们的一劳永逸。


他们还得努力向上,争取成为顶尖创作者,这样才能把自己的经验与AI更好地结合,让自己立于不败之地。


使用AI是有时间窗口的。


当一些顶尖创作者也开始拥抱AI的时候,行业中会出现大量利用AI制作的顶尖作品,整个行业的收费就降下来了。


中小创作者一定要利用这一段时间窗口,努力让自己快速往上爬,争取在行业饱和之前成为顶尖的创作者。



六、写在最后

正如科技大佬们预言的“AI应用爆发元年”,短短半年间,从Manus的通用智能风暴到Lovart的设计革命,我们已见证十余款足以重构产业逻辑的AI产品破茧而出。


这些承载着行业智慧的结晶,正以精准的手术刀姿态切入设计、创作、旅行等垂直场景的痛点内核。


此刻的AI创新浪潮,恰似2008年iPhone撬动移动互联网的前夜——当Lovart的像素画笔在虚拟画布落下第一抹色彩时,我们分明听见了新时代的胎动。


站在奇点爆发的临界线上,回望莫奈焚画的执着与扎克伯格的“完成哲学”,终将明白:


这场革命最璀璨的光芒,不在于技术替代的狂飙突进,而在于人类终于学会将行业积淀转化为智能火种,在人与机器的共创中,点燃属于未来的星辰大海。

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