美图拿出1亿元，面向全行业寻找AI影像Builder

AI模型还在不断迭代，但说实话，创业者们眼下要面对的问题，已经和之前不太一样了。

现在，调用成熟模型、做出产品原型的门槛正在持续降低。几个人，甚至一个人，花很短的时间就能捣鼓出一个能用的AI应用。尤其是在影像领域，AI正不断地催生出各种新的产品形态和应用场景，创新这件事，越来越多地来自形形色色的团队和开发者，不再只是少数几家平台公司的专利。

最近，

发起了一个叫的活动，直接拿出了，面向全球寻找那些。他们想找的，是能一起探索AI影像未来更多可能性的“Builder”。

这个挑战赛跟我们平时见到的Hackathon（黑客松）不太一样，它寻找的目标非常明确：

那些已经走到用户面前，正处在产品验证和增长关键阶段的团队。

这场面向全行业的比赛，其实在内部已经先试过一次水。今年年初，美图内部员工的产品挑战赛，有207支团队参与，最终交付了136个能实际运行的AI产品Demo，其中43支团队，是名副其实的“一人团队”。更值得关注的是，将近七成的项目负责人并不是产品经理，而是设计师、运营、工程师、数据分析师这些不同岗位的员工。这组数据本身就说明了一个问题：AI正在大幅降低产品创新的门槛，让越来越多的人拥有了把想法变成产品的能力。

从美图这个挑战赛背后，其实能看出一些行业风向的变化——当AI影像的竞争，从拼模型能力转向拼产品能力时，整个行业到底在发生什么？

△图片为AI生成

好产品，长在真实需求里

生成式AI刚火起来那会儿，行业的竞争焦点几乎都集中在模型能力上。你模型更强，你就更牛。但慢慢地，随着基础模型能力不断提升，大模型越来越像水和电——它当然重要，但已经不是每个团队都必须从头开始建设的东西了。

△图片为AI生成

新的竞争点由此诞生：当不同产品可以用上差不多的模型，用户凭什么选你？

答案，恰恰藏在

。

举个例子，Cursor的价值不光是往代码编辑器里接入一个大模型，它更重要的是重新设计了程序员用AI写代码的整个流程；Lovable降低了普通用户做应用的门槛，它的竞争力同样来自对产品流程和交互方式的重组。用户最终要买的，并不是一个模型，而是一个能完成的任务、一段被节省的时间，或者一个过去很难得到的结果。

模型能力决定了产品的上限，但产品能力，才真正决定了用户愿不愿意用你。所以，今天能引起关注的AI产品，往往都有一个共同特点：

比起一个天马行空的创意，越来越多人开始相信，真正优秀的产品，更像是从真实生活里“长出来”的。

• 有经历过AI应用增长困境的创业者，开始为其他AI团队打造增长产品；
• 有长期研究人机协同音乐创作的学者，做出了视频原生的AI音乐工具；
• 也有长期使用影像工具的创作者，从自己的修图和内容生产需求出发，开发了面向自媒体创作者与影像爱好者的一站式AI影像工具。

这些项目方向各不相同，起点却惊人地相似：创造者自己就是场景中的一员，也是产品最早的用户。他们不是先决定做一款AI产品，再去找一个成立的需求，而是把自己长期经历、反复观察的问题，变成了一个产品。

这种能力，往往被称为Founder-Market Fit，也就是

。它回答的问题是：答案未必是你们团队拥有最牛的模型，更可能是你们比别人更了解一个行业的工作方式，知道用户把时间浪费在了哪里，知道哪些看似微小的问题每天都在发生，更知道什么样的结果才算真正“可用”。当模型能力趋于普及，这种来自行业和用户的长期理解，反而成了最难被复制的东西。

而影像，恰恰是这一变化最早、也最明显的行业之一。

从Demo到产品，如何跨越？

过去，一张图片或一段视频，要经过拍摄、修图、设计、剪辑等多个环节，每个环节都对应着不同的软件和专业技能。AI出现后，这条生产链路开始被重新改写。随之改变的，还有影像产品的竞争逻辑——从“提供一个工具”，逐渐走向“帮助用户完成一项工作”。

影像行业因此迎来了自己的机会。Adobe在创意行业相关研究中指出，随着社交媒体、电商营销、品牌传播等场景的增长，企业和个人对视觉内容生产的需求持续增加，创作者们都在寻找更高效、更智能的内容生产方式。

但是，从一个令人惊艳的Demo，到一款用户愿意长期使用的产品，中间仍然存在明显的距离。产品上线、获得第一批种子用户之后，你才会真正面对一系列现实选择：

AI降低了产品从0到1的门槛，却没有自动解决产品从1到10、再从10到100的问题。

很多团队缺的不是做Demo的能力，而是帮助产品穿过验证期和增长期的资源、经验与反馈。也正因为如此，行业开始越来越关注另一类人——

。Builder强调的不是身份，而是那种持续把一个想法打磨成产品的人。他们可能来自技术、设计、摄影等不同背景，但共同点都是。越来越多优秀的AI产品，其实都是这样诞生的。

和很多AI比赛不同，美图产品挑战赛（Meitu Hatch Catch）更像一次寻找产品的计划。它寻找的，不是停留在PPT里的想法，也不是几天时间赶出来的Hackathon Demo。美图真正希望看到的，是那些

——它们可能已经有了第一批用户，可能已经完成了第一轮产品验证，也可能已经开始产生收入，只是还需要更多时间成长。

报名要求也非常明确：

更重要的是，美图还提到了一个特别有意思的维度——团队的“第二属性”：为什么偏偏是你来做这件事？你是不是长期生活在这个行业？是不是本来就是这个产品的用户？是不是比别人更理解这里面的工作流、审美和真实需求？

事实上，很多时候，一个产品真正的护城河并不是模型，而是创始团队长期积累下来的行业理解。这也恰恰呼应了Founder-Market Fit的逻辑。美图想找到的，正是那些已经在自己生活里把产品“长出来”的Builder。

帮助Builder们跨过容易跌倒的那几步

找到Builder只是第一步，更重要的是如何帮助Builder跨过那些容易跌倒的坎儿。

很多人最先注意到的，可能是美图产品挑战赛（Meitu Hatch Catch）开放的

，以及的投资机会。但资金之外，更值得关注的是。

入围项目将获得创业实战工作坊、产品共创交流、用户调研与内测、冷启动资源以及技术支持。美图也会结合自身经验，为项目提供商业化和全球化方向的交流与协助。这些支持，指向的是AI创业中最难标准化的一段过程：产品已经上线，也有了第一批用户，但还没形成稳定增长。在这个阶段，团队需要回答的问题往往不是“还能增加什么功能”，而是“什么才是产品真正成立的理由”。

截至2026年3月，美图全球付费订阅用户已经

，AI生产力应用ARR持续增长，多款产品在全球市场获得用户欢迎。从移动互联网时代的修图工具，到AI时代的影像生产力平台，美图积累了大量的产品实践。如何根据用户反馈迭代产品、如何分配有限资源、如何验证商业模式、如何实现全球化增长，这些正是美图作为成熟平台能够提供经验的地方。

AI影像产品真正的竞争，或许才刚刚开始。对于已经迈出第一步的Builder来说，比做出一个Demo更重要的，是把这个产品真正做下去。而美图产品挑战赛（Meitu Hatch Catch），希望成为这段旅程中的一个起点。

目前，美图产品挑战赛（Meitu Hatch Catch）仍在火热报名中，截止时间为

。