Wu Haibo, Generaldirektor von WeShop: Das Unternehmertum im Bereich KI hat die Zeit der "Hüllen-Apps" hinter sich | AI Partner-Konferenz 2025

Das Jahr 2025 ist das erste Jahr des Ausbruchs der KI-Anwendungen. Wenn der globale KI-Wettlauf in die "Chinesische Phase" eintritt, verändert eine tiefgreifende technologische Revolution stumm die Branchenlandschaft. An diesem kritischen Punkt steht die Branche vor zentralen Fragen: Wie kann die Kluft zwischen KI-Technologie und massenhafter Anwendung überwunden werden? Wo wird die nächste bahnbrechende KI-Superanwendung entstehen?

Am 18. April hat die von 36 Kr organisierten 2025 AI Partner-Konferenz im Modsu Space in Shanghai grandios begonnen. Das Thema dieser Konferenz lautet "Die Super-App ist da", und sie konzentriert sich auf die bahnbrechende Veränderung der KI-Anwendungen für alle Branchen. Die Konferenz gliedert sich in zwei Hauptkapitel: "Die Super-App ist da" und "Wer ist die nächste Super-App". Sie deckt sieben Themen wie "Im KI-Weltraum aufgewachsen" und "Im Jahr 2025 geht es um Super-Apps in der KI" ab und umfasst über 10 thematische Vorträge, 3 Roundtable-Diskussionen und die Veröffentlichung von zwei Listen ausgezeichneter KI-Fallstudienunternehmen. Sie analysiert tiefgehend, wie die KI-Technologie die Geschäftslogik neu strukturiert und die Branchenlandschaft neu gestaltet, und erkundet die unendlichen Möglichkeiten, die KI-Superanwendungen bieten.

An diesem Tag hat Wu Haibo, Generalmanager von WeShop Weixiang, einen thematischen Vortrag mit dem Titel "Der globale Weg von WeShop Weixiang: Evolution oder Aussterben" gehalten.

Im Folgenden finden Sie den Inhalt von Wu Haibos Vortrag, bearbeitet und editiert von 36 Kr:

Vielen Dank für die Einladung von 36 Kr! Guten Nachmittag, ich bin Wu Haibo von WeShop Weixiang. Heute möchte ich anhand der Gründungserfahrungen von WeShop in den letzten zwei Jahren einige Beobachtungen und Überlegungen aus der Praxis teilen und hoffe, dass ich Gründern in der KI-Welle Anregungen geben kann.

Wu Haibo, Generalmanager von WeShop Weixiang

Lassen Sie uns zunächst eine Minute Zeit nehmen, um Ihnen über ein Video einen direkten Einblick in die Geschäftstätigkeit von WeShop zu geben.

Einfach ausgedrückt, konzentriert sich WeShop auf die Bereitstellung von KI-basierten E-Commerce-Fotografie-Lösungen für E-Commerce-Unternehmen. In der traditionellen E-Commerce-Betriebsweise müssen Händler enorme Kosten für Modelle, Verleih von Räumlichkeiten und Einstellung von Fotografen für die Produktfotografie aufwenden. Mit unseren selbst entwickelten KI-Tools helfen wir den Händlern jedoch, mit einem Klick Modelle und Hintergründe zu ändern und effizient Produktpräsentationsbilder zu generieren. Als erste chinesische und eine der ersten globalen Teams, die KI-basierte E-Commerce-Fotografie-Tools entwickelt haben, hat WeShop seinen Ursprung in dem Mode-E-Commerce-Gen von Mogujie. Derzeit richtet sich das Unternehmen hauptsächlich an ausländische Kunden und verrechnet in Form eines SaaS-Abonnementmodells. Ich habe selbst viele Jahre lang in Mogujie in der Produktentwicklung und in der Such- und Empfehlungsalgorithmen intensiv gearbeitet. Seit 2021 widme ich mich der Entwicklung von Großen Modellen und bin jetzt in Weixiang für die Produktentwicklung und die Zusammenarbeit mit Großkunden verantwortlich.

Die Gründungserfahrungen der letzten zwei Jahre haben mich tief von der Doppelnatur der Welle der Großen Modelle überzeugt. Ich bin es gewohnt, zunächst die "schlechten Nachrichten" zu erzählen und dann die "guten Nachrichten" zu teilen - schließlich kann man nur Chancen nutzen, wenn man sich den Herausforderungen stellt.

Schlechte Nachrichten: Das Modell ist die Anwendung - Existenzkrise für Start-ups. Die härteste Realität in der Ära der Großen Modelle ist, dass "Modell ist Anwendung" zum Mainstream wird. Vergessen Sie die Illusion, mit einfachen "Hüllen" gegen den Wettbewerb anzugehen - OpenAI hat Entwicklern einmal 200 US-Dollar Rechenleistung vorkassiert. Dies scheint die Ökosystemunterstützung zu sein, aber es kann tatsächlich die von dessen Schnittstelle abhängigen Geschäfte in Sekundenschnelle zerstören. Diese Situation, in der man die Rechenleistung bekommt und das Geschäft plötzlich weg ist, hat sich in den letzten zwei Jahren immer wieder wiederholt. Für Gründer bedeutet es, dass wenn man die Fähigkeiten der Großen Modelle nicht tief in das Geschäft integrieren kann, es so ist, als würde man ein Haus auf dem Sand bauen, das jederzeit von der technologischen Welle weggeschwemmt werden kann.

Gute Nachrichten: Der SOTA-Fluch und der Open-Source-Vorteil. Aber aus einer anderen Perspektive gesehen ist die "Chaos" in der Branche der Großen Modelle genau die Chance für Gründer.

Der SOTA (State-of-the-Art)-Fluch: Im Bereich von Bildern und Videos kann kein Modell langfristig die Spitze der Technologie einnehmen. Nehmen wir die Modell-Rangliste von Hugging Face als Beispiel. Das einst beliebte Middle Journey ist heute nicht mehr an der Spitze; Das von dem Team von JD.com entwickelte HiDream-Modell ist in nur wenigen Monaten von einem Unbekannten auf Platz zwei gestiegen. Im Bereich der Sprachmodelle ist das "Aufstieg in der Rangliste" noch heftiger, und die Geschwindigkeit der technologischen Iteration ist weit über der Vorstellung.

Der Aufstieg der Open-Source-Ökosysteme: Während die Großkonzerne sich auf geschlossene Modelle konzentrieren, hat die Open-Source-Strategie von Meta mit Llama die Branche erschüttert und ein riesiges Ökosystem hervorgebracht. Im Bildbereich haben einige Teams festgestellt, dass es schwierig ist, die Spitzenunternehmen nur durch das Wettkampf der Modelle zu übertreffen, und haben sich entschieden, Open-Source zu wählen, um globale Entwickler zur gemeinsamen Optimierung zu gewinnen. Obwohl die Leistung der Open-Source-Modelle anfangs möglicherweise schwächer ist als die der geschlossenen Modelle, ist ihre Fortschrittsgeschwindigkeit dank der Kraft der Community erstaunlich.

Der Schlüsselpunkt: Gründer müssen lernen, die Open-Source-Ressourcen zu nutzen. Es ist sehr wahrscheinlich, dass für jede "Black Technology" eines geschlossenen Modells innerhalb von 2 - 3 Monaten ein Open-Source-Alternativmodell auftaucht. Diese schnelle technologische Diffusion bietet kleinen und mittleren Teams tatsächlich die Chance, an der Kurve vorbeizuziehen.

Nehmen wir WeShop als Beispiel. Unsere technologische Iteration hat fast vollständig von der Förderung des Open-Source-Ökosystems profitiert. Von 2023 bis 2024: Die von der Anfangsversion generierten Produktbilder haben zwar die Kunden beeindruckt, aber die Detailmängel waren deutlich - die Kleiderfalten waren unnatürlich, das Gesicht der Personen hatte zu viel "KI-Flair", und die Hintergrundsynthese war stumpf. Im Jahr 2025: Mit den neuesten Open-Source-Modellen und der Feinabstimmungstechnologie haben wir einen qualitativen Sprung erzielt. Die heutigen Produktbilder können nicht nur die Details der Kleidung präzise wiedergeben, sondern auch die Licht- und Schatteneffekte einer echten Fotografie simulieren. Bei einer Auflösung von 2K ist es fast unmöglich, den Unterschied zwischen den generierten Bildern und den echt aufgenommenen Bildern zu erkennen.

Schauen wir uns nun reale Beispiele an:

Szenario 1: Bilder von im Geschäft ausgesetzten Produkten. Die Version von 2024 konnte nur die grundlegende Ersetzung durchführen, während das Modell von 2025 realistischere Licht- und Schatteneffekte und natürlichere Produktausstellwinkel generieren kann.

Szenario 2: Hochzeitsfotografie. Im Vergleich zu den Ergebnissen von GPT - 4o übertrifft das von WeShop generierte Bild in den Details der Kleidungsstruktur und der Falten - was für den E - Commerce von entscheidender Bedeutung ist, da die Produktbilder 100 % mit der Realität übereinstimmen müssen.

Die Kernlogik: Ein Gründerteam von weniger als 20 Personen hätte es ohne die Kraft der Open - Source - Modelle unmöglich geschafft, in so kurzer Zeit eine so schnelle technologische Iteration zu erreichen.

Wie können Start - up - Unternehmen vor dem Untergang vor der Welle der Großen Modelle bewahren? Ich habe zwei Schlüsselstrategien zusammengefasst:

1. Wählen Sie Szenarien mit "strategischer Tiefe"

Nicht alle Szenarien eignen sich für Gründerteams. Wenn ein Geschäft mit einem Mitarbeiter mit einem Monatsgehalt von 5.000 Yuan erledigt werden kann, wird es wahrscheinlich zum "Hauptlaufbahn" der Großen Modelle und von Großkonzernen schnell monopolisiert. Im Gegensatz dazu bedeutet ein Szenario mit hoher Komplexität und starker Forderung nach Fachkenntnissen (z. B. ein Mitarbeiter mit einem Monatsgehalt von 20.000 Yuan oder höher), dass es hohe technologische Barrieren und großen Wert hat, und Start - up - Unternehmen haben bessere Chancen, Barrieren aufzubauen.

Beispiel: Die von GPT - 4o generierten Produktbilder sind für normale Endnutzer "ausreichend", aber für E - Commerce - Händler weit nicht genug - denn die Händler müssen die Details der Produkte präzise wiedergeben, um sicherzustellen, dass die Ware, die die Kunden erhalten, mit den Bildern übereinstimmt. Diese spezifische Anforderung ist die "strategische Tiefe" von WeShop.

2. Bauen Sie ein "modellfreundliches" Geschäft auf

Vermeiden Sie es, frontal gegen die Großen Modelle anzukämpfen. Der Kern eines Gründerteams ist nicht die Eigenentwicklung von Großen Modellen, sondern die Nutzung der Modelle als "Beta" für das Geschäft. Beispielsweise haben wir uns nicht Sorgen gemacht, als GPT - 4o erschien, sondern haben stattdessen seine technologische Architektur (z. B. die Mängel der DR + deficient - Architektur bei der Detailverarbeitung) tief analysiert und die möglichen Durchbrüche der Open - Source - Community vorhergesagt. Sobald neue Open - Source - Modelle auftauchen, können wir sie schnell integrieren und optimieren und in Szenarien mit hoher Auflösung wie 2K und 4K den Abstand zu den allgemeinen Modellen immer weiter vergrößern.

Schlüsselwissen: Gründer müssen KI verstehen, die Modellstruktur und die Richtung der technologischen Entwicklung tief untersuchen und sogar viele Fachartikel lesen. Nur wenn man die Grenzen der Fähigkeiten der Großen Modelle versteht, kann man die technologische Tendenz vorhersagen und im Voraus planen.

Die Strategie zur Benutzerakquisition im Zeitalter der KI unterscheidet sich grundlegend von der im traditionellen Internet:

Das Zeitalter des Internets: Die Produkte sind stark homogenisiert, die Migrationskosten der Benutzer sind niedrig, und Unternehmen müssen enorme Budgets für die Erschließung von Traffic aufwenden. "Benutzer sind immer teurer jetzt als in der Zukunft".

Das Zeitalter der KI: Die technologische Iteration ist extrem schnell, neue Produkte tauchen ständig auf, und die Loyalität der Benutzer gegenüber KI - Tools ist fast null. Anstatt Ressourcen für die Erschließung bestehender Benutzer aufzuwenden, sollte man sich lieber auf die Verbesserung des Produkts konzentrieren und auf den Ausbruch einer "Killer - App" warten. Ich denke, dass die Kosten für die Benutzerakquisition in der KI - Zukunft tatsächlich niedriger sein werden - denn der Markt hat noch keine echte Monopolisierung gebildet, und neue Spieler können jederzeit durch technologische Innovation Benutzer anziehen.

Abschließend möchte ich den Gründern einen Satz geben: In der Welle der KI ist es am wichtigsten, "am Tisch zu bleiben". Die Ankunft der AGI (Allgemeine Künstliche Intelligenz) wird alle Branchen grundlegend neu gestalten, und unsere gegenwärtigen Vorstellungen sind vielleicht nur die Spitze des Eisbergs. Als Gründerteam müssen wir nicht "groß und alles umfassend" sein. Wir können uns wie WeShop auf spezifische Szenarien konzentrieren, Chancen außerhalb der "Schussweite" der Großkonzerne suchen und durch kontinuierliche Innovation und technologische Iteration mehr Möglichkeiten für die Zukunft gewinnen.

Das war meine heutige Präsentation. Vielen Dank!