Gerade jetzt, ein Mann aus dem Jahr 1992: Finanzierung von 926 Millionen Yuan
Hehe, heute hat ein zukünftiges Unicorn auf dem Gebiet der KI-Anwendungen auftaucht: Ein Mann, der 1992 geboren wurde, hat in zweieinhalb Jahren des Gründens 130 Millionen US-Dollar (926 Millionen Yuan) an Kapital beschafft.
Welches Unternehmen kann so viel Geld beschaffen? Die Antwort ist: LiblibAI, ein Unternehmen für KI-gestützte Bildgenerierung. Genauer gesagt, umfasst sein Geschäftsfeld ein Bildgenerierungstool und eine Community.
Die Investoren in dieser Runde sind unter anderem Sequoia China und CMC Capital. Alte Aktionäre wie Shunwei Capital und Source Code Capital haben auch ihre Investitionen erhöht. Ein Vergleich mit den inländischen Investitions- und Finanzierungsdaten zeigt, dass dies die bisher größte Finanzierungsrunde in der inländischen KI-Anwendungsbranche in diesem Jahr ist.
ByteDance ist wirklich die Offiziersschule für KI-Gründungen in China. Der Gründer von LiblibAI heißt Chen Mian. Er war zuvor der Leiter der kommerziellen Aktivitäten des Teams von Jianying und CapCut. Herlichen Glückwunsch auch den Alumni der Südostuniversität, die wieder einen zukünftigen Unicorn für die Branche hervorgebracht haben.
Anlässlich der Finanzierungsrunde von LiblibAI können wir einige neue Chancen in der Branche analysieren.
1. 3D-Inhaltsgenerierung.
Mit der steigenden Nachfrage nach 3D-Inhalten in Branchen wie Spielen und Robotik wird die 3D-AIGC-Technologie zu einem neuen Hotspot.
2. Sofortige Inhaltsgenerierung.
Beispielsweise kann die Generierungszeit für hochauflösende Bilder auf Millisekunden reduziert werden.
3. Vertiefung vertikaler Anwendungsfälle, wie in der E-Commerce-, Medizin- und Bildungsbranche.
Alles in allem gibt es noch viele neue Chancen auf dem Gebiet der KI-gestützten Bildgenerierung. Neue Spieler sollten sich an die Arbeit machen.
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Der Chef von LiblibAI ist ein Neunzig-Jähriger, geboren 1992. Er war zuvor ein Mitarbeiter von Zhang Yiming.
Nach seinem Abschluss wechselte er zu ByteDance und war Leiter der kommerziellen Aktivitäten des Teams von Jianying und CapCut. Er gehörte zu den jüngsten Produktexperten „4-1“ (Mittel- und Oberschichtmanagement) von ByteDance.
Ende 2022 hat ChatGPT die KI-Branche entzündet. Chen Mian hat die Tool-Produktlinie von ByteDance beobachtet und einen Trend erkannt: KI beginnt die kreative Arbeitsweise zu verändern, aber „Menschen, die KI verstehen, können nicht gestalten, und Menschen, die gestalten können, können KI nicht gut nutzen.“
Wie kann der technologische Nutzen freigesetzt werden, wenn KI nicht von mehr Menschen genutzt werden kann?
Im Mai 2023 verließ er ByteDance und gründete LiblibAI mit dem Ziel, ein KI-Produkt zu entwickeln, das jedem Durchschnittsnutzer das einfache Gestalten ermöglicht. „Gestalten ist eine menschliche Natur, aber die Schwelle war in der Vergangenheit zu hoch. Die Bedeutung von KI besteht nicht darin, dass Designer arbeitslos werden, sondern dass mehr Menschen sich ausdrücken können.“ sagte Chen Mian.
Zu Beginn der Gründung hatte das LiblibAI-Team nur ein Dutzend Mitarbeiter, die hauptsächlich aus Internetunternehmen wie ByteDance, Meituan und Tencent kamen.
Ihr erstes Produkt war ein KI-Bildgenerator, aber Chen Mian erkannte schnell, dass es schwierig ist, eine Wettbewerbsvorteil nur durch technologische Ausgabe zu schaffen.
Deshalb beschloss das Team, das Produkt zu einer „Schaffenden-Community“ zu entwickeln, um eine differenzierte Ökosystem durch Modell-Sharing, Werkausstellung und Community-Interaktion zu bilden.
Im Sommer 2023 wurde LiblibAI durch die Selbstpromotion der Nutzer ein kleiner Ruhm, und binnen drei Monaten hatte es über eine Million Nutzer. Ende desselben Jahres wurde die KI-Branche jedoch kalter, das Nutzerwachstum verlangsamte sich, und die Plattform geriet in eine Betriebskrise.
„Zu der Zeit verbrauchten die Serverkosten, die Rechenleistungskosten und die Community-Wartung viel Geld, und wir dachten, dass das Unternehmen möglicherweise nicht überleben würde.“ erinnerte sich Chen Mian. Um zu überleben, begann das Team, ein eigenes Modellsystem aufzubauen, die Effizienz der Rechenleistung zu optimieren und die Kommerzialisierung durch ein Mitgliedschafts- und Schaffenden-Beteiligungsmodel zu erkunden.
Anfang 2024 ging die Schaffenden-Funktion von LiblibAI online, die es den Nutzern ermöglicht, ihre eigenen LoRA-Modelle hochzuladen und für die Nutzung zu bezahlen. Die Plattform wechselte von einem Tool-Produkt zu einem KI-Schaffenden-Ökosystem.
Im selben Jahr absolvierte das Unternehmen mehrere Finanzierungsrunden mit einer Gesamtsumme von mehreren Hundert Millionen Yuan. Die Teamgröße wuchs auf fast einhundert Mitarbeiter, und die Nutzerzahl überstieg 10 Millionen.
Anfang 2025 hatte die Plattform über 3 Millionen monatlich aktive Schaffende, und die Gesamtzahl der generierten Inhalte übertraf 500 Millionen Bilder. Sie ist damit eine der größten AIGC-Schaffenden-Communities in China.
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Als nächstes möchte ich mich auf sein Produkt konzentrieren. Es ist im Vergleich zu allgemeinen großen Modellen ein vertikales Modell + Community.
Funktionsmäßig ist sein Kernprodukt eine „KI-Leinwand“ – der Nutzer gibt Text ein, lädt Bilder hoch oder legt einen Stil fest, und die KI kann hochwertige Bildwerke generieren. Die Plattform unterstützt die Nutzer bei der Schulung eigener Modelle, dem Teilen von Materialien und der Gründung einer Schaffenden-Community.
Derzeit hat LiblibAI mehrere Millionen aktive Nutzer, von denen die meisten Designer, E-Commerce-Betriebe, Illustratoren, Markenbetreiber und unabhängige Inhaltserzeuger sind. Sie haben auf der Plattform Hundermillionen von Bildern und Tausenden von Modellen generiert, die in verschiedenen Szenarien wie Warenwerbung, Filmstoryboards, Illustrationsdesign und Spielkonzeptbildern verwendet werden.
Das Branchenfeld von LiblibAI ist: Große Modelle – Vertikale große Modelle – Große Modelle für Bildgenerierung. Natürlich sind auch große Textmodelle und große Videomodelle sehr beliebt, und ihre Anwendungsfälle unterscheiden sich.
Der Hauptanwendungsfall von LiblibAI ist die Zeichnung. Dieser Bereich hat ungefähr drei Phasen durchlaufen:
• Entstehungsphase (um 2021): Die KI-Zeichnung war noch auf die Forschung oder die Open-Source-Community beschränkt. Die Modelle waren komplex und die Schwelle war hoch.
• Explosionsphase (2022 - 2023): Ausländische Tools wie Stable Diffusion und Midjourney wurden populär, und die KI-Gestaltung trat in den Blickpunkt der Öffentlichkeit.
• Lokalisierungs- und Ökosystemphase (seit 2024): Inländische Plattformen haben allmählich aufgekommen, und der Schwerpunkt liegt nicht mehr darauf, „ob es generiert werden kann“, sondern darauf, „ob es gut zu nutzen, spaßig zu benutzen und profitabel ist“.
Beim genauen Betrachten der Probleme in diesem Bereich zeigt sich, dass die traditionellen Gestaltungstools zwar reif sind, aber die Echtzeitfähigkeit der KI-generierten Inhalte nicht erfüllen können. Vereinfacht gesagt, sind sie zu langsam, ineffizient und abhängig von der menschlichen Arbeit.
Die Lösungsidee von LiblibAI ist: Modelltool + Community. Tatsächlich ist die Wettbewerbsfähigkeit eines Gründungsunternehmens bei der Konkurrenz mit Konzernen begrenzt, wenn es nur über ein Modelltool verfügt. Mit einer Community wird die Plattform jedoch zu einem Wettbewerbsvorteil, wenn sie von einer großen Anzahl von Nutzern gewählt wird, da die Traffic-Migration und die Nutzungshabits eine Barriere für LiblibAI bilden können.
Aber es ist nicht so einfach, eine Community aufzubauen. Der Wert einer Community liegt in ihrer Netzwerkeffekt – Nutzer kommen wegen des Inhalts, und wenn sie Inhalte beitragen, ziehen sie mehr Nutzer an.
Aber dieser Effekt ist sehr empfindlich.
Zunächst ist es ein Problem, eine kontinuierliche große Trafficmenge zu gewinnen, um die Community zu erweitern.
Heutzutage, wo das Internet-Traffic an seine Grenzen stößt, ist der reine Kauf von Traffic nicht nur teuer, sondern auch unpräzise. Die Kosten, um einen AIGC-Schaffenden anzuziehen, sind viel höher als die Kosten, um einen normalen App-Nutzer anzuziehen.
Dies ist eine Schwäche von Gründungsunternehmen, aber eine Stärke von Konzernen (wie ByteDance). Konzernen können die riesige Nutzerbasis ihrer etablierten Produkte nutzen, um die Community „zukoppeln“ oder den Traffic zu lenken (z. B. indem sie einen Community-Eingang in ihre Cloud-Plattform oder Office-Software einbauen), während Gründungsunternehmen von Null anfangen müssen, um Nutzer zu gewinnen.
Zweitens ist es ein noch größeres Problem, den Traffic zu halten, um die Community zu stärken.
Ein Nutzer kann Ihre App möglicherweise nur herunterladen, um eine bestimmte Funktion zu nutzen. Wie kann man ihm bewusst machen, dass die „nebenstehende“ Community ein unverzichtbarer Teil seines Arbeitsablaufs ist? Dies erfordert eine exzellente Produktgestaltung, um die Community tief in den Kernprozess des Tools zu integrieren.
Insgesamt gibt es einen großen Unterschied zwischen den Kernfähigkeiten einer Community und denen eines Modelltools. Ob das LiblibAI-Team beide Fähigkeiten vereinbaren kann, ist eine Frage, die die Zeit beantworten muss.
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Wenn man sich den gesamten Bereich der AIGC-Bildgenerierung anschaut, ist der inländische Markt derzeit noch klein, aber das Wachstum ist gut.
Laut Schätzungen von Brancheninstitutionen betrug das Marktvolumen im Jahr 2024 fast 20 Milliarden Yuan, und die jährliche Wachstumsrate in den nächsten fünf Jahren könnte über 30 % liegen.
Aber die Konkurrenz wird auch intensiver. Es sind mehrere KI-Gestaltungsplattformen in China aufgetaucht, wie Huimengdao, Huizhi AI, Krea, PixVerse usw. Einige sind auf die Bildgenerierung ausgerichtet, andere konzentrieren sich auf Videos oder virtuelle Personen.
Obwohl LiblibAI sich nicht als „Generierungstool“, sondern als „Gestaltungsinfrastruktur“ positioniert, ist der tatsächliche Unterschied nicht so groß, zumindest in Bezug auf die Funktionen und Anwendungsfälle besteht eine direkte Konkurrenz.
Außerdem steht dieser Bereich vor einer „Kreuzbranchenkonkurrenz“. Warum?
Weil die KI-Gestaltung in die Phase der „multimodalen Fusion“ eintritt. Einfach ausgedrückt: Wenn Nutzer arbeiten, möchten sie sowohl Text, als auch Bilder und Videos generieren – am besten hat ein Tool alle drei Funktionen, um die Nutzerbedürfnisse am besten zu erfüllen.
Deshalb gibt es in der Zukunft des AIGC-Bildgenerierungsbereichs noch eine große Unsicherheit in der Wettbewerbssituation: Wie stark kann die KI überhaupt werden? Wird die endgültige Produktform eine multimodale Fusion oder eine Vertiefung eines einzelnen Modus sein? Wir wissen es nicht, wirklich nicht.
Aber gemäß der Trend gibt es einige Chancen, die neue Spieler bedenken sollten.
1. 3D-Inhaltsgenerierung.
Nach den offenen Informationen haben die Nutzer von LiblibAI eher flache Inhalte. Mit der steigenden Nachfrage nach 3D-Inhalten in Branchen wie Spielen und Robotik wird die 3D-AIGC-Technologie zu einem neuen Hotspot.
2. Sofortige Inhaltsgenerierung.
Die AIGC-Technologie wird sich in Richtung Echtzeitgenerierungsfähigkeit entwickeln, mit dem Ziel, die Generierungszeit für hochauflösende Bilder auf Millisekunden zu verkürzen.
3. Vertiefung vertikaler Anwendungsfälle, wie in der E-Commerce-, Medizin- und Bildungsbranche.
Im medizinischen Bereich kann AIGC zur Generierung von visuellen Materialien verschiedener pathologischer Merkmale verwendet werden, um die medizinische Forschung und Lehre zu unterstützen; im Bildungsbereich kann es zur Rekonstruktion von antiken Szenen und Figuren verwendet werden, um abstrakte Kenntnisse anschaulich zu machen. In den nächsten 1 - 3 Jahren könnte die Nachfrage nach AIGC-Bildproduktion in diesen Bereichen weiter zunehmen.
Die Anwendung von KI hat noch lange nicht ihre Grenze erreicht. Neue Spieler, geht an die Arbeit!
Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Account „Pencil News“ (ID: pencilnews), Autor: Nicht lügender. 36Kr hat die Veröffentlichung mit Genehmigung vorgenommen.