LiblibAI获1.3亿美元融资，AI图片生成与社区生态引领新机遇

近日，AI应用赛道崛起一家潜在独角兽企业：一位1992年出生的年轻创业者，仅用两年半时间，便成功融资1.3亿美元（约合9.26亿元人民币）。

究竟是哪家公司获得如此巨额投资？答案是LiblibAI，一家专注于图片生成的AI公司。具体而言，其业务模式融合了图片生成工具与社区平台。

本轮投资方包括红杉中国、CMC资本等知名机构，老股东顺为资本、源码资本等也追加了资金。根据国内投融资数据对比，这已成为今年以来AI应用领域规模最大的一笔融资。

字节跳动堪称国内AI创业的摇篮。LiblibAI创始人陈冕，曾任职于剪映和CapCut团队，负责商业化业务。同时，东南大学校友也为行业输送了这位未来独角兽创始人。

借助LiblibAI的融资案例，我们可以挖掘出行业的几大新兴机遇。

1、3D内容生成。

随着游戏、机器人等产业对3D内容需求增长，3D AIGC技术正成为新焦点。

2、瞬时内容生成。

例如，将高分辨率图片的生成时间压缩到毫秒级别。

3、垂直应用场景的深化，涵盖电商、医疗、教育等领域。

总而言之，AI生成图片赛道机遇广阔，新入局者应积极行动。

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LiblibAI的创始人是一位90后，1992年出生，曾是张一鸣麾下的员工。

大学毕业后，他加入字节跳动，在剪映和CapCut团队担任商业化负责人，成为字节跳动最年轻的中高层管理者之一。

2022年底，ChatGPT点燃了AI热潮。陈冕观察字节的工具产品线，总结出一个趋势：AI正在变革创作方式，但“懂技术的人不擅长创作，懂创作的人难以驾驭AI”。

如果AI无法普及，技术红利如何释放？

2023年5月，他离开字节跳动创立LiblibAI，旨在打造一款让普通人轻松创作的AI产品。“创作是人类天性，以往门槛过高。AI的价值不在于取代设计师，而在于赋能更多人表达自我。”陈冕表示。

创业初期，LiblibAI团队仅十余人，成员多来自字节、美团、腾讯等互联网企业。

其首款产品是AI图像生成器，但陈冕迅速认识到：单纯技术输出难以构建竞争壁垒。

因此，团队决定升级为“创作者社区”，通过模型共享、作品展示和社群互动，打造差异化生态。

2023年夏季，LiblibAI凭借用户自发传播小范围走红，三个月用户破百万。但同年末，AI赛道降温，用户增长放缓，平台面临运营困境。

“当时服务器、算力和社区维护成本高昂，我们一度担忧公司生存。”陈冕回忆。为渡过难关，团队开始自建模型体系，优化算力使用，并探索会员与创作者分成的商业化路径。

2024年初，LiblibAI上线创作者功能，允许用户上传自有LoRA模型并设置付费使用，平台从工具转型为AI创作者生态系统。

同年，公司完成多轮融资，总额达数亿元，团队扩展至近百人，用户突破千万。

2025年初，平台月活创作者超300万，累计生成内容超5亿张，跻身中国最大AIGC创作社区之列。

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接下来，重点分析其产品。相较于通用大模型，LiblibAI聚焦垂直模型与社区结合。

功能上，核心产品是“AI画布”——用户通过输入文字、上传图片或设定风格，AI即可生成高质量图像。平台支持用户训练自定义模型、分享素材、构建创作社区。

目前，LiblibAI拥有数百万活跃用户，主要为设计师、电商从业者、插画师、品牌运营者和独立内容创作者。他们在平台生成了海量图片和模型，应用于商品宣传、影视分镜、插画设计、游戏概念图等多元场景。

LiblibAI所处行业为大模型垂直细分领域——图片生成大模型。此外，文字大模型和视频大模型同样热门，应用场景各异。

LiblibAI主攻绘图应用。该领域发展大致分为三阶段：

• 萌芽期（2021年前后）：AI绘图限于科研或开源圈，模型复杂、门槛高。

• 爆发期（2022-2023年）：Stable Diffusion、Midjourney等海外工具普及，AI创作进入大众视野。

• 本土化与生态期（2024年至今）：国内平台崛起，重点转向用户体验、趣味性和变现能力。

深入观察赛道痛点，传统设计工具虽成熟，却难以满足AI生成内容的实时需求，即速度慢、效率低、依赖人工。

LiblibAI的解决方案是：模型工具加社区。的确，仅凭模型工具，创业公司在巨头竞争中优势有限。融入社区后，一旦产品获用户青睐，流量迁移和使用习惯将形成壁垒。

然而，构建社区并非易事。社区价值依赖网络效应——用户因内容聚集，贡献内容后吸引更多用户。

但这种效应脆弱。

首先，社区扩张需持续获取大流量。

互联网流量见顶背景下，单纯购买流量成本高且不精准。吸引AIGC创作者的代价远高于普通App用户。

这是创业公司的短板，却是巨头的优势（如字节）。巨头可借助成熟产品用户基础进行捆绑或导流（如在云平台、办公软件嵌入社区入口），而创业公司需从零起步，逐个争取用户。

其次，社区强化需有效留存流量。

用户可能仅因功能需求下载工具。如何使其意识到社区是工作流关键部分？需通过极致产品设计，将社区深度集成到工具核心流程。

总体而言，社区运营与模型技术能力差异显著。LiblibAI团队能否兼具二者特质，时间将给出答案。

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纵观图片AIGC赛道，国内市场当前规模有限，但增长迅速。

行业数据显示，2024年市场规模近200亿元，未来五年复合增长率预计超30%。

然而，竞争日趋激烈。国内出现多家AI创作平台，如绘梦岛、绘智AI、Krea、PixVerse等，有的侧重图像生成，有的专注视频或虚拟人。

尽管LiblibAI自称“创作基础设施”而非“生成工具”，但实际功能与竞品重叠，在应用场景上直接竞争。

此外，赛道面临“跨界竞争”，原因何在？

因为AI创作正向“多模态融合”发展，通俗讲，用户工作中需同时生成文字、图片和视频——理想工具应整合三大功能，最大化满足需求。

因此，未来图片AIGC赛道格局充满变数：AI能力上限未知，终极形态是多模态融合还是单一模态深化？尚无定论。

但基于趋势，新玩家可关注以下机遇：

1、3D内容生成。

目前LiblibAI用户多涉及平面内容。随着游戏、机器人等行业对3D内容需求上升，3D AIGC技术成为新热点。

2、瞬时内容生成。

AIGC技术向实时生成演进，目标是将高分辨率图像生成时间降至毫秒级。

3、垂直应用场景深化，如电商、医疗、教育。

在医疗领域，AIGC可生成病理特征可视化资料，辅助科研教学；在教育领域，可重建历史场景与人物，使抽象知识形象化。未来1-3年，这些领域对AIGC图片需求预计增长。

AI应用前景广阔，新入局者应勇于探索。