AI时代的创业转折：Lovart的崛起与挑战

美国未来学家罗伊·阿玛拉曾提出：人们往往高估技术的短期效益，却低估其长期影响。在商业世界，这一理论尤为残酷，那些试图追求短期收益的公司，往往未能坚持到长期变革到来的那一天。

1月9日，Lovart创始人陈冕在罗永浩的播客中谈及过往，语气中透露着出人意料的平静。这位移动互联网老兵，曾面临公司账户仅剩4000元现金的困境，核心产品被无预警下架，投资人门前吃闭门羹更是常态。

用罗永浩的话说，那时他“很狼狈”，如同站在补贴战争后的废墟上，四周无光。但转机在2025年5月到来，Lovart发布即迎来“大爆”，推特讨论帖近5000条，官方视频播放量近百万，连马斯克都点赞。24小时内，waitlist申请人数超过2万。从谷底到峰巅，转折快如创业电影。

但Lovart的崛起不仅仅是绝地求生的故事。2025年的生成式AI，正处在一个微妙的临界点——从昂贵的玩具变为可靠的生产力工具。Lovart的“意外”走红，成为了观察这一转折的最佳样本。

Lovart在海外的突围，不仅关乎生存，更是对行业质疑的回应——在模型巨头阴影下，应用层公司只能做短期流量生意，还是能培养出独立于模型之外的核心竞争力？

在Midjourney仍统治“抽卡式”绘图时，Lovart选择了一条更重的路径：它不再满足于单点“内容生成”，而是试图接管复杂的“工作流（Workflow）”。这是所有AI应用落地的必经之路，但回顾互联网历史，那些优化工作流的工具，往往也最早被淘汰。

陈冕将公司搬到AI震中，那里的中国应用层创业者都面临同样问题：极致工程化与产品化能力，即“缝合”的智慧，能否演化出独立的“创意操作系统”，还是在巨头阴影下最后狂奔？

大厂思维遭遇AI“原生”问题

陈冕的履历是中国移动互联网“成功学”样本。

从腾讯、百度、360到滴滴、字节跳动，他经历了所有巷战与荣光。对他而言，那十年是漫长的“创业预备役”，也教会了他“认知领先”与“极致执行”。然而，这位深谙大厂规则的老兵在AI时代发起了“兵变”：在Lovart，他取消了产品经理（PM）职位。

陈冕的逻辑自洽且激进。他认为在AI改写生产力规则的当下，产品壁垒从“交互体验”转向“垂直行业知识”。因此，懂行业Know-how的专家比管理需求的通才更有话语权。

这背后有自信，源于他作为摩拜产品总监的过去——当创始人是最顶尖的产品经理时，“需求翻译”显得多余。

这像雷军作为技术、产品与营销“超级节点”，让小米在很长时间里呈现类似特质：顶层意志能穿透组织定义产品时，依靠全知大脑压缩决策链条被视为最优解，而中间层被视为效率磨损。

陈冕构想中，工具的智能化将终结“需求管理者”使命，让舞台留给“需求定义者”。

Lovart在效率与易用性间留下鸿沟。它赌用户愿意为专业能力爬升学习陡坡；也押注“专家密度”胜过“人性惰性”。数据似乎支持陈冕的“专家逻辑”：Lovart日活在5–20万区间且增长；赛道同行LiblibAI大额融资印证专业级工具热度。

但硬币另一面被隐晦折叠。设计师掌握“供给侧Know-how”，而产品经理负责“需求侧Know-how”。在传统产品中，PM将专家能力降维翻译为用户操作。失去过滤后，Lovart更像设计师定制工具而非大众消费品。

供需视角错位最终投射在产品形态上。Lovart呈现极客精致——Web端复杂Canvas画布，专业术语一应俱全。坦白讲，这是完美“桌面工作站”，却非“For Everyone”最优解。

Manus“出题”，Lovart“解题”

谈论Agent领域先行者Manus时，陈冕流露复杂敬意。

Manus以现象级产品点燃市场前，AI Agent顶层认知在硅谷与中关村里是秘密。大家心照不宣却谨慎观望。本质是Manus品尝“第一只螃蟹”，用真金白银验证市场与用户热情。它支付最高市场教育成本为后来者扫清认知迷雾。

科技创投圈不缺聪明头脑缺将共识押上牌桌决绝。Lovart展现速度——风口确认瞬间抛出成熟产品无疑是另一种才华与执行力。

陈冕坦诚其“激进”底气部分源于站在Manus验证过的安全区后。创新光谱里有时“时机”比“发明”更关乎生存。当陈冕感慨“时代呼唤产品”时含蓄略去前提：Manus扯开时代幕布让观众看见台下已坐满观众Lovart是迅速登台且表演精彩演员。

Manus提供让所有应用层创业者心跳加速剧本。即便被贴“套壳”标签只要能精准锚定需求中间层不仅能生存更能爆发盈利这也昭示颠扑不破道理：技术变革早期定位锋利工具比描绘蓝图更快触达真金白银。

Lovart精准捕捉这个路标。专注海外市场策略使Lovart在美国市场获得三分之一用户与收入根据2025年10月数据其DAU稳定在20万级预测ARR达3000万美元。

是工具也是“编排者”胜利

虽然外界以“缝合”概括Lovart形态但更严谨技术语境下这种能力被定义为“编排（Orchestration）”。

不是简单串起GPT-4、Sora等巨头模型API而是构建基于多模态思维链（MCoT）“创意推理引擎”。任务毫秒间理解用户模糊意图拆解出所谓“品牌调性”然后精准调度不同模型声部合成最终可见“乐章”。

商业本质有时相通。滴滴不生产汽车美团不做饭菜但它们通过算法掌握调度权握住生态阀门。Lovart逻辑异曲同工通过ChatCanvas实现图文分离与局部重绘本质上解决生成式AI最大痛点——不可控。野心是把Midjourney那种随机惊喜“黑盒抽卡”驯成稳定可预期可回溯工业级SOP。