美图：颠簸的 “小而美”， 底部何在？

上篇中，海豚君已经带大家深度复盘了美图公司的发展历史、产品矩阵与竞争格局，下篇我们聚焦于美图的成长价值。

一、大模型会吃掉美图吗？

要讨论$美图公司(01357.HK) 的成长性，离不开垂类平台如何抵御通用平台竞争的问题。

正如传统互联网的发展变迁史，少数幸运儿，发展成为 “小而美”，比如腾讯音乐、BOSS 直聘甚至 B 站能够存在也能代表其特殊属性，但似乎绝大多数都泯然众人矣，成为大厂拓宽生态版图的垫脚石，比如曾经的百 “团” 大战、打车大战，以及在一定程度上美图的在修图领域的地位削弱，也是手机原厂、平台 App 吞并（融合修图功能）的结果。

那么 AI 赋能下的美图，能躲过大模型的冲击吗？

先说结果，海豚君认为，冲击是无法避免的，但或许也无需太过悲观。其中，AI 算力的边际成本放缓过慢，可能是抑制通用大模型 “无边界” 延伸的关键因素。虽然 AI 成本降幅惊人，远超计算机软件、电视、互联网当初的成本优化速度，但绝对值上，AI 的体量、力度之大则远超 “前辈们”。

因此，算清美图的成长空间，关键是判断美图的核心阵地，以及可能渗透的领域。海豚君认为，大模型对于美图的冲击，不同业务板块受冲击程度也不同：生活场景业务受影响程度较小，分地域来看，国内受冲击较小，而海外 C 端将考验美图的推新能力及出圈能力。生产力场景业务整体受影响程度较大，尤其海外部分的不确定性拉低了市场定价的上限。

具体来看详细分析：

由于不同细分市场的竞争环境存在明显差异，因此海豚君的分析将按照目标用户群体分类，美图的产品可以区分为 To C 生活场景、To B 生产力场景，以及按区域划分的国内市场、海外市场。

1. 生活场景：“本土流量”+“底层数据积累” 是竞争基石

对于 To C 端应用，归根到底需要看场景入口，在技术基本达标的基础上，再去一味卷技术参数并非明智之举。Gemini 与 GPT 之争的趋势反转一级 Anthropic 的一枝独秀，也说明了，除非你要做 B 端，只要做 C 端用户，那么完善使用场景是从 1 走到 10 的关键。

这也是海豚君对美图的国内市场保有一定信心的主要原因——近 1.5 亿的精准刚需用户是关键底牌，这至少是区别于其他纯 AI 修图竞对的优势。

而对于并不缺流量的通用大模型而言，美图的优势则在于：

1）其多年真实照片领域的数据积累。通过 “即时反馈 + 精细微调” 的交互方式，保留了用户基于自身历史参数，对手动修图的自主可控性。这种区别于大模型的 “黑盒式” 概率性生成体验，会让用户对美图的专业度与个性化特征更能明显感知——减少 bug，更懂用户需求。

一个是基于大模型的底层服务提供，一个是离终端用户需求更近的产品功能，因此大模型平均 3-6 个月的重要版本迭代周期，对需求的捕捉周期较长，远无法匹配如美图月均 5 个新功能的迭代速度。因此在 “期限错配” 下，海豚君认为美图在海外构建的核心竞争壁垒在于其对 C 端审美需求变化的敏感捕捉，并提供现有产品体验、推动新功能落地。

2）灵活使用社媒营销 + 紧跟需求保证产品高频迭代。技术能打，同时也少不了运营技巧，其中利用好社交媒体的营销工具是核心助力，能够解决中国应用厂商 “酒香也怕巷子深” 的天然缺陷。

但用户通过社媒引流来了之后，最终还是产品质量决定用户留存。而欧美用户在审美差异上更为割裂的特征，也对 AI 修图应用在个性化、产品更新频率上有了更高的要求。

热门功能的高频迭代，这是中国应用厂商的优势，而经历了多年锤炼并存活的美图更是佼佼者。如下图列出了 2025 年几个重点的功能更新，均获得不错的市场反馈。

2. 生产力场景：聚焦渠道价值、打 “性价比” 仗

大模型对美图的侵蚀，可能主要表现在生产力场景，毕竟相对于 C 端用户惯性依赖综合使用场景而非单一功能是否先进，B 端客户更看重功能技术的好用。

头部的大模型平台，背后都是资金、人才雄厚的全球科技巨头，因此模型成熟度和技术参数都要遥遥领先，核心功能明显再挤压美图的份额。比如 Nano Banana Pro 的最新技术升级，从核心技术特点到目标场景定位，都直接对标美图的生图类生产力产品——聚焦电商与广告设计的可控性需求。

其核心技术解耦渲染与对象级锚定引入了类 PS 图层逻辑：背景、主体、光照独立计算，解决了产品一致性问题，将随机生成转变为可控渲染。

在生产力落地方面，Nano Banana Pro 支持复杂排版原生生成，并利用端云协同架构与企业级版权渗透市场。这一升级标志着生图模型向 B 端转型，且具备了设计工具的编辑与交付能力，理论上挤压了美图设计室、WHEE等垂类应用的成长空间。

从海豚君的实测效果来看，在美图设计室主打的 AI 模特以及 AI 商品图功能，只要对 Prompt 稍有涉猎，Nano Banana pro 在生成效果上已经没有明显差距，极大地降低了用户的使用门槛，但在调试的过程中 Nano Banana pro 仍然会有幻觉的情况出现，且生图过程时间更长，需要不断发出请求才能够将套图逐张生出。

但海豚君认为，在顶尖大模型争相秀肌肉的同时，也并不意味着中小垂类完全无产业链价值：

于 B 端客户而言，看中 “产品好用” 之前，“性价比” 是更重要的指标。当下整个行业还处于算力高溢价阶段，要作为一个生产力工具实现可观的 ROI，只有 TAM 足够大，才能吸引通用大模型商单独划拨算力、人力来调适专有模型。

海豚君测算，全球创意软件的商用市场规模仅大约 2000 亿元。根据 UBS，其中 B 端生产力约 1460 亿元，C 端生活场景约 450 亿元。这个规模对 Google 这样的巨头而言，可能并不值得过于聚焦的投入去做全产业链全方位的布局（精细化的成本同等花在其他比如流量防守等方面，产生的价值更大），也就导致巨头的 AI 方案往往止步于底层引擎，而并未结合用户需求做完善、定制化的终端产品形态。

再加上大模型之间还在肉搏底层参数阶段，各家轮流冒尖，最终赢家还很难确定。因此这个时候也滋生了一些大模型的 “分销商”，美图就是其中之一。但美图相比于直接分销，借助自身能够触达用户的渠道优势：一方面通过省掉获客推广费用，直接提供有价格优势的 AI 功能体验（底层大模型有多个选择）。另一方面，通过大模型赋能，实现了从传统功能到 AI Agent 的快速转变。

比如，从电商商家关注的效率与性价比维度来看，美图设计室（及 RoboNeo）短期内凭借“工作流封装” 与 “低价”，构建了自己的产品特征。

a. 在效率上，其可视化界面（按钮、图层）及批量处理功能降低了使用门槛，提升了生产效率，优于通用模型的对话交互；

b. 在性价比上，订阅模式承担了底层推理成本及额外算力成本，为高频用户提供了价格优势，巩固了 B 端用户粘性。

对于 B 端客户而言，同样有数据迁移的成本压力。在此前合作中，B 端用户在美图设计室建立了包含品牌 Logo、专属模特库、商品 SKU 图及排版模版的私有资产库。参考 Adobe 经验，工具粘性源于工作流锁定。电商团队若切换至通用大模型，不仅面临 Prompt 重构的时间成本，更涉及标准化资产的丢失与协作流的重建。海豚君认为，随着团队版本用户的结构升级 ，这种基于资产沉淀的转换成本也将显著提高。

不过对 “分销渠道” 而言，如果不能持续保持独立竞争力，同样具备被取代的风险。长期来看，随着多模态通用模型（如 Gemini）迭代，其长上下文已经解决了一致性问题，且能够基于对海量数据的理解解决复杂的逻辑问题；更关键的是，新一代基座模型正朝着像素级精细控制（如基于手势的操作）与更强的确定性演进，一旦其达到行业级的稳定性与可重复性，交付将直接由底层模型实现，这种跨产业链上下游的 AI Agent 实现落地，那么会颠覆下游分销商或者侵蚀终端应用的成长空间 。

综上，在通用大模型的不断精进下，垂类只能更加聚焦场景终端——满足更精细的市场需求、提供更完善且性价比更高的终端功能。任务型的 AI Agent 确实是一个潜在威胁，但在此过程中，AI Agent 仍然无法实现跨平台的大模型同时使用、依据客户需求变化及时更新某一细分功能的要求。

而美图的卡位，虽然尴尬但并非死路一条。美图现有的产品矩阵从 C 端的颗粒度功能到 B 端的模块化组件，已实现了对高频场景的深度耦合，这恰恰是美图垂直领域 Know-How 的核心体现，也使得美图的攻守阵地很清晰了：

1）防守：国内市场中，进有与阿里的战略合作（减少直面竞争的多模态大模型方、拓展淘宝电商客户），退有流量基石（B、C 用户存在部分重合，可从 C 端转化为 B 端）和多年修图数据资产（包括海量用户行为数据与审美洞察，迁移成本抵抗大模型入侵），将美学认知工程化，将非标的审美行为数据转化为标准化的参数资产，并深度嵌入用户的关键工作流中。

2）进攻：主要指进攻高客单价的海外生产力市场。但这里需要面对技术更超前的大模型的竞争，且客户积累并不存在明显的存量优势，因此需要考验产品迭代和性价比优势。虽说我们对美图的技术研发有信心，但仍然具备不确定性，因此海豚君认为可以作为 “进攻” 性质的向上期权价值。

二、美图有底部价值吗？

当下市场情绪，仍然围绕在大模型对美图逻辑颠覆多少的担忧，但同时本身海外业务有放量的预期。这种情况下，海豚君重点演算了一个安全边际下的保守预期，也就是对海外业务放量做保守预期，同时国内业务在大模型的 “恐吓” 下也做保守预期，国内外双保守的情况下，看可能打出的安全边际，等市场走到这种价位了，反而可以去期待海外市场的业务放量。

1. 收入端

美图的商业模式是典型的 SaaS 平台模式，以订阅为主（占 74%）、广告为辅（24%），另外加上少量综合解决方案的收入（占 2%），但美业解决方案由于管理层的战略转型向高毛利业务聚焦而从 2025 年逐步退出。

结合上述分析，美图这样的垂类需要一直打 “性价比” 牌来保持优势，再加上当下的人均付费相比同行并不低。

因此单纯提价空间有限，更多的要靠：

1）用户深度使用的付费升级。

随着涵盖「物料设计（美图设计室）、口播制作（开拍）、图片修图（美图云修）」的电商工作流全家桶方案日益成熟，推动个人用户向高客单价（¥318/年/人）的团队版本迁移，该迁移价值不再是单纯的算力叠加，而在多账户管理、权限分配和素材共享等电商工作流的协同效率与资产管理上。这种由个人版本向团队版及企业级功能的 Upsell：

a. 将付费模式锁定成了按年计费，这有助于提升用户粘性；

b. 随着 AI 功能的耗量增加（如批量使用 AI），企业版的算力消耗将呈高速增长，这将进一步推高基于用量的客单价上限；

c. 海豚君认为协同矩阵成熟后向广告、营销等共性行业的渗透，长期来看，也将进一步拉升整体 ARPPU，实现从功能付费向生态付费的升级。

2）高客单价的海外用户占比提升

而海外 C 端方面，产品定价约为国内产品定价的三倍，结合扩张的 MAU 与美图精细化本地运营的策略，有希望成为拉升 ARPPU 的新路径。

但在谨慎预期下，海豚君对海外扩张不做过多的乐观推演。因此在上述假设下，未来能够驱动订阅收入增长的核心，主要是 “订阅用户数”。订阅数又可以拆分为整体用户规模和付费渗透率。

1.1 整体生态用户规模：B 端持续渗透，C 端仍是基本盘

C 端用户占据了九成，增速较为稳定，构成了美图稳定的流量基本盘；而 B 端的持续渗透与高双位数增长，有望驱动用户的结构性升级，是美图从 “生活场景” 向 “生产力工具” 跨越，进而实现估值向高粘性 SaaS 切换的核心逻辑。海豚君认为，在国内 C 端竞争趋于稳定的基础上，美图持续做大用户规模将主要由海外贡献增量（参见上文 C 端的破圈打法）。

值得一提的还有风头正旺的国内 B 端，与阿里的战略合作能够拉低美图的获客成本并积聚品牌效应，拓宽潜在的客户群体，加速美图 B 端商业化渗透，海豚君认为该部分的用户增长的确定性较强。

1.2 用户付费率：工具属性助渗透

美图 C 端付费率在一众订阅平台中并不算高，这是因为其工具属性，使得占比较高的中国用户付费意愿并不高。因此与流媒体动辄 20% 的付费率相比，海豚君认为，同属工具属性的 WPS 不到 9% 的付费率水平更值得作为美图稳态情况下的付费率参考。

从付费转化策略来看，美图秀秀与其最大竞品醒图两款产品的主要差异点在于：醒图必须通过订阅才能够使用核心功能，而美图秀秀的打法策略倾向于传统互联网 “先白嫖后付费墙” 打法，通过 “免费释放所有基础功能、限免 AI 功能”为卖点，降低了用户使用门槛，从而培养留存与粘性，拉动订阅转化。

因此尽管当前付费率只有 5.5%（1H25），但我们认为美图有希望将付费率拉高到 8% 以上对齐 WPS 的水平。

依据上文假设，海豚君对美图订阅收入未来增长趋势预测如下：

a) 国内 B 端：2030 年 3000 万 + 的月活用户将主要由美图设计室构成（约 85%），TAM 将由国内核心电商平台（淘宝、京东、抖音等）商户约 1500 万，泛电商平台（微商、小红书博主等）商户约 4000 万构成，在中性情景下，假定美图设计室的渗透率为 45%（2024 年约 40%），MAU 约 2500 万，加上开拍近 600 万的月活用户（市占率近 30%），实现 B 端渗透。

b) 海外 B 端：管理层指引在 2026 年实现大规模变现，以目前的产品近况来看（参见上篇），定价门槛更高且拓展更为顺利的 Vmake 将优先贡献增量，较高的定价将大幅拉动 2026 年的板块 ARRPU。而随着定价较低的 X-Design 进入产品组合创收，将拉低 ARPPU 的增速。

c) 国内 C 端：海豚君认为图片、视频处理赛道的竞争格局已趋于稳定，单价受市场饱和影响呈下行趋势。用户增量及 2025-2027 年的订阅渗透提升将主要由高粘性的 Wink 驱动，其强劲的付费转化能力将有效稳定国内整体 ARPPU 的表现。

d) 海外 C 端：依托深厚的用户基数、成熟的海外付费环境及高性价比定位（ARPPU 平滑下行），叠加破圈后的流量承接力，海外 C 端业务有望逐步成长为美图营收的支柱。

1.3 广告：占比持续拉低

广告收入较难做详细的估算，海豚君将广告收入拆解为非付费月活数 * 每用户单价，在假定单价微增（0.5%）的情形下，广告收入的增长将主要由 MAU 拉动，而由于订阅用户较之整体月活用户的增速更快，海豚君预期广告收入占比将进一步下滑。增长趋势预测如下：

2. 盈利预期

2.1 毛利率

销售成本中，2024 年付费渠道&算力及云成本两项占到订阅收入比重的 30%。海豚君认为：

1）考虑到公司正大力向 B 端生产力转向，Web 端相较于移动端的付费渠道成本更为低廉，该部分占订阅收入比重将稳步下滑；而随着订阅收入的占比在整体业务中持续渗透，对应成本占到整体 COGS 比重将趋势上行。

3）算力及云成本方面，尽管通过 Model Container 优化了训练效能，但受 5.6 亿元阿里算力采购协议的约束，以及生产力应用高频调用带来的算力需求，算力成本将压制短期毛利率。其在 COGS 中的权重亦将随 AI 业务规模效应的释放而稳步抬升。

综上，毛利率将短期内略有下滑，而长期来看受益于高毛利订阅业务规模释放、Web 端渠道红利兑现以及算力资源利用率的边际优化，将修复拉升至 72% 以上。

2.2 经调整核心经营利润率

管理层对经营费用已经做出了较为明晰的指引：

1）销售费用率（占广告及订阅收入比重）将长期维持在 16.5% 左右波动。当然值得一提的是，Vmake 在 2026 年海外的大规模变现，销售费用也会增加明显，若 26 年变现节奏有打乱，对短期估值也会产生一定压力。

2）2025-2027E 的研发开支同比增长将在 15% 上下。

3）管理费用占核心三费权重自 2021 年起稳定在 22% 左右，基于规模效应对后台成本的摊薄，我们假定预测年度内该权重保持稳定。

海豚君对核心经营利润率预期如下：

3 估值

在谨慎预期框架下，考虑到 2030 年美图国内外 MAU 的增速双双收窄到 5% 以下，付费用户数增速也下滑到 10%。因此海豚君假定美图于 2030 年进入稳态增长，预测其 2030E 得归母净利润为 20.8 亿元。给予行业稳态 20X PE，对应 2030 年目标市值 419 亿元。采用 15% 的折现率（包含风险溢价与流动性折价）贴现至 2026 年底，得出公司股权现值仅为 240 亿元。对比目前约 330 亿元的市场定价，在极端压力下仍存在近 30% 的下行空间。

但需要明确的是，我们认为 240 亿元是市场预期极度悲观下的底部价格，若股价触及该区间，则意味着风险已过度释放，将展现出极强的投资安全边际与确定性。而到这个价位后，到底能有多少的收益空间，则需要看纵中性假设下的价值估算。

而中性情景下采用 DCF 估值，我们调高了剔国内 C 端之外的订阅渗透率。假定 12.12% 的 WACC 与 3% 的永续增长率，测算出目标价格为 8 港元，可见当前市场定价基本定价了中性预期下的基本面。虽然短期估值弹性并非处于极高水平，但在 AI 订阅制转型逻辑确定的背景下，30X 2026E PE 处于相对合理的估值水平。

综上所述，海豚君认为美图正处于 “模型颠覆利空演绎” 与 “海外业绩放量利多” 的交错验证期。在 B 端高 ARPPU 转化及海外大规模变现尚未形成显著规模效应前，受大模型快速迭代与互联网巨头降维竞争的压制，资金很难给予其激进的 40X 及以上估值。

基于中性情景下仅 11% 的潜在涨幅，对比极端压力下近 30% 的回撤风险，当前时点的风险收益比吸引力不足。我们建议投资者保持耐心，等待股价回归 “估值底” 区间以锁定更高的安全边际，或静待 B 端业务逻辑获得核心财务数据实证后的机会。

<正文结束>

本文的风险披露与声明：海豚研究免责声明及一般披露