层已逝？美图吴欣鸿：聚焦高价值垂直场景，应用与大模型共赢

近期，美图公司创始人兼CEO吴欣鸿在公开演讲中提出了一个引人深思的观点：在AI大模型浪潮席卷全球的背景下，单纯追求技术“层”（layer）的竞争已非最优路径，应用开发者更应**聚焦高价值垂直场景**，实现与大模型的**协同共赢**。这一论断，为当前略显同质化的大模型应用竞赛，提供了差异化的战略视角。

# 告别“技术层”迷恋，回归场景价值本质
过去一年，众多企业和开发者涌入大模型赛道，热衷于开发或调用基础模型，试图在“技术层”占据一席之地。然而，吴欣鸿指出，通用大模型的能力虽强，但面对具体行业或用户的复杂、细腻需求时，往往存在“最后一公里”的落地难题。美图自身的实践表明，在**影像美化、人像处理、商业设计**等垂直领域，用户的核心诉求并非底层模型的“通才”能力，而是能否精准、高效、低成本地解决特定问题。因此，与其在技术底层与巨头缠斗，不如将资源倾注于对垂直场景的深度理解、专属数据积累与产品体验打磨，构建难以复制的场景化护城河。

# 应用与大模型：从“依赖”到“共赢”的新范式
吴欣鸿强调，未来的趋势并非应用被大模型取代，而是走向深度耦合的共赢关系。对于美图这类拥有深厚用户基础和场景Know-How的应用厂商，其战略应是：**将通用大模型视为强大的“能力基座”**，而非产品本身。通过精妙的场景化微调、提示工程、工作流设计，将大模型的原始能力转化为用户可感知、可操作的高价值服务。同时，应用端产生的海量、高质量场景数据与反馈，又能持续反哺和优化大模型在垂直领域的表现。这种“场景驱动，双向赋能”的模式，既能放大应用的产品价值，也为大模型提供了不可或缺的落地出口与进化燃料。

# 启示：垂直化、专业化是应用AI的关键出路
吴欣鸿的观点为行业带来了清晰启示：在AI时代，应用的竞争力正从“技术拥有”转向**“场景定义”与“价值实现”**。对于广大开发者而言，与其追逐大而全的通用模型，不如深耕一两个高价值、高壁垒的垂直领域，将大模型能力与行业知识、用户体验深度融合。这不仅是应对竞争的策略，更是构建长期可持续商业模式的关键。美图选择在视觉创作与美化领域持续深挖，正是这一战略的生动注脚。当应用能够在一个具体场景中做到极致，它便不再是模型的简单附庸，而是不可或缺的价值创造节点，真正实现与大模型的共生共赢。