AI应用层的钱，开始流向已经做出商业价值的公司
近日，演语科技完成近3亿美元B+轮融资，本轮融资由Granite Asia、腾讯、顺为资本联合领投，HT Investment、时代资本参与投资，高榕资本、蚂蚁集团、渶策资本、明势创投（885413）、源码资本、红杉中国等现有股东继续加码。融资后，公司估值超过20亿美元。
不到三年时间，演语科技完成了六轮融资。截至2026年5月，其ARR已经超过3亿美元，预计2026年底有望突破6亿美元。
过去，AI创业的聚光灯更多打在大模型、算力和芯片上。应用层公司也不缺热闹，一批工具、插件、智能体和内容产品先后出圈，但多数公司仍卡在单点功能、单一场景、短期流量的竞争里。产品能不能持续留住用户，用户愿不愿意付费，付费之后能否支撑一家公司长期增长，依然是摆在AI应用层面前的硬问题。
演语科技这笔融资更值得关注的意义是，它不是一家依靠单个AI产品讲故事的公司，而是从一款图片社区产品出发，逐步扩展出AI视频工具和设计Agent，最终形成三条各自跑通商业化的产品线。在国内AI应用层，能够同时拿出融资规模、收入规模、用户规模和多产品矩阵的公司并不多。
演语科技之所以被推到行业前排，并不是因为它讲了一个更大的AI故事，而是它先在创意内容这个具体场景里，跑出了用户、收入和产品扩张的连续性。
新融资背后的应用层转向
演语科技此前更被外界熟悉的名字，是LiblibAI。2023年7月，公司在创业约两个月后获得天使轮融资；2024年1月完成Pre-A轮融资；2024年7月完成数亿元A轮融资；2025年2月又完成新一轮数亿元融资，由顺为资本、渶策资本领投，巨人网络（002558）作为产业投资方进入；2025年10月，完成1.3亿美元B轮融资，由红杉中国、CMC资本和战略投资方联合领投。
从节奏上看，这是一家典型在生成式AI窗口期成长起来的公司。不同的是，许多AI应用公司在流量高峰后开始承受留存、成本和商业化压力，演语科技则在过去一年把业务从AI图片创作扩展到设计创作、视频创作等方向，并以Evoken作为集团品牌统一对外呈现。
这也是本轮融资最核心的信号：资本市场对AI应用层的判断，正在从“有没有AI概念”转向“能不能形成收入闭环”。
在大模型价格不断下降、开源模型能力提升、推理成本逐步优化的背景下，应用公司真正稀缺的能力是找到足够深的场景，建立工作流，形成用户关系，并把模型能力转化为可持续付费。
演语科技所处的AI创意生产领域，恰好具备这种条件。图片、视频、设计本就是高频创作场景，也是AI生成能力最先被用户感知的领域之一。创作者、广告公司、品牌、电商商家、短剧团队和影视制作机构，对效率提升和成本降低有明确需求。相比普通聊天机器人，这类产品更容易被嵌入生产流程，也更容易产生付费。
串起AI内容生产链条
相比大多数仍聚焦单一产品的AI公司，演语科技正在讲述一个更大的故事。过去几年，公司陆续推出LiblibAI、LibTV、星流等产品，看似横跨社区、视频和设计等不同领域，但背后始终围绕同一个核心命题：AI创意内容(AI Content)的生产。
根据公司披露，LiblibAI已经成长为中国最大的AI素材网站与创作者社区之一，累计用户超过3000万，拥有超过50万个原创模型以及过亿的专业图片和视频素材。平台还披露：“中国每三位设计师中，就有一位正在使用LiblibAI进行创作。”
这个数据说明，LiblibAI更接近一个AI创作者社区和素材基础设施。模型作者在平台发布、展示和变现模型，创作者使用这些模型完成图片和视频生产，平台在中间沉淀模型、素材、模板、用户偏好和创作关系。
这类社区型产品的价值，在AI时代被重新放大。传统内容平台的核心资产是用户和内容，AI创作平台的核心资产则多了一层，即创作能力本身。用户不仅消费（883434）内容，也在调用模型、训练模型、复用模板和改造工作流。越多创作者进入，平台上的模型和素材越丰富，后来的用户越容易完成创作，生态由此形成正循环。
LibTV则代表演语科技的第二条增长曲线。
这款AI视频创作平台于2026年3月正式上线。据披露，LibTV上线两个月内增长迅速，5月收入达到上线首月的13倍以上；上线首月，单日收入曾超过百万美元。平台服务了近千个短剧团队、影视制作机构、广告公司与品牌客户。
这组数据背后，是AI视频产业的现实需求。过去一年，视频生成模型能力提升很快，但从“生成一段好看的视频”到“完成可交付的视频生产”，中间仍然有很长链路。专业内容团队需要的不只是生成能力，还包括脚本、分镜、角色一致性、镜头控制、素材管理、后期协作和商业交付。LibTV要进入的正是这个环节。
如果说LiblibAI解决的是AI图片和素材社区的问题，LibTV则试图解决AI视频从模型演示走向生产工具的问题。对于演语科技来说，这一步很关键。AI应用公司如果只能停留在单个工具，很容易被模型公司功能更新、平台入口变化和低价竞争挤压。进入视频生产链路，意味着公司可以触达更高客单价、更复杂需求和更明确预算的专业客户。
演语的生态位正在清晰
中国AI应用层过去两年并不缺产品，缺的是能持续扩张的公司。很多产品在上线初期靠新鲜感获得用户，但很快遇到三个问题：功能容易被复制，用户切换成本低，收入模型不稳定。
演语科技的特殊性，在于它没有把自己限制在“AI生图工具”这个单一标签里，而是沿着创意内容生产链路横向扩展。
LiblibAI是创作者社区和素材入口，LibTV面向视频生产，星流则服务AI设计Agent场景。三者看起来形态不同，底层都围绕一个问题：如何让AI参与图片、设计、视频等内容生产，并把创意从灵感变成可交付的成品。
这也是演语科技与许多AI应用公司的差异。它的生态位不是单纯做一个模型外壳，也不是单纯做消费（883434）娱乐产品，而是站在“AI创意内容基础设施”的位置上，连接模型能力、创作者生态和专业生产流程。
演语科技今天的打法，和创始人陈冕的经历紧密相关。
“90后”陈冕，在创办演语科技之前，先后在摩拜单车、滴滴、每日优鲜工作过，后来加入字节跳动，成为剪映与CapCut全球商业化负责人，28岁做到4-1职级，是当时字节跳动史上最年轻的产品4-1。
有播客节目曾形容他“用10年时间集齐了几乎所有互联网大厂的工作履历，并亲身参与了一系列著名的商战”。这些经历让陈冕在创业之前就已经历了互联网行业多个周期（883436）的完整起伏。
2023年初，大模型浪潮兴起，陈冕决定离开字节跳动创业。他后来回顾LiblibAI的发展，认为有过三次关键挑战：找到第一款产品的PMF、出现经营危机，以及思考如何做出星流的时刻。在他看来，过往经验的价值在于思维方式与战略判断，而非简单复制。
这种经历可能解释了演语科技的一个特征：它不像大多数AI创业公司那样从单一技术能力出发寻找场景，而是更接近一家产品公司的逻辑，先看到内容生产领域的需求变化，再用AI工具去满足它。陈冕在剪映负责全球商业化的经历，让他对视频创作工具的市场和商业化路径有直接经验，这或许也是LibTV能在上线两个月内快速跑通商业模式的原因之一。
在这个位置上，产品的竞争重点会发生变化。早期用户可能关心生成效果好不好，后期用户会更关心流程是否稳定、素材是否丰富、能否协作、能否复用、能否按商业项目交付。AI应用公司的壁垒也会从“谁先做出功能”转向“谁能进入用户工作流”。
这对中国AI产业也有启发。
长期以来，国内AI创业更擅长产品化、工程化和场景落地，但在大模型基础层面，创业公司很难与巨头持续拼算力投入。应用层反而可能成为中国AI公司更容易跑出商业结果的地方。尤其在内容、设计、电商、营销、游戏（881275）、短剧等产业链里，国内市场本身就有庞大的生产需求和快速迭代能力。
演语科技能够快速放大收入，也是因为它选择了一个付费意愿更清晰的场景。对创作者和内容机构来说，AI是能花更少时间、更少人力、产出更多内容的生产工具。工具一旦进入生产流程，收费就有了基础。
AI产业的竞争不会停在模型参数上。真正改变行业的，往往是那些进入日常工作、重塑生产流程的工具。演语科技的机会，也正在这里。
