文 | 略大参考，作者 | 林玖
搞 AI 要花多少钱？
阿里的答案是总计 3800 亿，其中仅 2026 年上半年，阿里的研发投入和资本开支，就投入了超过 1000 亿人民币。半年花掉了自己一年的利润。
谷歌的答案是一年 2000 亿美元，超过 1 万亿人民币，相当于谷歌一年半的净利润，或者是半年的收入。
腾讯的答案，一年有可能达到 2000 亿元，自由现金流已经在二季度转负。
美图的答案呢？——不到 5 个亿。2026 年上半年，美图的研发费用和资本开支加到一起，也不到 5 个亿，其中资本开支不到 2000 万。
加起来只相当于自己半个季度的收入，不到半年的利润。
01 大厂花大钱办小事，美图花小钱办大事
现在的美图毫无疑问是一个 AI 公司。截至 2026 年 6 月底，全球付费订阅用户数已超过 1844 万，AI 生产力应用的年经常性收入（ARR）约 6.2 亿元。
但看起来，美图和大厂玩的似乎不是一个游戏。
大厂玩的是什么游戏？1000 亿扔下去，只能听个响。
在 2026 年的阿里巴巴业绩电话会上，吴泳铭 " 推翻 " 了去年所做的 " 三年 3800 亿元人民币 " 的承诺，原来是先前给的估算太 " 保守 " 了，未来投入的资金规模还要远远超过先前的预估。
在 2024 财年，阿里的资本支出尚且只有 284.21 亿元。但到了第二年，阿里的资本支出就直接暴增到 842.78 亿元，光是这里面的资金涨幅，就足以让阿里再收购一次饿了么，到了今年二季度，单季度的资本支出直接冲上 676.78 亿人民币，是 2024 年资本支出的两倍还多。
国产另一极腾讯也是如此，2026 上半年资本开支高达 847.2 亿元，相当于 2023 年（AI 浪潮前）的三倍；海外领头羊 OpenAI，2025 年营收虽达 130.7 亿美元，单年运营亏损却高达 209.2 亿美元。
AI 投入不光有资本开支，还有研发费用：最新的财报里，阿里专门拆分出两个 AI 业务板块，其中 "AI 实验室与应用 " 板块仅二季度就亏掉超过 138 亿人民币。
这就是大厂 AI 的游戏，比很多战争都贵。
但视角来到美图这边，画风骤变：整个 2026 年上半年，美图资本开支只有 1626 万。上半年研发费用不到 5 亿。从 2023 年到 2026 年，美图在整个 AI 转型期的累计研发支出约为 30 亿元。
作为一个今年年收入有机会达到 50 亿的公司，三年花这么点钱，真的是太抠了。谷歌可是把一年半的利润都当做 2026 年的资本开支预期的。
但这就是美图的打法。
美图的董事长报告指出，不追求让 " 美图奇想大模型 " 处理每一种可能的需求，而是把资源高度集中在最核心的人像光影重塑、妆容、发型和人像细节上 "。不追求通用 AI，专注于细分垂直领域中的体验。
因此，美图拒绝搭建庞大的团队，而是设立工作室并推出 " 挑战赛 " 机制，仅仅给每个独立应用工作室提供约 1,000 万元人民币的初始预算，如果团队在预算用尽后仍未取得进展，美图会对团队进行调整，甚至直接终止该项目。
美图就花这么点钱，能用 AI 赚到钱吗？当然能。甚至比大部分大厂的增速还更快。
美图刚刚发布的半年报里，营收尤其是 AI 相关的业务都持续增长，其中，全球付费订阅用户总数突破 1844 万，其中生产力用户猛增至 235 万，AI 算力点消费总额连续两个季度实现了超过 46% 的环比增长。整体上，美图收入增速达到了 22.1%，上半年总收入 22.12 亿，净利率接近 30%，自由现金流净流入约 5.9 亿。
这就是花小钱办大事。
02 做 AI 的，不如做 P 图的？
相比于阿里、腾讯，美图是一家很小的公司。但它成功的意义，绝对不小。
它的故事背后是一个非常有价值的问题：如果有一天 AI 洗衣机崛起了，那是做洗衣机赚钱，还是做 AI 通用模型赚钱？
也就是说 "AI+" 的故事里，是 AI 重要，还是 + 号后面的东西重要？
美图给出的答案当然是后者。
在 2026 年的中期报告中，美图管理层阐述了对 AI 的独特理解。
在管理层看来，通用模型能力（主要基于算力和规模）一旦被做出来，会迅速在全行业普及，并不具备稀缺性。
——这是一个相当符合事实的判断，AI 发展到今天，ChatGPT、Claude、Gemini 真的有什么巨大的差异化吗？一个强大的模型能力，在当下的市场真的稀缺吗？难道不是花钱就能买得到的吗？更不用说还有纯免费的开源模型。
这是美图逻辑的第一层。
第二层更加重要：任何模型都难以凭借一次指令稳定命中预期，需要反复微调，AI 并不是一颗会直接颠覆应用层的 " 银弹 "，它仍然高度依赖人类的微调。
AI 模型真正的关键不在于算力，而在于 " 审美 "，谁能尽可能的让 AI 输出逼近用户心中的理想效果，谁才具备有差异的竞争力。
基于这两个判断，美图走出了一条独特的路：在 AI 修图这个业务里，我们少做 AI，多做修图。
这个逻辑也许还有第三层：AI 模型谁都能用，但业务资产不是谁都有。
对美图来说，这个资产就是：用户和数据。
前 AI 时代的美图曾拥有过 3-4 亿的月活，这些用户是全中国最懂得 " 美颜 " 的女性用户。得益于她们，美图拥有数不尽的人脸修图数据库，数十亿的磨皮、瘦脸、肤色、五官比例数据，天然就是开发 AI 的数据资产。
美图生来就比别人更懂 " 用户的审美 "，它知道中国女生想要的是什么样的磨皮与冷白皮，知道中国审美下的五官比例，它不会把中国人画成欧美妆容，美图也深谙淘宝和拼多多的商品图片应当是怎样的宣传风格，抖音的视频应当是怎样的滤镜。
用户不在乎你的模型是不是有万亿参数，跑分是不是击败了 GPT-5，用户只想要立即能发朋友圈，立马能上架淘宝的图片。
在这方面，美图相比大厂天然占据优势，它可以利用过去十几年积累的数据与审美，用更少的提示词实现理想效果。
美图旗下的 " 美图设计室 AI 工具 "，用户仅需要将商品图片上传至美图，AI 便可直接生成整套的商品宣传图，最关键的是首次生成的效果就几乎可以直接用于商品宣传页，类似的通用模型很难有这种效果。
除商品图外，AI 也可以直接生成模特，AI 试衣等功能，而用户每一次调用这些功能，都需要向美图支付美豆（AI 算力点）。
这就叫 " 嵌入工作流 "。就好比微软的 copilot，它最值钱的不是这个模型，是它能直接套到 Office 的生态里。
用户、模板、数据、社区，这些十几年积累下来的生态，是比模型通用能力差异化更大的环节。你也许可以拿到比美图更好的模型，但你没有美图秀秀这个 APP。
段永平说过一个类似的判断：AI 时代，他看好谷歌和苹果，AI 再牛，也是要在手机里运行，而苹果有 IOS，谷歌有安卓。
美图的体量当然和谷歌是不能比拟的，但道理是类似的。无论多模态有多优秀，它最后都是直接面向用户去修图的，而在修图领域，美图就是王者。
美图只是一个很小的细分领域公司，但它的成功，毫无疑问是一个巨大的启示：人们总是关注谁的模型领先了一点，但 AI 里，最稀缺的，也许不是模型。从 AI 里赚钱最多的，也未必是投入最大的。
