谷歌新款AI模型Nano Banana的爆火，引發了市場對“AI是否將吞噬應用軟件”的深度憂慮。然而摩根士丹利分析師認為，這一擔憂過度。

9月2日，摩根士丹利研報指出， 美圖的增長軌跡并未受到AI模型Nano Banana的影響，其真正的價值在于提供了基礎AI模型無法企及的“最后一公里”解決方案

報告強調 美圖憑借其在垂直領域的深厚積累、專有數據以及對核心付費功能的專注，構筑了堅實的護城河。 此外，公司對所有AI模型保持開放和中立，并已將Nano Banana等新技術無縫整合進產品中。

摩根士丹利重申對美圖的“增持”評級，目標價15.70港元，認為其長期價值依然穩固。預計2025年收入將達到40.21億人民幣，2026年增長至51.20億人民幣，2027年進一步增至67.71億人民幣。

Nano Banana引發的市場恐慌

近期，由谷歌發布的新型圖像AI模型“Nano Banana”在中國 社交 媒體 上迅速走紅。

該模型于8月26日發布，憑借其能將照片通過提示詞轉化為3D模型圖片的強大功能，在8月30日引爆了輿論。

這一事件立刻觸發了 投資 者擔憂——功能日益強大的基礎AI模型將跨界“侵蝕”美圖等應用軟件的核心業務。

受此恐慌情緒影響，美圖股價在消息發酵的交易日里暴跌14%，而同期的恒生指數則上漲了2%。

值得注意的是，這并非孤例。

今年以來， 每當有類似GPT-4o或谷歌Veo3等重量級AI模型發布更新時，美圖的股價都曾出現過類似的波動。

這反映出市場對于AI時代應用層軟件生存模式的普遍焦慮。

"最后一英里"價值難以替代

摩根士丹利分析師強調，在AI時代，應用軟件的價值在于提供"最后一英里"服務以優化結果，而這正是通用AI模型無法完全實現的。

視覺行業的"最后一英里"尤為復雜，原因有二：

場景的碎片化和需求的多樣性 ：用戶的需求千差萬別，從個人照片的美化、廣告圖的生成到海報設計，每個場景都有獨特的標準和工作流。 個人偏好的主觀性 ：美學和視覺偏好高度個人化，這很難完全通過標準化的提示詞來精確捕捉，也無法由通用AI模型完美實現。

正是這兩大特點，決定了通用AI模型難以提供端到端的完美產品來滿足所有用戶需求。

因此，專注于特定場景、優化用戶體驗的應用軟件，其存在價值不僅沒有被削弱，反而愈發凸顯。

美圖的優勢：場景、數據與核心付費點

摩根士丹利認為美圖憑借其長期積累，在最大化“最后一公里”價值方面已建立起顯著優勢。

首先，公司業務聚焦，積累了深厚的場景認知。 美圖專注于非專業休閑和非專業生產力場景，并進一步將后者細化到電商設計等領域。

這種專注使其能夠深入理解用戶在特定場景下的痛點，并開發出高度優化的工作流程，提升用戶體驗。

其次，海量垂直數據構筑壁壘 。通過與阿里巴巴等伙伴合作以及自身產品的長期運營，美圖積累了海量的、高質量的垂直數據，尤其是在人像美化和電商設計方面。

美圖利用這些私有數據，在第三方基礎大模型之上進行“后期訓練”，打造出效果遠超通用模型的小模型，成果更貼近用戶需求。

最后，清晰的 商業 模式 ：用戶為“核心功能”付費。美圖的功能可分為“趣味性功能”（如AI表情包生成）和“核心功能”（如AI人臉精修）。

前者可能吸引用戶嘗試產品，但后者才是驅動用戶付費訂閱的根本原因。通用AI模型可以模仿前者（如Nano Banana的3D模型），但很難滲透到美圖提供的高質量“核心功能”領域。

此外， 美圖采取AI模型中立策略，運用AI模型容器技術，能夠快速將不同AI模型的能力整合到其產品中

在3D模型圖片廣泛傳播之前，美圖已經將谷歌Nano Banana整合到其海外產品中，包括美圖秀秀、BeautyPlus和RoboNeo。

【來源：華爾街見聞官方】