作者｜陳伊凡、孫曉晨

編輯｜苗正卿

頭圖｜《硅谷》劇照

"AI 原生 100" 是虎嗅科技組推出針對 AI 原生創新欄目，這是本系列的第「03」篇文章。

當同行還在卷模型參數時，兩個輟學生把 50 個開源 AI 模型 " 塞 " 進了一個畫布——點幾下鼠標、隨手涂鴉，40 毫秒內圖像躍然眼前。

Krea，一家 AI 設計公司，在成立 16 個月后，年經常性收入（ARR）沖 到 800 萬美元，收入翻了 20 倍，用戶超 2000 萬，成為入選硅谷最大加速器 YC 的項目中 "ARR 增速最快的公司之一 "。同時，Krea 也入選了硅谷頂尖風投機構 A16Z GenAI 100 的榜單，該榜單收錄了當下最有價值的 100 個 AI 應用。

資本市場也給了 Krea 更高的想象空間。根據公開資料，虎嗅測算了 Krea 的 PS 值，PS 值通俗而言就是投資者愿意為每 1 元銷售收入支付多少錢。PS 值高意味著高市場預期。根據 Krea 的 800 萬美元年收入和 5 億美元的估值，其 PS 值為 62.5 倍，Midjourney 的估值為 100 億美元，2024 年年收入為 3 億美元，估值為 33.3 倍。

虎嗅與嘉和資本 CEO 袁子恒、UpHonest Capital 投研團隊交流，嘗試拆解這家在短時間內迅速增長并拿到 5 億美金估值的 AI 設計公司，為何能獲得資本的青睞以及如此大的想象空間？

· Krea 如何在競爭云集的 AI 設計工具市場，快速冷啟動，獲得第一批核心用戶？

· 又是如何實現在短期內收入翻 20 倍？

· 對 Krea 而言，競爭和挑戰會在哪里？

簡言之，Krea 能夠走通這個模式，得到資本認可，核心是平臺戰略、社區帶來的用戶粘性、數據飛輪以及創作者的分成機制。

Krea 的創立：兩個輟學生在集裝箱中的創意

Krea 的兩位創始人，帶有硅谷年輕創業者的特點——對 AI 的癡迷、輟學創業。

維克多 · 佩雷斯 ( Victor Perez ) 和迭戈 · 羅德里格斯 ( Diego Rodriguez ) 是本科同學，他們都在西班牙巴塞羅那攻讀視聽系統工程，而此前，佩雷斯曾是另類搖滾吉他手，羅德里格斯則擁有視覺藝術背景，這座 " 高迪之城 " 培養了他們的藝術品位。

但他們的思路是，如何讓藝術與 AI 結合。

當人們還在用 AI 識別物體時，佩雷斯和羅德里格斯總想著能用 AI 生成什么。

彼時，上一波聚焦 AI 技術正在風靡全球，其在圖像識別領域已經超過人類。

二人本科畢業時，恰逢 2015 年，OpenAI 在那一年成立，作為非營利組織，探尋通往通用人工智能的道路。

2017 年，佩雷斯開始癡迷于生成式對抗網絡 GAN，這在 2014 年被提出的技術，使人工智能的生成成為可能，讓 AI 從識別變為創造，" 深度學習三巨頭 " 之一的楊立昆曾稱生成式對抗網絡是 " 機器學習 20 年來最酷的想法 "。

研究生時期，兩人都選擇了康奈爾大學深造。不久后，佩雷斯在紐約向羅德里格斯分享了自己想做一款 AI 生圖工具之后，兩位 90 后一拍即合，輟學投身創業。

輟學之后，他們加入 HF0，這是一個位于舊金山的創業孵化器，創業者會在此獲得一個為期 12 周的封閉工作空間，他們會在集裝箱里打磨產品，快速迭代，而 HF0 將根據其表現為其創業項目提供額度超過 100 萬美元的投資。后來，他們創建了 Geniverse，是當時全球首批 AI 生成平臺之一，在此平臺上整合多種 AI 模型以實現文生圖與圖生圖功能，這是 Krea 的雛形。

為了加入 HF0，佩雷斯錄制了一段長達六七個小時的視頻，詳盡講解了項目的每個環節。最后，這個項目成功入選，并在 2022 年獲得了 HF0 數百萬美元的初期投資，Krea 應運而生。

此后，Krea.ai 維持了每年一次融資的節奏，根據數據分析機構 Crunchbase 的記錄，其融資歷程為：

· 2022 年，Krea 獲得了 HF0 的數百萬美元投資；

· 2023 年 4 月，Krea 獲得了舊金山風險投資機構 Pebblebed 和 Abstract 籌集了 300 萬美元種子輪投資；

· 2024 年 1 月，Krea 獲得 Andreessen Horowitz 等機構的 3300 萬美元的 A 輪融資；

· 2025 年 4 月，Krea 獲得 a16z、Bain Capital Ventures 以及 Abstract 的 4700 萬美元 B 輪融資。

AI 設計的 "Chatbot"，最懂設計師的 AI 畫筆

一款 AI 應用，能夠在短時間內跑起來，并如 Krea 這樣，短短幾個月獲得 800 萬美元年收入，最關鍵的是做對第一步——快速啟動產品，積累第一波用戶，再通過不斷推出熱門應用，保持用戶增長。

2022 年下半年，Stable Diffusion 開源了圖像生成模型，大模型的文生圖領域迎來了一波高潮。Krea 正是在此時成立。

其早期定位專業創意人群，9 月，Krea 在 Github 上開源了一款 Open-Prompts 的數據集，集成了 1000 萬張 AI 生成圖像和 2000 萬條對應提示詞。

當那個時候，大部分 AI 設計工具都在死磕模型能力時，Krea 可以說是抓住了當時 AI 設計工具的痛點——準確的提示詞，迅速吸引了核心用戶——設計師、藝術總監等專業群體。

Krea 最初主要服務于個人設計師和小型團隊，例如獨立插畫師、自由品牌顧問等。隨著產品成熟，其開始向企業級拓展。

Krea 成立之初，就沒有選擇自己做模型，而是選擇做一個 " 模型超市 "，通過前端產品的界面優化，提升用戶體驗。這也是 Krea 的突出優勢。

不同的視頻模型都有自己不同的優勢，例如人物特寫、自然風光、動漫等，如果單獨訂閱不同的模型，開銷巨大，相比之下，在一個平臺里整合所有模型，就劃算很多。

另外，一般做圖像生成，需要先在 Midjourney 或者 Flux 上面生成圖像，再做超分辨率處理，然后再生成視頻。這就需要在不同工具之間來回切換。Krea 省去了這個麻煩。

Krea 的產品注重用戶體驗，講究實時反饋和實時編輯修改。Krea 的產品理念是其成為了設計師的工具，而不是取代設計師，其強調，AI 是畫筆。使用 Krea 的產品，有一個很明顯的感受是，非常懂設計的痛點。

Krea 內置了多種模型，第三方模型有谷歌的 Imagen 4、ChatGPT Image、Ideogram 以及 Runway Gen-4，同時，Krea.ai 也有自己訓練的模型，Krea1 以及 Flux Family。根據不同的需求調用不同的模型。

DeepSeek R1 問世之后，Krea 將其引入，發布了 Krea Chat 功能，這不僅降低了利用大模型改圖的操作成本，還降低了用戶生圖、改圖的使用門檻，可以通過簡單描述，生成用戶需要的圖案，引入 R1 之后，Krea 的用戶數量增至 600 萬。

2023 年，Krea 快速迭代產品，推出實時生圖功能，這是 Krea 再次快速出圈的產品。一位 Krea 早期投資人表示，Krea 推出的低延時實時生圖功能，是其與其他 AI 設計工具拉開差距的關鍵。Krea 的實時生圖可以達到 40 毫秒左右的延時。這是一個較高的技術壁壘。同時，Krea 還堅持自己部署模型，并對算力、模型等基礎設施進行了開發與優化。

6 月 10 日，Krea 還推出了其首款圖像模型 Krea 1。據 Krea 在社交平臺 X 的介紹，該模型是其針對 "AI 風格感 " 問題給出的解決方案。大多數人工智能模型存在紋理模糊、對比度過度的問題，生成的圖像構圖或風格也很單調。Krea 1 能夠確保生成高度逼真、清晰的紋理，提供豐富多樣的風格，并且具備深厚的藝術知識，讓人工智能生成的圖像不再帶有明顯的 AI 痕跡。

2023 年 12 月（即實時生圖功能上線 1 個月后），Krea 的網站流量達到了 365 萬，增長 191%，至 2024 年 1 月，網站流量再增 22%，接近 450 萬。

后來 Krea 又推出了多款熱門應用，給自己帶來了很大一波自然流量，用戶了突破了 2000 萬。例如 Video Extend 的視頻生成功能，能夠將真實場景和 AI 生成巧妙結合，在當時風靡一時。

虎嗅使用過幾款 AI 設計生成產品，Krea 的使用門檻是最低的，且生成效果準確，甚至還有一些可玩性。用戶可以直接用筆刷在圖片上修改，Krea 可以根據這種修改實時生成用戶想要的圖片，這種工作方式有點像設計師改圖。

業內人士如皮克斯、樂高、三星等企業的專業創意人員都已將 Krea 應用于專業制作流程，以實現情緒板繪制、角色原型設計、4K 畫質增強等。

另外 Krea 還提供了個性化訓練的服務，用戶可以上傳素材，訓練專屬模型，這樣能夠讓用戶參與提高模型的質量，增加了用戶粘性。

Krea 的收費模式和目前的 AI Agent 產品的收費模式大同小異：

采取訂閱制，主要分三檔，先提供免費額度，吸引用戶，之后進行分檔付費：

· 基礎計劃，每月 10 美元，每月可獲得 2000 計算單元，約可生成 1010 張 flux 圖像、36000 張實時圖像、180 張增強圖像，包含商業許可；

· 專業計劃，每月收費 35 美元，生成 5048 張 flux 圖像、18 萬張實時圖像、900 張增強圖像，包含商業許可；

· 最大計劃，每月 60 美元，15142 張 Flux 圖像、540000 張實時圖像、2700 張增強圖像，包含商業許可。

平臺生態策略，巧妙避開 AI 工具競爭

當用戶增長足夠時，Krea 逐漸往平臺模式轉變，增加了 "AI 模型工作臺 " 的屬性。

生成式 AI 在設計領域盡管增長迅速，但也競爭激烈，巨頭和獨角獸公司都接連入場。

袁子恒告訴虎嗅，Krea 走的是平臺生態的模式，這是與很大部分 AI 設計公司單一工具屬性較為不同的地方。從某種意義上說，Krea 與 Midjourney 或是 Sora，可能更傾向于合作關系，" 平臺模式和設計工具屬性的公司，可能在一開始看起來功能類似，但長久來看會出現很大不同。"

虎嗅根據公開資料，整理如今市面上主要的 AI 設計工具，可以發現，Krea 的特點很明顯，開放多模態統一接口，而非依賴某種模型，可以同時支持圖像、3D 和視頻生成。

比如，Seaart，則代表了 AI 圖像設計領域的 " 東方力量 "，不支持視頻生成。其最初僅為解決內部美術人員使用 Stable Diffusion 的高門檻問題而開發，但后續逐漸成長為全民 AI 創作平臺。這個用戶定位與 Krea 不同。

Seaart 于 2023 年 5 月上線，通過將 Stable Diffusion 的復雜功能進行包裝，Seaart 主打一個 " 易上手 "。

為了達成 " 全民級 AI 內容創作平臺 " 的定位，Seaart 嘗試滿足低中高不同層級用戶的需求：輕度用戶可以體驗 AI 美妝、AI 濾鏡、黏土風濾鏡、吉卜力濾鏡等簡便功能；中度用戶則可以通過 Seaart 進行模型訓練和定制 Lora；針對高階用戶，Seaart 則在 2024 年 3 月上線了方便用戶以可視化方式配置 Stable Diffusion 的 UI 界面 ComfyUI，用戶無需本地運行即可使用復雜工作流。

Leonardo，創立于 2022 年年底，2024 年 8 月倍 Canva 收購，主要功能為 AI 生圖、改圖、擴圖及 3D 素材生成等，依托 Stable Diffusion 開源模型和自研 Phoenix 基礎模型以實現其功能。該應用操作簡便且擁有較高性價比，被稱為 " 簡版 Stable Diffusion"。其自研的 Phoenix 基礎模型在 2024 年 6 月推出。

社區屬性和創作者分成模式卡準生態位

Krea 的核心在于其社區帶來的用戶粘性、數據飛輪，以及其創作者的分成機制。

Krea 的社區生態是其在市場上立足重要壁壘，這群高粘性的用戶群體不僅是 Krea 的忠實用戶，其生成的 2000 萬余作品又形成數據飛輪，繼續反哺 Krea 以及新老用戶。

在 Krea 的收入結構中，企業客戶收入占比 45%，年費超 50 萬美元。

Krea 設計了一套創作者分成機制，如果用戶作品入選，用戶可獲得分成，平臺抽取 5%-15% 的傭金。這即增強了用戶的使用熱情和粘性，也有利于 Krea 的長期發展，Krea 也可以根據用戶生成的作品提升自己的模型能力，反過來再為用戶提供更高質量的服務。

作為從大模型混戰中發現行業機遇的公司，Krea 的出現為設計從業者緊跟 AI 潮流提供了機會。投資方安德森 · 霍洛維茨基金（Andreessen Horowitz）的普通合伙人阿尼什 · 阿查里亞（Anish Acharya）所言，Krea" 保持著頂尖 AI 研究的發展速度 "，同時始終保持著直觀易用的特性。d

貝恩資本創投普通合伙人阿里夫 · 希拉里（Aaref Hilaly）指出，Krea 是保護創作者免受模型迭代混亂影響的關鍵層。" 每個模型都在被后來者快速超越，" 他認為，" 對創作者而言，在所有模型之上搭建 Krea 這樣的中間層極具價值。"

袁子恒與中外多位 AI 創業者交流，他發現 Krea 這類工具對中國創業者的啟發是產品的戰略。他告訴虎嗅，在他接觸的很多華人創業者中，能夠把產品演進路徑想清楚的很少，但這些直接影響到盈利空間，所以，對于一款 AI 應用能走多遠，商業模式的設計至關重要。

不過他也發現國內有不少 AI 創作工具已經做得很好，尤其是面向出海的創業者，同樣也是接入了多個視頻模型。他們能夠迅速適應歐美、日本消費者習慣，把用戶增長做得很好。

Krea 的挑戰

AI 應用的工具已經逐漸轉向對垂直細分行業的重要理解中。Krea 在繁雜的市場中發現了屬于自己的生態位，并且以簡明的產品理念獲得了市場的認可。隨著類似 Krea 的公司增多，或許 AI 行業的生態可以歸于有序繁榮，而人類原有的工作生態可能會再次經歷洗牌。

虎嗅與多位投資行業人士交流過 Krea 這類公司的發展挑戰，其中大家都認同的是，而對于 Krea 來說，更大的挑戰來自未來，UpHonest 投研團隊表示，如果有一個新進入者，其發布了一款爆品產品，快速搶奪新用戶，就會吃掉 Krea 的蛋糕。而這樣的例子也并非沒有發生，例如 Chat GPT 在今年三月份推出的吉卜力風格圖像生成功能，迅速風靡網絡。因此，Krea 需要不斷更新和迭代產品，用產品的快速迭代（product velocity）構建自己的護城河。畢竟，如果有一個從 Midjourney 出來創業的團隊，依舊能夠吸引很大一部分風投的目光，當選擇更多時，用戶是否還有理由繼續用 Krea？

袁子恒表示，Krea 能走多遠，同時也取決于被調用模型的收斂程度。舉個極端的例子，如果三個月內，Sora、Runway 等這類模型只剩下一兩家，那么 " 套殼 " 的意義就不大了。但這樣的情況大概率不會發生，因為視頻模型是國內外各大廠的主陣地，因此類似 Krea這樣的 " 套殼 " 工具，拼速度是有意義的。

（本文感謝嘉和資本 CEO 袁子恒、UpHonest 投研團隊的專業支持。）