嘻瘋 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
全球第一AI創作社區易主!
這次是一個販賣“情緒”與“品味”的平臺,全球訪問量超過Midjourney、Leonardo、Civitai,注冊用戶超過5000萬,月訪問量超3000萬,ARR超5000萬美金,用戶在此平臺單日能生成2000萬張圖+50萬視頻

這個平臺名叫SeaArt,具備全鏈路多模態AI創作能力,包括圖片、視頻、音頻、數字人生成。
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同時SeaArt配備ComfyUI可視化工作流、海量模型庫及LoRA訓練分享功能,且融合了社區互動生態。
并非單一工具,而是被定位為“AI時代的全民級創作消費平臺”。
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就在最近,其背后團隊趁熱打鐵——
全新推出全模態創作消費平臺SeaVerse相當于是SeaArt 2.0,野心直指幫每個創作者打造AI時代的個人IP。
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我們不禁好奇,當下AI模型能力快速趨同,SeaArt究竟靠什么持續吸引這么多用戶?作為2.0的SeaVerse又有哪些能力?量子位迅速上手實測了一波。
讓人意外的是,這個火遍海外的社區,原來還是Made in China。
SeaVerse,如何讓創意一步到位?
實測前,不妨先來看官方演示。
總的來看,SeaVerse依托多模態AI與Agent專家協作系統,通過“一句提示詞生成宇宙”的極簡交互,整合觀看、游玩、創作、變現等場景,能夠幫助用戶從創意快速落地為可消費、可盈利的產品。
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視頻鏈接:https://mp.weixin.qq.com/s/IlYmQ11EfhSmShNdDuGhjA
實際上手,SeaVerse帶來的體驗如何?
進入SeaVerse界面,整體設計主打極簡風。
不管是想要生成圖片、視頻、音樂、小游戲還是交互式應用,只需在這一個輸入框中輸入一句自然語言指令即可。
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系統接收到指令,會自動跳轉到工作臺,開始它的流程。

在工作臺里,可以看到平臺內置了現成的工具箱,目前提供了二十多個專項工具,比如圖像美化、一鍵摳圖、動畫細化,用戶可以指定使用某個工具。
當然,你也可以更省事一點,全程自動擋。系統會自己拆解你的描述,從它的庫里根據需求自動匹配并調用適配的底層模型與工具組件

最近“蘿卜紙巾貓”爆火,不少沒有貓或是貓不聽指揮的網友,想盡辦法通過折紙、畫在紙上玩。
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其實在SeaVerse上,簡單描述需求,就能一鍵生成電子小貓陪你互動。
輸入prompt后,它首先會自動梳理明確需求,然后調用工具,創建manifest.json文件來完成應用配置。

幾步下來,一個可以“蘿卜、紙巾、蒸蚌”的小游戲就能開玩了:
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視頻鏈接:https://mp.weixin.qq.com/s/IlYmQ11EfhSmShNdDuGhjA
如果哪里不滿意,實測繼續用大白話表述就能讓它在原來的基礎上完成修改,不需要一遍遍重新生成。
點開“預覽”即可在右側查看改后狀態,無需跳轉。

生成好的應用還能在平臺內一鍵發布,分享給其他用戶共同體驗。

當然可以再天馬行空一點。
我們嘗試生成一條完整的動畫短片,prompt故意描述的畫面比較復雜:
- 復古童話風動畫短片19世紀歐洲小鎮,一只會織星空圍巾的兔子,把圍巾送給冬天凍僵的麻雀,圍巾展開后變成真正的星河,麻雀帶著兔子飛向月亮;配樂用手風琴+豎琴。
只見SeaVerse跳出了視頻模型普遍“單次僅能生成十幾秒”的局限,會拆解分鏡、分段生成素材,再調用工具進行拼接與整合,最終輸出一條完整、連貫的成片。

因此,生成一分鐘帶專屬OST的視頻,對SeaVerse來說完全不在話下。
最終生成的動畫鏡頭多樣,節奏連貫,角色一致性也保持得相對穩定。
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視頻鏈接:https://mp.weixin.qq.com/s/IlYmQ11EfhSmShNdDuGhjA
在生成過程中,甚至還能看到系統進行自檢反思碎碎念:
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最后,我們又嘗試讓它生成一首“馬年新春祝福歌”。
依舊只需要給出主題和風格,系統便能吭哧吭哧完成作詞、編曲與生成

這下咱是真沒招了,成品從聽感上,已經很難分辨出是AI,這調調感覺確實就要過年了:
此外,生成過程中產生的圖片、視頻、音頻,所有素材都會保存在資源庫里,方便用戶隨時取用。

平臺上還有不少其他玩家創作出來的精美作品,感興趣的童鞋可以自己親自上手探索:

應用層調度者,多Agent協同
下面再來看背后團隊能撐起如此體量社區的技術底牌。
有意思的是,團隊早早跳出了底層模型的牌桌,明確不自研基礎大模型,專注于更上層的應用層、內容層和體驗層的設計
在他們看來,底層模型會像云計算一樣,越來越標準化、易獲取,未來真正的價值高地,在于如何把這些強大的“組件”組裝成普通用戶能高效輕松使用、組織調度的標準化引擎,為普通用戶創造出直達創意的體驗,“解決大模型面向用戶的最后一公里”。
因此,團隊給自己的核心定位是應用層的調度者
具體到產品層面,這套調度能力建立在SeaArt沉淀的模板體系、工作流引擎與算力調度系統之上。
在SeaArt階段,模板和工作流是主要形式。創作者可以將一連串模型調用和參數設置打包成一個可共享的配方,其他用戶直接使用該配方,就能以簡化的步驟獲得風格化結果。
在SeaVerse階段,則引入了多Agent協同工作流
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它配備了面向影視、游戲等不同領域的制作Agency,進一步將多個行業的可消費內容Know-how,拆解轉化為可重復調用的AI工作流,再通過多個Agent的協同配合,實現個性化的內容交付。
例如,在視頻創作中,可能會有分別負責劇本構思、分鏡生成、視頻合成、配樂建議等環節的專項Agent協作運行。
在這套體系中,無論是開源模型如Stable Diffusion,還是閉源模型能力,都會被統一視為底層能力單元,由調度系統按需調用、組合與編排
通過模板化、工作流與Agent架構,團隊將復雜操作一鍵封裝,向下兼容千差萬別的模型,向上提供統一簡化界面,降低用戶創作門檻。
那么SeaArt、SeaVerse背后團隊是誰?以及,這條路是怎么走到今天的?
背后是一家“懂內容”的公司
這樣一個在海外爆火的平臺,背后卻是國內AI初創公司海藝互娛,成立于2023年。
創始人馬飛、陳立是多年的合作伙伴和好友。
馬飛兼任CEO,擁有10余年的游戲行業技術研發與管理經驗,剛畢業時,曾加入全球知名手游公司tap4fun,參與《銀河帝國》《斯巴達戰爭》等經典爆款出海手游的研發
陳立是SeaArt董事長兼產品與戰略負責人,曾就職于上海友塔,參與并主導《黑道風云》產品設計,同樣具有深厚的游戲行業背景和多款熱銷手游的成功制作經驗。
2019年,兩人先是聯合創立了游戲公司星合互娛,專注于海外SLG游戲市場。旗下王牌產品《The Ants-小小蟻國》,海外連續兩年流水超10億元,曾進入出海收入TOP30榜單。
隨著AI浪潮襲來,團隊起初在自家內部利用AI提效增速。后來,馬飛與陳立一拍即合,決定跨足AI領域,創立海藝互娛,進一步拓展他們的技術與產品視野。
這份深耕游戲賽道的技術積淀,加上出海創業的成功經驗,注定了SeaArt的破局絕非偶然。
出海游戲經歷讓SeaArt出身即帶全球化基因。
在全球布局方面,團隊率先進入巴西等非英語國家,解決了“簡單易上手”的核心痛點,并迅速在當地市場爆發,成功打開了口碑;之后又持續布局日本、歐洲、美國等高付費能力市場。
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另外,早期經歷讓團隊積累了強大的算力資源調度和工程能力,使得SeaArt的早期擴張具有極高的性價比,隨著平臺用戶規模的增長以及單日token調用量的提升,算力成本實現了規模效應。
SLG等重度游戲的經驗,還使團隊對用戶留存、內容供給、激勵機制以及長期生態運轉有更系統的認知。團隊將構建SLG游戲復雜生態的能力,用到了維系這一高性創作者社區的運營上
所以,海藝并不是一支典型的大模型創業團隊。其護城河,從一開始就不在技術這一單一維度,而在算力運營+用戶洞察+生態構建這個更綜合的維度。
數據顯示,過去兩年,海藝的用戶規模與收入每年均增長4-5倍。進入2024年,平臺的用戶規模同比增長7.7倍,收入同比增長5.5倍。
2025年,SeaArt通過發力多模態與視頻創作場景,進一步增強了內容的傳播力與消費力,平臺流量與收入規模持續加速增長。
目前,SeaArt已經構建出了一個去中心化的PUGC生態。
用官方的話來說,這是一個去中心化的“品味市場”。平臺不定義正確風格,PGC創作者利用AI兜售自己的審美、品味、情緒價值,其他用戶則根據個人喜好為“好看、好玩、對味”的創作付費。
并且SeaArt還推出了創作者激勵機制,目前平臺頭部創作者已能夠在SeaArt實現每月3–4000美元的收益。
值得一提的是,根據量子位打探到的消息,到了2026年,SeaArt平臺仍有大量用戶持續使用Stable Diffusion 1.5等舊版本模型進行創作。換句話說,用戶在平臺上真正消費的是創作風格和這種創作模式,而非模型版本。
創作者和用戶在這個平臺上形成了深度互動和共創,進一步推動了平臺的內容生態發展。
此外,SeaArt已經積累了全球規模最大的AI原生創作資產庫之一,涵蓋了超過200萬個AI創作SKU,包括模型、LoRA、工作流、模板化應用、數字人、Agent等多個層級。
這些創意單元不僅可以復用、組合,還能再次消費,從而形成一個AI時代的內容供應鏈。大量真實用戶的交互行為也為平臺提供了寶貴的數據,用于支持平臺持續優化體驗。
最后,SeaArt的競爭優勢還體現在,其提前占據了連接用戶與模型的這一核心生態位。龐大的創作者、用戶、資產在此形成網絡效應,后來者極難復制整個生態。
而此次SeaArt 2.0即SeaVerse的正式上線,依托1.0階段搭建的PUGC生態底座,進一步打通了“創作→發布→互動→二創→變現→再創作”的閉環機制,提升了創作者與消費者之間的互動與參與,推動內容與創意的多維傳播。
這一升級背后,也是一條清晰的發展路徑——從工具屬性切入,沉淀內容生態,進階為多模態/全模態創作社區,最終錨定AI互動娛樂平臺。
越看越有點像AI時代AI版的“B站”。
綜上可以看出,當下AI模型趨同,平臺競爭逐漸回歸到一個更核心的問題:誰能更好地理解內容、社區和人
SeaArt、SeaVerse給出了一個不同的答案。
或許真正稀缺的并不是技術,而是人的情緒、審美和表達欲。這些恰恰不是算力能輕易復制的東西。
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