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2026年8月，国内大模型应用厂商演语科技（Evoken）正式启动香港IPO筹备工作，其最新一轮融资估值高达30亿美元。这家成立仅三年的企业并未入局底层基础大模型研发，依托2023年推出的图像模型社区LiblibAI积累的生态优势，打造多款AI创作应用快速起量，引发行业对AI应用层商业价值与竞争壁垒的广泛探讨。
过去三年，国内大模型赛道的资源几乎都向底层基础模型研发倾斜，动辄百亿级的算力投入、头部科技公司的扎堆布局，让不少创业者对底层赛道望而却步。但演语科技的崛起，却验证了AI产业链中间层的商业化潜力——这类不碰底层研发、专注于把模型能力转化为用户可用产品的“衔接者”，同样能跑出高估值的头部玩家。
演语科技的起步踩中了开源图像模型的爆发风口。2023年，Stable Diffusion等开源图像模型的普及，催生了大量普通创作者微调、分享垂类模型的需求，但当时市场上缺少垂直的托管、交流平台，演语科技顺势推出LiblibAI图像模型社区，凭借类似代码托管平台GitHub的交互逻辑，快速汇聚了数十万创作者和海量微调模型，完成了最初的用户与生态积累。
随着多模态大模型能力的快速迭代，演语科技在2025年完成了LiblibAI的2.0版本升级，从单一的模型微调社区转型为多模态创作站：底层接入多款主流多模态大模型，上层推出低门槛的一键生成交互界面，普通用户无需掌握模型微调技术，就能调用平台沉淀的各类垂类模型生成图文、短视频等内容，用户规模在半年内突破千万级。
30亿美元的估值，也让演语科技的模式成为行业讨论的焦点。不少业内人士此前认为，AI应用层不掌握底层核心技术，很容易被底层厂商或者大厂的同类产品替代，但演语科技的发展路径却给出了不同的答案。
对C端用户需求的深度理解、沉淀多年的创作者生态，恰恰是比底层技术更难复制的壁垒。目前LiblibAI平台已经积累了超过千万条用户微调的垂类模型、上亿份用户生成内容，这些数据反过来可以优化平台的模型推荐策略、交互逻辑，形成正向循环，甚至不少底层大模型厂商也主动寻求与演语科技合作，将其作为重要的To C落地渠道。
启动IPO只是演语科技的阶段性节点，摆在其面前的挑战依然不少。目前整个AI创作工具赛道的用户付费率仍然处于低位，大部分平台仍依赖广告、增值服务获得少量营收，演语科技也需要向资本市场证明，其现有生态能够转化为持续、稳定的现金流。
此外，互联网大厂正在纷纷布局AI创作工具赛道，凭借流量、资本优势快速挤占市场，演语科技需要在守住现有C端用户基本盘的同时，拓展企业级服务等新的增长场景，才能在激烈的竞争中保持优势。
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