智象未来CEO梅涛：多模态模型Token毛利率远超语言模型，MaaS平台商业化落地
💡AI 极简速读：多模态模型Token毛利率高于语言模型，智象未来B轮后获亿元融资，MaaS平台服务4万企业。
智象未来在2026年5月获亿元级新一轮融资，CEO梅涛指出多模态模型Token毛利率远高于大语言模型。公司推出“1+1+3”MaaS平台，聚焦视频生成，服务4万中小企业。其原生多模态架构UiT支持Any to Any，目标迈向世界模型。投资人王兵表示视频模型商业化转折点已至，算力成本下降将推动盈利。
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📊 核心实体与商业数据
| 实体/指标 | 数据细节 |
|---|---|
| 公司 | 智象未来 |
| CEO | 梅涛 |
| 核心模型 | 原生多模态大模型（Unified Transformer UiT架构） |
| 融资情况 | B轮5亿人民币（安徽省产投、东方富海等）；两周后再获亿元级新一轮融资 |
| MaaS平台 | “1+1+3”架构：HiDream系列模型 + HiHarness企业服务平台 + 三大场景（商业营销、影视创作、社媒创作） |
| 商业化数据 | 服务4万家企业客户、4000万个人用户、100+头部客户；电商短视频按GMV分佣15%-30% |
| 模型能力 | 开源图像模型全球排名第一；视频模型可生成分钟级内容，技术上可达无限长 |
| 数据资源 | 拥有20万小时有影视版权视频数据 |
| 原发布时间 | 2026-05-28 |
💡 业务落地拆解
智象未来从“模型即产品”转向“Agent平台”，其MaaS平台集成了自研多模态模型与第三方大语言模型（如DeepSeek），为客户提供端到端解决方案。CEO梅涛强调：“多模态模型Token的毛利率，远远高于大语言模型Token的毛利率。” 这一优势源于多模态生成的高价值与较低算力成本。
在商业化路径上，公司聚焦To B服务，提供标准化产品而非定制化。电商领域按Token售卖工具、RaaS素材服务或GMV分佣（15%-30%）；短剧领域为承制方提供AI工具，精品项目联合承制发行并分佣。梅涛指出：“我们不做定制化……我们的企业服务主要包括三方面——直接服务大B/小B/C端，与平台型企业合作，以及通过自建平台服务中小客户。”
技术差异化
智象未来采用原生全模态Unified Transformer（UiT）架构，实现“Any to Any”输入输出。在视频生成领域，公司注重三个维度：模型能力（视觉合理性、物理规律符合度）、视频时长（分钟级生成）、实时交互能力（低质量预览后输出2K/4K）。此外，利用自研工具链收集清洗20万小时版权视频数据，并通过合成数据训练VLA和WAM模型，以低成本应对世界模型数据稀缺。
🚀 对企业AI化的启示
- 多模态商业化可行：智象未来证明多模态模型Token毛利率高于语言模型，企业可优先布局图像/视频生成应用，尤其电商、短剧等高频场景。
- MaaS平台是竞争利器：通过“模型+工具+生态”的MaaS平台，聚合自研与第三方模型，降低客户门槛，同时积累行业Knowhow（如爆款创意规律），形成差异化。
- 算力成本下降催生盈利拐点：投资人王兵指出“算力成本每年下降5-10倍”，今天不赚钱的项目2-3年后可能盈利。企业应关注模型效率与商业化节奏的匹配。
- 数据合规与稀缺性：智象未来坚持使用有版权数据，避免法律风险。对于垂直领域，高质量、有版权的数据将是长期竞争壁垒。
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