作者｜陈伊凡、孙晓晨
编辑｜苗正卿
头图｜《硅谷》剧照
"AI 原生 100" 是虎嗅科技组推出针对 AI 原生创新栏目，这是本系列的第「03」篇文章。
当同行还在卷模型参数时，两个辍学生把 50 个开源 AI 模型 " 塞 " 进了一个画布——点几下鼠标、随手涂鸦，40 毫秒内图像跃然眼前。
Krea，一家 AI 设计公司，在成立 16 个月后，年经常性收入（ARR）冲 到 800 万美元，收入翻了 20 倍，用户超 2000 万，成为入选硅谷最大加速器 YC 的项目中 "ARR 增速最快的公司之一 "。同时，Krea 也入选了硅谷顶尖风投机构 A16Z GenAI 100 的榜单，该榜单收录了当下最有价值的 100 个 AI 应用。
资本市场也给了 Krea 更高的想象空间。根据公开资料，虎嗅测算了 Krea 的 PS 值，PS 值通俗而言就是投资者愿意为每 1 元销售收入支付多少钱。PS 值高意味着高市场预期。根据 Krea 的 800 万美元年收入和 5 亿美元的估值，其 PS 值为 62.5 倍，Midjourney 的估值为 100 亿美元，2024 年年收入为 3 亿美元，估值为 33.3 倍。
虎嗅与嘉和资本 CEO 袁子恒、UpHonest Capital 投研团队交流，尝试拆解这家在短时间内迅速增长并拿到 5 亿美金估值的 AI 设计公司，为何能获得资本的青睐以及如此大的想象空间？
· Krea 如何在竞争云集的 AI 设计工具市场，快速冷启动，获得第一批核心用户？
· 又是如何实现在短期内收入翻 20 倍？
· 对 Krea 而言，竞争和挑战会在哪里？
简言之，Krea 能够走通这个模式，得到资本认可，核心是平台战略、社区带来的用户粘性、数据飞轮以及创作者的分成机制。
Krea 的创立：两个辍学生在集装箱中的创意
Krea 的两位创始人，带有硅谷年轻创业者的特点——对 AI 的痴迷、辍学创业。
维克多 · 佩雷斯 ( Victor Perez ) 和迭戈 · 罗德里格斯 ( Diego Rodriguez ) 是本科同学，他们都在西班牙巴塞罗那攻读视听系统工程，而此前，佩雷斯曾是另类摇滚吉他手，罗德里格斯则拥有视觉艺术背景，这座 " 高迪之城 " 培养了他们的艺术品位。
但他们的思路是，如何让艺术与 AI 结合。
当人们还在用 AI 识别物体时，佩雷斯和罗德里格斯总想着能用 AI 生成什么。
彼时，上一波聚焦 AI 技术正在风靡全球，其在图像识别领域已经超过人类。
二人本科毕业时，恰逢 2015 年，OpenAI 在那一年成立，作为非营利组织，探寻通往通用人工智能的道路。
2017 年，佩雷斯开始痴迷于生成式对抗网络 GAN，这在 2014 年被提出的技术，使人工智能的生成成为可能，让 AI 从识别变为创造，" 深度学习三巨头 " 之一的杨立昆曾称生成式对抗网络是 " 机器学习 20 年来最酷的想法 "。
研究生时期，两人都选择了康奈尔大学深造。不久后，佩雷斯在纽约向罗德里格斯分享了自己想做一款 AI 生图工具之后，两位 90 后一拍即合，辍学投身创业。
辍学之后，他们加入 HF0，这是一个位于旧金山的创业孵化器，创业者会在此获得一个为期 12 周的封闭工作空间，他们会在集装箱里打磨产品，快速迭代，而 HF0 将根据其表现为其创业项目提供额度超过 100 万美元的投资。后来，他们创建了 Geniverse，是当时全球首批 AI 生成平台之一，在此平台上整合多种 AI 模型以实现文生图与图生图功能，这是 Krea 的雏形。
为了加入 HF0，佩雷斯录制了一段长达六七个小时的视频，详尽讲解了项目的每个环节。最后，这个项目成功入选，并在 2022 年获得了 HF0 数百万美元的初期投资，Krea 应运而生。
此后，Krea.ai 维持了每年一次融资的节奏，根据数据分析机构 Crunchbase 的记录，其融资历程为：
· 2022 年，Krea 获得了 HF0 的数百万美元投资；
· 2023 年 4 月，Krea 获得了旧金山风险投资机构 Pebblebed 和 Abstract 筹集了 300 万美元种子轮投资；
· 2024 年 1 月，Krea 获得 Andreessen Horowitz 等机构的 3300 万美元的 A 轮融资；
· 2025 年 4 月，Krea 获得 a16z、Bain Capital Ventures 以及 Abstract 的 4700 万美元 B 轮融资。
AI 设计的 "Chatbot"，最懂设计师的 AI 画笔
一款 AI 应用，能够在短时间内跑起来，并如 Krea 这样，短短几个月获得 800 万美元年收入，最关键的是做对第一步——快速启动产品，积累第一波用户，再通过不断推出热门应用，保持用户增长。
2022 年下半年，Stable Diffusion 开源了图像生成模型，大模型的文生图领域迎来了一波高潮。Krea 正是在此时成立。
其早期定位专业创意人群，9 月，Krea 在 Github 上开源了一款 Open-Prompts 的数据集，集成了 1000 万张 AI 生成图像和 2000 万条对应提示词。
当那个时候，大部分 AI 设计工具都在死磕模型能力时，Krea 可以说是抓住了当时 AI 设计工具的痛点——准确的提示词，迅速吸引了核心用户——设计师、艺术总监等专业群体。
Krea 最初主要服务于个人设计师和小型团队，例如独立插画师、自由品牌顾问等。随着产品成熟，其开始向企业级拓展。
Krea 成立之初，就没有选择自己做模型，而是选择做一个 " 模型超市 "，通过前端产品的界面优化，提升用户体验。这也是 Krea 的突出优势。
不同的视频模型都有自己不同的优势，例如人物特写、自然风光、动漫等，如果单独订阅不同的模型，开销巨大，相比之下，在一个平台里整合所有模型，就划算很多。
另外，一般做图像生成，需要先在 Midjourney 或者 Flux 上面生成图像，再做超分辨率处理，然后再生成视频。这就需要在不同工具之间来回切换。Krea 省去了这个麻烦。
Krea 的产品注重用户体验，讲究实时反馈和实时编辑修改。Krea 的产品理念是其成为了设计师的工具，而不是取代设计师，其强调，AI 是画笔。使用 Krea 的产品，有一个很明显的感受是，非常懂设计的痛点。
Krea 内置了多种模型，第三方模型有谷歌的 Imagen 4、ChatGPT Image、Ideogram 以及 Runway Gen-4，同时，Krea.ai 也有自己训练的模型，Krea1 以及 Flux Family。根据不同的需求调用不同的模型。
DeepSeek R1 问世之后，Krea 将其引入，发布了 Krea Chat 功能，这不仅降低了利用大模型改图的操作成本，还降低了用户生图、改图的使用门槛，可以通过简单描述，生成用户需要的图案，引入 R1 之后，Krea 的用户数量增至 600 万。
2023 年，Krea 快速迭代产品，推出实时生图功能，这是 Krea 再次快速出圈的产品。一位 Krea 早期投资人表示，Krea 推出的低延时实时生图功能，是其与其他 AI 设计工具拉开差距的关键。Krea 的实时生图可以达到 40 毫秒左右的延时。这是一个较高的技术壁垒。同时，Krea 还坚持自己部署模型，并对算力、模型等基础设施进行了开发与优化。
6 月 10 日，Krea 还推出了其首款图像模型 Krea 1。据 Krea 在社交平台 X 的介绍，该模型是其针对 "AI 风格感 " 问题给出的解决方案。大多数人工智能模型存在纹理模糊、对比度过度的问题，生成的图像构图或风格也很单调。Krea 1 能够确保生成高度逼真、清晰的纹理，提供丰富多样的风格，并且具备深厚的艺术知识，让人工智能生成的图像不再带有明显的 AI 痕迹。
2023 年 12 月（即实时生图功能上线 1 个月后），Krea 的网站流量达到了 365 万，增长 191%，至 2024 年 1 月，网站流量再增 22%，接近 450 万。
后来 Krea 又推出了多款热门应用，给自己带来了很大一波自然流量，用户了突破了 2000 万。例如 Video Extend 的视频生成功能，能够将真实场景和 AI 生成巧妙结合，在当时风靡一时。
虎嗅使用过几款 AI 设计生成产品，Krea 的使用门槛是最低的，且生成效果准确，甚至还有一些可玩性。用户可以直接用笔刷在图片上修改，Krea 可以根据这种修改实时生成用户想要的图片，这种工作方式有点像设计师改图。
业内人士如皮克斯、乐高、三星等企业的专业创意人员都已将 Krea 应用于专业制作流程，以实现情绪板绘制、角色原型设计、4K 画质增强等。
另外 Krea 还提供了个性化训练的服务，用户可以上传素材，训练专属模型，这样能够让用户参与提高模型的质量，增加了用户粘性。
Krea 的收费模式和目前的 AI Agent 产品的收费模式大同小异：
采取订阅制，主要分三档，先提供免费额度，吸引用户，之后进行分档付费：
· 基础计划，每月 10 美元，每月可获得 2000 计算单元，约可生成 1010 张 flux 图像、36000 张实时图像、180 张增强图像，包含商业许可；
· 专业计划，每月收费 35 美元，生成 5048 张 flux 图像、18 万张实时图像、900 张增强图像，包含商业许可；
· 最大计划，每月 60 美元，15142 张 Flux 图像、540000 张实时图像、2700 张增强图像，包含商业许可。
平台生态策略，巧妙避开 AI 工具竞争
当用户增长足够时，Krea 逐渐往平台模式转变，增加了 "AI 模型工作台 " 的属性。
生成式 AI 在设计领域尽管增长迅速，但也竞争激烈，巨头和独角兽公司都接连入场。
袁子恒告诉虎嗅，Krea 走的是平台生态的模式，这是与很大部分 AI 设计公司单一工具属性较为不同的地方。从某种意义上说，Krea 与 Midjourney 或是 Sora，可能更倾向于合作关系，" 平台模式和设计工具属性的公司，可能在一开始看起来功能类似，但长久来看会出现很大不同。"
虎嗅根据公开资料，整理如今市面上主要的 AI 设计工具，可以发现，Krea 的特点很明显，开放多模态统一接口，而非依赖某种模型，可以同时支持图像、3D 和视频生成。
比如，Seaart，则代表了 AI 图像设计领域的 " 东方力量 "，不支持视频生成。其最初仅为解决内部美术人员使用 Stable Diffusion 的高门槛问题而开发，但后续逐渐成长为全民 AI 创作平台。这个用户定位与 Krea 不同。
Seaart 于 2023 年 5 月上线，通过将 Stable Diffusion 的复杂功能进行包装，Seaart 主打一个 " 易上手 "。
为了达成 " 全民级 AI 内容创作平台 " 的定位，Seaart 尝试满足低中高不同层级用户的需求：轻度用户可以体验 AI 美妆、AI 滤镜、黏土风滤镜、吉卜力滤镜等简便功能；中度用户则可以通过 Seaart 进行模型训练和定制 Lora；针对高阶用户，Seaart 则在 2024 年 3 月上线了方便用户以可视化方式配置 Stable Diffusion 的 UI 界面 ComfyUI，用户无需本地运行即可使用复杂工作流。
Leonardo，创立于 2022 年年底，2024 年 8 月倍 Canva 收购，主要功能为 AI 生图、改图、扩图及 3D 素材生成等，依托 Stable Diffusion 开源模型和自研 Phoenix 基础模型以实现其功能。该应用操作简便且拥有较高性价比，被称为 " 简版 Stable Diffusion"。其自研的 Phoenix 基础模型在 2024 年 6 月推出。
社区属性和创作者分成模式卡准生态位
Krea 的核心在于其社区带来的用户粘性、数据飞轮，以及其创作者的分成机制。
Krea 的社区生态是其在市场上立足重要壁垒，这群高粘性的用户群体不仅是 Krea 的忠实用户，其生成的 2000 万余作品又形成数据飞轮，继续反哺 Krea 以及新老用户。
在 Krea 的收入结构中，企业客户收入占比 45%，年费超 50 万美元。
Krea 设计了一套创作者分成机制，如果用户作品入选，用户可获得分成，平台抽取 5%-15% 的佣金。这即增强了用户的使用热情和粘性，也有利于 Krea 的长期发展，Krea 也可以根据用户生成的作品提升自己的模型能力，反过来再为用户提供更高质量的服务。
作为从大模型混战中发现行业机遇的公司，Krea 的出现为设计从业者紧跟 AI 潮流提供了机会。投资方安德森 · 霍洛维茨基金（Andreessen Horowitz）的普通合伙人阿尼什 · 阿查里亚（Anish Acharya）所言，Krea" 保持着顶尖 AI 研究的发展速度 "，同时始终保持着直观易用的特性。d
贝恩资本创投普通合伙人阿里夫 · 希拉里（Aaref Hilaly）指出，Krea 是保护创作者免受模型迭代混乱影响的关键层。" 每个模型都在被后来者快速超越，" 他认为，" 对创作者而言，在所有模型之上搭建 Krea 这样的中间层极具价值。"
袁子恒与中外多位 AI 创业者交流，他发现 Krea 这类工具对中国创业者的启发是产品的战略。他告诉虎嗅，在他接触的很多华人创业者中，能够把产品演进路径想清楚的很少，但这些直接影响到盈利空间，所以，对于一款 AI 应用能走多远，商业模式的设计至关重要。
不过他也发现国内有不少 AI 创作工具已经做得很好，尤其是面向出海的创业者，同样也是接入了多个视频模型。他们能够迅速适应欧美、日本消费者习惯，把用户增长做得很好。
Krea 的挑战
AI 应用的工具已经逐渐转向对垂直细分行业的重要理解中。Krea 在繁杂的市场中发现了属于自己的生态位，并且以简明的产品理念获得了市场的认可。随着类似 Krea 的公司增多，或许 AI 行业的生态可以归于有序繁荣，而人类原有的工作生态可能会再次经历洗牌。
虎嗅与多位投资行业人士交流过 Krea 这类公司的发展挑战，其中大家都认同的是，而对于 Krea 来说，更大的挑战来自未来，UpHonest 投研团队表示，如果有一个新进入者，其发布了一款爆品产品，快速抢夺新用户，就会吃掉 Krea 的蛋糕。而这样的例子也并非没有发生，例如 Chat GPT 在今年三月份推出的吉卜力风格图像生成功能，迅速风靡网络。因此，Krea 需要不断更新和迭代产品，用产品的快速迭代（product velocity）构建自己的护城河。毕竟，如果有一个从 Midjourney 出来创业的团队，依旧能够吸引很大一部分风投的目光，当选择更多时，用户是否还有理由继续用 Krea？
袁子恒表示，Krea 能走多远，同时也取决于被调用模型的收敛程度。举个极端的例子，如果三个月内，Sora、Runway 等这类模型只剩下一两家，那么 " 套壳 " 的意义就不大了。但这样的情况大概率不会发生，因为视频模型是国内外各大厂的主阵地，因此类似 Krea这样的 " 套壳 " 工具，拼速度是有意义的。
（本文感谢嘉和资本 CEO 袁子恒、UpHonest 投研团队的专业支持。）
