本文深度分析了全球领先的 AI 内容创作社区 SeaArt 的崛起之路。在行业陷入“性能偏执”导致智能过剩的背景下，SeaArt 洞察到用户对风格、情绪和表达欲的底层需求，通过“超级调度者”模式兼容全球主流模型，避开烧钱的模型竞赛。文章重点介绍了其 2.0 版本 SeaVerse，展示了通过多 Agent 协同实现游戏、App 及多媒体内容全自动生成的实测效果。SeaArt 的核心竞争力在于其积累的 200 万个 AI 创作 SKU、游戏化思维构建的高粘性社区以及全球化算力调度能力，成功构建了从工具到资产再到社交的商业飞轮。
编辑｜杨文
2026 年，AI 大模型的军备竞赛仍在继续。
各家公司争相发布更强大的模型版本，比拼参数量、推理速度、benchmark 得分，整个行业陷入了一种近乎狂热的「性能偏执」。在这种逻辑下，大部分人都认为只要技术足够强，用户便会涌来。
然而，市场给出一个反直觉的反馈：用户侧出现了「智能过剩」。
刚刚履新腾讯 AI 首席科学家的姚顺雨首次公开露面时就表示：对于 C 端用户，大部分人大多数时候并不需要用到这么强的智能。
风投公司 Menlo Ventures 合伙人 @deedydas 也曾表达过同样的观点，更广泛的用户群体其实并不太在意模型的智能水平。
事实也佐证了这一点。截至目前，仍有大量用户坚持使用 Studio Diffusion 1.5 等「过时」模型进行创作。这也许从另一个层面说明了，用户真正消费的是风格、情绪，并不是什么模型版本号。
正是基于这个洞察，SeaArt（海艺）在成立仅两年半后，就超越 Midjourney、Leonardo、Civitai 等全球同类平台，成为全球访问量第一的 AI 内容创作社区。
目前，该平台单月访问用户超过 3000 万，注册用户超过 5000 万，ARR 逾 5000 万美元，用户平均在线时长达到竞品的 3 倍以上，用户单日生成图片超 2000 万张、视频超 50 万个。这些海量的高频交互，不仅展现了极强的用户粘性，更预示着其长期爆发的增长潜力。
过去两年，SeaArt 始终保持着每年用户规模与收入的高速增长。
2024 年，平台用户规模同比提升 7.7 倍，收入同比增长 5.5 倍。进入 2025 年，通过发力多模态与视频创作场景，平台流量与收入规模较 2024 年同期均实现 4-5 倍增长，增长曲线持续加速。
SeaArt 的成功验证了一个商业逻辑：在 AI 时代，效率工具贩卖的是时间成本，内容平台贩卖的是情绪价值、审美品味与表达欲，后者的天花板，在于人类想象力本身。
而最近 SeaArt 推出的全面升级 2.0 版本 —— SeaVerse，也标志着这家公司从单一的创作工具进化为 AI 时代的互动娱乐平台。
体验网址：https://seaverse.ai/
一手实测 SeaVerse
SeaVerse 是一个由 AI Agent 驱动的创意社区，只需简单一句话，它就能生成图像、视频、音乐、游戏、APP 等。
为了测试 SeaVerse 的全模态创作能力，我们尝试让它生成一款视觉效果惊艳的太空侵略者游戏，输入提示词「Create a visually stunning Space Invaders game.」
SeaVerse 接到需求后立马行动，调用 app-builder、frontend-design 等 skill，并确立「复古未来主义霓虹街机」的设计方向，将 80 年代街机美学与赛博朋克霓虹风格融合。
从深空黑搭配青色、洋红、黄色霓虹光效的配色方案到 CRT 扫描线、粒子爆炸、星空背景等视觉特效，每个细节都经过精心设计。
系统自动调用一系列工具完成从设计到编码的全流程，最终交付了一个功能完整的 HTML5 游戏成品，且无需任何代码基础即可获得可直接传播、消费的内容产品。
我们又让 SeaVerse 生成一个超级玛丽的小游戏，输入提示词「Generate a visually stunning classic Super Mario game」。
SeaVerse 再次展现了强大的 Agent 协同能力。系统迅速调动游戏开发工作流，从美术设计到关卡设计，再到交互逻辑，全自动完成了一款功能完整的横版平台跳跃游戏。
这款游戏不仅完美还原了超级玛丽的核心玩法，包括跳跃物理、踩怪、吃金币、顶砖块、冲向终点旗帜，还融入了现代化的视觉呈现。
游戏采用复古未来主义美学，在保留像素风格的同时加入了 CRT 扫描线特效、流畅的 60fps 渲染和动态粒子效果。马里奥的行走动画、金币的旋转摆动，每细节处理同样用心。
整个过程从提示词输入到游戏交付，我们无需编写一行代码。
继游戏开发后，我们让 SeaVerse 开发了一款能够拍照识别食物并计算卡路里的健康管理 App。
这需要整合计算机视觉、数据分析、UI 交互等多个技术模块，SeaVerse 自动集成了 SeaCloud SDK，建立了与 GPT-4o 视觉模型的连接通道，使 APP 具备了真实的图像识别能力。
我们上传一张食物照片测试了下，系统在数秒内便返回了精准的分析报告，不仅标注食物名称和总热量，还细化到蛋白质、碳水、脂肪、纤维等六大营养指标，并附带针对性的健康建议。
最后，我们再试试视频生成。我们让它创作一个 30 秒宫崎骏风格早餐 Vlog 片头，SeaVerse 遵循提示词要求，调用相关工具，分别生成视频和音频，最后使用 FFmpeg 组合视频片段并合并音频。
上效果：
提示词：创作 30 秒宫崎骏风格早餐 Vlog 片头。0-5 秒：鸟瞰视角，阳光洒满小镇街道，镜头下摇至窗台；6-15 秒：厨房内景，手绘风格展现煎蛋、烤面包的特写，食物泛着诱人光泽；16-25 秒：餐桌全景，盘子依次摆放，热气腾腾。背景音乐用轻快的 acoustic folk 风格，加入鸟鸣和厨房环境音，传递治愈系的生活美学。
一番实测下来，我们发现，传统 AI 工具往往止步于素材生成或代码片段输出，而 SeaVerse 通过多 Agent 协同机制，真正实现了从创意输入到成品交付的全流程自动化，这消解了技术门槛与创意表达之间的壁垒，即使我们不懂代码、不会剪辑、不懂乐理，只要能清晰描述想法，就能获得专业级的作品产出。
当然，SeaVerse 目前更适合快速原型验证和创意探索场景，对于需要深度定制或复杂业务逻辑的项目，专业开发仍不可替代。
不卖模型，卖品味
如果说产品体验是 SeaArt 的表层优势，那么其商业模式设计才是真正的护城河。
这家公司做对的第一件事，就是没有陷入「卖模型」的陷阱。
SeaArt 这家公司从一开始就没打算自己训练底层大模型，而是选择做「超级调度者」。
通过模板化、工作流化与 Agent 架构，向下它兼容全球主流的开源和闭源模型，无论是 Stable Diffusion、Flux 还是未来可能出现的新技术，都可以被快速接入；向上，它专注于沉淀用户的创作资产和社交关系。
这种定位让 SeaArt 避开了最烧钱的模型研发竞赛，同时让技术迭代变成了自己的增益而非威胁。未来无论哪个模型强大，对 SeaArt 来说都只是换一个更好的引擎，而 SeaArt 的核心资产是平台上超过 200 万个一级 AI 创作 SKU，包括模型、LoRA、Workflow、模板化应用、数字人或 Agent。
每一个 SKU 都代表着创作者的品味和调性，都是可以定价、可以交易、可以持续产生收益的。
数据显示，平台上的头部创作者通过分享自己的风格模板，月收入可以达到 3000-4000 美元，这个数字在很多国家已经超过了普通白领的工资水平。
这种变现模式形成了正向循环，创作者越愿意贡献高质量资产，平台的创意供给就越丰富，小白用户的创作门槛就越低；门槛降低带来用户增长，又会吸引更多创作者入驻。
这是一个典型的飞轮效应，而且随着资产积累，飞轮只会越转越快。
传统 AI 工具平台解决的是「怎么做」的问题，用户来了、生成了、走了，这也是为什么 Sora APP 在两个月后留存率为零的原因，平台留不下任何可积累的价值。
但 SeaArt 把每一次创作都变成了数据资产的沉淀，用户的风格偏好、参数选择、作品反馈，这些数据反哺到平台的推荐系统和模型优化中，让后来的用户可以站在前人的肩膀上。
SeaArt 已形成全球规模最大的 AI 原生创作资产库之一，超 200 万一级 AI 创作 SKU 是动态进化的，本质上构成了 AI 时代的内容与创意供应链。
这些资产具有可复用、可个性化调用的特性，它们之间可以组合、可以迭代，就像软件开发中的开源组件一样，让整个生态的创新效率指数级提升。
为何 SeaArt 能用两年半走完别人 5 年的路？
SeaArt 的崛起不是偶然，在全球 AI 应用层的激烈竞争中，要想赢得一席之地，必须有一套自己独特的打法。
SeaArt 背后是一支拥有 20 年出海游戏经验的团队。长期的游戏出海实践，让这个团队练就了在全球范围内寻找成本洼地的本领。
他们深谙各地算力市场的峰谷规律，通过跨时区灵活调度全球算力资源，在 SeaArt 早期实现了极低成本的快速扩张。
当 SeaArt 用户规模突破 3000 万量级后，单日海量的 token 调用又进一步摊薄了算力成本，形成规模效应，由此构建起成本优势的良性循环。
在市场策略上，SeaArt 同样展现出差异化思维。团队没有一开始就对标竞争最激烈的美国市场，而是利用在巴西等非英语市场的多年获客经验，率先切入这些高需求但竞争密度更低的新兴市场。通过解决简单易上手的核心痛点，SeaArt 迅速在当地形成口碑爆发，后续持续动态布局日本、欧洲、美国高付费能力等国家
不同于效率工具「用完即走」的产品逻辑，SeaArt 的产品设计内嵌了深刻的反馈机制与成瘾曲线，每一次生成的随机性、每一个赞的即时满足、每一次 remix 带来的社交认可，都会让用户产生持续的使用冲动。
在社区运营方面，SeaArt 团队长期深耕 SLG 等高复杂度游戏领域，对高粘性社区的构建具有系统性认知。（注：SLG 是 Simulation Game 的缩写，通常指的是模拟类游戏。玩家通常需要做出决策来控制游戏中的人物或事件，管理资源、扩展势力，或解决游戏内的复杂问题。）
SeaArt 构建了创作者与粉丝之间的强绑定关系，平台上的头部创作者不仅仅是模板提供者，他们是 KOL、是意见领袖，拥有自己的粉丝群体。这种关系一旦形成，用户的迁移成本就会急剧上升，即使有技术更好的竞品出现，用户也很难放弃在 SeaArt 积累的社交资产和创作历史。这种粘性是纯技术公司永远无法理解的，却是游戏公司最擅长的领域。
基于以上种种，也就能理解，为何 SeaArt 能在两年半内走完其他平台可能需要 5 年甚至 10 年才能走完的路。
我们在讨论 AI 应用的未来时，经常把技术突破等同于护城河。
大模型技术固然会越来越强，但这些进步对 SeaArt 来说只是更丰富的供给侧资源。因为只要人类的核心需求仍然是「表达」和「消费」，技术就只是手段。
随着 SeaVerse 全模态能力的释放、创作者生态的深化以及变现机制的完善，SeaArt 或许会成长为 AI 时代真正的「全民级内容平台」，就像移动互联网时代的 Roblox、B 站那样，定义一代人的内容消费方式。