AI 3D建模行业现状与测评背景 - AI 3D建模作为更高维度、更接近真实世界的表达方式，正成为继文本、图像和视频之后的下一个爆发口，过去需要专业建模师耗费数日甚至数周完成的复杂模型，如今可能只需一段文字、几张参考图或一次点击就能生成[2] - 本次测评旨在评估AI 3D产品在生成质量、易用性和落地潜力上的表现，探究其是真正的生产力工具还是难以落地的炫技演示[3] - 测评选取了六款具有代表性的AI 3D建模工具，覆盖从大厂体系到创业项目的多元路径，共同勾勒出当前AI 3D赛道的主流图景[5] 测评产品概览与定价策略 - 测评产品包括数美万物的Hitems3D v1.5、腾讯的混元3D V3.0、VAST的Tripo、影眸科技的Hyper3D Gen-2、Meshy AI的Meshy 6 Preview以及Luma AI的Genie[7] - 各产品定价策略差异显著，免费额度从Genie的完全免费到Hyper3D Gen-2的5积分不等，订阅起价从混元3D的免费（有限次数）到Meshy 6 Preview的110.15元/月[7] - 部分工具因硬件要求高、处于白名单阶段或内测期不稳定等原因未被纳入本次测评，如Nvidia AI Blueprint、Marble和字节跳动豆包的3D Model Generator[6] 基础结构建模能力评估 - 在结构清晰、形态规则的对象建模中（如机器人、盲盒手办），所有产品均能较好地重建整体结构，其中混元3D在面部刻画上表现最为准确，结构还原度达90%[12][17] - 随着任务复杂度提升（如游戏角色建模），各产品在细节还原上普遍不足，尤其是面部特征模糊，难以体现人物神态，仅混元3D的面部表现略胜一筹，但未达精准水准[21] - 面对高难度建模任务（如复杂服饰和道具），除Hyper3D出现明显比例不协调外，其余产品白模基本能还原整体结构，并在服饰元素上保持较高一致性[31] 贴图与材质还原表现 - 在基础任务中，除Meshy外，多数产品能大体还原参考图的色彩与材质，其中数美万物Hitems3D与Tripo表现突出，能准确生成手幅上的文字细节[13] - 随着建模难度增加，贴图质量整体下降，人物面部普遍模糊错乱，仅混元3D和Tripo在复杂任务中保持相对较好的细节还原度[26][32] - Meshy在多轮测评中贴图质量持续较差，色彩还原度最低仅20%，材质还原度低至30%，显著落后于其他产品[25][31] 文字生成3D模型能力 - 在文字转3D任务中，混元3D生成的模型在白模细节方面最为丰富，整体清晰度较高，贴图较为细致，但科技感营造不足[35][36] - Tripo和Meshy生成的模型结构合理，贴图表现得体，但整体效果较为普通，缺乏亮点；Genie生成的模型质感粗糙，结构不自然，细节欠缺[35][36] - 数美万物Hitems3D和Hyper3D Gen-2目前不支持文字转3D功能，限制了其在创意设计场景中的应用[34] 生产效率与成本分析 - AI 3D建模极大提升了概念探索和迭代效率，过去需数小时甚至数天完成的初步建模工作，现在仅需数分钟即可完成，如混元3D在多数任务中耗时仅4-5分钟[12][17][21] - 成本控制方面，免费额度可满足基础试用需求，付费成本从混元3D的每日免费次数到Meshy的折合付费积分2.203元不等，总体具有较高性价比[12][17][21] - 尽管效率惊人，但AI 3D在模型质量和细节处理上离直接投入生产仍有距离，面部细节和复杂结构还原能力不足，需要大量人工后期修缮才能达到商用标准[37][38][39]

中国厂商在东京电玩展的展示 - 中国游戏厂商如网易、腾讯、叠纸、鹰角等在东京电玩展设立大型展台吸引大量玩家关注 [8] - AI厂商也在展会上展示技术实力 包括大模型和3D生成等应用 [8][10] - 中国游戏厂商在海外市场的影响力日益显著 游戏工业链条从3D建模到云计算展现出全面实力 [36] 阿里巴巴的大模型展示 - 阿里巴巴展台以通义千问和通义万相两个开源模型为核心展示 [11][12] - 本地化团队面向日本市场提供从IaaS到SaaS的大模型商用化方案 包括Model Studio和AI开发平台PAI [12][13] - 开展2天内已有不少B端客户到展台交流 显示开源影响力超出线上下载量 [15][16] MiniMax的创意展示 - MiniMax在展会现场推出日式算命活动 展示语言模型和音频模型能力 [17] - 通过互动形式展示大模型与游戏结合的潜力 [18] 腾讯云的3D生成技术 - 腾讯云展台强调云计算能力支持游戏安全和运营 但重点提及混元3D技术 [21] - 混元3D已被国内多家游戏厂商应用 不仅用于物品如桌椅板凳 还用于人物3D建模并展现良好效果 [22][24] VAST的3D生成项目 - VAST的Tripo作为开源3D生成项目在日本等海外市场吸引游戏厂商关注 [26] - 参展重要目的是与海外客户增强线下交流 [27] - Meshy AI也参与线上展 展示3D生成技术 [29] AI陪玩应用展示 - 逗逗AI游戏伙伴海外版HakkoAI基于实时VLM技术 能理解游戏画面并提供深度陪伴 支持多款游戏如黑猴、老头环和星露谷物语 [32][33] - 其视觉语言模型LynkSoul VLM v1在游戏场景中表现超越GPT-4o、Claude-4-Sonnet和Gemini-2.5-Flash等顶尖通用模型 [34] 游戏与AI融合趋势 - AI技术在游戏展中展现出越来越多潜力 与游戏融合趋势不断升温 [36] - 中国技术力量在海外输出过程中 为游戏玩家创造更多可能性并带来未来惊喜 [36][37]

AI 3D生成赛道概述 - AI 3D生成是近两年生成式AI领域最值得关注的赛道之一，市场前景广阔[3] - AI技术显著降低了3D生成在工具链、专业技能和人力成本方面的门槛，为专业人员和爱好者提供了新机会[5] - 游戏、建筑、设计、手办等多个领域已验证对AI 3D的需求，大量行业存在潜在需求，赛道天花板可观[5] - 市场参与者快速涌现，大厂如腾讯推出混元3D生成平台，创业公司如VAST、Meshy、影眸科技等持续迭代自研模型和产品[5] VAST公司及Tripo平台核心数据 - Tripo平台已在全球覆盖超300万专业开发者，AI 3D原生模型数量超过4000万，中小用户超4万[10] - 公司推出了一站式AI 3D工作台Tripo Studio，支持智能部件分割、贴图魔法笔刷、智能低模生成、万物自动绑骨四大核心功能[10] - Tripo 3.0模型参数从2.5版本的十几亿直接拉升到两百亿级别，采用全新技术路线和表达形式[10] - 截至9月19日，公司年度经常性收入（ARR）已达到1200万美元，6月份单月营收约60多万美元[65] AI 3D降本增效与商业化应用 - AI将3D建模成本从手工制作的上万元降至极低水平，平台提供每月5~6次免费生成，订阅费用为20美元/月[15] - 用户可通过文字或图片生成3D模型，并使用智能笔刷进行拖拽修改，实现风格化、重贴图、重拓扑等功能[15] - 生成的模型可通过淘宝店进行3D打印，提供冰箱贴、钥匙扣、手办等定制化产品，家庭3D打印机价格约两三千元[18][21] - 工业打印效果更优，但成本更高，当前生成精度已可满足大众商业化需求[20][21] 用户群体与核心应用场景 - 平台主要服务两类用户：无3D专业能力的UGC创作者和有专业能力需降本增效的PGC用户[25][29] - UGC用户通过社区联名活动参与实际创作，如与跑团店、3D打印厂商举办的设计大赛，激发原生玩法[26][28][38] - 专业用户覆盖游戏动画、影视CG等虚拟场景，以及工业设计、电商、文旅、教育等实体场景[29][30] - API调用客户可将3D生成能力接入自有产品，如游戏《燕云十六声》接入后实现"言出法随"的UGC玩法[31][32] 技术发展与行业影响 - AI 3D正处于从60分向80分推进的阶段，需解决几何精度、贴图细节、可控性、图片还原度等共性问题[42] - 技术发展将逐步颠覆传统3D管线，先整合为3~4个模块，再实现全自动化，可能出现单一模型替代整条管线[44] - 行业影响广泛，包括游戏、设计、工业等领域，并衍生出小单快返、定制化生产等新商业模式[33][35] - 3D原生玩法不断涌现，如角色对战、古董生成等，分享率超50%，可能催生全新游戏品类[36][38][39] 产品开发与运营策略 - 产品开发需"粗中有细"，既要敢于定义新功能，也要细致调研市场，技术是产品核心[45][46][48] - 关键指标关注用户生成模型的数量、下载率和活跃度，通过深度用户访谈驱动迭代[50][56] - 技术"起新墙"速度快，产品需更快"糊旧墙"，需预判技术趋势并具备长期主义[58] - 用户增长依赖与KOC/KOL共同成长，通过活动、比赛鼓励内容分享，而非复杂增长策略[63] 未来发展方向与挑战 - 确定性趋势是技术广度和深度不断提升，更多领域将被AI化，效果持续优化[66] - 不确定性在于3D与视频、具身智能等领域的结合方向尚不明确，需持续探索[67][68] - 理想平台需满足功能易用性、完整性和效果优良性，需算法与产品紧密配合[61][62] - 只有大模型难以直接服务客户，需结合AI算法和工程化设计形成完整工作站[59][60]

公司概况 - VAST是一家专注于AI 3D大模型的公司，已完成连续三轮共计数亿元融资，成为该领域估值最高的公司[2] - 公司年度ARR达到700万美元/年，是AI 3D大模型公司中收入最高的[2] - 核心产品"Tripo"累计生成3D模型量从2024年初的500万激增到2025年6月的超过3000万个，用户总量超过300万[3] - 公司全职员工总数仅为50人左右，展现出高效率[3] 管理特点 - 公司未采用OKR或KPI等传统管理工具，而是通过自然沟通完成跨部门协作[3][5] - 采用季度调薪策略，而非行业常规的半年或一年期调薪，以激活团队创造力和灵活性[5] - 公司内部氛围独特，员工可保持各种兴趣爱好，没有压抑感[25] - 创始人宋亚宸直接管理8个业务线核心负责人，鼓励他们自主沟通和协同[19][20] 产品战略 - 2024年下半年公司策略从ToC转向PGC场景，发布一站式3D工作台Tripo Studio[6] - Tripo Studio收入已达到60万美元/月，验证了PGC战略的有效性[6] - 公司保持快速产品迭代速度，平均1~2周有小迭代，每个月有关键迭代[3] - 采用"刻意创新"文化，在看似不需要创新的地方尝试新方法[23][25] 创始人理念 - 创始人宋亚宸强调定力，认为在AI行业噪音中保持方向一致是关键[10][13] - 招人策略从早期偏好天才型人才转向更注重踏实做事的人才[14][15] - 对人才期待更理性，注重实际表现而非初始印象[16] - 管理风格偏向授权，希望团队自主而非依赖量化目标[21][22] 行业环境 - 抖音、腾讯、阿里等互联网巨头正在发力3D大模型领域[5] - 游戏、潮玩等赛道对3D大模型需求激增，但大厂也开始下场竞争[5] - 全球3D类内容主要基于PGC生产，UGC模式在3D领域尚未成熟[6]

公司融资与估值 - VAST完成连续三轮共计数亿元融资，成为AI 3D大模型公司中估值最高的公司 [1] - 最新一轮为2025年6月完成的数千万美元Pre-A+轮融资，此前在2024年9月完成数亿元Pre-A轮融资 [1] - 公司年度ARR达到700万美元/年，为AI 3D大模型公司中收入最高的 [1] 公司运营与管理特点 - 公司全职员工仅50人左右，但保持高效运营 [2] - 未采用OKR或KPI等传统管理工具，通过自然沟通完成跨部门协作 [2][3] - 实行季度调薪策略，区别于行业常规的半年或一年期调薪 [3] - 公司内部氛围独特，融合二次元文化与传统文化元素 [1] - 采用"刻意创新"文化，在非传统创新领域进行突破性尝试 [20] 产品与技术发展 - 核心产品Tripo累计生成3D模型量从2024年初500万激增至2025年6月超3000万个 [2] - 用户总量超过300万，保持每月关键迭代、每周小迭代的产品更新速度 [2] - 2024年5月发布针对PGC场景的Tripo Studio，月收入已达60万美元 [4] - 产品策略从ToC转向PGC生产力工具方向 [4] 行业竞争环境 - 抖音、腾讯、阿里等互联网巨头正在发力3D大模型领域 [3] - 游戏、潮玩等赛道对3D大模型需求激增，但大厂开始下场竞争 [3] - 3D大模型行业面临商业化考验，与整个AI大模型赛道相似 [3] 创始人管理理念 - 强调"守正"人才的价值，认为踏实做事的人比天才型人才更稀缺 [12][13] - 招人策略从直觉导向转向实战检验导向 [14] - 管理风格偏向授权，直接管理8名核心下属，鼓励自主协作 [17][18] - 反对过度追随行业"噪音"，保持战略定力 [10][11] - 推崇刘邦式管理，依靠专业人才而非个人指挥 [19]

公司融资与业务发展 - VAST近期完成数千万美元Pre A+轮融资，由北京市人工智能产业投资基金领投，靖亚资本跟投[4] - 公司成立于2023年3月，首个开源项目Wonder 3D在GitHub上线3个月内获得近4000颗星[4] - 已发布全球首个AI 3D工作台Tripo Studio，将3D建模时间从15小时缩短至6分钟[4] - 产品Tripo Studio上线一周用户付费率增长4倍[18] - 商业化模式较轻，目前拥有3.5万家中小客户和700多家大客户[19] 技术路线与产品规划 - 3D生成采用反向泛化路径：从专业用户→业余用户→创意爱好者→普通消费者[8] - 当前处于第二阶段"3D版Cursor"，未来将发展为"3D美图秀秀"和"3D抖音"[9] - 3D内容平台预计需要3-10年发展成熟，一旦爆发可能直接实现[9] - 同时开发大模型和工作台，形成完整3D内容生产闭环[23] - 技术已实现SOTA水平，今明两年重点转向产品化、工程化和商业化[12] 市场前景与行业定位 - 全球游戏市场规模两三千亿美金，仅为3D内容的一种形式[24] - 未来UGC 3D内容市场可能达到当前短视频规模[24] - 3D属于"强交互轻内容"象限，信息密度最高且可实时双向互动[25][26] - 3D是XR、AI游戏、空间智能等领域的基础设施和关键卡点[26] - 行业跑道足够长，公司保持技术领先优势[26] 创始人背景与管理理念 - 创始人具有商汤和MiniMax创业经验，强调"先相信后看见"的认知优势[26] - 公司每年举行战略分享会，保持路线图一致性[14] - 坚持"宁可笨不要蠢"的原则，避免资源浪费和团队信任破坏[42] - 创始人80%时间用于融资和招人，20%时间定战略[48] - 公司愿景是"为世界进文明，为人类造幸福"，通过3D技术创造多元体验[50][52] 用户生态与案例 - 用户包括意大利宝爸制作儿童绘本3D模型、委内瑞拉教师用于STEAM教育[21] - 与网易《燕云十六声》合作实现游戏内AI地形改造[22] - 开发者利用3D生成功能创造新型对战游戏玩法[22] - 通过Discord、社交媒体等渠道收集用户反馈[20] - AI创作者具有主人翁意识，愿意尝试未成熟工具并提供建议[20]

公司融资与背景 - VAST近期完成数千万美元Pre A+轮融资，由北京市人工智能产业投资基金领投，靖亚资本跟投[4] - 公司成立于2023年3月，早期开源项目Wonder 3D在GitHub上3个月内获得近4000颗星[4] - 已发布全球首个AI 3D工作台Tripo Studio，将3D建模时间从15小时缩短至6分钟[4] - 投资股东包括绿洲资本、达晨财智、春华创投等多家知名机构[4] 产品与技术发展 - 产品路线分为四阶段：专业用户→业余用户→创意爱好者→普通消费者[8] - 当前处于第二阶段，目标是打造"3D版美图秀秀"，最终实现"3D抖音"的愿景[9] - 技术已达到行业SOTA水平，今明两年重点转向产品化、工程化和商业化[12] - Tripo Studio上线一周用户付费率增长4倍[18] - 已拥有3.5万家中小客户和700多家大客户[19] 商业模式与市场前景 - 商业化模式轻量化，仅配备2名销售人员[19] - 预计3D内容市场未来规模可达短视频级别，游戏行业是重要应用场景[24] - 3D内容被定位为"强交互的轻内容"，信息密度最高且可实时双向互动[26] - 全球游戏市场规模达两三千亿美金，被视为3D内容的重要应用领域[24] 行业竞争与壁垒 - 核心竞争优势在于"先相信后看见"的超前认知和持续领先的时间窗口[26] - 大公司因"先看见再相信"的思维模式在早期投入不足[26] - 人才竞争日趋激烈，特别是在技术领域[11] - 采用类似英伟达的"法拉利"策略，在长跑道上保持领先[26] 用户与产品反馈 - 通过小红书、B站、Twitter等平台收集用户反馈[20] - 典型用户案例包括意大利宝爸用AI 3D生成儿童绘本，委内瑞拉教师用于STEAM教育[21] - 与网易《燕云十六声》合作，玩家可用AI 3D功能改变游戏地形和交互[22] - 用户群体具有高度参与感和主人翁意识，愿意提供产品改进建议[20] 创始人背景与理念 - 创始人宋亚宸具有商汤和MiniMax的AI创业经历[15] - 强调"为世界进文明，为人类造幸福"的企业愿景[50] - 认为3D技术将解放创作者，解决多个行业的"卡点"问题[22] - 坚持每年更新但保持一致的长期战略规划[14]

AI出海格局和机会 - 全球AI出海格局分为北美、欧洲、东南亚三大区域，技术革新与本地化协同是关键挑战与机会 [4] - 技术高度"平权"且算力民主化降低门槛，但本地化是刚需，忽视将导致被抄袭或淘汰 [4] - "语系套利"是重要机会，欧美已验证的AI应用可快速复制到日韩等高付费低竞争市场 [4] - 出海企业类型包括技术方案商、垂直场景服务商等，创业者与大公司在海外经验上可能处于同一起跑线 [4] 全球AI应用爆发下的推理算力保障 - AI应用高速增长，训练需求向推理迁移，推理成本每年降幅超90%，2025年或成"AI元年" [7] - 2024年底全球规模以上AI应用1890款，中国占356款，其中143款（40%）为出海产品，主要依赖API调用大模型推理服务 [7] - AI全球化面临四大挑战：全球GPU服务覆盖、弹性算力需求、高性价比推理API、大规模流量稳定性 [7] - GMI Cloud通过Cluster Engine（专有云平台）和Inference Engine（全球化推理平台）优化GPU服务，高端芯片如B200吞吐量达H100的25倍，显著降本增效 [8] AI原生应用的"三驾马车" - AI Agent时代需三大支柱：大模型（能力已足够）、MCP协议（连接外部能力）、为LLM设计的数据库 [11][12] - 理想数据库需支持原始数据输入、千人千面存储、高效交互，SQL因无幻觉和标准化成为大模型与真实世界的桥梁 [12] - Agent间通信未来将通过共享上下文记忆而非低效自然语言 [13] 中国企业全球化路径 - 中国企业无法复制美国全球化路径，需建立"集市式协作"思维融入全球架构 [14][15] - 文化、组织、供应链差异及市场结构变化要求探索新路径，尤其在ToB赛道 [14] 合规挑战与管理策略 - AI业务分五层级（硬件、数据存储、基础设施、核心技术、应用、受众），合规需求因产业链位置而异 [18] - 重点关注领域包括数据保护、知识产权、行业监管等，需系统性策略如设立监管小组、制定标准化条款等 [18] 行业案例与打法 AI办公（像素绽放PixelBloom） - AiPPT.com通过AI生成PPT实现2000万用户，全球白领市场价值4000亿人民币 [22] - 商业化模式成熟，国内总榜第九，海外份额接近国内，布局20种语言版本 [22][23] 3D大模型（VAST） - Tripo平台通过开源构建生态，TripoSR模型成StabilityAI标杆项目，垂类社区如tripogo吸引10万+用户 [26] AI搜索（博查AI） - LangSearch API日调用超3000万次，月营收破百万美元，通过免费策略冲击Bing市场 [29][30] - 优势包括高并发处理、国内生态资源、大模型驱动的轻量化数据处理 [30] 突破内卷与可持续发展 - 国内ToC同质化、ToB支付弱，出海需技术、产品设计、资本支撑，但核心是垂直场景Know-how [33] - 中东、日本等市场存在资金与产业机会，应聚焦工业场景、具身智能机器人等高门槛领域 [33] - DeepSeek未融资靠技术突破的案例证明中国企业在全球大模型领域的潜力 [33]