人工知能大規模モデルのブームが世界中を巻き起こす中、下位の基礎的大規模モデルを開発せず、モデルと端末ユーザーの間の「仲介者」が膨大な資本物語を支えられるのか。最近、メディア報道によると、演語科技（Evoken）は香港IPO準備を開始し、新たな資金調達での評価額は30億ドルに達した。この企業はわずか3年で複数のAI創作および応用製品によって急成長し、業界においてAI応用層の商業価値と競争壁に関する深い議論を再び引き起こした。

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モデルコミュニティから始まった：Liblibの進化と「仲介者」のビジネスロジック

演語科技の歴史は、2023年にリリースされた画像モデルコミュニティLiblibAIから始まった。当時、オープンソースの画像モデルエコシステムが急速に拡大しており、プラットフォームはクリエイターがアップロードし微調整したモデルを集めていくことで、コードホスティングプラットフォームのような垂直コミュニティへと進化した。マルチモーダル大規模モデルの能力が急速に向上すると、Liblibは2.0バージョンの大規模アップグレードを行い、単一のモデル微調整コミュニティからマルチモーダル創作ステーションへと変貌し、ベースモデルとして主流のマルチモーダル大規模モデルを統合し、より直感的なワンクリック生成インターフェースを提供するようになった。

製品の位置づけが多様化していく中でも、その裏側のビジネス運営ロジックは依然として、マルチモーダルモデルの能力を統合してサービスをパッケージ化することだった。大規模モデルの「仲介者」として、収益の主な手段は公式またはチャネルからのAPIコストの優位性を活かし、サブスクリプションモデルで販売することだった。例えば、プラットフォームは会員ポイントの有効期限などのメカニズムを設けることで、実際の使用コストを相殺していた。このモデルは本質的に従来のツール販売ではなく、プラットフォームの規模とユーザーの実際の使用量の間での細密な運用に基盤を置いている。

多様な製品ラインナップ：デザインエージェントからAI動画制作への迅速な突進

単なる中継駅に依存しないために、演語科技は迅速に複数の垂直アプリケーション製品を展開し、自社の成長エンジンを構築した。

まず、デザイン分野向けの専門エージェントアシスタント製品である。汎用エージェントの概念が爆発的に広がった後、チームは関連製品チームを迅速に編成し、デザイン分野におけるフロー全体の自動化と効率向上を主に目指した。その核心的な考え方は、エージェント論理を使ってデザインタスクを分解し、特定機能を通じてデザイナーがテキスト処理や文章修正、および効果の一致などに直面する課題を最適化することで、従来のデザインプロセスを深く改善することだった。

次に、ビデオ制作分野向けのAIビデオプラットフォームである。AIショートドラマやビデオ生成分野が爆発的に成長している中、関連製品はスクリプト生成、シーン設計、視覚生成、および後編集などの要素をモジュール化し、市場に迅速に参入し、会社のARR（年間定常収入）の重要な部分を占めた。業界のトレンドを鋭く捉え、製品機能を迅速にイテレーションすることで、企業は複数のサブセグメントで先発優位を獲得した。

護城河とタイムディファレンス：AI応用層の多重現実的課題

演語科技は収益増加と製品イテレーション速度において目覚ましい成果を収めているが、そのビジネスモデルには多くの現実的課題と客観的な見直しがある。

一方では、AI応用層製品の主要な護城河は一定程度、「タイムディファレンス」に依存している。大規模モデルの能力が段階的に低下し、インターネット大手が垂直分野に参入している中、先発優位がもたらす差別化の壁はすぐに圧縮される可能性がある。各社は膨大なエコシステムとリソースを持ち、類似のクリエイティブインテリジェントエージェントや創作プラットフォームの構築を加速している。