谷歌新款 AI 模型 Nano Banana 的爆火，引发了市场对 "AI 是否将吞噬应用软件 " 的深度忧虑。然而摩根士丹利分析师认为，这一担忧过度。

9 月 2 日，摩根士丹利研报指出，美图的增长轨迹并未受到 AI 模型 Nano Banana 的影响，其真正的价值在于提供了基础 AI 模型无法企及的 " 最后一公里 " 解决方案。

报告强调美图凭借其在垂直领域的深厚积累、专有数据以及对核心付费功能的专注，构筑了坚实的护城河。此外，公司对所有 AI 模型保持开放和中立，并已将 Nano Banana 等新技术无缝整合进产品中。

摩根士丹利重申对美图的 " 增持 " 评级，目标价 15.70 港元，认为其长期价值依然稳固。预计 2025 年收入将达到 40.21 亿人民币，2026 年增长至 51.20 亿人民币，2027 年进一步增至 67.71 亿人民币。

Nano Banana 引发的市场恐慌

近期，由谷歌发布的新型图像 AI 模型 "Nano Banana" 在中国社交媒体上迅速走红。

该模型于 8 月 26 日发布，凭借其能将照片通过提示词转化为 3D 模型图片的强大功能，在 8 月 30 日引爆了舆论。

这一事件立刻触发了投资者担忧——功能日益强大的基础 AI 模型将跨界 " 侵蚀 " 美图等应用软件的核心业务。

受此恐慌情绪影响，美图股价在消息发酵的交易日里暴跌 14%，而同期的恒生指数则上涨了 2%。

值得注意的是，这并非孤例。

今年以来，每当有类似 GPT-4o 或谷歌 Veo3 等重量级 AI 模型发布更新时，美图的股价都曾出现过类似的波动。

这反映出市场对于 AI 时代应用层软件生存模式的普遍焦虑。

" 最后一英里 " 价值难以替代

摩根士丹利分析师强调，在 AI 时代，应用软件的价值在于提供 " 最后一英里 " 服务以优化结果，而这正是通用 AI 模型无法完全实现的。

视觉行业的 " 最后一英里 " 尤为复杂，原因有二：

场景的碎片化和需求的多样性：用户的需求千差万别，从个人照片的美化、广告图的生成到海报设计，每个场景都有独特的标准和工作流。

个人偏好的主观性：美学和视觉偏好高度个人化，这很难完全通过标准化的提示词来精确捕捉，也无法由通用 AI 模型完美实现。

正是这两大特点，决定了通用 AI 模型难以提供端到端的完美产品来满足所有用户需求。

因此，专注于特定场景、优化用户体验的应用软件，其存在价值不仅没有被削弱，反而愈发凸显。

美图的优势：场景、数据与核心付费点

摩根士丹利认为美图凭借其长期积累，在最大化 " 最后一公里 " 价值方面已建立起显著优势。

首先，公司业务聚焦，积累了深厚的场景认知。美图专注于非专业休闲和非专业生产力场景，并进一步将后者细化到电商设计等领域。

这种专注使其能够深入理解用户在特定场景下的痛点，并开发出高度优化的工作流程，提升用户体验。

其次，海量垂直数据构筑壁垒。通过与阿里巴巴等伙伴合作以及自身产品的长期运营，美图积累了海量的、高质量的垂直数据，尤其是在人像美化和电商设计方面。

美图利用这些私有数据，在第三方基础大模型之上进行 " 后期训练 "，打造出效果远超通用模型的小模型，成果更贴近用户需求。

最后，清晰的商业模式：用户为 " 核心功能 " 付费。美图的功能可分为 " 趣味性功能 "（如 AI 表情包生成）和 " 核心功能 "（如 AI 人脸精修）。

前者可能吸引用户尝试产品，但后者才是驱动用户付费订阅的根本原因。通用 AI 模型可以模仿前者（如 Nano Banana 的 3D 模型），但很难渗透到美图提供的高质量 " 核心功能 " 领域。

此外，美图采取 AI 模型中立策略，运用 AI 模型容器技术，能够快速将不同 AI 模型的能力整合到其产品中。

在 3D 模型图片广泛传播之前，美图已经将谷歌 Nano Banana 整合到其海外产品中，包括美图秀秀、BeautyPlus 和 RoboNeo。