★ FEATURED ARTICLE 万兴科技300624.SZ这份深度报告我翻来覆去看了两遍。作为一直跟踪数字创意软件赛道的人我很清楚这类公司最容易出现的评价分歧一边是觉得它“不就是做剪辑工具和绘图软件吗”另一边是看到AI落地能力后重新给的估值溢价。华安全球科技这份标题其实已经把两件事都点透了——国内数字创意领军者以及AI赋能这条新增长曲线。我写这篇文章不打算复述报告里的财务数字而是想站在从业者的角度把万兴科技的生意逻辑拆开揉碎它到底靠什么赚钱AI这波机会它能不能接住哪些指标才是真正需要盯住的。不管你是做投资研究、产品方向还是对软件出海感兴趣看完应该能形成一个自己的判断框架。1. 数字创意赛道先搞清楚万兴科技做的是一门什么生意1.1 数字创意不是“做图工具”这么简单很多人第一次接触万兴科技是从Filmora或者亿图图示开始的下意识会觉得它是一家工具软件公司。这个标签不算错但太窄了。数字创意赛道涵盖的是整个创意内容生产链条视频剪辑、屏幕录制、图片编辑、流程图绘制、思维导图、PDF处理……每一个产品看起来都“小而轻”但它们服务的用户群体极其庞大而且付费意愿并不弱。万兴科技的独特之处在于它踩中了两个关键背景第一全球创作者经济崛起YouTube、TikTok、Instagram上每天有海量内容产生专业剪辑软件不再是专业团队专属第二国内软件公司出海过程中工具类产品往往是市场化程度最高、商业模式最纯正的品类不依赖买量补贴直接向用户收费。用一句话概括万兴的生意模型用户在全球范围内产生创作需求万兴提供跨平台的数字创意工具并以订阅制获得持续收入。这个模型很干净也意味着它对产品体验、海外渠道和AI能力的要求都非常高。1.2 万兴科技的三个关键词出海、订阅、AI顺着赛道看下来万兴身上有三个绕不开的关键词。第一个是出海。万兴科技从成立第一天起就是面向全球市场的旗下产品在欧美、东南亚、日本等地区都有稳定用户海外收入占比长期占据大头。这一点在A股软件公司里其实是稀缺品种很多公司嘴上说国际化实际收入还是靠国内万兴是真正把产品铺到了全球应用商店和订阅平台上。第二个是订阅。软件行业从一次性买断转向订阅制是大势所趋万兴过去几年一直在做这个转换。订阅制的好处不用多说收入可预期、用户生命周期价值更高但难点在于需要持续提供新功能否则用户会觉得“每月交钱不值得”。第三个就是AI。2023年以来生成式AI对整个创意工具的渗透速度非常快。万兴科技能获得市场关注核心原因就是它手里攒着一大批创意工具场景AI功能可以顺势嵌入AI生成视频素材、AI辅助剪辑、AI一键抠图、AI智能绘图……这些不是“为了AI而AI”而是直接落在用户创作链路里的功能价值兑现路径很直接。2. 产品矩阵拆解视频、绘图、文档三条线的真实面貌2.1 视频创意线Filmora为什么不只是一款“剪映海外版”视频创意线是万兴科技最核心的收入基本盘旗舰产品Filmora在全球拥有大量用户。很多人会拿它和剪映、CapCut比较确实界面和操作逻辑有些相似但Filmora走的是另一条路。剪映系产品背靠字节的流量生态和推荐算法适合国内用户快速上手Filmora则更强调桌面端的完整编辑能力、特效资源库、以及面向YouTube从业者的专业工作流。你可以把Filmora理解为“轻量级专业剪辑工具”——比手机端剪辑软件功能深比Premiere Pro学习门槛低很多正好卡在中间层。这层定位非常聪明。专业创作者觉得PR太重、效率低普通用户又嫌手机App功能不够Filmora给了这批人一个刚刚好的选择。而且它对Vlog、游戏解说、教育内容等垂直场景做了大量模板和预设用户打开就能上手。AI对视频创意线的改造是最直接的。Filmora很早就加入了AI抠像、AI人声分离、AI调色、AI字幕生成等功能这些场景本来就是视频编辑里最耗时、最枯燥的部分。如果AI能把用户从“反复手动调节”中解放出来那订阅价值就立住了。2.2 绘图创意线亿图系怎么把工具做成了生产力入口绘图创意线是万兴科技容易被忽视的第二增长极代表产品是亿图图示EdrawMax和亿图思维导图EdrawMind。这类产品归属在“效率办公”的延伸场景里核心解决的是流程图、组织架构图、思维导图、架构图等可视化表达需求。把绘图工具和视频剪辑放在一起看好像不太搭但本质上都是“数字创意”的不同表达形态。视频是动态表达图形图表是静态结构表达两者面对的用户群有重叠而且都有很强的付费意愿——流程图和思维导图在企业内部汇报、产品设计、教学场景里几乎是刚需。亿图系产品有趣的一点是它天然带着to B属性。一个产品经理或者企业培训师用亿图做完组织架构图可能就会推荐给同事公司层面如果形成采购习惯订阅规模会非常稳定。这也是万兴整体估值里经常被单独拿出来讲的一块它不只是服务个人创作者还在往企业协作和团队订阅方向延伸。AI在这里的切入点也很清晰。亿图Mind很早就上线了AI一键生成思维导图、AI辅助头脑风暴等功能。用户输入一个主题AI帮你扩展关键分支再手动调整细节。这个体验比“从空白画布开始”高效得多也是未来to B场景里能拉开差距的功能点。2.3 文档创意线PDF与文档协同的务实打法万兴科技的第三条产品线围绕文档展开代表作包括PDF编辑、格式转换等相关工具。文档处理和数字创意听起来关联不大但它是整个产品矩阵里流量承接能力最强的一环。很多用户是先用了PDF工具解决了一个格式转换的刚需然后发现页面里还有视频剪辑和绘图工具的推荐逐步成为全家桶用户。这种“低门槛工具引流、高价值工具变现”的打法在海外市场非常成熟也是万兴做产品矩阵协同的核心逻辑。文档线的AI改造空间同样不差AI摘要、AI翻译、AI格式识别、AI内容提取这些功能不需要多复杂的模型就能做出不错的体验而且用户感知非常直接——“我上传一份PDFAI用两句话总结完了”这种效率提升会直接影响续费率。2.4 产品线的互相协同与付费深度三条产品线如果单独看每一条的体量都不能和Adobe这样的巨头比但它们组合起来是有网络效应的。视频创作用户可能需要导出思维导图来做内容规划文档用户可能也需要录制屏幕视频来展示成果。产品线之间的导流、账号打通、会员权益共享可以提高单用户付费深度。这也是我判断万兴科技长期价值时比较看重的一点数字创意赛道里单点工具容易被替代但覆盖“创作表达协作”多个环节的工具矩阵会明显提高用户迁移成本。万兴科技的产品矩阵不算最完美但已经是国内数字创意领域里布局最完整的之一。3. AI赋能路径从“加AI功能”到“AI原生工具”之间还有多远3.1 已经落地的AI功能生成、增强、辅助万兴科技的AI赋能不是停留在战略PPT上而是分散在大量产品功能里。我把它们归纳成三类生成、增强、辅助。生成类功能指的是AI直接产出内容AI生成视频脚本、AI生成思维导图分支、AI生成图片素材。这类功能的价值是替代“从零开始”降低创作门槛。增强类功能则是让既有素材变得更好AI提升画质、AI消除噪音、AI人声分离。辅助类功能偏向操作效率AI字幕生成、AI识别图表内容、AI智能剪辑建议。这三个层次用户接受度很高因为都是在用户原有工作流上加一步AI处理不需要改变使用习惯。而且这些功能的数据反馈也能反哺模型迭代——用户手动修正AI结果的过程其实就是免费的标注数据。从我做产品规划的经验来看这类“嵌入式AI”是现阶段最稳妥的落地方式。它不要求用户专门打开一个AI对话框而是在创作过程中按需触发转化率高、成本可控。3.2 多模态与Agent下一代产品形态的想象空间再往远处看万兴科技的AI故事还有一个更大的想象空间就是多模态和AI Agent。数字创意工具天然适合多模态。一段视频包含画面、字幕、语音、BGM传统剪辑软件要分别处理AI可以一次性理解全部信息甚至自动生成剪辑方案。比如用户上传一堆素材AI根据内容自动匹配最佳片段、转场、配乐全自动生成初稿用户只需要做最终确认和微调。这才是真正意义上“AI原生”的视频剪辑体验。AI Agent的逻辑则更大。未来的创意工具可能不再是你主动操作软件而是你用自然语言告诉Agent你想要什么Agent帮你调度软件里的各种能力去完成任务。万兴科技如果能在产品里做出这种“任务式创作”的体验就不再是卖工具而是卖一个“数字创意助手”。当然理想很丰满现实路径还很远。多模态模型推理成本高、实时性要求苛刻Agent的稳定性和可控性也还需要打磨。但方向本身是对的——数字创意工具是最适合被Agent改造的软件品类之一。3.3 模型选择与成本自研小模型和调用大模型的平衡AI功能落地绕不开一个现实问题模型从哪来成本谁来扛。从行业普遍实践来看万兴这类中型软件公司大概率会采用“混合路线”通用能力调用外部大模型API垂直场景用自研小模型或微调模型。视频剪辑里的AI人声分离、AI抠像这类任务用专门的模型效果更好、成本更低而AI脚本生成、AI头脑风暴这类开放文本任务则适合直接接大模型API。这个选择背后是成本和体验的博弈。大模型API按token计费如果用户高频调用成本会侵蚀毛利但如果是用户订阅里包含的AI权益又可以摊薄到ARPU里。关键指标是“单个付费用户产生的AI调用成本”不能高于“用户因AI功能而增加的付费贡献”。我在实际调研里观察到很多团队低估了AI功能的运维成本。生成式AI不是部署一次就完事模型要持续更新、安全问题要持续监测、用户的反馈要持续标注。万兴科技在年报里持续披露AI研发投入和新增功能数量说明它的AI战略是有实质资源支撑的这点比很多“贴牌AI”的公司要扎实。4. 商业模式与全球化订阅化、渠道与本地化怎么算账4.1 订阅制转型LTV和留存率的重要性软件公司最核心的财务模型就是订阅经济。万兴科技这几年做的关键动作就是把一次性授权用户往订阅用户转。订阅制的优势用一个指标就能体现——LTV/CAC即用户生命周期价值和获客成本的比例。一个订阅用户哪怕单月订阅费不高如果他持续续费12个月、24个月叠加增购其他产品线长期价值远超一次性买断。这也是为什么不少投资人在看万兴的时候会把订阅收入占比、续费率和净收入留存率放在首要位置。现实层面的挑战是创意工具品类天然存在“用完即走”的属性。用户可能某个月集中剪辑一个视频下个月完全不用。这时候订阅制就面临着“沉默用户扣费”的观感压力。万兴需要在用户活跃度管理和权益设计上下功夫比如提供更灵活的分月订阅、按次购买AI点数、通过模板更新吸引用户回流。4.2 全球流量获取自然流量、拉新漏斗与渠道成本万兴作为出海软件公司流量获取决定了增长天花板。我长期观察下来它的打法有三层。第一层是自然流量和品牌搜索Filmora、亿图这些品牌在海外搜索引擎里已经积累了很强的权重用户搜索“video editor”“mind map tool”这类关键词时产品能排到前列。第二层是应用商店推荐和内容营销通过YouTube教程、博客文章、模板社区吸引免费用户再逐步转化为付费用户。第三层是付费投放包括Google Ads和各平台的信息流广告针对特定订阅活动做精准拉新。这套流量体系的核心是“以内容养流量以流量换转化”。海外创作者对软件的评价很敏感一篇负面的测评可能影响很多潜在用户。万兴在海外社区维护上做得不错但成本也在持续攀升。未来AI时代搜索流量本身也在被ChatGPT这类答案引擎分流万兴需要提前布局“AI推荐入口”否则传统SEO红利会衰减。4.3 本地化从“翻译界面”到“理解创作者习惯”很多国内软件出海本地化只做到“界面翻译”这是远远不够的。万兴给我的印象是更深入了一层不仅语言本地化还做了支付方式本地化、创作者习惯适配、以及区域内容模板定制。比如在东南亚移动端用户占比高订阅价格就要参考当地的购买力在日本市场用户对二次元模板、字幕特效的需求更多在欧美桌面端专业用户更在意渲染速度和支持格式。同一个Filmora在不同市场看到的推荐功能完全可以是不同的这就是本地化的价值。这套能力的建立需要时间也是同行最难轻易抄袭的部分。它不像代码可以复制而是需要长期运营积累本质上是在给公司建“竞争护城河”。5. 财务视角市场究竟用哪些指标给万兴科技定价5.1 营收增速、毛利率与订阅占比抛开具体数字我判断一家订阅制软件公司的财务健康度主要看三组数据营收增速是否稳定、毛利率是否在软件公司的合理区间通常70%以上就算健康、订阅收入占比是否持续提升。万兴科技的特点在于整体营收体量在国内软件公司里不算特别大但毛利率和海外收入结构一直比较漂亮。软件不涉及刚性物料成本每新增一个付费用户边际成本极低这也是软件公司估值溢价的重要原因。订阅占比提升的另一层意义是“收入质量”改善。一次性买断收入在当期确认完毕但明年用户可能不再回来订阅收入则代表了一个稳定、可预测的现金流资本市场愿意为这样的现金流给出更高倍数。5.2 研发投入与AI相关投入的观察口径万兴科技每年在研发上的投入比例在A股软件公司里算比较高的。但研发费用只能说明“花了钱”不能说明“花对了钱”。我的观察重点是AI相关投入的结构是只做了外部API调用还是同时在做数据和模型的自主积累。数字创意工具的尴尬在于用户数据涉及版权和隐私不像搜索引擎那样能随意采集。所以万兴需要在不侵犯用户权益的前提下通过自有用例、合成数据、公开数据集等方式积累训练语料这套数据飞轮不是砸钱就能马上见效的需要时间沉淀。另一个被低估的指标是“单用户算力成本”。AI功能越强调用次数越多算力账单也越高。市场在给AI功能估值的时候往往会忽略成本端。一家公司如果AI功能做得很炫但每个付费用户都在亏钱那它就是一场假繁荣。万兴的AI功能大部分嵌入在订阅权益里这就意味着它必须把算力效率优化到足够好才能保证毛利不被吃掉。5.3 估值锚看PS还是看PE核心取决于利润兑现对于万兴科技这类公司市场存在两种估值视角的拉扯。乐观的一方用PS市销率给估值理由是它处于AI转型期收入增长优先于利润释放早期用收入规模建立卡位后面利润会追上来。谨慎的一方则更看重PE市盈率认为AI投入带来的营销费用和研发费用增长正在持续压制当期利润如果利润端不能兑现估值就要打折。这两种视角都有道理关键在于公司的实际利润路径是否清晰。如果AI功能能有效提升订阅转化率营销费用率就能下降利润自然释放如果AI只是“加功能不加收入”那投入产出的账就算不过来了。所以万兴科技后续的季报里我最关注的指标不是AI功能数量而是“AI功能的用户使用率”和“AI带来的订阅转化率变化”。6. 风险与争议讲故事之外必须盯住的几个问题6.1 头部厂商的降维竞争压力万兴科技的每个核心品类都站在巨头的影子下。视频编辑有Adobe Premiere有剪映/CapCut绘图工具面临Miro、BoardMix、Figma等协作平台的竞争PDF文档有Adobe Acrobat这个绝对巨头。这样的竞争格局意味着万兴必须靠差异化体验和更灵活的产品更新速度取胜一旦巨头认真做同类功能压力就会陡增。尤其是CapCut这类背靠大厂流量生态的免费工具对Filmora这类付费应用是有直接的“免费替代”威胁的。万兴需要不断证明“付费用户为什么选择我而不是免费的它”这个答案只能在功能的垂直深度和创作质量上找。6.2 产品同质化与用户留存挑战数字创意软件的功能趋同速度很快。你今天做了AI抠像竞争对手下周就能上。真正形成差异的还是模板生态、社区内容和长期形成的用户创作习惯。万兴科技在全球创作者社区的建设上起步早有一定积累但社区活跃度和UGC内容丰富度相比Canva、CapCut这类平台型产品还有差距。如果没有足够活跃的社区用户留存就只能靠功能本身而功能差异又很难持续这是一个需要警惕的飞轮。6.3 合规、版权与数据安全约束AI生成内容领域目前最大的不确定性就在合规层面。生成式AI的版权归属、训练数据来源、输出内容的安全性这些在全球不同市场有不同的监管要求。出海软件公司在这方面压力更大。欧洲有AI法案的严监管趋势美国用户对隐私数据的敏感度高万兴作为中国软件公司出海需要在数据合规上投入大量资源。如果某一个市场的监管规则收紧可能会直接限制某些AI功能的可用范围这不仅影响收入还会影响品牌信任度。这块在深度报告里往往是一句“风险提示”带过但在实操层面它可能是未来三到五年最容易被低估的变量。6.4 我个人的综合判断把前面所有内容收拢起来我的核心观点是万兴科技在数字创意赛道上的卡位是真实且稀缺的——它兼有出海能力、订阅模型、产品矩阵储备和AI落地场景这在国内软件公司里能同时占齐的确实是少数。但它的估值天花板最终不取决于AI这个名词讲了什么而取决于AI功能能不能转化成持续的收入增长和利润释放能不能在巨头环伺下守住海外用户基本盘。我自己做投研的时候习惯给这类公司设置一个“验证时间轴”接下来两到三个财报周期里如果订阅增速能稳住、AI相关功能的渗透率有明显提升、海外收入结构不被竞争打乱那长期逻辑就值得持续跟踪如果出现AI投入高企但订阅转化率停滞、付费用户流失加剧的情况那再好的故事也需要打个问号。最后分享一个实操技巧也给想跟踪这家公司的朋友一个可用的方法——不要只看季报营收同比增速去把万兴的产品更新日志和App Store版本记录翻一翻看AI功能的发布节奏功能发布的密度不见得越高越好但每两到三个版本必须有一两个真正解决用户痛点的AI能力出现。产品节奏是最诚实的它会比任何PPT都先告诉你这家公司的AI叙事是在推进还是原地打转。
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