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本篇報(bào)告聚焦AI大模型邊界拓展背景下，傳統(tǒng)圖像編輯產(chǎn)品的競爭壁壘和發(fā)展趨勢。我們認(rèn)為，生成式AI并未改變用戶對圖像編輯可控結(jié)果與穩(wěn)定質(zhì)量的核心需求，其主要作用在于降低操作成本、拓展使用場景，而非替代傳統(tǒng)圖像編輯體系本身，美圖類產(chǎn)品具備底層編輯器、中層工作流、頂層產(chǎn)品力三重壁壘。我們認(rèn)為未來具備長期產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)積累、完整工作流和真實(shí)用戶數(shù)據(jù)沉淀的公司，更容易獲得AI賦能，并完成產(chǎn)品升級(jí)迭代?；诖丝蚣?，美圖在工具結(jié)構(gòu)、用戶覆蓋和結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性層面呈現(xiàn)出清晰優(yōu)勢，有望持續(xù)受益于AI帶來的圖像能力提升，持續(xù)推薦。
　　底層：AI與編輯器體系深度融合，對現(xiàn)有產(chǎn)品增強(qiáng)而非替代
　　從功能結(jié)構(gòu)看，美圖沒有將生成式AI作為編輯器的替代方案，而是以能力疊加方式嵌入到既有工具體系內(nèi)。當(dāng)前AI功能主要集中在人像美化、合成高感知模塊，在功能點(diǎn)中占比較低，但對付費(fèi)貢獻(xiàn)顯著；而占功能數(shù)量多數(shù)的基礎(chǔ)修正、色彩與結(jié)構(gòu)類編輯，仍以傳統(tǒng)算法為主。這一結(jié)構(gòu)表明，AI在美圖中的核心作用在于與傳統(tǒng)編輯體系深度融合，并放大變現(xiàn)效率，而不是改變編輯器本身的運(yùn)行邏輯。
　　中層：工作流分層適配不同需求，深度微調(diào)保障穩(wěn)定可控性
　　美圖圍繞真實(shí)編輯路徑構(gòu)建了完整的工作流分層，這一分層對應(yīng)著中層工作流在不同用戶深度下的真實(shí)使用路徑。輕度用戶以結(jié)果導(dǎo)向?yàn)橹鳎ǔ?步即可完成出圖；中度用戶需要3-5步，在模版或AI基礎(chǔ)上進(jìn)行局部調(diào)整；重度用戶則需要10-12步，遍歷結(jié)構(gòu)、質(zhì)感與氛圍等多層級(jí)編輯。AI的主要作用集中于輕、中度路徑，用于并行處理基礎(chǔ)操作、降低重復(fù)成本，而對重度用戶而言，AI僅作為單點(diǎn)增強(qiáng)工具嵌入流程，無法替代手動(dòng)微調(diào)。這種設(shè)計(jì)使美圖在提升效率的同時(shí)，保留了深度編輯的可控性。
　　頂層：生產(chǎn)力場景注重確定性，美圖產(chǎn)品具備更高商業(yè)可用性
　　在生產(chǎn)力應(yīng)用中，AI放大效率但無法保證結(jié)果可用性，最終輸出仍依賴流程和約束機(jī)制。美圖設(shè)計(jì)室并非追求一次性生成，而是通過結(jié)構(gòu)化輸入和編輯持續(xù)收斂結(jié)果空間，使輸出具備可復(fù)現(xiàn)性和穩(wěn)定性。相較偏向展示型生成工具，美圖更貼近真實(shí)商業(yè)工作流，其優(yōu)勢來源于長期編輯經(jīng)驗(yàn)的系統(tǒng)性沉淀與遷移，使AI生成結(jié)果更容易進(jìn)入后續(xù)精修與規(guī)?；褂?。綜合看來，美圖在AIGC加速滲透背景下，具備持續(xù)承接效率紅利與商業(yè)化落地的能力基礎(chǔ)。
　　盈利預(yù)測與估值
　　我們維持美圖25-27年收入預(yù)測41/51/61億元，維持調(diào)整后歸母凈利潤預(yù)測9.5/13.1/16.8億元。選取全球訂閱類、AI應(yīng)用類可比公司，其26年P(guān)E/PS均值為26.1倍/6.0倍。我們給予生活場景/廣告業(yè)務(wù)40倍/12倍PE不變，因公司生活場景在AI催化下的增長潛力給予估值溢價(jià)，因廣告業(yè)務(wù)進(jìn)入穩(wěn)態(tài)發(fā)展給予估值折價(jià)；給予生產(chǎn)力場景20倍PS，因其處于發(fā)展初期，后續(xù)增長動(dòng)能強(qiáng)勁給予估值溢價(jià)，整體對應(yīng)目標(biāo)價(jià)12.83港幣（不變），維持買入評(píng)級(jí)。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：圖像大模型進(jìn)展不及預(yù)期；行業(yè)內(nèi)競爭加?。缓桶⒗锖献骷?xì)節(jié)變化。