整理丨林夕
编辑丨小龙
“我们不是在造模型。我们在造一台机器，让品牌能每天产出几十条视频。”
近日，Higgsfield创始人Alex Mashrabov做客20VC播客，和主持人Harry Stebbings聊了将近两个小时。这是这家AI视频公司创始人近年来最完整的一次公开对谈。
Alex Mashrabov（左）Harry Stebbings
Higgsfield年化营收刚刚突破10亿美元，从100万到10亿只用了18个月，比Cursor还快，仅次于OpenAI和Anthropic。8个月内估值从13亿涨到54亿美元，投资方包括DST Global、高盛、英特尔。企业客户数量月环比增长115%，第12个月净收入留存率超过300%，这在B2B SaaS里几乎不可能。全球用户超过3000万，覆盖238个国家和地区，财富500强里390家在用。（拓展阅读：用字节大模型手搓95分钟长电影，还在戛纳上映了，这家公司估值飙到了360亿）
它真正特别的地方，不在于“AI视频生成”这个标签本身。Higgsfield把35个以上的AI模型装进一台机器，用户不需要知道哪条视频是Veo生成的、哪条是Kling生成的，平台根据任务自动选择模型。它自研的SOUL模型负责角色一致性，Cinema Studio提供1,296个虚拟相机镜头，让生成的内容能直接用于商业广告。简单说，别人在卷模型跑分，它在卷“怎么把模型组装成品牌能用的生产力工具”。
而它的用户，85%是社交媒体营销人员，核心需求是制作品牌内容和短视频广告，能直接带来转化。Harry Stebbings在开场时说了一句话：“这家公司是用300个哈萨克斯坦人建起来的。它是一个彻头彻尾的异类。”
异类的地方不在于人从哪里来。而在于Mashrabov对“AI公司应该怎么做”的理解，几乎和所有人反着来。（文末点击可下载全文）
模型账单：每月400万美元
他不打算控制
Higgsfield每月在AI模型上的花费超过400万美元。公司大约400人，平均每人每月在模型上花掉超过1万美元。
Mashrabov不打算控制这个数字。他的财务团队大概会说，他太固执、太执着于控制成本了。但有时候确实失控。有人一周花掉3万美元。但他们学到了东西。这其实是净正面的体验。
他把“谁花得多”当作一种人才信号。一个愿意自己花五个通宵、烧掉3万美元去解决一个产品解决不了的问题的创意人，比一个只会点按钮的运营者值钱得多。
按年化计算，模型账单超过4800万美元，对应10亿美元的年化营收，占比不到5%。对于一个核心产品就是生成视频的公司来说，这个比例并不夸张。
大多数公司把模型调用当作运营成本，能省则省。Mashrabov把模型支出当作能力投资，用来测试产品边界、培养团队判断力。当创意人自己花五个通宵用Astra跑出一个工作流时，他学到的不是“怎么用Astra”，而是“产品应该怎么改进”。这笔账，不能只看账面数字。
花这么多钱买模型，那Higgsfield自己的护城河是什么？Mashrabov的答案可能会让很多人不舒服。
护城河：模型不是壁垒
编排层才是
播客标题里有一句很挑衅的话：“Why Moats in AI are BS。”
Mashrabov的观点是：几乎每一家软件公司将来都会跑在别人不拥有的AI模型上。真正的护城河不是模型，是两件事。
第一，协作和网络效应。他把Figma和Canva当作参照，这两家公司的壁垒不是技术，是用户把工作流嵌进去之后很难搬走。当设计师的素材库、版本历史、协作流程都在Figma里，换一个工具的成本远高于工具本身的定价。
第二，帮品牌卖更多东西。Higgsfield做了一个MCP集成，还上线了一个叫Supercomputer的营销Agent。自5月上线以来，平台每月内容生成量增长了42倍，达到超过2000万条。
Higgsfield的模型经济账也很清楚。自研和开源模型的毛利率超过80%，闭源模型只有20%到30%。在超过40%的场景里，Higgsfield会选择用什么模型。自研的SOUL 2模型负责图像生成和风格一致性，外部模型如Veo和Kling负责视频生成。平台在两者之间做调度，而不是押注某一家。
Mashrabov对模型榜单的批评尤其尖锐。他说，大实验室的研究员把测试数据放进训练集，用各种技巧刷榜单，拿季度奖金。他举了一个例子：美国现有的模型公司里，按OpenRouter数据，真正相关的只有Google一家。中国因为对榜单的痴迷可能更少，反而有DeepSeek、Qwen、阿里三家完全相关。
模型是别人的，算法是开源的，算力是租来的。Higgsfield的价值在于把这一切组装成一个企业愿意付钱的东西。
团队：150人的创意团队
才是真正的壁垒
Higgsfield有大约400人。其中创意团队超过150人，几乎占了一半。大约40%的员工是电影制作人、VFX艺术家和创意总监。
这个数字在AI公司里极不寻常。大多数AI公司的团队构成是工程为主，设计几个，运营几个。Higgsfield反过来，创意团队比工程团队还大。
Mashrabov的逻辑是：工程师直接和做过商业片的人配对。不是提示词工程师，是真正懂镜头、懂节奏、懂品牌一致性的人。每一条教程、每一个素材，都是用Higgsfield自己的平台生成的。创意人告诉工程师模型在哪里崩了，工程师去修。这个循环，就是产品本身。
NVIDIA的案例研究披露了一个细节：Higgsfield的平台提供1,296个虚拟相机镜头，整合了专业级的摄影机控制和灯光参数，让生成的内容能直接用于商业广告。这不是一个“玩具”能有的规格。
这也解释了为什么它的第一个月用户流失率大约30%，但12个月后的净收入留存率超过300%。留下来的人，是在用Higgsfield做正经生意。
Mashrabov对“品味”的理解，是AI视频竞争的核心。模型决定“能不能生成”，品味决定“生成什么值得留下来”。当150个做过商业片的人每天在平台上工作，他们产出的不仅是视频，还有对“什么算好”的判断标准。这个标准，会反哺到产品设计、模型调度和客户工作流里。模型可以买，品味买不到。
客户：从99美元到600万美元
Higgsfield的客户平均年支出大约1000美元。Canva大约是200美元。5倍的ACV差距，而且几乎每个季度都在翻倍。
但真正让投资人坐不住的，是单个客户的膨胀速度。
播客里有一个案例被反复引用：一个客户6个月前每月付99美元，现在签了年付600万美元的合同。FourWeekMBA的分析指出，这个数字本身不能说明代表性，但它揭示了一件事：“同一个产品从工具预算跨进了生产预算，而这是两种不同的预算，有不同的审批人和不同的审视标准。”
Mashrabov对FT说的更直接：自5月以来，包括Dollar Shave Club在内的品牌开始用Higgsfield每天制作多个视频，而不是只做一条广告片。“全国还有数百个类似的D2C品牌在使用AI，不只是制作一条视频，而是每天制作多条。”
企业客户数量月环比增长115%。而负责这块业务的团队，不到20人。
从99美元到600万美元，本质上不是“客户花更多钱”，而是“同一个产品换了预算科目”。过去，营销团队的AI工具预算在“软件订阅”里，一个月几十到几百美元。现在，这笔钱从“广告制作”里出，一年几十万到几百万美元。审批人从部门经理变成了CMO，采购流程从刷卡变成了年度合同。同一款产品，一旦跨进生产预算，天花板就完全不同了。
创始人：哈萨克斯坦的“异常值”
Mashrabov出生在哈萨克斯坦，父母是机械工程教授。父亲来自乌兹别克斯坦，那里“一个五口之家月收入1000美元就算富裕”。他母亲同时打三份工，供他参加编程竞赛和培训营。
“从我记得自己开始，从八岁起，父母就告诉我，我必须去美国，因为那里才是技术真正重要的地方。”
他19岁打进世界编程竞赛前三，后来创办AI Factory，2020年被Snap以1.66亿美元收购。他在Snap领导生成式AI团队，做的面部滤镜被用在数亿台设备上。
Higgsfield的团队分布在美国和哈萨克斯坦。Mashrabov说，哈萨克斯坦在物理和数学奥林匹克竞赛中排世界前五，核心团队很多人是国际数学和物理竞赛的获奖者。他说：“我们可能是打印出最多哈萨克斯坦百万富翁的公司。”
但Mashrabov也承认，他大约90个小时一周花在Higgsfield上。每周至少3小时和妻子在一起，5小时和儿子。过去三个月，只有一天是完全没有工作、和家人待了一整天。
Mashrabov的路径和大多数硅谷创始人不同。他不是从斯坦福退学、在帕洛阿尔托的车库里起步。他在哈萨克斯坦的竞赛体系里长大，通过数学和物理奥赛进入全球视野，然后一步步走到硅谷。他的团队分布在美国和哈萨克斯坦，本质上是把“苏联数学学派+新加坡教育体系”的人才密度，和硅谷的产品能力嫁接在一起。这不是套利，是错位竞争。
算力：真正的瓶颈
Higgsfield刚刚完成4亿美元B轮融资，估值54亿美元。投资方包括DST Global、高盛、英特尔、Liberty Global。这轮融资距离上一轮只过了8个月，当时估值13亿美元。
从100万到10亿年化营收，用了18个月，仅次于OpenAI和Anthropic。
但Mashrabov最担心的不是竞争，是算力。他对FT说的一句话，可能是整场对谈里最实际的判断：“算力目前非常稀缺，这笔融资将使我们能够大规模预订算力，为客户提供一流服务。”
Mashrabov对算力的焦虑，和Instinct的Noah Shinn是同一个问题。两家公司都在以每天10%左右的速度增长，都面临“算力采购周期跟不上用户增长”的困境。不同在于，Instinct担心的是推理算力，Higgsfield担心的是训练和推理的混合负载。前者是“用户多了，响应变慢”，后者是“用户多了，模型迭代变慢”。两种焦虑指向同一个结论：AI应用层的竞争，最终会变成算力供应链的竞争。
商业模式：不做消费者订阅
走企业生产预算
Higgsfield早期的定位是“电影级AI视频工具”，用户可以用它控制镜头、光圈、运动轨迹，模拟不同年代的胶片质感。这吸引了一批追求视觉品质的创作者。
但真正的转折发生在企业端。
Mashrabov在播客里说，2026年1月，企业客户贡献的收入还不到总收入的25%。到了8月，超过70%。这个变化的核心驱动力，是品牌开始用AI大规模生产营销视频。
传统营销视频制作，一个品牌可能几个月才出一条广告片。现在，像Dollar Shave Club这样的消费品牌，用Higgsfield每天生成多条视频，用来测试不同的创意方向。视频不再是“作品”，而是可以批量生产的“素材”。
Mashrabov有一个判断，可能会让很多人不舒服。他认为，Google和OpenAI最终会毁掉所有20美元一个月的消费者订阅市场。因为当AI能力越来越强，用户为什么要为垂直工具单独付费？
Higgsfield的应对方式是：不走订阅路线，走企业生产预算。当一个客户从99美元一个月一路升级到一年600万美元的合同，它就不再是一个“工具”，而是品牌营销基础设施的一部分。
Mashrabov的判断背后有一个残酷的逻辑：当OpenAI和Google把AI能力变成基础设施，所有垂直工具的“功能溢价”都会被抹平。用户不会为“AI视频生成”单独付20美元，因为OpenAI可能明天就内置这个功能。唯一能守住定价权的，是那些嵌入企业生产流程、掌握行业品味、拥有分发能力的产品。Higgsfield选择的企业生产预算，就是这个逻辑的落地。
产品：Supercomputer
把创意团队的工作流自动化
Higgsfield有一个产品叫Supercomputer，今年上线后用户增长42倍，每月生成超过2000万条内容。
这个产品本质上就是把创意团队的工作流自动化了。用户只需要用自然语言描述想要什么，Supercomputer会自己拆解任务、选择模型、生成内容、交付成品。整个过程不需要用户知道哪条视频是Veo生成的，哪条是Kling生成的。
Mashrabov对Supercomputer的定位很明确：它不是另一个AI视频工具，它是一个“营销Agent”。它能理解品牌调性，能保持角色一致性，能批量产出可投放的广告素材。今年8月，Higgsfield还上线了MCP集成，把生成的创意直接推送到Meta和其他广告网络。
这套逻辑指向一个更大的判断：当AI视频生成从“能不能做出来”变成“能不能规模化做出来”，真正的瓶颈就不再是模型本身，而是工作流。
Supercomputer的真正价值不是“自动化”，而是“把创意团队的方法论产品化”。150人的创意团队每天在平台上工作，他们的判断标准、工作流程、审美偏好，会被逐步编码进Supercomputer的调度逻辑里。当一个新客户使用Supercomputer时，他得到的不仅是一个AI工具，而是一整套被验证过的创意生产方法论。这才是Higgsfield真正的壁垒。
融资：8个月翻四倍
投资人在赌什么
Higgsfield最新一轮融资是4亿美元B轮，估值54亿美元。投资方包括DST Global、高盛、英特尔、Liberty Global。这轮融资距离上一轮只过了8个月，当时估值13亿美元。
从13亿到54亿，翻了四倍。投资人赌的不是模型，是“编排层”。Higgsfield整合了35个以上的AI模型，在超过40%的场景里，平台会选择用什么模型。选择权在平台手里，利润空间也在平台手里。
这是一个“不造模型”的AI公司能跑出来的核心逻辑。模型是别人的，算法是开源的，算力是租来的。Higgsfield的价值在于把这一切组装成一个企业愿意付钱的东西。
投资人赌的其实是“AI时代的应用层入口”。过去十年，应用层的价值被平台吞噬，App Store抽成30%，Google和Meta拿走广告收入的大头。但在AI时代，当模型变成基础设施，应用层的“编排能力”可能重新成为价值高地。谁能帮企业把35个模型组装成可用的工作流，谁就能在模型公司和终端客户之间占据一席之地。Higgsfield的54亿估值，赌的是这个位置的价值。
终局：从Snap到Higgsfield
Mashrabov真正在赌什么
Mashrabov的履历里有一个容易被忽略的细节：他在Snap领导生成式AI团队，做的面部滤镜被用在数亿台设备上。那是一个纯粹的消费者产品，用户是青少年，场景是娱乐。
Higgsfield完全不同。它的用户是品牌，场景是营销，价值是“帮企业卖更多东西”。
Mashrabov对FT说的一句话，概括了这个转变：“在Snapchat，我做的面部滤镜主要是给青少年娱乐用的。在Higgsfield，我们在改变大企业做营销的方式。”
这个转变背后是一个更根本的判断：AI视频的竞争，最终不是模型参数，是分发和品味。谁最懂用户要什么，谁最会挑出那一条，谁就赢。Higgsfield用150人的创意团队来解决“品味”问题，用Supercomputer来解决“分发”问题。
从Snap到Higgsfield，Mashrabov真正在赌的，是AI视频从“娱乐工具”变成“生产力工具”的那一刻。
Mashrabov的赌注和整个AI行业的趋势一致。过去两年，AI的叙事是“模型能力”；未来两年，AI的叙事会变成“工作流能力”。模型会越来越多、越来越便宜、越来越同质化。真正稀缺的，是知道“什么值得生成”的品味，和知道“怎么让品牌为此付费”的分发。Mashrabov在Snap学会了分发，在Higgsfield学会了品味。他赌的是这两件事的乘积。
Higgsfield最新一轮融资的估值是54亿美元。从13亿到54亿，用了8个月。从2000万到10亿年化营收，用了一年多。
这家公司不造模型，不追榜单，不卷参数。它做的事情很简单：让品牌每天产出几十条视频，然后收钱。
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