AI视频应用迈入双位数增长期，小影科技居收入下载榜前十

　　根据 Sensor Tower 发布的《2026年全球 AI 应用趋势洞察》，2026年第一季度，全球 AI 图像视频生成 App 的内购收入达到1.5亿美元，环比增长20%，下载量达到1.7亿次，环比增

　　声明:本文来自于微信公众号 白鲸出海，作者:张凯然，授权转载发布。

　　根据 Sensor Tower 发布的《2026年全球 ai 应用趋势洞察》，2026年第一季度，全球 AI 图像视频生成 App 的内购收入达到1.5亿美元，环比增长20%，下载量达到1.7亿次，环比增长12%，均超双位数。

　　与 Web 端更重生产力属性不同，移动端的 AI 视频产品，更偏向以模板设计为用户提供娱乐体验，这一商业模式本存疑虑的赛道，从数据看，已经验证市场需求。

　　AI Catch 在巴西市场的下载量

　　数据|图片来源:点点数据

　　踩准细节后，「AI Catch」巴西市场下载量从2月的21万，增长到了3月的168万，月流水增长也接近3倍（数据源:点点数据）。后续，团队快速把相关玩法做调整后，推广到其他西语android葡语区、韩国、土耳其等市场，均取得了不错效果。

　　除此之外，在中东阿语区推舞蹈模板，以及元旦等特定节日期间推对应模板，「AI Catch」通过验证需求方法论+快速验模板效果+寻找情绪触发点的整套逻辑，实现了多次成功增长。

　　这套逻辑在多个产品中都能看到，如 AI Video、Pose 等产品的 AI Baby Dance、Korean Baseball Fan Cam 等等。但基于模板的热点特性，产品跑得更快的关键在于谁能做得更系统、迭代节奏更快、产品体验更轻语佳，从而形成一个“投php放-商业化-继续扩展更多用户”的正向循环。

　　三、速度与体验才是 toC 产品的命门

　　某种程度上，普通用户其实比 Pro 用户“要求”更高。

　　Pro 用户有明确的创作需求与目标，哪怕工具复杂、生成慢，他们也愿意等待结果;而普通用户的需求本就是被情绪触发，非刚需，一旦模板效果不合心意、或生成慢，用户即会流失。这对开发者来说意味着双重压力，既要快速上线热点模板抢先获客，又要在整个使用过程中保持好用和流畅，两者缺一不可。

　　就此，我们也向「AI Catch」了解了他们的解决方案:他们内部为此搭建了一套完整的可视化工作流，打通了热点预判、玩法确认、流程开发、模型选择，到效果测试、上线模板的整个链路。

　　靠着这套机制，「AI Catch」目前平均每周能产出40到50个不同玩法的模板。爆款本身也有增长和回落的生命周期，团队会以天甚至更短的时间维度观察投放趋势，快速匹配素材上线，在生命周期回落时及时控制成本，对于深耕视频 App 出海14年的小影科技来说，这类节奏管理方式，算是“老本行”。

　　生成效果方面，不同玩法、风格，不同用户偏好的模板，对底层模型的要求完全不同，只用单一模型往往顾此失彼，要么效果不稳定，要么成本失控。「AI Catch」的做法是多个模型进行动态组合、调优，并配置兜底模型，在效果与成本之间找平衡点，同时力求将延迟压到行业优秀水平。

　　图像方面，小影科技从场景出发，基于自研 LoRA 实现模板特效上线，逐步积累不同场景的 LoRA 模板，大幅降本增效，未来也将会自研垂类场景的视频模型。从用户数据看，「AI Catch」付费用户的次日留存率约为30%，显著高于整体用户水平。（注:「AI Catch」提供免费积分体验，后续需付费才能使用）

　　小影团队告诉我们，这些开发出来的模板玩法还会被沉淀到“工具池”当中，满足后续 Agent 相关产品的建设、可视化流程的迭代、与垂类视频模型的研发等，之后也能反哺优化热门玩法效果，同时大幅降本。

　　对面向普通用户的产品来说，工程化能力或许比模型更重要，因为用户只关心视频好不好看，生成快不快。这条路看起来没有“自研大模型”那么性感，但在商业化成绩上，已经拿到了答案。

　　写在最后

　　回头看那7款无自研模型产品在收入榜上的表现，可以提炼出一个共同的竞争逻辑。当 AI 生成能力逐渐成为可以调用的基础设施，移动端的竞争核心已经从“谁的模型更好”转向了“谁能更快找到用户的情绪触发点”，并把它工程化后推向市场。

　　而现实情况来看，在产品都追逐 Agent 形态、但 AI 图像、视频应用的渗透率仍在30% 左右的当下，大众用户市场远未饱和，在 Agent 时代真正到来之前，用模板承载表达的产品形态，或许是 toC AI 图像视频应用更现实的商业选择。

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