过去一年，全球AI图片赛道的数据追踪揭示了一个矛盾现象：AI商品图头部产品的web端访问量屡创新高，App端月流水稳定在千万人民币以上，看似一片繁荣；但从业者却直言“太卷了”，新入局者难觅机会。这座“围城”里，有人困于流量争夺，有人挣扎于技术瓶颈，而真正的商业化落地仍前路漫漫。  

一、流量争夺战：头部垄断，后来者难突围

从数据看，AI商品图赛道呈现明显的两极分化。以4款头部产品为例，过去12个月中，新增流量基本被头部两家“截流”，中部产品固守艰难，尾部产品月访问量仅几万到几十万。  

头部产品的“强者恒强”逻辑：  
• 技术迭代与功能扩展：头部玩家如Photoroom，早期通过“去除背景”功能验证电商作图需求后，快速拓展AI背景、阴影、模特图等功能，并与OpenAI联合研发，持续优化产品力。  

• 用户心智占领：头部产品通过自然搜索流量和付费广告抢占市场，如Photoroom在“去除背景”关键词的流量占比超70%，且付费搜索和展示广告投入持续增加。  

后来者的突围困境：  
• 差异化竞争难奏效：Pixelcut虽凭借“图片增强”功能（解决Photoroom的清晰度短板）和更开放的模型选择策略实现快速增长，但这种“打补丁”式的差异化难以复制。  

• 大厂入局亦难破局：快手Poify上线3个月流量不足1万，阿里Pic Copilot月活从50万降至25万，反映出工具类产品对大厂吸引力有限，且电商商家对AI生成图的信任度仍存疑（如淘宝上半年整治“AI假图”）。  

流量争夺的本质：电商图片是垂类领域，数据积累形成的行业know-how成为头部产品的护城河。头部玩家通过功能迭代和用户心智占领形成垄断，后来者若无法在细分功能或用户体验上实现突破，只能陷入流量争夺的“红海”。  

二、技术瓶颈：从“真实感”到“一致性”的难题

尽管AI商品图在“去除背景”“加背景”等基础功能上已相对成熟，但在更复杂的场景中，技术瓶颈依然显著。  

商品图的“真实感”挑战：  
• 复杂背景下的失真：商家希望商品图既真实又美观，但AI在复杂背景（如模特穿搭、场景融合）中常出现产品变形、材质失真等问题。例如，耳机在AI生成的背景中可能出现头梁与耳罩连接结构不一致的情况。  

• 解决方案的妥协：部分商家采用“AI生成背景+PS融合”的折中方案，但耗时耗力，无法真正提升效率。  

模特图的“一致性”困境：  
• 服装细节的“不听话”：客户要求AI模特图既要符合服装纹理、材质等细节，又要呈现自然光影和摄影师质感，但AI的自由生成特性常导致服装变形、姿势僵硬。  

• 技术适配的局限：尽管Kontext模型通过多轮编辑提升了服装一致性（如保持材质和版型不变），但其商业化落地仍面临挑战——生成成功率低（仅20%-30%），无法满足商家每日高频次作图需求。  

技术迭代的矛盾：AI技术的快速迭代（如从GPT-image-1到Kontext）虽带来新希望，但行业对“商用级稳定性”的要求更高。创企需在技术选型（如开源架构适配）和行业know-how（如服装、场景数据库）上持续投入，才能突破现有效果瓶颈。  

三、商业化落地的“最后一公里”

AI商品图的流量增长与技术进步，并未直接转化为商业化的全面成功。  

电商商家的矛盾心态：  
• 成本与效果的权衡：国内商家对AI生成图的期待是“立省几十万”，但实际使用中发现，复杂商品图仍需人工干预（如PS融合），成本并未显著降低。  

• 信任度的建立：淘宝整治“AI假图”事件反映出市场对AI生成内容的合规性存疑，商家更倾向于“AI+人工”的混合模式，而非纯AI工具。  

创企的生存逻辑：  
• 细分场景的深耕：如WeShop聚焦服饰品类，通过平衡AI生成与人工调整，满足国内商家对细节的高要求；Pixelcut则通过差异化功能（如图片增强）抢占细分流量。  

• 技术适配的行业Know-how：头部玩家如Photoroom通过持续优化图像分割模型、拓展AI背景库，将技术迭代与用户需求紧密结合；后来者则需找到未被满足的细分场景（如特定品类的背景模板），才能避免同质化竞争。  

四、未来展望：从“工具”到“生态”的跨越

AI商品图赛道的“围城”困境，本质是技术、商业与用户需求三者博弈的结果。未来，破局的关键在于：  
1. 技术突破：提升AI在复杂场景下的真实感和一致性（如Kontext模型的商业化适配），降低人工干预成本；  
2. 场景深耕：针对垂直品类（如服饰、家居）开发定制化解决方案，满足商家对细节的高要求；  
3. 生态构建：整合AI生成、人工编辑、合规审核等环节，形成“一站式”服务生态，而非单一工具。  

这场混战中，没有绝对的赢家。头部玩家需警惕技术迭代带来的颠覆风险，后来者则需在细分领域找到差异化生存空间。而真正的赢家，或许是那些能将技术、商业与用户需求完美平衡的玩家——毕竟，AI商品图的终极目标不是“替代人力”，而是“赋能商家”，让每一张商品图都成为销量的助推器。