如今爆火的生成式 AI 领域里，先进的技术层出不穷，但能实现研发、收入齐头并进的公司还真不算多。
不过就在本周四，「AIGC 第一股」出门问问发布了 2024 年度报告，其成绩引发了业内关注。
财报显示，截至去年 12 月 31 日，出门问问总收入达人民币 3.9 亿元，与 2023 年同期相比增长 6%。值得关注的是，其中 AIGC 解决方案收入为人民币 2.2 亿元，较 2023 年同比增长达到了 88.5%。
出门问问的纯软件 AIGC 产品化服务经历了持续的大幅增长：2021-2024 年营收分别约为 0.07 亿元、0.4 亿元、1.18 亿元和 2.22 亿元，占总收入的比例分别是 1.7%、8.0%、23.3% 以及 56.8%，已成为公司的最主要业务。
看起来，出门问问正在竞争日益激烈的生成式 AI 领域持续突进。
生成式 AI 能力，覆盖全链路
与深度学习技术发展初期时类似，目前生成式 AI 技术发展日新月异，但全行业也面临着商业化思路随时会被挑战的问题。一方面已经出现很多成功的 AIGC 用例，从 ChatGPT 会员、大模型 API 到大模型一体机，呈现出一片火热的态势；另一方面，全球的 AI 大模型公司都面临着投入转化的问题，时有明星大模型公司传出停止预训练，甚至寻求被收购的消息。
动辄千亿参数的基础大模型所需要的研发和投入，让参与其中的玩家在跟进先进水平的同时，无不在思考业务的发展前景。
在这样的环境下，出门问问的业务早已做到了纯软件、高毛利与国际化。当很多 AI 创业公司陷入高级人力外包的「项目制」困局时，出门问问 All in 生成式 AI，并在服务形态上做出了面向消费级市场的选择。
这样良好的增长态势，离不开公司创始人李志飞对 AIGC 应用的深刻理解。
李志飞认为，无论是在底层模型，还是在产品能力上下功夫，终究都要直面商业化这道必答题。
AI 创业需要找准用户的需求，但这只是起点。用户愿意付费、不惧巨头竞争、商业模式可持续，这三点缺一不可。只有找到既能持续盈利又具备护城河的商业模式，才能在风起云涌 AIGC 生态中站稳脚跟。
基于这样的思考，出门问问选择了一条独特的发展路径：通过打通文本、图像、音频、视频等 AIGC 全链路能力，并将其模块化、标准化，搭建起一个如同「积木」般灵活组合的技术体系。
面向全球内容创作者，出门问问形成了的以 AI 配音助理「魔音工坊」（海外版「DupDub」）、AI 数字分身「奇妙元」（海外版「LivGen」）、企业级 AI 数字员工平台「奇妙问」和一键式 AI 短视频生成平台「元创岛」为核心的产品矩阵。
要支撑起如此丰富的产品矩阵，强大的技术底座必不可少。
2023 年，出门问问推出了具备多模态生成能力的自研大语言模型「序列猴子」。这个看起来有些奇怪的名字来自「无限猴子」定理 —— 如果一群猴子随机地敲打打字机，从概率上来讲，总有一天这群猴子一定会写出完整的莎士比亚作品。
「序列猴子」将 AI 的创造力延伸到了维度，它同时支持文字生成、图像生成和语音识别和语音生成，成为出门问问产品版图的强大引擎。
「注意看，这个男人叫小帅，这个女人叫小美……」 这些台词有点耳熟？其实我们早就和出门问问的产品是老相识了。
这些影视解说的 AI 配音，都来自「魔音工坊」。
作为全球领先的一站式 AI 配音软件，「魔音工坊」及其海外版「DupDub」正在重新定义短视频的内容创作流程。这背后，是出门问问在语音技术领域的持续突破。
为了打造更自然、更真实的 AI 声音，出门问问携手香港科技大学、上海交通大学等顶尖研究机构，共同开源了新一代语音生成模型 Spark-TTS。在此基础上推出的革命性 TTS 引擎 TicVoice 7.0 更是实现了质的飞跃——它能够仅依靠语言模型，以单阶段、单流方式完成语音生成，带来媲美真人的自然声线，同时还具备跨语种生成的惊艳能力。
TicVoice 7.0 的能力已经在「魔音工坊」中充分展现：仅需 3-10 秒的音频即可完成语音克隆，支持 50 个国家语言、600 多个声音库，在客服、有声书、情感直播、影视解说等场景中持续创造着惊喜。
如果说「魔音工坊」让 AI 掌握了说话的艺术，那么「奇妙元」则为这些声音找到了最适合它们的形象。
在义乌中国小商品城，两万家商户的数字分身正开着永不打烊的全球贸易——他们的虚拟形象用着地道的英语，穿梭在世界各地的客户之间，让小商品走向大世界。
打开「奇妙元」的界面，我们只需要上传一小段真人出镜的视频，就能做到「一条视频，全球开播」。克隆出自己的数字分身之后，想说日语、韩语、西班牙语，各种语言的带货视频都能批量制作。
让跨语言视频制作变得如此简单的能力，源自出门问问在数字人技术上的深度突破。最新的 WetaAvatar 4.0-Talking Photo 通过双引擎驱动，将数字人的表现力提升到新高度：运动预测引擎能从语音中精准提取参数，实现嘴型与声音的完美同步；人脸驱动引擎则能将静态照片注入生命力，让面部表情和微表情的变化都栩栩如生。
当它与 TicVoice Pro 结合，就轻松实现了语音和形象的双重克隆，大大降低了视频制作门槛。
WetaAvatar 4.0-Talking Photo 的技术架构。
而「序列猴子」视频理解大模型的加入，更是让 AI 能够精准解析任意长宽比的视频画面，通过强大的 OCR 与快速推理能力，全方位赋能创作过程。
出门问问的数字人引擎技术示意图。
从数字世界来到物理世界，结合了「奇妙元」和具身智能的「奇妙问」在企业服务领域大放异彩。
「奇妙问」是一个 AI 交互式数字员工生成平台。
从数字接待员到智能导医台，从校园辅导员到智慧零售导购，「奇妙问」已在义乌小商品城、西安交大、美宜佳等众多场景中落地。
「元创岛」则专注于让 AI 视频创作变得简单。这个「一键成片」的平台从诞生之日起就确立了清晰的商业模式，在 AI 创作、小说推流、短剧制作等领域快速扩张，吸引了咪咕音乐等众多头部用户。
灵活的技术模块和产品功能的任意组合，出门问问不必担心 AI 行业普遍存在的重模型轻产品的问题，实现了技术能力的最大化复用：
首先是技术升级更加灵活。就像更换零件一样，系统可以随时接入最新的模型能力，比如 DeepSeek 的先进算法，或是华为云昇腾的强大算力，持续提升产品性能。
其次是产品创新更加敏捷。不同功能模块的组合可以快速孵化新产品，例如在荷兰国际广播大会上亮相的「AI 数字员工」，就是将「魔音工坊」的多语言配音能力与「奇妙元」的数字分身技术结合的成果。
2024 年 9 月，「奇妙元」海外版 「LivGen」数字人亮相荷兰国际广播大会。
最重要的是，这种架构让产品能够快速响应市场需求。以「魔音工坊」为例，最初的新闻播报助手，到有声小说配音工具，被印证不可行之后，迅速转型为如今风靡全网的短视频配音平台，每一步都源于对市场反馈的精准把握。
这套架构催生了一个强大的价值增长闭环：产品产生的海量数据持续反哺大语言模型训练，提升模型能力；升级后的模型又为产品注入「更强大脑」，打造出更具竞争力的产品。
市场用数据给出了最好的印证——去年，出门问问的 AIGC 产品吸引了超过 1000 万注册用户，其中付费用户突破 100 万人。
持续引领行业风向，未来还要组织 AI 化
今年 1 月 DeepSeek 横空出世，既推动了 AI 领域技术进步，也让生成式 AI 再次破圈，催生了大量热门应用。盛景之下，人们开始重估 AI 领域中的众多公司和机构，可以看到，其实此前一些国内公司已经展示了实力。
2024 年 4 月，号称「AIGC 第一股」的出门问问在香港联交所挂牌上市。其报告公司 AIGC 业务增长达 123.8%，在总营收中的占比超过一半，已经走完了从传统 AI 收入模式转型至生成式 AI 的进度条。
这并不是出门问问第一次做到先行业而动。事实上，AI 领域几次跨越周期的转型，出门问问都是最早出发的那一批。
2012 年，刚刚成立的出门问问率先了切入语音助手赛道。其团队从零到一构建了开发声音信号识别、自然语言处理、垂直搜索等一系列技术，提供的中文语音助手可以实现查天气、查航班、查火车票等功能，构建起了「语音版搜索引擎」。
在语音识别面临场景限制，AI 技术不成熟等挑战之下，出门问问果断走向「软硬结合」的道路。自 2014 年起，公司陆续推出智能手表、智能后视镜、ADAS 等产品，并打开了海外市场。这家公司也逐渐从一个单纯的软件技术服务商转变成为覆盖算法、硬件、供应链、销售、品牌、电商的全栈式软硬结合公司，业务逐渐扩展到了车载、金融、物联网等领域。
到 2022 年末，ChatGPT 引爆全球生成式 AI 浪潮，科技公司和创业团队面临着大模型研发极度耗费资源的挑战，出门问问果断开启了「产模结合」之路，依靠自研基础大模型能力和一系列产品重回大众视野。
回溯出门问问发展的这段历程，可以清晰地看到这家公司的前瞻性与探索精神。每在浪潮来临之际，出门问问都是最早做到行业认知，并开始行动的。
放眼未来，出门问问早已开始了新的尝试。「当 AI 智能体变得可行的时候，除了做产品外，公司的组织 AI 化是都在考虑的事情，」李志飞在本周的业绩媒体会上表示。「一个 200 人的公司，在未来也许只有二三十个人类员工，其余都是 agent，这不是科幻，而是很多小型的创业公司正在做的事情，我们作为一个存在十几年的公司，必须跟上这个潮流，使我们转型为一个原生 AI 组织。」
出门问问计划在未来一年将 AI 嵌入公司的整个工作流程，实现文档的全数字化，进而让智能体全过程参与执行与管理，以此实现效率提升、扁平化管理等效果。
从自我开始用 AI 改变生产关系，大幅提升生产力，这样才能更好地引领更多行业的智能化转型。可以预见在一系列「智能体化」之后，出门问问前进的脚步还将更快。
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