10 人 1600 万美金 ARR，华人团队 OpenArt 用了这 11 个 AI 技术栈
华人团队做的 OpenArt，在 10 人团队的情况下已经将 ARR 做到了 1600 万美金，其 CEO Coco Mao 陆陆续续分享了不少经验，这几点我觉得挺有价值：
1.定位：如何找准自己的定位
早期，OpenArt 面临的问题是定位：在一个快速演进的市场中，如何找到自己的定位？当时的 AI 图像生成市场群雄并起——Midjourney 凭借其艺术化的输出赢得了设计师的青睐，DALL-E 以技术实力著称，而无数新创公司都在争夺这个看似无限大的蛋糕。
最初的几个月里，我们每天都在问自己同一个问题：OpenArt 与 Midjourney 或 Ideogram 有什么不同？说实话，在核心功能和技术层面，所有产品都非常相似。
从表面看，OpenArt 确实很难与竞争对手区分开来——都提供文本到图像的生成功能，都使用类似的 AI 模型，都面向创意工作者。但很快她们意识到，真正的差异化往往不在于技术本身，而在于用户体验和使用场景的精准把握。
经过几个月的探索和用户反馈，OpenArt 团队确定了三个核心用户群体：
- 内容创作者：需要为社交媒体快速生成吸引人的视觉内容
- 奇幻爱好者：包括 RPG 玩家、动漫粉丝等需要个性化角色和场景的用户
- 中小企业：特别是营销机构，需要为客户创建各种类型的广告素材
2.增长：SEO 驱动的爆发式增长
传统的 SEO 策略为 OpenArt 带来了一定流量，但增长曲线已经明显趋平。这时，Coco Mao 提出了一个大胆的假设：程序化 SEO（pSEO）可能是打破增长瓶颈的关键。
想法来自于她在 Google 搜索工作时的经验。比方说用户在搜索 AI 图像生成工具时，往往会使用非常具体的长尾关键词，比如"AI 动漫角色生成器"、"AI 外星生物生成器"等。这些搜索背后都有明确的意图，但当时市场上很少有产品针对这些特定需求进行优化。
2024 年 3 月，OpenArt 与 pSEO 公司 daydream 建立合作关系，daydream 团队帮助 OpenArt 识别出了一个具有巨大潜力的 pSEO 策略——创建针对特定主题的 AI 生成器页面。每个页面都遵循标准化的结构：
- H1 标题：AI [主题] 生成器
- 四个不同的示例按钮，直接链接到 OpenArt 的用户工作台
- 展示各种艺术风格的示例画廊
- 使用指南和提示词优化建议
同时，daydream 不是简单地生成通用 AI 内容，而是：导入 OpenArt 自己的图像库数据，确保示例的真实性和多样性；结合 OpenArt 的内部知识库，生成符合品牌调性的内容；使用详细的、品牌特定的脚本指导 AI 内容生成。
从 2024 年 4 月开始的 8 个月内：创建了 600 多个 pSEO 页面，月访问量达到约 100 万次，让 OpenArt 在"AI 艺术生成器"相关搜索中跻身前 10 名。
3.战略转型：从图像到视频
到 2024 年底，OpenArt 已经在 AI 图像生成领域占据了一席之地，但她们意识到，随着 Ideogram、Playground AI、Craiyon 等竞争对手的涌现，AI 图像生成市场正变得极度竞争和同质化。CEO Coco Mao 在一次采访中说，
在一个由他人定义的品类中运营，意味着你只是众多玩家中的一个，可能还是较小的那个，我们的愿景是让 OpenArt 成为一个品类定义公司。
这个新品类就是视觉故事讲述。文本叙事已经实现了民主化——大多数人都能读写，任何有故事的人都能分享。但视觉叙事直到 AI 时代才开始真正民主化。传统上，创建视觉故事需要高昂的制作成本和专业知识，但 AI 正在改变这一切。
为了验证这个方向，OpenArt 赞助了 MIT AI 电影黑客马拉松。结果非常不错：一个由 5 名纽约大学电影学院学生组成的团队，仅用两天时间就创作出了接近皮克斯水准的短片——这在传统制作流程中需要整个工作室数月的时间。
其策略不是和 Sora、Pika 或 Runway 这些被她们称为"手动挡"的工具，而是专注于打造他们所说的"Uber 式"的解决方案。
所谓Sora/Pika/Runway = 手动挡工具，是指用户需要逐个生成片段，添加音频，管理各种元素，这种方式控制力强但需要大量工作；
而OpenArt 所采取的 Uber 模式，用户只需输入简单想法，系统自动完成脚本编写、故事板生成和视频制作。这里定位的核心是工作流程自动化。目前视觉故事创作流程通常包括：
- 脚本开发（通常使用 ChatGPT）
- 故事板生成（使用 OpenArt 等图像生成工具）
- 视频转换（将关键帧转换为视频片段）
- 后期制作（添加音效、音乐等）
OpenArt 的目标是将这个复杂的多步骤流程压缩为一个简单的输入→输出体验。
4.技术：解决了角色一致性问题
角色一致性问题是创作者面临的最大痛点之一。传统上，维持角色在不同场景中的视觉连续性需要复杂的变通方法。OpenArt 通过多模态集成组合多个开源工具做到了很好的效果，包括：
- Stability AI 和 Flux 用于模型微调
- ElevenLabs 用于语音生成
- Kling 和 Hailuo 用于图像到视频转换
这种"乐高积木式"的架构让 OpenArt 能够快速适应技术进步，同时为用户提供端到端的解决方案。
5.未来：从工具到内容平台
OpenArt 的长期愿景是成为 AI 原生社交媒体平台的基础。当前阶段，他们专注于完善工具端的体验，但未来可能会探索更多互动式的内容格式——比如观众可以看到自己出现在视频中，或者在不同的决策点选择故事走向。
随着基础模型变得越来越强大，用户是否还需要中间平台？CEO Coco Mao 认为，如果仅依赖模型能力，当更好的模型出现时，用户可能会完全绕过平台。因此她将将 OpenArt 定位为故事可视化的解决方案——用户在这里保存他们的角色、故事和模板——这样 OpenArt 在受益于技术进步的同时，仍然对用户有价值。
10 个人团队如何做到 1600 万美金的 ARR，Coco Mao 分享了她们采用的 AI 技术栈，如下图：
产品开发层面
编程工具 ： Cursor, Windsurf 我们的工程师根据个人偏好选择使用 Cursor 或 Windsurf。两者都能彻底改变大型代码库的工作方式——全局上下文搜索功能让团队成员不再需要费力查找他人编写的函数。我们这样的小团队得以专注于构建而非 Slack 讨论，从而支撑数百万月活用户。
测试工具 ： Checkly, Stably Checkly 用于监控关键后端接口，Stably 则通过 AI 驱动的端到端测试覆盖核心用户路径。这大幅减少了手动 QA 和 SRE 工作量，同时使生产环境更加稳定和可观测。
客户成功层面
支持工具 ： Serif 我们每天处理数百封支持邮件，传统方式需要 8 名以上客服。Serif 能自动生成 70% 以上的回复且无需修改。它会持续学习我们的语境和沟通风格，实现最小化人工干预的同时提供有温度的支持。
反馈工具 ： Claude Claude 直接集成在网站中，实时分析用户反馈和情绪。它能立即显示哪些功能需要更新、哪些设计让用户困惑、以及潜在漏洞的位置。
用户研究工具 ： Dovetail 尽管团队精简，我们每月仍进行深度用户访谈。Dovetail 帮助快速梳理数十小时访谈内容，精准提取关键需求以指导产品方向。
内容审核工具 ： Cinder 平台每日处理数百万张图片。Cinder 提供规模化审核工具，标记边缘案例、简化人工审核，在保障内容安全的同时不拖慢运营效率。
市场营销层面
程序化 SEO： ChatGPT, OpenArt 过去 SEO 极其耗时，现在我们建立 AI 驱动的工作流——每月产出数百个高质量页面（非垃圾内容），带来数百万自然流量。OpenArt 秒生成吸睛图片 / 视频，ChatGPT 撰写 SEO 优化文本，无需庞大内容团队。
SEM 广告 ： OpenArt, DeepSeek 仅需 1 人兼职即可管理数百个广告活动。OpenArt 快速生成高转化素材，DeepSeek 撰写效果出众的广告文案（其语气控制能力远超其他大模型）。
网红挖掘 ： Beacons AI, GMass 每次新品发布（每周超 2 次），用 Beacons AI 匹配契合度 90%+ 的网红。GMass 实现批量个性化邮件触达，单次可联系数十名创作者。
网红管理 ： Serif, MightyScout 网红回复后，Serif 接管 1 对 1 对话并保持人性化语气。MightyScout 自动追踪帖子表现，让我们能专注关系建立而非后台监控。
YouTube 分析 ： VidIQ 作为核心社交阵地，VidIQ 帮助我们挖掘热门话题、优化标题 / 缩略图、追踪视频表现。这套体系让我们在无专职团队情况下一年内订阅量从 0 增至 7 万。
