WAIC观察 | 大模型之后，趣丸科技打造AI应用新范式

庾子山

2026-07-20 18:16:47

来源: 时代财经

当大模型逐渐成为基础设施之后，AI究竟应该以怎样的产品形态进入每个人的生活？

2026年的世界人工智能大会（WAIC），已经很难再用一场"大模型盛会"来定义。

过去几年，行业讨论的焦点始终围绕参数规模、训练成本和模型排行榜展开。谁发布了更大的模型，谁拥有更低的推理成本，几乎定义了AI产业的发展节奏。

但今年，展馆里的风向明显变了。越来越多企业不再把重点放在模型本身，而是展示Agent、AI硬件以及各种能够直接触达用户的应用。一个越来越清晰的共识正在形成：大模型正在逐渐成为新的基础设施，而真正决定一家AI企业竞争力的，不再是谁拥有最优秀的模型，而是谁能够最快把模型能力变成产品，并进入真实场景。

这种竞争逻辑的变化，也让来自广州的趣丸科技，成为今年WAIC上一个颇具代表性的样本。

WAIC 2026 趣丸展台

展台上，AI音乐创作Agent Tunee、AI视频翻译平台趣丸千音、数字人、AI吉他、TT语音等产品覆盖了多个赛道。看似彼此独立，背后却围绕着同一条主线——围绕自研模型能力，不断打造面向真实用户的产品。

相比展示模型有多先进，趣丸科技更关注的是：当大模型逐渐成为基础设施之后，AI究竟应该以怎样的产品形态进入每个人的生活。

从模型到产品

如果只看产品，很难给趣丸科技贴上一个简单的标签。趣丸既做AI音乐，也做AI语音；既做数字人，也做三维生成；既推出AI硬件，又拥有累计注册用户超过2亿的兴趣社交平台TT语音。业务跨度看似很大，但背后并非简单地铺赛道，而是建立在同一套AI交互能力之上的持续延伸。

过去两年，大模型能力快速提升，不少企业选择围绕一个模型打造一个爆款应用。而趣丸科技走的是另一条路径：围绕自研模型沉淀底层能力，再不断向不同场景复制，形成"模型—产品—场景"的完整闭环。

AI音乐，是这条路径最早落地的方向。2024年，趣丸科技从零开始自研多模态音乐生成大模型"天谱乐"，没有沿用行业普遍采用的开源模型微调路线，而是选择从底层构建模型能力。此后，公司相继推出国产首个对话式音乐创作智能体Tunee，以及全球首款生成式AI吉他TemPolor Melo-D，率先完成了从模型、应用到硬件的完整布局。

全球首款生成式AI吉他TemPolor Melo-D

与传统AI音乐工具不同，Tunee更像一个能够持续协作的创作Agent。用户只需要一句自然语言，就可以完成歌曲创作、歌词生成、MV制作、无限画布编辑以及成片剪辑等完整流程。AI不再只是生成一首歌曲，而是参与整个创作过程。目前，Tunee官网月访问量保持在百万级以上，累计全球用户超过6200万，AI歌曲创作量突破3500万首。

更进一步，趣丸科技没有让AI停留在软件界面，而是继续向硬件延伸。TemPolor Melo-D被定义为全球首款生成式AI吉他，也是业内首次将生成式AI大模型嵌入乐器本体。用户无需复杂乐理知识，就可以通过AI即兴演奏、追光独奏、AI转谱、哼唱成曲等功能完成创作。

过去，人们认为AI更多存在于屏幕里；而AI吉他的出现，则意味着AI开始成为消费电子产品的一部分，也让生成式AI拥有了更具体、更直观的体验载体。

如果说AI音乐解决的是创作门槛，那么AI语音，则瞄准了另一个快速增长的市场——内容出海。近年来，中国短剧、动漫、游戏不断走向海外，多语言内容生产成为行业新的基础设施。但传统人工译制始终存在质量、效率和成本难以兼顾的问题。

趣丸科技推出的趣丸千音，正是围绕这一需求打造。依托自研语音大模型MaskGCT，趣丸千音把AI翻译、配音、字幕生成、高光解说以及海外社交媒体运营整合成一套完整工作流，把过去需要多个团队协同完成的工作压缩到一个平台。AI译制成本较人工降低约90%，效率提升超过50倍，目前每月译制能力达到50万分钟，可支撑约5000部短剧的译制需求，服务覆盖全球30多个国家和地区。

对趣丸而言，翻译只是能力，真正构建的是一套服务内容出海的AI基础设施。

与此同时，数字人与三维生成，也不断拓宽着AI能力的边界。十五运会期间，趣丸科技推出数字人志愿者系统，为运动员、观众和志愿者提供全天候智能服务。赛事结束后，这套系统还将继续进入政务、文旅、会展等公共服务场景，成为广州数字城市建设的一部分。

另一边，趣丸万相则把AI从数字内容进一步延伸至实体制造。用户只需上传一张照片，就能够生成工业级品质的全彩3D实体，实现从二维图片到三维实物的转换。如果把这些产品放在一起观察，就会发现，它们并不是孤立存在，而是建立在同一套AI能力之上。

从不同业务来看，趣丸科技服务的是音乐创作、内容出海、公共服务和兴趣社交等多个领域；但从技术架构来看，它们共享的是同一套AI交互能力。业务边界不断拓展，本质上是在验证同一套技术底座在不同场景中的复用能力，也逐步形成了"模型—产品—场景"相互促进的闭环。

广州的竞争优势

很多人提起AI，第一反应仍然是北京、上海或杭州。北京聚集着国内最头部的大模型企业，是算法和基础研究最集中的地方；上海拥有丰富的算力资源和国际化产业生态；杭州则依托互联网平台和数字经济，孕育出大量AI创业公司。

相比之下，广州过去很长时间并不是AI产业最受关注的城市。但随着大模型进入应用阶段，广州的优势反而开始显现。

原因在于，AI应用的竞争逻辑，与基础模型并不相同。训练一个世界领先的大模型，需要持续投入算力、数据和顶尖科研资源；而让AI真正进入用户生活，更依赖产业基础、供应链能力和真实场景。模型可以部署在云端，但产品必须面对真实用户，而真实用户背后，需要的是一整套产业体系的支撑。

广州恰恰拥有这样的土壤。作为全国制造业和消费电子的重要基地，珠三角形成了覆盖芯片、电子元器件、结构件、整机制造到供应链管理的完整产业链。对于AI硬件企业而言，这意味着研发、打样、测试和量产可以在极短时间内完成闭环，大幅缩短产品迭代周期。

TemPolor AI吉他的诞生，就是这种产业能力的缩影。从核心器件采购到整机生产，再到供应链协同，几乎都能够在珠三角完成。一款融合AI模型、乐器设计和消费电子的创新产品，能够快速完成从实验室到市场的转化，这并非单纯依靠模型能力，而是产业生态共同作用的结果。

软件应用同样如此。

广州不仅拥有成熟的游戏、直播、动漫、影视、音乐等数字内容产业，也聚集了大量消费互联网用户，为AI产品提供了天然的试验场。趣丸科技旗下TT语音累计注册用户超过2亿，在兴趣社交场景中沉淀了大量真实交互需求；趣丸千音能够快速进入短剧、动漫等内容出海产业链；数字人则进入十五运会、政务服务等公共场景，不断积累真实反馈。

正因如此，越来越多AI企业开始强调"场景驱动"。对于应用公司而言，场景不仅意味着商业机会，也意味着持续的产品验证和用户反馈。只有不断进入真实使用环境，模型能力才能真正完成工程化和商业化。

除了产业基础，广州近年来也在持续完善AI创新生态。一方面，广州持续推进人工智能产业体系建设，围绕琶洲人工智能与数字经济试验区等创新平台开放更多应用场景；另一方面，企业不断加强产学研合作。趣丸科技先后与香港科技大学（广州）、香港中文大学（深圳）共建人工智能联合实验室，将前沿研究快速转化为产品能力，也持续吸引AI工程化人才向产业聚集。

如果说北京的优势在于诞生模型，那么广州的优势，更在于把模型变成产品。随着AI竞争进入下半场，这种工程化能力、供应链能力和场景落地能力，正在成为新的竞争壁垒。

产品才是真正的护城河

过去三年，大模型重新定义了整个AI产业。

行业竞争一度围绕算力、参数规模和模型能力展开，拥有领先模型几乎意味着拥有行业话语权。但进入2026年，行业开始出现新的分化：基础模型持续演进，越来越多企业都具备了文本生成、多模态理解、推理和Agent等能力，模型正逐渐成为整个行业共享的基础设施。

真正开始拉开差距的，是产品。

对于用户而言，他们不会因为模型参数更多而选择一款产品，而是关心AI能否真正解决问题。创作者希望更高效地完成音乐制作，短剧公司希望更低成本地完成全球译制，普通用户希望社交更自然，音乐爱好者希望第一次拿起吉他就能完成创作。这些需求最终都要通过产品去满足，而不是停留在模型本身。

与此同时，产品也正在成为模型持续进化的重要来源。每一次AI创作、每一次内容译制、每一次数字人交互、每一次兴趣社交，都会沉淀新的用户反馈，不断推动模型优化。这意味着，未来AI公司的竞争，不再只是模型之间的竞争，而是模型、产品、数据和场景共同构成的系统竞争。

从这个角度来看，趣丸科技此次在WAIC展示的，并不是几款彼此独立的AI产品，而是一条更加完整的发展路径：以自研模型为技术底座，以产品作为用户入口，以真实场景获取持续反馈，再通过不断迭代推动模型升级，形成"模型驱动产品、产品反哺模型"的正向循环。

AI进入下半场，模型仍然重要，但它越来越像水、电、云计算一样的基础能力。未来决定一家AI企业高度的，不一定是谁拥有最大的模型，而是谁能够持续创造真实用户价值，并把模型能力沉淀为每天都在运行的产品。当模型逐渐成为基础设施，产品才是真正的护城河。这也是趣丸科技此次亮相WAIC，更值得关注的意义。