最近，Twitter上的人们在谣言说稳定性AI计划按照信息报道卖掉自己。自2022年8月推出稳定扩散以来，它已经跌至不到两年的时间出售公司的地步。即使根据许多行业内部人士的说法，如果真正投放市场，稳定性AI也不会以太多的钱出售。

进入2024年，稳定AI风暴一直在发生。 3月21日，几位核心研究人员剩下稳定的扩散。不到两天后，稳定AI首席执行官Emad Mostaque宣布辞职，并退出了董事会。不到一个月后的4月19日，稳定性AI宣布将裁员20名员工，约占所有员工的10。

稳定性AI DUG有多大？根据信息，稳定性AI私人表示，其2023年的收入仅为800万美元，远低于在线传闻的1100万美元。根据彭博（Bloomberg）2023年10月的报告，稳定AI将在一个月内在员工工资和云计算等领域花费800万美元。否则，公司的利润率将达到-1100。

在2024年的第一季度，稳定性AI的收入不到500万美元，这似乎赚了更多的利润，但损失了超过3000万美元，利润率略好，略好，即-600。

该公司的业务业绩一团糟，欠了很多外债。有传言称，稳定性AI欠云计算供应商和其他公司1亿美元。相比之下，隔壁的Midjourney只有十二名员工，年收入约为3亿美元。

由于财务状况如此糟糕，几乎所有原始图形产品都将使用其基本模型的稳定性AI。问题是什么？

开源+ API业务模型陷阱

经过一些数据搜索，作者主要概括了此问题的两个原因：一个是公司管理层存在问题，另一个是稳定性AI的业务模型尚未实施。

稳定扩散实际上不是稳定性AI开发的产品。该模型最初是由慕尼黑大学开发的，该项目负责人罗宾·罗姆巴赫（Robin Rombach）攻读博士学位，以及另一个AI视频创业跑道。

稳定性AI最初仅为项目提供计算资源并获得命名权。 2022年，稳定AI说服了公司负责人和其他核心成员加入公司的Robin Rombach，“合理”获得了稳定扩散的所有权。

尽管他们已经获得了所有权，但稳定性AI的管理还是凌乱的。一位辞职的员工透露，首席执行官Mostaque几乎不了解研究，也没有为研发团队制定计划并分配资源。此外，他的个人教育，欺诈，投资者的欺诈和欠款引起了稳定AI管理和负面新闻的困惑。如果管理混乱是一个例外，那么稳定性AI选择的商业化路径正在向许多开源模型和API收费的公司发出警报。

众所周知，稳定的扩散是一个开源模型，每个人都可以免费下载和修改。

稳定性AI本身依靠API，企业服务和与AI相关的咨询来赚钱。这种开源商业化模型模仿了Linux提供商Redhat，它依靠开源来获得受欢迎程度，然后通过依靠API和企业定制产品来在B面上赚钱。稳定扩散在发布开始时启动了API。

目前，市场上的大多数原始图片产品都使用SD及其衍生产品模型，并且其受众群体比Midjourney和Dall-E等封闭的源模型大得多。为什么这么多初创公司采用稳定的扩散，而不是通过官方API来赚钱？

第一个原因实际上是模型本身的设计。由于SD从一开始就一直是开源模型，因此与封闭的源模型相比，它的设计具有更少的参数，更轻，以满足离线部署的需求。因此，SD原始模型的原始图效应实际上不如封闭源模型的原始效应。

但是，作为开源模型，SD在其设计中留下了许多“可调空间”。例如，对SD模型进行微调可以获得检查点，该检查点可以优化特定样式的原始图片的质量。它可以基于检查点进一步调整跨意思层，以形成洛拉模型以添加特定对象或达到字符和样式的一致效果。这些都为用户和开发人员提供了根据需求/方案获得更好结果的可能性。在实际实施中，大多数开发人员将重新研究SD模型，以适应电子商务，广告或漫画面孔。

直接致电API并简单地制造壳产品实际上不是很有竞争力，无法满足大多数制造商的业务实施需求。

第二个原因是成本问题。

实际上，如果您仅查看API费用，除了最昂贵的SD3外，可以说诸如SDXL和SD1.6之类的开源模型的API可以比Openai便宜得多，并且与Tencent Hunyuan的Wenshengtu API相当。

但是，如上所述，许多制造商将选择自己部署以实施它。 SDXL和SD1.6都是完全开源的模型，任何用户都可以自己下载和部署这两个模型。即使是一些云制造商，也将在自己的解决方案中将SD完全开源的SD模型制作到插件插件中。

然后，我们将云部署的成本更新到表中，它将成为这样：

这样，尽管SD在API价格比较中并不昂贵，但与其他一些方法相比，它没有成本优势。

Google搜索“ SD API”结果（第1部分），第三方API的价格（第2部分）

最后，由于其完整的开源，三方API在稳定扩散出来后不久以各种方式出现。目前，在Google上搜索“稳定扩散API”的第一项是官方网站，第二个项目是一个带有第三方API的网站。该网站甚至提供无限的API使用服务，价格为每月147美元。

SD使用的有关“分销模型”的创意ML OpenRail-M许可协议的条款。注意：SD使用的协议是为AI开源产品设计的，而国内海外产品（例如DeepSeek）将使用MIT协议用于一般开源软件。两者的商业化条款基本相同。前者将在道德层面上制定更多的规定，以鼓励人们安全使用AI。

关于其他使用开源模型制作三方API的公司的法律问题，我咨询了法律专业人员。他说，是否可以提供三方API服务，需要参考产品协议中列出的商业条款。如果违反条款，原始开发人员有权提出索赔。稳定扩散使用的协议完全允许将模型分配给第三方，包括付费API的销售，这使得SD的官方API显然增加了无数竞争对手。

目前，许多国内大型型号正在采用开源+ API的道路，但是根据开源，它们将具有更强大的封闭源模型，或者简单地将开源封闭源分为两个系列（例如Google\’s Gemini和Gemma），保留了对API的一些差异，并在开源和商业化之间找到平衡。

看着它，稳定的AI处于“疯狂的钱燃烧但不利的收入”的情况下。实际上，这是因为它尚未推出开放时可能与开源模型不同的差异化产品，并且无法就价格与自我部署的模型竞争。当价格较低并且部署并不麻烦时，B端用户自然会更喜欢自己部署大型模型，甚至直接使用部署开源模型而不是调用API的云服务。稳定的AI自己的模型开源阻止了其商业化路径。

从开源到封闭的来源，稳定的AI的自我救援能否取得成功？

这种商业化困境已通过融资来维持稳定的AI。早在去年11月，有消息传出了投资者对公司业绩不满意的消息，并要求首席执行官辞职。

为此，稳定性AI已开始进行大量进行商业化尝试，涵盖API，限制自我部署模型的商业化以及TOC订阅付款。

去年12月底，Stable AI改变了部署自己型号的用户的政策。简而言之，它不能在市售上可用，可以免费使用，但是如果它是市售的，则必须购买会员资格。

此策略更改所涵盖的模型包括SDXL Turbo，视频生成模型SVD等（将来将提供SD3）。与以前坚持不限制商业用途的开源协议不同，稳定的AI希望通过限制“自我部署”模型的商业许可来赚取收入。

此外，SD3已经宣布了很长时间，并且尚未在线启动该模型。它仅提供API调用。稳定的AI似乎正在转向封闭的来源。

4月17日，Stable AI宣布SD3和SD3 Turbo可以通过致电API访问模型，并且在X帖子中也提到，为了履行开源的承诺，这两种型号将在将来将其添加到稳定的AI成员的利益中，但它永远不会提及完整的开源。

稳定的工匠订阅价格

除了收集该模型的会员费用外，5月9日，ASTABLE宣布，它已经启动了C-End业务并推出了Stable Artisan，这是一种基于Discord的AI Image Tool。

用户可以在Discord中输入提示单词，并使用最新模型，例如SD3，稳定的视频和稳定的图像核心来执行操作，例如RAW图片，编辑图片和生成视频。在商业化方面，稳定的工匠采用订阅系统，用户可以根据原始图片的数量每月或每年支付。 “ Discord Platform + 4订阅付款”几乎是Midjourney型号的副本，但订阅价格略便宜。

但是，问题是，在各种传记模型的竞争中，稳定的AI仍然可以从C-End用户那里获得钱吗？

要探讨这个问题，我们必须首先查看稳定AI的模型功能是否具有优势。答案是“似乎并不是”。让我们以最新的SD3为例，尽管稳定的AI在论文中说，经过测试后，SD3比市场上的所有模型都强。

但是，根据国内媒体进行的评估，就细节质量，语义理解和美学的三个点而言，SD3基本低于MidJourneyV6。尽管此评估是相当主观的，但根据作者所看到的其他评估结果，可以得出结论，SD3不会粉碎Midjourney和Dall-E的强度，而不同的模型在不同维度上具有自己的优势和缺点。

负提示单词，种子价值，纵横比，模型（仅SD3和Coreke Xuan）和图片数量

此外，对于与API相同的问题，稳定的工匠无法像市场上的其他原始图像产品那样调整更多参数或使用LORA，并且可能不像使用开源SD模型那样可控。

此外，目前稳定的手工艺品仅支持在“ Discord Chat”框中输入提示，但是在阅读此内容后，几乎没有对用户的指导。尽管用户可以两次创建其他人类生成的图片，但他们只能在“ Midjourney的原始版本”中逐页搜索页面。更不用说，像许多原始图片产品一样，有些设计使用户可以单击标签来生成及时的单词，或者单击一键制作相同的型号，这很方便用户操作。

此外，作者还浏览了其他用户的原始图片记录。大多数用户正在使用文学图片工具。使用线条图或其他功能（例如背景/对象）的用户并不多，并且此背景删除的效果似乎不是很好。

在邀请页面上显示的在线人员的数量

从受欢迎程度来看，稳定的扩散不和谐仅占Midjourney在线人数的一小部分。目前，Midjourney网站上的原始图像功能已向具有100多个原始图像的用户开放，并且网站上基本上使用了其他原始图像产品。稳定的扩散刚刚开始了一年半以前的产品花费的道路。

最后写

作为AI时代的明星，稳定的扩散和稳定的AI已经写下了很强的印记，但是在不到2年的时间里，它已经降至销售公司的水平，这也是可惜的。通往开源AI的道路是否可以爆发出“疯狂燃烧但不赚钱”并找到可行的商业模式的死胡同，仍然可能需要未来的AI初创公司来给出答案。

参考：

1。稳定扩散| SD Tencent Cloud 3步骤部署，整个过程的五分钟，并带有价格表

2。稳定AI面对现金紧缩，讨论销售

3。曾经受欢迎的AI独角兽已经到达了在树上跌落金钱的边缘