昨天 Twitter 上大家在传 The Information 报道的 Stability AI 打算把自己卖了的消息。从 2022 年 8 月推出 Stable Diffusion 以来，不到两年的时间，沦落到出售公司的程度。甚至据很多业内人士分析，Stability AI 真的放到市场上，可能卖不出多少钱。
编者按：本文来自微信公众号 白鲸出海（ID：baijingapp），作者：张凯然，编辑：殷观晓，创业邦经授权转载。
根据 The Information 的说法，Stability AI 私下表示2023 年的营收只有 800 万美金左右，这一个数字比之前网传的 1100 万美金还低了不少。而根据彭博社在 2023 年 10 月的报道，Stability AI 一个月就要在员工工资和云计算等领域支出 800 万美金，其他不算，公司利润率怒达-1100%。而 2024 年第一季度，Stability AI 收入不到 500 万美元，貌似赚得多了点，但亏损超过 3000 万美元，利润率稍微好看了些，也就是-600%。
公司经营结果一塌糊涂，还欠了不少外债，据传 Stability AI 欠云计算供应商与其他公司 1 亿美元。相比之下，隔壁 Midjourney 只有十几名员工，就能拿下 3 亿美金左右年营收。
如此糟糕的财务情况，几乎所有生图类产品都会用其底层模型的 Stability AI，到底问题出在哪？
虽然获得了所有权，但是 Stability AI 的管理却一地鸡毛。有离职员工透露，CEO Mostaque 几乎不懂研究，也不会为研发团队制定计划、分配资源，加上他个人的学历、经历造假、欺骗投资人、欠薪等丑闻，造成 Stability AI 管理混乱，负面新闻缠身。如果说管理层混乱是一个例外，
众所周知，Stable Diffusion 是一款开源模型，所有人都可以不要钱下载和修改模型。
而 Stability AI 本身则是靠 API、客户服务、AI 相关的咨询来赚钱。这个开源商业化模式，模仿的是 Linux 的提供商 RedHat，
Stable Diffusion 在推出伊始就上线了 API。目前来看，市面上绝大多数的生图产品，使用的都是 SD 和它的衍生模型，受众远比 Midjourney 和 DALL-E 等闭源模型要大很多，而为什么 Stable Diffusion 被那么多创企采用，官方做 API 却不赚钱呢？
，由于 SD 从一开始就是开源模型，所以在设计时就比闭源模型参数更少，更轻量，以满足离线部署的需求，因此，SD 原模型的生图效果其实是不如闭源模型的。但是 SD 作为开源模型，本身设计上，留下了很大的“可调整空间”，例如对 SD 模型进行微调能够获得 Checkpoint，可以优化某种特定风格的生图质量，进一步还能在 Checkpoint 的基础上对 cross-attention layer 做调整形成 LoRa 模型，来添加特定对象或实现人物、风格一致的效果。这些都给了用户和开发者按需求/场景，实现更佳效果的可能。而在实际落地中，绝大多数开发者都会对 SD 模型进行重新训练，来适应电商、广告、或者漫画脸等场景。
而直接调用 API，单纯做套壳产品，其实竞争力不大，不足以满足多数厂商的业务落地需求。
其实单看 API 费用的话，除了最新推出的 SD3 比较昂贵之外，SDXL 和 SD1.6 等已开源的模型的 API 可以说比 OpenAI 便宜不少了，与腾讯混元的文生图 API 价格相当。
根据网络上的分享，使用腾讯云部署 SD 1.5 的线 张图片；而上面提到的 AWS 的云服务，1 美金大约可生成 240 张图片。而如果选用更便宜的云服务提供商的话，这样的价格能做到更低。
这么一比，虽然 SD 在 API 价格对比层面，费用确实不高，但和其他一些方式比没有成本优势。
，目前在谷歌搜索“Stable Diffusion API”第一条是官网，第二条就是一个第三方 API 的网站，甚至这一个网站提供无限次使用 API 的服务，价格为 147 美金/月。
SD 使用的 Creative ML OpenRAIL-M license 协议关于“分发模型”的条款，注：SD 使用的协议是专为 AI 开源产品设计，而类似 DeepSeek 等国内出海产品会使用针对一般开源软件的 MIT 协议，两者商业化条款的规定基本相同，前者在道德等层面上会做了更多的规定，促使人们安全地使用 AI。
他表示能否提供三方 API 服务需要参考产品协议中列示的商用条款，如果违反条款，原开发者就有权进行索赔。而 Stable Diffusion 所使用的协议，完全允许向第三方分发模型，包括销售付费 API，这让 SD 官方的 API 无形中又多了无数竞争对手。
目前，很多国内大模型都在走开源+API 的路径，但是在开源的基础上，都会拥有能力更强的闭源模型，或干脆将开源闭源分成两个系列（比如 Google 的 Gemini 和 Gemma），为自己的 API 保留一些差异，在开源和商业化方面找到平衡。
看下来，Stablity AI 陷入“疯狂烧钱，但营收不利”的局面，实际上的意思就是没有在开源的同时推出能够区别于开源模型的差异化产品，在价格上也无法与自行部署模型来竞争。在价格更低、部署也并不麻烦的情况下，B 端用户们自然会更倾向自行部署大模型、甚至直接用部署了开源模型的云服务，而不是调用 API，
这个政策变更覆盖的模型有 SDXL Turbo、视频生成模型 SVD 等（未来还会有 SD3）。与之前坚持的不限制商用的开源协议不同，Stablity AI 想通过限制“自部署”模型的商用权限获得收入。
4 月 17 日，Stablity AI 宣布 SD3 和SD3 Turbo 能够最终靠调用 API 中访问模型，而且在 X 帖文中还提到，为了实践开源的承诺，未来将在 Stablity AI 会员的权益中添加这两款模型，但绝口不提完全开源的事情。
除了收模型的会员费，在 5 月 9 日，Stablity AI 又宣布开始做 C 端生意了，推出基于 Discord 的 AI 图像工具 Stable Artisan。
用户都能够在 Discord 中输入提示词，用 SD3、Stable Video 和 Stable Image Core 等最新模型进行生图、修图、生成视频等操作。商业化方面，Stable Artisan 采取订阅制，用户能够准确的通过生图数量的需求按月或年付费。“Discord 平台+4 档订阅付费”，这几乎已经是照抄 Midjourney 的模式了，只不过订阅价格略便宜一些。
但问题是，面对各路生图模型的竞争，Stablity AI 还能收到 C 端用户的钱吗？
我们以最新推出的 SD3 为例，虽然 Stablity AI 在论文中表示经过测试，SD3 比市面上所有模型都要强。但是根据国内媒体进行的测评，在细节质量、语义理解和审美三个点的评分上，SD3 基本都低于 MidjourneyV6，虽然这个测评带有不小的主观性，但是综合笔者看到的其他测评结果，至少能得出结论，SD3 并没有碾压 Midjourney、DALL-E 的实力，不同模型在不同的维度上各有优劣。
而且，与 API 有同样的问题，Stable Artisan 也不能像市面上的其他生图产品那样调节更多的参数或使用 Lora，
此外，目前 Stable Artisan 只支持在 Discord 聊天框里输入 Prompt，但是笔者看下来，就没有对用户的指引，用户虽能二次创作其他人生成的图片，但只能像“原始版 Midjourney”那样，在 Discord 中一页一页的翻找。更不要说，像很多生图产品那样有让用户点标签生成提示词，或者像 SeaArt 一键做同款等方便用户操作的设计了。
此外，笔者浏览了一下 Discord 中其他用户的生图记录，绝大多数用户都是在使用文生图工具，使用线稿生图或去背景/对象等其他功能的用户并不太多，而且这个去背景的效果，似乎也不怎么好。
而目前，Midjourney 网站端的生图功能已经向生图超过 100 张的用户开放了，其他生图产品基本都在网站端使用了。而 Stable Diffusion 才刚刚走上 Midjourney 等产品一年半前走的路。
作为一个 AI 时代的明星，Stable Diffusion 和 Stablity AI 已经写下浓墨重彩的一笔，但是不到 2 年的时间，就沦落到出售公司的程度，也令人唏嘘不已。未来开源 AI 这条路能否走出“疯狂烧钱，却不挣钱”的死路，找到可行的商业模型，可能还要未来的 AI 创企们给出答案了。
4、疯狂烧钱、管理混乱，Stable Diffusion 背后企业濒临倒闭
