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Lei Gangs weißes Haar stammt aus dem Aofei-Tempel
Qubits |. Öffentliches Konto QbitAI

In der Welle der generativen KI sind Szenenakteure eine Gruppe, die man leicht ignorieren kann, aber sie sind oft die ersten, die auf unauffällige Weise von den Vorteilen profitieren.

Dies gilt im Ausland sowohl für Microsoft als auch für Adobe; im Inland zeigt Meitu (HK.1357) diesen Trend ebenfalls.

Als Unternehmen, das häufig Hit-Produkte produziert hat und „Meitu“ als Substantiv und Verb verwendet wird, zeigt Meitu ein neues Erscheinungsbild in der KI-Welle.

Es gibt Modelle, und es gehörte zu den ersten großen Videomodellen, die in China ausgeliefert wurden. Nach der Geburt von Sora war es das erste, das die DiT-Architektur aktualisierte.

Es gibt Anwendungen und allein beim diesjährigen Image Festival wurden bis zu sechs Produkte vorgestellt.

Es ist leistungsstark, die Zahl der weltweiten VIP-Benutzer übersteigt 10 Millionen und der Umsatz einer einzelnen KI-Anwendung übersteigt im Jahr 2023 100 Millionen, sodass auf KI angewiesen ist, um große Gewinne zu erzielen.

Aber diese Veränderungen sind alles Phänomene nach dem Endergebnis. Wie frischt KI schöne Bilder auf? Wohin hofft Meitu im KI-Zeitalter? Alle stehen vor der Beantwortung von Fragen.

UndWu Xinhong——Der Gründer, derzeitige Vorsitzende und CEO von Meitu trägt seinen Teil dazu bei.

In Qubits jüngstem Dialog bestätigte Wu Xinhong Meitus Veränderungen bei den KI-Möglichkeiten und teilte die Erkenntnisse aus der Implementierung von KI.

Er sprach wiederholt über Meitus Rolle und Positionierung in der KI sowie über deren Ausgangspunkt und Endziel: Produkte durch KI zu schaffen, um Benutzern dabei zu helfen, Geld zu verdienen.

Im KI-Zeitalter könnte „Meitu“ neue Bedeutungen haben: Produktivität, Kostenreduzierung und Effizienz sowie Benutzer, die mit schönen Bildern Geld verdienen.

Gespräch mit Wu Xinhong

„Meitu war schon immer ein Anwendungsunternehmen, und das gilt auch für die KI-Ära.“

Qubit: Meitu hat die Veränderungen in der KI-Ära vermittelt, aber die Außenwelt fragt auch ständig: Welche Vorteile hat Meitu bei der KI?

Wu Xinhong: Erstens war Meitu schon immer ein Anwendungsunternehmen, als wir 2008 die erste Version von Meitu Xiuxiu herausbrachten. Wir befanden uns noch im Zeitalter der PC-Anwendungen und stiegen schnell in mobile Anwendungen ein.

Im Wesentlichen ist Meitu ein Unternehmen, das gut in KI-Anwendungen ist. Sie können in diesen vertikalen Szenen landen und schnell Geld verdienen. Daher werden viele Leute Meitu zum Vergleich zu diesem großen Modellunternehmen ziehen. Warum sollten Sie also mit OpenAI vergleichen?Wir hatten nicht die Absicht, damit zu konkurrieren., darunter viele neue große Modellunternehmen in China, weil sie nicht grundsätzlich in der gleichen Dimension liegen, weil jeder seine eigenen Stärken hat.

Qubit: Aber Sie haben auch selbst große Modelle entwickelt?

Wu Xinhong : Meitus selbst entwickeltes großes Modell dient hauptsächlich dazu, unsere KI-Anwendungen wettbewerbsfähiger zu machen, beispielsweise um extremere Effekte zu erzielen, einschließlich einer tiefen Integration in Produkte usw. Das ist also eigentlich überhaupt kein Missverständnis. Viele Leute denken vielleicht, dass Meitu zu nichts taugt, aber ich habe ursprünglich Anwendungen erstellt, aber die gesamte Ära verändert sich, vom PC-Internet über das mobile Internet bis hin zur aktuellen KI-Ära Ich sage nur, dass in jedem Jahr ein großer technologischer Wandel erforderlich ist, um Anwendungen zu implementieren und zu monetarisieren.

Viele Leute denken vielleicht an AGI, wenn es um große Modelle geht, also um die Herstellung allgemein großer Modelle, aber in Wirklichkeit stellen wir vertikale große Modelle für Bild- und Designspuren her. Wir glauben, dass das Allzweck-Großmodell definitiv auf das Ziel der AGI zusteuert und in Zukunft zu einem KI-Assistenten mit einem Superhirn werden könnte.

Wir erledigen vertikale Dinge wie Bild- und Videogenerierung und -anwendungen. In Zukunft werden wir eine synergistische Beziehung mit dem allgemeinen Großmodell haben, da wir wissen, dass das allgemeine Großmodell nicht alle Fähigkeiten in einem Modell trainieren kann, was bedeutet, dass dies der Fall ist hat extrem hohe Trainings- und Inferenzkosten und wird auch bei der tatsächlichen Bereitstellung von Erzeugungsdiensten sehr langsam. Daher besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass es sich um ein allgemeines Großmodell handelt, das dem Gehirn und der zentralen Steuerung ähnelt und dann soziale Ressourcen in Anspruch nimmt und verschiedene Werkzeuge zur Erledigung von Aufgaben verwendet.

Qubit: Viele Unternehmen, die Anwendungen und Produkte positionieren, werden sich dafür entscheiden, keine großen Modelle selbst zu entwickeln und noch weniger zu investieren.

Wu Xinhong : Erstens: Wenn eine fertige API verfügbar ist, werden wir auch darauf zugreifen. Wir sind ein Unternehmen, das äußerst offen für Kooperationen ist. Dann verfügt Sora nicht über eine offene API, und andere inländische Hersteller haben sie noch nicht vor der Selbstforschung geöffnet, und diese Produkte müssen in den frühen Stadien hinsichtlich Steuerbarkeit, Kosten und anderen Problemen optimiert werden. Möglicherweise können wir nicht warten, da Video als wichtiger Zweig der KI-Anwendungen, insbesondere der Bildgebung, bereits ein Unternehmen mit vielen Anwendungsszenarien ist, sodass wir es zunächst nur selbst tun können, aber in Zukunft, wenn es ein geeignetes gibt B. Video. Wir werden auch den Zugriff auf die API des Modells in Betracht ziehen. Man kann sogar sagen, dass ein Produkt die Wahl zwischen sich selbst und mehreren Modellen bietet und den Benutzern das Recht gibt, zu vergleichen.

Einschließlich Adobe. Tatsächlich hat seine PR-Videobearbeitungssoftware bereits angekündigt, dass sie mit Modellen wie Runway, Pika und Sora verbunden werden könnte. Tatsächlich sind wir als Anwendung oder Tool äußerst offen dafür, aber jetzt ist es so Wenn nicht, müssen wir es selbst tun.

Warum müssen wir außerdem selbst große Modelle entwickeln? Wie gerade erwähnt, können die Wirkung, das Vertrauen in das Produkt und viel zugrunde liegendes Wissen die Wettbewerbsfähigkeit Ihres Produkts unterstützen. Denn tatsächlich ist es im Zeitalter der generativen KI so,Tiefe der ErkenntnisImmer noch ganz entscheidend.

Qubit: Nur wenn Sie es selbst tun, können Sie das darin enthaltene Know-how kennen?

Wu Xinhong: Wenn Sie die Modellseite nicht selbst bearbeiten und nur einige APIs im Allgemeinen verwenden, ist Ihr Wissen möglicherweise nicht sehr tiefgreifend. Sie müssen Schwierigkeiten und Schläge ertragen, um Ihr Wissen schrittweise aufzubauen und dadurch Ihre Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern.

„Wir müssen nicht mit dem Hammer nach Nägeln suchen, die Zeitspanne für die KI-Anwendung beträgt nur 2 Jahre.“

Qubit: Die Fähigkeit, als Erster ein großes Videomodell zu erstellen, spiegelt auch die Anhäufung von KI-Fähigkeiten und Wettbewerbsfähigkeit wider.

Wu Xinhong : Meitu ist ein Anwendungsunternehmen, aber viele dieser Anwendungen werden von KI gesteuert, sodass wir tatsächlich über ein sehr fähiges und sehr großes KI-Visual-Team im Mittel- und Backend verfügen. Was die Talentfähigkeiten betrifft, waren wir davon überzeugt, dass es schon immer das Beste war Ja, es gab bisher nur wenig Aufmerksamkeit oder Werbung für seine KI-Fähigkeiten. Aus Sicht der Videogenerierung glauben wir, dass wir dazu in der Lage sind. Jeder hat auch gesehen, dass die Leute in einer heimischen Mannschaft begonnen haben, es zu schaffen.Wir sind jetzt auf dem richtigen Weg.Es ist nur eine Frage der Zeit, wir glauben, dass wir in der Lage sind, es gut zu machen.

Qubit: Es gibt Anwendungen und Szenarien, und es ist auch eine Garantie dafür, dass KI-Talente eingesetzt werden können?

Wu Xinhong : Meitu hat viele sehr gute Anwendungen, was nicht unbedingt dasselbe ist wie die Forderung nach einem KI-Unternehmen. Da viele Unternehmen möglicherweise einen Hammer haben, suche ich nach Nägeln. Aber wir sind schon da,Wir wissen tatsächlich, welche Ansprüche die Nutzer haben und welchen Effekt wir erzielen müssen.。Solange wir mit KI-Technologie hart in diese Richtung arbeiten, können wir die von den Benutzern gewünschten Ergebnisse erzielen. . Das ist alles eine Frage der Zeit, und ich denke, das ist der erste und wichtigere Punkt.

zweite,Auch unsere technischen Möglichkeiten sind im Land erstklassig. . Wir haben auch international viele Auszeichnungen gewonnen und an einigen Wettbewerben teilgenommen. Daher ist das Team unabhängig davon, ob es sich um einen horizontalen oder vertikalen Vergleich handelt, durchaus zuversichtlich . Mit modernster KI-Technologie können wir tun, was andere tun können.

Qubit : Eigentlich interessiere ich mich am meisten für das Fotografieren und MOKI, was ein neues Fenster für schöne Bilder zu öffnen scheint. Beispielsweise handelt es sich bei MOKI um einen KI-Kurzfilm-Workflow, der speziell für Videokünstler entwickelt wurde. Die Dreharbeiten beginnen mit der mündlichen Übertragung der Szene, in der Waren gebracht werden, was Landwirten dabei helfen kann, in weniger als einer halben Stunde Videos zu erstellen, in denen Waren gebracht werden.

Wu Xinhong : Ja, wir erkunden tatsächlich mehrere Wege für die Implementierung groß angelegter KI-Videomodelle. Ob Schießen oder MOKI, es ist eine Problemlösungsidee, die wir gegeben haben.

BildBeginnen Sie mit dem Schießen Nach seiner Einführung im letzten Jahr wurde es innerhalb eines Jahres tatsächlich zum Maßstab für ähnliche Produkte. Dies liegt daran, dass man sich relativ früh mit dem KI-Workflow beschäftigt hat, also mit der Art und Weise, wie man ihn erstellt und wie man mehrere Produkte separat verwendet, sodass nun ein Produkt alle Anforderungen erfüllen kann.

MOKI Als wir ein groß angelegtes Videomodelltraining durchführten und verschiedene KI-Kurzfilme prüften, entdeckten wir einen großen Schwachpunkt. Tatsächlich gibt es keine Möglichkeit, die vom groß angelegten Videomodell generierten Materialien in einen Film umzuwandeln oder Geschichte mit einem Klick. Aber wir verfügen tatsächlich über alle technischen Möglichkeiten, die für die Produktion von KI-Kurzfilmen erforderlich sind. Warum also nicht diese in einem Produkt vereinen?

Daher wird dieser KI-Workflow verwendet, um einige der aktuellen Schwachstellen in verschiedenen vertikalen Szenarien zu lösen.

Qubit: Als wir mit den Dreharbeiten zu diesem Produkt begannen, war unsere Ausrichtung so detailliert wie Mundpropaganda. Dies spiegelt Ihre Fähigkeit wider, Schwachstellen und Definitionen in der Produktentwicklung und -anwendung zu erkunden.

Wu Xinhong: Ja, eine Bewerbung ist im Grunde genommen eine Dienstleistung. Wenn Sie Ihren Kunden gute Dienste leisten wollen, müssen Sie ständig deren Feedback einholen.Wir freuen uns besonders über negatives Feedback . Es sind nur die Beschwerden des Benutzers, je härter er schimpft, desto wertvoller finden wir es, weil es uns helfen kann, das Produkt schnell zu optimieren.

wir denken,Der Fensterzeitraum für KI-Anwendungen sollte nur zwei Jahre betragen , und dann ist ein Jahr vergangen. Es bleibt also eigentlich nicht mehr viel Bonuszeitraum für Entwickler übrig. Der Fensterzeitraum endet allmählich und die Spur wird allmählich gesättigt. Nach der Sättigung wird tatsächlich jeder aufhören. Für die verschiedenen Erfahrungen, die Sie gerade erwähnt haben, werden wir weiterhin iterativ auf der Grundlage von Daten optimieren. Im Allgemeinen befindet es sich immer noch in einem relativ ausgedehnten Stadium barbarischen Wachstums. Da die aktuellen KI-Anwendungen auf verschiedenen Strecken tatsächlich noch lange nicht ausgelastet sind, wird jeder zunächst eine grobe und schnelle Position einnehmen.

Qubit: Es fällt mir seit einiger Zeit schwer, neue Anwendungen herunterzuladen. Aufgrund der KI habe ich wieder viel heruntergeladen, um sie zu erleben. Es scheint ein neuer Zyklus zu sein.

Wu Xinhong : In Zukunft werden nach und nach die Stärksten überleben. Weil viele Leute jetzt KI-Anwendungen von einem einzigen Punkt aus starten, aber sie werden leicht von stärkeren Produkten und größeren Unternehmen abgedeckt. Vielleicht haben diese Produkte oder Unternehmen nicht die Absicht, sie anzugreifen, aber es ist wahr, dass sie sie natürlich abdecken werden. Wenn wir also diese KI-Anwendung erstellen, müssen wir wirklich tief in eine Branche eingebunden sein, ein vertikales Szenario, und diese Tiefe umfasst Ihre Produkte und Technologien in vertikalen Szenarien, und Ihre Produkte und Technologien müssen gut genug sein. und dann Ihre Erkenntnis, weil Sie jeden Tag viel Zeit damit verbringen und Ihr Wissen tiefer sein muss als das anderer. Ich denke, dass dies wahrscheinlich ein immer härterer Wettbewerb wird und weiterhin Fuß fasst, weil es zu viele gibt Jetzt strömen Dividenden herein, aber sie vereinen möglicherweise nicht unbedingt einige ihrer eigenen Vorteile. Es mag viele Leute geben, die dem Trend nachjagen, aber sie haben möglicherweise nicht unbedingt echte Vorteile.

Qubit: Es geht mehr darum, mit dem Trend und der Aufregung Schritt zu halten.

Wu Xinhong: Dies ist immer noch recht leicht zu erreichen, daher haben wir jetzt noch ein starkes Gefühl für die Grenzen unserer Bilder und Designs. Wir müssen auf dieser Spur sogar noch vertikaler und tiefer vorgehen Andernfalls ist es leicht, Ihr Territorium zu erweitern und betroffen zu sein, wenn Sie einmal ungeduldig sind.

„Ob es den Benutzern helfen kann, Geld zu verdienen, ist das Hauptkriterium für die Herstellung neuer Produkte.“

Qubit: Ist es jetzt klar, dass Sie es nicht tun wollen oder haben Sie ein Gefühl der Grenze?

Wu Xinhong: So, jetzt betonen wirWiederverwendung von FähigkeitenBeispielsweise müssen die Funktionen zur Modellgenerierung auf der untersten Ebene, einschließlich der Funktionen im mittleren Bereich, in verschiedenen Produkten wiederverwendet werden, um zu vermeiden, dass für jedes Produkt umfangreiche kundenspezifische Entwicklungen erforderlich sind.

Wir verfeinern die starke Gemeinsamkeit des Produkts, das heißt, welche Fähigkeiten es hat, wie zum Beispiel das mittlere Plattformmodul. Wir legen auch großen Wert auf Skaleneffekte, wenn wir diese Investitionen tätigen, müssen wir durch die Bedienung einer größeren Anzahl von Nutzern bessere Einnahmen erzielen, um bestimmte Vorteile im Wettbewerb zu erzielen. Denn jede Branche steht im Wettbewerb, der auf Skaleneffekten basiert.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass wir die starke Gemeinsamkeit verfeinern, die zugrunde liegende Technologie und die Middle-End-Fähigkeiten wiederverwenden und Skaleneffekte in Bezug auf Benutzereinkommen und Skaleneffekte erzielen. In Kombination mit den gerade erwähnten vertikalen Szenarien müssen wir tief eindringen.

Dies ist unser aktuelles Gefühl für Grenzen oder unser Verständnis der zukünftigen Wettbewerbsfähigkeit.

Qubit: Grenzen vermitteln Stabilität, stellen aber auch eine sichtbare Decke dar, und viele Menschen bevorzugen es, keine Decke zu vermitteln.

Wu Xinhong : Wir sind ein Unternehmen, das nicht gerne Kuchen malt. Die in der Pressekonferenz erwähnten Fotodesign-Studio- und Shooting-Anwendungsfälle wurden alle von Yiwu-E-Commerce-Verkäufern und Dorfbewohnern aus dem Dorf Leshui mitgebracht und waren sehr real. Wir haben keine Angst davor, dass die Leute NIEDRIG denken, denn das ist es, was die Öffentlichkeit braucht. Wir sind ein Unternehmen, das Produkte herstellt und gute Dienstleistungen für die Öffentlichkeit erbringt. Denn die Werte des Unternehmens bestehen darin, ehrlich und pragmatisch zu sein und durch harte Arbeit zu gewinnen. Was wir präsentieren, ist das, was wir in unserem Herzen denken.

Wenn wir nun darüber nachdenken, ob wir ein Produkt herstellen sollen, ist die erste Frage, ob es den Benutzern helfen kann, Geld zu verdienen. Dies ist die Prämisse: Helfen Sie den Benutzern, Geld zu verdienen, dann sind sie bereit zu zahlen, und dann können wir Geld verdienen. Es ist sehr realistisch zu sagen, dass meiner Meinung nach viele Benutzer jetzt dringend Geld verdienen müssen. Daher ist dies die grundlegendste Überlegung, wenn wir uns für die Herstellung eines Produkts entscheiden.

Qubit: Wird sich dies von Ihren ersten bekannten Meitu Xiuxiu und Meipai unterscheiden? In der Vergangenheit ging es ihnen mehr darum, Benutzerbedürfnisse und sogar interaktive Unterhaltungsbedürfnisse zu erfüllen, aber jetzt sind sie alle Produktivitätswerkzeuge?

Wu Xinhong:WeilGenerative KI ist naturgemäß näher an der IndustrieBeispielsweise hilft Meitu Yunxiu Fotostudios, Geld zu verdienen, beginnt mit dem Filmen, um Mundpropaganda-Sendern zu helfen, und Meitu Design Studio hilft kleinen und kleinen E-Commerce-Verkäufern, echtes Geld zu verdienen und die Effizienz zu verbessern, und das ist tatsächlich möglich Helfen Sie der Branche, Kosten zu senken und die Effizienz zu verbessern.

Zweitens fallen Servicekosten anNatürlich sind viele von ihnen immer noch in der Cloud. Natürlich kann die Nutzung dieser Art von End-Side-Rechenleistung die Kosten in Zukunft effektiv senken, aber zumindest müssen viele KI-Anwendungen derzeit ihre Erzeugungskosten durch Abonnements und Einzelkäufe decken .

Daher eignet es sich natürlich als Produktivitätstool, das der Branche dabei helfen kann, Kosten zu senken und die Effizienz zu steigern, und diese Kosten auch durch ein Abonnement decken kann.

Auch die Kombination aus generativer KI und Produktivitätstools ist eine unumgängliche Wahl Sie müssen Ihr gesamtes Geschäftsmodell zumindest in Schwung bringen, das sogenannte Wachstumsschwungrad. Nur wenn Sie Geld verdienen können, können Sie Ihre Investitionen in Produktion und Forschung zurückzahlen. Was die Investitionen in Produktion und Forschung angeht, werden sie ebenfalls größer sein, genau wie die gerade erwähnten großen Modelle oder unsere Investitionen in die Stärkung Chinas.

„Verabschieden Sie sich von der Hot-Selling-Mentalität und konkurrieren Sie ununterbrochen um Produktivität und Wert.“

Qubit ：Glauben Sie, dass die Außenwelt eine faire Wahrnehmung davon hat, dass Ihre KI Veränderungen bei Ihnen mit sich bringt? Die Ober- und Unterseite der schönen Bilder werden durch generative KI aufgefrischt.

Wu Xinhong : Ehrlich gesagt müssen wir nicht den ganzen Tag über Fairness reden. Sie müssen mich objektiv kennen, aber wirklich ein starkes Produkt entwickeln, ein gutes Nutzer- und Umsatzwachstum erzielen, und die Leute werden ihre Wahrnehmung von Ihnen ganz natürlich ändern, nachdem sie die Ergebnisse gesehen haben. Tatsächlich glauben viele, dass Meitu das Unternehmen ist, das im KI-Zeitalter am stärksten betroffen sein wird.

Qubit :Ja? Hat dir das jemand gesagt?

Wu Xinhong : Nach Apples KI-Debüt frage ich mich zum Beispiel, warum Apple-Benutzer Ihre Meitu-Produkte in Zukunft benötigen werden? Dies ist jedoch ein Tiefenproblem, da die Tiefe des KI-Assistenten tatsächlich begrenzt ist und die Verknüpfung relativ flach ist. Wenn Sie also tiefer gehen möchten, können Sie eine komplementäre Beziehung eingehen.

wir sagenKI-Agent Es ruft verschiedene Tools und Funktionen auf, um bestimmte Aufgaben zu erledigen, anstatt alles alleine erledigen zu können. Daher denke ich, dass dies erfordert, dass alle in der Branche zusammenwachsen und die Benutzer nach und nach relativ objektive Erwartungen an die KI im tatsächlichen Einsatz entwickeln.

Qubit: Glauben Sie, dass es eine Zeit oder einen Zeitraum geben wird, in dem jeder erkennen wird, dass die KI-Produkte von Meitu zu explodieren beginnen?

Wu Xinhong:unsDie Entscheidung, im Zeitalter der generativen KI Produktivitätswerkzeuge zu entwickeln, ist eine langfristige Entscheidung.Denn Produktivitätstools sind das nichtMode Das bedeutet nicht, dass Sie jeden Tag ein Hit werden und sofort zum Erfolg werden können. Aber es ist in der Tat eine langfristig wertvolle Sache, deshalb bauen wir weiterhin Fähigkeiten darin auf und iterieren Produkte. Wenn sich die Anzahl der Benutzer langsam ansammelt und sich die Produktfähigkeiten verbessern, wird es möglicherweise allmählich eine Phase erreichen, in der es immer besser wird.Das bedeutet also nicht unbedingt, dass es eines Tages wirklich explodieren und sich völlig verändern wird. Tatsächlich handelt es sich um eine sogenannteDas fließende Wasser konkurriert nicht um den ersten Platz, sondern es konkurriert mit der Strömung. . Wir wollen zum jetzigen Zeitpunkt nicht unbedingt sagen, dass wir die Ersten sind.

Wie das Videomodell werden seine Fähigkeiten im nächsten Jahr schrittweise angepasst. Ehrlich gesagt wird das Bildmodell anfangs weit vor Midjourney liegen, aber später wird es keine große Lücke in den Fähigkeiten geben ist Oder wie man die Anwendung implementiert und wie man sie monetarisiert. Deshalb bleiben wir unauffällig und erledigen die Dinge, und wir reden möglicherweise nicht bewusst darüber, wie wir in der Branche führend sein wollen. Tatsächlich ist das nicht wichtig.

Qubit: Jetzt haben Sie einen sehr friedlichen Geist. Die schönen Bilder wurden hervorgehoben. Spüren Sie jetzt ein Gefühl der Ungleichheit?

Wu Xinhong: Nein, mir geht es jetzt gut.Wir möchten den Nutzern wirklich dabei helfen, Mehrwert zu schaffen Wir glauben, dass dies das Richtige ist, aber eine relativ langfristige Sache. Da Sie sich also dafür entschieden haben, ein Produktivitätswerkzeug im Zeitalter der generativen KI zu sein, müssen Sie in der Lage sein, einige kontinuierliche, relativ lange, frühe Phasen zu überstehen, und Sie müssen sich von der Trägheitsphilosophie der Vergangenheit bei der Herstellung von C-End-Produkten lösen heiße Hits.

Da es sich im Wesentlichen um eine Beziehung zwischen zwei Dingen handelt, suchen wir nun nach der richtigen Branche, dem richtigen Nutzungsszenario und der richtigen Zielgruppe, um dieses Produkt weiter zu stärken und ihnen einen guten Service zu bieten. Wir werden uns für nichts anderes entscheiden und wir nutzen nicht unbedingt alle Möglichkeiten, die sich uns bieten. Geben Sie einfach unser Bestes.

Egal, ob Sie ein Fotoshooting starten oder ein Fotodesignstudio eröffnen, unter diesem Konzept. Sie entwickeln sich alle sehr gut und die Nutzereinnahmen wachsen rasant. Das ist Wert, echter Wert.