三位从企业财务软件公司 Ramp 出身的工程师，做了一件在硅谷听起来颇具传奇色彩的事：把自己憋了半年多的 AI 效果营销工具代码全部删光，一把火烧了个干净。
随后他们调转船头做创意生成平台 Melius，并在 2026 年 10 月宣布拿到由 CRV 领投的 2000 万美元 A 轮融资。算上此前 General Catalyst 领投的 500 万美元种子轮，团队累计融到 2500 万美元。创始人 Joowon Kim 随即抛出一个扎眼的数字：公司在 2026 年 7 月脱离隐身模式后，仅用两个月年化经常性收入就冲破了 100 万美元。
这看起来是一场标准的敏捷转型胜仗，但我不太买账这种轻巧的逆袭叙事。退回半步看，他们当初为什么要逃？
逃离效果营销的黑盒泥潭
三位工程师最初想做的是传统效果营销优化，也就是帮广告主管预算、调出价。这个方向逻辑顺畅，但现实极其残酷。
在数字广告世界里，Google 和 Meta 的竞价算法早已演变成严密的自动化黑盒。外部工具想在投放端干预竞价并证明是自己帮客户省了钱，归因难度登天。买量团队需要的不是另一个指手画脚的监控面板，而是能量产的素材。既然算不出投产比，团队索性退回上游，转做文生图与文生视频，把战场从买量端搬到了画板上。
转型后的 Melius 把自己定义为创意工作代理实验室。它的核心形态是一个基于节点的协作画布，内置了一个名为 Mel 的智能体，用户可以通过自然语言在画布上调度多种模型，一口气生成分镜脚本、图片、音频以及批量的广告变体。为了吸引技术型团队，他们还开放了 API、CLI 和工作流模板，并接入了面向 Claude、ChatGPT 等环境的 MCP 协议。
这套打法非常工程化，也足够迎合当下的技术审美。但本质上，团队并没有自研底层大模型，它做的是一层胶水，用节点界面和 MCP 协议把外部的大模型串联起来。
样本微弱的高增长神话
前端包装很顺滑，可一旦拆开运营数据，狂热背后其实布满问号。
创始人宣称出水两个月跑出 100 万美元 ARR，但这类自述数据既未经过独立审计，也没有披露客单价结构。在今天的生成式软件市场里，尝鲜订阅最容易制造收入破顶的假象。只要投放和社媒势能到位，几十家营销机构花几千美元试用几个月，账面就能凑出百万年化收入。
尝鲜的流水算不得护城河，客户能否忍受模型抽卡并持续掏钱才是分水岭。
第三方评价平台 G2 上的数据更能说明这种虚胖。目前 Melius 在该平台上总共只有 12 条评价。虽然均分达到 4.9 分（包含 11 条五星和 1 条四星），但细看之下，其中充斥着由供应商直接邀请提交的痕迹。评价内容几乎清一色在夸界面好用、生成顺手，却没有任何一家机构拿出经过验证的数字，说明它究竟降低了多少制作成本，或者带来了多高的真实投产比。
创始人把赛道里体量巨大的同行当作底气，直言三岁的 Higgsfield 估值已达 54 亿美元、ARR 超过 7 亿美元，这说明市场大到足以容纳多家团队。
这个判断只对了一半。Higgsfield 狂飙是因为手里握有自研视频生成模型的重资产，而 Melius 身边不仅有 Krea、Flora AI 这类敏捷对手，身后还站着正把 AI 原生画板往自家软件里塞的 Adobe 和 Canva。
工序封装支撑不起长期留存
这让人想起清代段玉裁在《说文解字注》里常说的一句话：求之过深，失之近滞；失之过浮，则近于剿说。
做技术转化也是同样的道理。Melius 最初想扎进投放底层去算算术，属于求之过深而撞上巨头封锁；如今退出来做多模型画布，却又滑向了另一端，显得轻浮而缺乏根基。
- 风险.当底层大模型能力每次跃迁，或者传统设计软件直接原生支持节点协作时，单纯依靠 MCP 协议聚合接口的工作流中间件最容易被两头挤压。
说到底，广告工业的死穴从来不是创意人员嫌 FinalCut Pro 太难学，而是商业素材对品牌调性的一致性要求近乎苛刻。依靠自然语言提示词让不同模型拼凑出一堆高频变体，在测试期固然令人眼前一亮，但如果无法提供稳定可复现的商业确定性，早期买单的机构在新鲜感退潮后就会迅速流失。
代码烧光容易，但换个壳子搭流水线，并不等于已经找到了立足之地。