Stability AI 正式启动商业化转型：开源繁荣但盈利危机，高层换血/产品重构能否自救

2025 年 8 月 5 日，Stability AI 发布面向企业的产品「Stability AI Solutions」，首席执行官 Prem Akkaraju 在官方声明中表示，该产品旨在为企业创意制作提供生成式 AI 解决方案，「企业需要的不仅仅是一个平台，而是一个合作伙伴，这正是 Stability AI Solutions 所提供的。」这次发布被视为 Stability AI 从开放社区到企业服务的战略转型，也意味着这家以「开源」为旗帜的公司，开始正式向「商业化」低头。

这次看似「重回商业正轨」的身份转换，却暴露出 Stability AI 开源运动的核心悖论：Stability AI 用两年时间证明了开源 AI 的可能性，又在两年内揭示了它的局限。去年，在创始人离职背景下，Stability AI 仅筹得约 8,000 万美元的新融资，而公司仅一年预计用于云基础设施的费用就超过了 9,900 万美元。这家被誉为「OpenAI 开源对手」的公司，曾被视为对抗 OpenAI 的理想主义象征，却在短短三年内陷入融资危机、高层内斗与产品停滞的生存困局，囿于资本、运营与竞争的夹缝。开源理想在市场选择面前显得愈发脆弱。

从「社区开源先锋」到「企业服务提供者」，Stability AI 的商业转型直接叩问了开源 AI 的结构性矛盾：当生成式 AI 模型作为产品的边界被模糊，企业究竟能否在开放的浪潮中保持生存？而在 Stability AI 的个体困局下，AI 技术民主化的共享精神正在被市场逻辑重新书写。

作为开源叛逆者，Stability AI 在市场中快速崛起

2020 年，Stability AI 成立于英国伦敦，成为首家致力于开发突破性技术、造福人类和世界的开源 AI 公司。联合创始人兼首席执行官 Emad Mostaque 表示，「AI 有望解决人类面临的一些最严峻的挑战，但只有开放这项技术使人人可用，AI 的潜力才能真正发挥」。联合开源社区与独立研究者、以低成本复刻闭源 AI 能力，也因此成为 Stability AI 的核心策略与企业愿景。

「Stability AI 将权力交还给开发者社区，并为突破性的新应用打开了大门。在这个领域，一个支持这些社区的独立机构能够创造真正的价值和变革」，Emad Mostaque 在 BigDATAwire 的报道中提到。

2022 年 8 月，Stability AI 重磅发布 Stable Diffusion 1.0，在市场层面验证了生成式 AI 的商业化潜力。在行业巨头纷纷以闭源策略强化商业护城河的背景下，Stability AI 完全开放了模型的权重与源代码，并推出了 DreamStudio 平台，将 Stable Diffusion 以可视化界面推向普通创作者，实现了从模型到产品的初步闭环。

通过共享模型，Stability AI 以极低成本完成了全球扩散，Stable Diffusion 1.0 的下载量在 2 个月内迅速突破千万，GitHub 上的衍生项目也繁荣增长，形成了可观的开源生态。同年 10 月 17 日，Stability AI 宣布完成由 Coatue 等牵头的 1.01 亿美元融资，估值突破 10 亿美元。 Emad Mostaque 在 Verge 的采访中表示，「任何人都可以使用这款生成器，这意味着 3 岁孩童到 90 岁老人都能自由创作。」

在 TechCrunch 的采访中，Mostaque 则重申了 Stability AI 的开源民主性，「除了我们的员工之外，任何人都没有投票权——亿万富翁、大型基金、政府或其他任何控制公司或我们所支持社区的人都没有投票权。我们完全独立。我们计划利用我们的计算能力来加速开源基础人工智能的发展。」

2023 年，Stability AI 在多模态生成模型方向持续发力，推动布局语言模型（如 Stable LM）、音频、视频、 3D 等领域。「开放+社区+迭代」的成长路径，让 Stability AI 在开源生态中建立了更广的技术版图。据官方统计，Stability AI 2023 年的 Discord 社区成员达到了数十万，同年，公司还在伦敦、旧金山、东京设立研发中心，员工超过 200 名。

从创立初衷到模型发布，从社区规模扩张到融资突破，Stability AI 早期业务的爆发姿态似乎已经暗示了时代的风口。然而，在高速增长的背后，开源业务逐渐出现难以忽视的结构性隐忧，技术开放的边界、商业可持续性与组织控制力之间的矛盾，正在逐步显现。

增长幻觉与控制崩解，开源繁荣背后的商业萎缩

尽管 Stability AI 在开源生成式 AI 领域取得了早期突破，但前期的快速增长也暗示了一点致命缺陷：开源带来的扩散效应，正在反噬 Stability AI 自身的商业空间。

Stable Diffusion 的开源发布推动了全球创意社区的爆炸式增长，却让公司在治理和控制层面陷入被动，模型在外部被广泛复刻、滥用与侵权事件频发，而 Stability AI 对自身技术的监管能力却极为有限，公司的产品边界与盈利能力被一再削弱。

2023 年下半年，这种失衡开始集中显现。 7 至 9 月间，Stability AI 发布 Stable Diffusion XL（SDXL 1.0），在生成质量和性能上取得进步，技术口碑良好，但市场反响略显冷淡。与此同时，Stability AI 的商业化路径陷入停滞：公司试图通过 DreamStudio 付费平台、 Stable Enterprise 企业 API，以及订阅工具与定制模型服务建立营收体系，但盈利效果有限。据路透社报道，该公司于 2024 年第一季度仅营收不到 500 万美元，而亏损则超过 3,000 万美元，且拖欠云服务提供商近 1 亿美元。

在 DreamStudio 平台用户增长趋缓的同时，开源社区中大量复刻与改进版模型的涌现。越来越多的用户选择免费复刻版，愿意为服务付费的企业客户寥寥，付费用户迅速流失。而面对 Midjourney 、 OpenAI DALL·E 3 、 Runway 、 Pika 等竞争者的崛起，Stability AI 的市场份额不断被蚕食，其「技术热度高但营收增长慢」的结构性矛盾也逐渐浮现。

2023 年，Semafor 在独家报道中透露，根据知情人士的可靠消息，Stability AI 正在大量烧钱以求业务增长，试图通过招聘新的高管以提升销售额，「Stability AI 已经消耗掉了去年底筹集的 1 亿美元资金中的很大一部分，据知情人士透露，两位匿名接受 Semafor 采访的风投者正在重新考虑是否参与即将进行的融资轮。尽管公司知名度高、早期用户增长迅速，但其营收仍不足以抵消高昂的服务器成本和在全球范围内快速招聘员工的费用。」

此外，该报道还表示，在增长趋缓的危机下，一些员工已经对 CEO Mostaque 的领导风格失去了信心。

2024 年初，Stability AI 宣布即将发布 Stable Diffusion 3，并强调其在模型安全性与伦理对齐方面的改进，试图重建外界信任，回应大众对公司业务的质疑。然而，有关公司内部人员流失严重、财务压力上升的传闻层出不穷。 Decoder 、福布斯、金融时报、路透社等多家媒体提到，Stability AI 陷入了融资危机，不仅拖欠部分研究人员与合作方报酬，导致核心工程师陆续离职加入 Runway 与 Hugging Face 等竞品公司，而且融资受阻，部分投资方推动更换管理层。

后续，这些传闻似乎也被证明并非空穴来风。

此时，创始人 Emad Mostaque 与投资人之间的矛盾也剖白于大众视野——继续坚持开源路线还是推动商业化转型，成为 Stability AI 内部的关键争论。据 The Information 报道，在一封致 Stability AI 管理层的 10 月份来信中，Coatue 管理层明确要求 Mostaque 辞职，称其领导造成多位高管离职，并令公司陷入财务亏空状态。

事实证明传言并非空穴来风。 5 月下旬，Emad Mostaque 宣布辞去 CEO 职位，由前华纳高管 Prem Akkaraju 接任。官方声明将此描述为「战略重组」，但外界普遍视之为一次被迫的权力更替。

Stability AI 正式进入重组阶段，意味着其开源理想主义时代的终结——曾经象征「技术民主化」的旗帜公司，如今不得不面对现实的市场运营难题。然而，Stability AI 的轨迹揭示了一个更深层的问题：开源带来的创新动力与商业约束之间存在无法调和的结构性张力，当模型成为公共资源而非独家产品，企业应当如何保证其控制权力和盈利空间不被压缩？

当 Stability AI 迎来企业化转型，开源 AI 进入下一场重构

事实上，开源 AI 并不是一个新鲜的议题。马斯克在 2024 年的采访中谈及 OpenAI 和开源问题时，直接表达了自己的怀疑，「这怎么可能呢？OpenAI 当初的宗旨是开源、非营利，但现在也真的在努力追求利润最大化。」

事实上，Stability AI 能够在市场中迅速获得关注，很大程度上是因为其在叙事层面的反主流意味：对抗大厂封闭策略、倡导人人可用、构建共享型生成 AI 平台，这些理念奠定了 Stability AI「以开源为核心竞争力」的身份基石。

Stability AI 的创始人 Emad Mostaque 曾批评 OpenAI「背叛了开源初心」，但现实更残酷：OpenAI 的闭源垄断让它获得利润与控制力，Stability AI 的开放则削弱了企业的可持续性。

此外，R-Street 还在社论中提到，开源 AI 曾象征技术民主化的理想，但当生成模型具备社会影响力，开放本身就成了公共行为：「当 AI 模型开始具备社会影响力，它们不只是技术资产，还是治理议题。开源公司若缺乏配套责任体系，即便有创新输出，也可能因治理缺位而陷入信任赤字」。

Stability AI 的局限，一定程度上在于其始终用「产品公司」的思维运营一个「公共生态系统」的策略错位。

其实，Stability AI 并非没有探索收入多元化的途径。例如，Stability AI 曾推出新型订阅模式，宣布将以收费模式商业化其部分模型，Mostaque 还曾考虑转售其从亚马逊租用的云计算资源，以赚取更多收入。但 Medium 博主 Kondi 指出，这一转型并非盈利成功后的自愿探索，而更像是在开放路径出现裂缝后的修补，「公司在盈利路径未彻底建立前，便已承担起由传播优先向营收优先转变的风险。」

然而，开源模型的故事远未走向失败。

在对开源 LLM 使用需求持续增加的背景下，企业界正在加速开源与闭源的竞争，希望进一步追求控制力、定制化程度和成本效益。开源与否的竞争正在重塑 AI 产业的价值链，根据 VentureBeat 的报道，Meta 开源模型的下载量在 2024 年已超过 4 亿次，同比增长 10 倍。从技术平等到品牌信任，开源模型普及率的激增正推动着先进企业转向开源替代方案。

Groq 的首席执行官 Jonathan Ross 在 VentureBeat 的采访中承认，Groq 的客户群中使用开放模型者的比例已大幅增长，「开放模式终将获胜，而且大多数人真的很担心被供应商限制。」

此外，AWS 人工智能与基础设施副总裁 Baskar Sridharan 也承认了这一趋势，「我们确实看到了这一点，公开可用模型的使用量在显著增加。」

总结而言，正如一篇发表在 arXiv 的论文「Open-Sourcing Highly Capable Foundation Models」指出，「开源模式若没有制度与机制配套，当其规模化后，其所引发的责任体系空白可能远比技术突破本身更为致命。」从信任与责任维度来看，开源不再只是技术哲学，而是一项治理承诺。

换言之，Stability AI 的企业化转型，在公司个案演变之外，更是开源 AI 生态在商业、治理、制度层面的重构信号。而该公司所选择的商业化路径是否行之有效、是否值得推广借鉴，仍有待考证。

参考链接：
1.https://arxiv.org/abs/2311.09227
2.https://venturebeat.com/ai/the-enterprise-verdict-on-ai-models-why-open-source-will-win
3.https://medium.com/%40human.gold/the-fall-of-stability-ai-a-cautionary-tale-of-ai-finops-neglect-56389d5c9819
4.https://www.rstreet.org/commentary/policymakers-should-let-open-source-play-a-role-in-the-ai-revolution/
5.https://sifted.eu/articles/stability-business-model
6.https://stability.ai/news/stable-diffusion-public-release