近期,Icon 创始人 Kennan Davison 宣布:“Founders Fund 再次领投 Icon,Icon 从 0 到 500 万美元 ARR 只用了 30 天” 。并且,他开出 6 万多美元的推荐奖金招募工程师,放话要在 12 个月内把 ARR 从 100 万美元推到 1 亿美元。
这条看起来是招聘,实际是广告的帖子,把 Icon 推到聚光灯下——不仅因为Peter Thiel的Founder’s Fund的再次下注,更因为这家创立不到半年的公司正在用一种全新的方式重塑广告制作链条。
Icon 并不是一开始就找到方向的。公司今年初在纽约注册,首版产品做的是自动剪辑工具,但市场反应平平。Davison 随即关停项目、重新梳理需求,把切口改成 “把 12 种创意生产工具打包到一套工作流里”。9 月发布新版后,他们拿到了 Founders Fund 领投的 920 万美元 Seed;六个月不到,该基金再次独投一笔 Bridge 轮。
打开 Icon 官网,映入眼帘的是一句直白的 Slogan——“The AI Admaker:用 39 美元/月替代 2 000 ~ 30 000 美元/月的创意栈”。他们把广告生命周期拆成四个环节:灵感洞察、脚本生成、素材生产/剪辑、渠道发布,再用十二个子产品把环节全部覆盖(AdGPT、AdCut、Kanva、UGC 生成、Adspy 竞品克隆等)。用户只需上传品牌资产或给一句 Prompt,就能批量生成静图、短视频、UGC 混剪和配音成片,最后一键发布到 TikTok 或 Meta 广告后台。
这种 “全栈一站式” 的定位,瞄准的是 DTC 品牌和广告代理公司过去常见的多工具组合:ChatGPT 写脚本、CapCut 剪视频、Canva 做静图、Motion 做素材管理……碎片化软件不仅贵,更消耗团队沟通成本。Icon 把门槛定在 39 美元/月订阅 + 0.99 美元/条成片下载;官方对比说一支传统广告最低也要 200 美元。
Davison 的个人故事几乎同产品一样激进:19 岁辍学、在 Pinterest 与 Hulu 打工积累广告与视频经验;随后创办电商订阅 SaaS Skio,用种子轮资金做到了 1 500 万美元 ARR 并盈利。电竞出身,在2012年~2015年曾经是北美英雄联盟排名前200。
Kennan Davison 崇尚 7 天工作制、只招“GitHub 年提交 3 000 次以上”的顶尖工程师,再配以 2 ~ 5 倍市场薪酬——这种高压文化帮助 Icon 在数月内把团队从 8 人扩张到 16 人,也让它在舆论里自带争议与话题度。
随着 Sora、Runway 等大模型提升视频质量,Icon 的 护城河 更多在 一体化工作流 和 价格曲线:当他人还在卖 99 美元/月的单点 SaaS 时,Icon 用更低入口价锁定用户全流程数据,并用“0.99 美元/次”把增量收入和 GPU 成本耦合在一起。他们用下图总结了他们产品的差异化
- 从生产环节看:从静态广告、图片、视频广告到 AI 生成的 UGC、B-roll,Icon 全包;而 ChatGPT 只负责文案,CapCut 偏剪辑,Arcads 只能做竞品克隆
- 从支撑环节看:Audience research、Creative storage、Asset tagging、Analytics、Ad Manager 上传等后台能力,Icon 也全部覆盖;多数竞品在这里为空白或只做单点(如 Motion 只做 Analytics)
接下来,Icon 需要用更扎实的留存数据和现金流,来支撑“从 100 万美元到 1 亿美元 ARR 仅用一年”的叙事。对于关注 AI 广告的朋友而言,Icon 无疑是 2025 年值得紧盯的样本。
文章来自于“Luis Lens”,作者“Luis”。
【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。
项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n
在线使用:https://n8n.io/(付费)
【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。
项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file
【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。
项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file
在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)
【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。
项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md
在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0