作为估值前三的华人AI应用公司（另外两家是 Manus 和 Genspark ），Liblib 可能是最有争议的一家。

明明已经是“中国最大的AI创作平台”，但提起它，很多人的第一反应依然是 Token 中转站：用户来这里，是为了最快用上最便宜、最全的模型。也正因此，江湖盛传 Liblib 补贴到了产品毛利率为负的程度——正常情况的这个数字应该是70%以上。

即便在投资行业，投、或没投，本身就已经是一家机构的观点代表。但据我的感知，很少有公司像 Liblib 一样，会使没投它的投资人形成如此强烈的不解、甚至是抨击。在一家投了 Liblib 的基金里，另一位合伙人对我们说：“这公司早晚会爆雷。”

但这依然不妨碍很多人追逐它。本轮的投后估值超过20亿美金，这与8个月前的B轮融资相比，估值翻了4倍。

以上只是较为表面的问题。一个可能更准确的概括是：一家AI公司，似乎在走互联网的老路；一家产品公司，所有产品都有模仿痕迹；一家创业公司，却和大公司pk烧钱。

在AI时代，这是一家并不AI、却又大获成功的公司。

存在即合理。我们无意于带着放大镜去看一家创业公司，但的确好奇，这样的一个反差故事是如何诞生的。

「elsewhere」聊了十几位接近 Liblib 的朋友，试图解答这个问题。鉴于 Evoken 目前还没啥记忆度，全文我们还是称呼它最初的名字：Liblib 。