原文摘要
它定义了一种新的交互范式
进一步信息揣测
- 邀请码饥饿营销：工具方可能故意控制邀请码发放量，制造稀缺性以提升市场期待值，实际后台可能保留大量未发放名额用于后续炒作或筛选高价值用户。
- 早期用户数据收割：首批用户的使用数据（如设计偏好、交互习惯）可能被匿名收集并优化模型，但用户协议中不会明确说明这些数据的商业用途。
- 付费功能埋伏：当前免费版本可能隐藏核心功能（如高清导出、团队协作），待用户形成依赖后逐步收费，业内称为“功能锁”策略。
- 圈层特权机制：部分邀请码可能优先分配给行业KOL或机构，换取他们在社交媒体上的推广，形成隐性利益交换链。
- 模型训练成本转嫁：工具宣称的“AI辅助”可能依赖用户反馈迭代，实际是让免费用户变相承担标注训练成本，节省第三方数据采购费用。
- 兼容性陷阱：生成的设计文件可能使用私有格式，强制用户长期订阅才能编辑/导出，类似Adobe早期PSD策略。
- 版权灰色地带：AI生成的设计元素可能包含未授权的商业素材，用户需自行承担侵权风险，平台免责条款会模糊处理这一点。