從「海量製圖工具」到「AI視覺管理解方」——創業七年，dipp如何跳脫生成式AI內捲化？

「它像魔術，你問什麼它都能回答。而且八成的答案也都還可以吧。但『還可以』就夠了嗎？真正能改變遊戲規則的，是那剩下的20%。」這是dipp共同創辦人暨執行長陳思穎的疑問，也是dipp發佈新產品的起心動念之一。

早在2018年，dipp就開始佈局製圖自動化，隨著生成式AI的爆發，可以想見這個賽道的競爭只會更激烈，但是dipp想從這個「AI內捲化」漩渦中心離開——dipp展示了最新的「一站式AI品牌視覺管理解決方案」，從一個「海量製圖的工具」 轉型為品牌運營的「智慧中樞」，背後的哲學與創業7年的經驗有關。

「沒有AI之前，我們也能解決很多問題」

dipp這次推出的新產品包含專業服務formaLAB、負責市場調研的atypicaAI、加速創意提案的lumaBRIEF、資產中台museDAM，以及自動化製圖ingenOPS——而這正是dipp原先服務的升級版。

2018年，出身於紐約大學設計背景的陳思穎與共同創辦人Mikhail Abramov，觀察到電商崛起、消費者購物型態轉向網路商店的時代，中型電商品牌需要大量且快速的素材，動輒一次上架就是1,000個以上的素材，因而成立了dipp，目標是解決「無法resize」或「做圖太慢」等單點問題。

陳思穎強調，當時利用的還只是更加簡單的演算法，而不是現在的生成式AI技術，「所以其實沒有AI之前，我們也能解決很多問題，所以真正該思考的是：我們到底該在哪裡用AI？」

陳思穎表示，dipp解決了速度問題，但企業並不會因此把運營做得更好，「綜觀現在的AI工具，大多是單點式的，根本無法將工作流串連起來。」陳思穎說，客戶的核心問題從來就不是無法製圖，而是「為什麼要製作這張圖」——也就是創意的協作與溝通流程，其實相當抽象。

超越「一鍵生圖」：品牌視覺管理的五大戰略升級

為什麼要做這張圖？這個問題的背後包含了：從市場中洞察出新需求、跨部門討論目標與希望達到的成效，以及如何在設計的成果中實踐這個目標，換句話說，是大量的準備和溝通，這也是dipp「一站式AI品牌視覺管理解決方案」的核心：

1. atypicaAI（市場洞察）：解決調研太慢、太淺的問題。它能透過數據分析與AI模擬消費者行為，在10分鐘內生成一份洞察報告，執行效率比傳統報告快100倍，節省90%成本。它不僅告訴你「誰在買」，更模擬消費者「為什麼買、怎麼做決定」。
2. lumaBRIEF（創意提案）：解決企劃與設計師之間的「想像距離」。企劃人員常須用文字描述視覺，但文字往往是最不具體的媒介。lumaBRIEF允許用戶用對話或圖片靈感引導設計方向，即時生成視覺提案，平均將提案準備時間縮短60%。
3. museDAM（資產中台）：被陳思穎稱為「腦袋」的核心。它不只是雲端硬碟的升級版，而是統一管理、智慧搜尋的資產中台。它運用語義搜尋，讓素材不再只是被儲存，而是被運用，能節省40%的搜尋與歸檔時間。
4. ingenOPS（自動化製圖）：這是dipp的「自動化量製圖」進化版，透過品牌公板與模組化邏輯，讓所有行銷製圖可快速批量生成，確保每張圖都符合品牌規範，平均效率提升20%，上架準備時間縮短八成。它是多通路環境下的生產中樞。
5. formaLAB（專業服務）：作為AI產能擴充夥伴，這個專業設計團隊能將平均製圖交付時間從三天縮短到六小時，為面臨美編人才短缺的廣告代理商或快速擴張的企業提供彈性。

AI時代的成本戰與「資深」的重新定義

陳思穎表示，dipp的競爭優勢在於深厚的垂直產業經驗，所以面對現在的AI熱潮，著重的將不再只是「AI生成XX」，「如果只是基於現有大語言模型做簡單套用（Wrapper），後續成本會非常可觀，很容易為了開發而開發，最終成為『燒得非常快』的公司。」

dipp產品長彭偉哲說得則更直白：如果只是盲目地衝量，那AI產出的東西可能只是垃圾，因為根本無法打中想要的客群，「所以設計師的價值會更重要，因為他掌控了整個設計的品質。」

這反映了dipp對AI時代下，「人才」的定義，「未來資深的的界線會是以有沒有用、多會用 [AI]，因為工具非常多... 接下來重要的是人跟人的溝通能力、理解客戶。」陳思穎認為，AI將標準拉高了，它能讓剛出社會的新鮮人做更多事，但真正不可取代的，是市場經驗、對客戶「沒說出來的部分」的理解，以及與人溝通的情感與能力。