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前飞书表格技术负责人创业:用AI表格嵌入一切,“喂养”AI丨涌现新项目
AI表格更应该交由Agent使用,由AI最后交付结果,供人类审核。
文|邓咏仪
编辑|苏建勋
一句话介绍
Univer将电子表格从复杂低效的工具转化为AI原生的通用计算引擎,实现路径完全依靠自研的电子表格SDK(软件开发工具包)。
融资进展
目前已获得种子轮融资,投资方主要为个人投资。
团队介绍
创始人兼CEO刘洋,曾任飞书电子表格技术负责人,完成透视表、图表等核心功能开发,业余时间开发的开源表格项目Luckysheet,在GitHub获得1.6万+星标。
服务端技术负责人沈伟敏,华为-云核心网主力研发,飞书深圳前20名员工,帮助飞书云盘DAU突破100万,从0到1实现面向数据分析的ai agent流程编排算法,分布式系统专家。
表格技术专家闵成成,8年电子表格研发经验,曾任职飞书表格团队,并担任葡萄城SpreadJS技术负责人,长期专注于电子表格能力研究,曾主导透视表、Shape等核心模块建设,深度参与公式引擎、数据建模与图形渲染体系设计。
产品及业务
用一句话概括Univer,这是一个可以嵌入任意系统的电子表格引擎。
Univer的产品矩阵分为两个核心部分:底层的Univer引擎,和面向工程师的多种SDK插件,以及AI应用,如基于Univer SDK的表格编辑分析产品“表答”。
2025年12月,在SpreadsheetBench全球评测中,Univer就以68.86%的成绩登顶,超越ChatGPT Agent和Excel Copilot。
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△来源:SpreadsheetBench
Univer创始人刘洋曾在保险公司担任数据分析师,在实际工作中,他发现了一些使用场景中的困境:尽管企业部署了BI(商业分析)应用,用户仍习惯将数据下载到Excel中处理,因为只有Excel,能提供足够的自由度来完成数据清洗、公式计算和可视化呈现。
然而,现实中Excel的处理非常繁琐低效:在Excel中处理完数据之后,用户会继续把数据做更多处理,比如画PPT,做更多汇报动作,但这些过程通常需要切换多个软件,不仅耗时,也极易打断思路。
这会导致大量电子表格分散在员工个人电脑中。其中,承载着大量业务知识与数据处理经验,没有被统一管理和充分利用。
因为这些体验和观察,刘洋在业余时间做了一个名为Luckysheet的开源项目 ——一个可以嵌入到业务系统中的网页版电子表格,让用户可以不用切换界面,直接处理各类数据。
2023年初,ChatGPT引发AI浪潮后,不少SaaS产品也都在积极将AI应用在产品中。当时,业界的主流思路是Copilot模式——在单元格中写AI公式,或在侧边栏让用户和AI对话,再修改表格。
但刘洋有不一样的意见。“做AI表格的产品目标,不应该是做更好的Copilot,而应该是做全自动路线:让AI自动完成数据导入、清洗、分析等动作,直接产生洞见。”刘洋表示。
在他看来,Copilot仍然是“人使用工具”,而真正的AI原生应用应该是“AI使用工具,人做决策”,这才是最本质的解决问题的思路。
电子表格中的公式,最核心的能力在于它是图灵完备的——用大白话说,理论上可以实现任何编程语言能完成的计算逻辑。Univer能够提取公式之间的依赖关系图谱(比如,一个公式引用哪些单元格,被哪些单元格依赖)。
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△Univer“表答”产品界面
这种结构化信息,才是AI更熟悉的信息结构——毕竟计算机是二进制的机器,这种设计让AI可以直接调用计算逻辑,而无需通过像人类这样的界面交互(LUI),大幅提升了执行效率。
Univer从一开始就决定走SDK路线,这个选择源于刘洋多年和表格打交道,以及对行业发展阶段的判断。
在仍处在应用早期的AI领域,SDK的形态其实是一种更灵活的解法。
“SDK与SaaS的核心差异,在于使用场景。一个人的电脑屏幕空间有限,如果再做一个独立的电子表格应用,会占据用户的注意力和操作流程。”刘洋对《智能涌现》说。
SDK形态的表格可以无缝嵌入到企业现有系统中,成为工作流的一部分,而不是一个需要单独打开的工具。
Univer更希望做一个在前端保持简单易用的产品,比如表格,就是所有用户都可以充分使用的界面。
在底层,大规模计算与业务编排则由Agent自动完成,人类只需审阅最终的计算结果。
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Univer产品结构
当前,Univer产品大概可以分为两层。
在底层,是Univer自研的表格引擎;而在上层,采用了插件化架构(SDK)的形态来提供核心的一些能力。
Univer如今已经对外提供超过100多个插件,包括透视表、图表、公式、条件格式、数据源、协同编辑、历史记录、导入导出等核心功能模块。
在底层,Univer选择自研表格引擎,这是一条更难的路线,因为技术壁垒极高。
比如,现代电子表格的标准是由微软制定的Open XML规范,长达5000页,涵盖了Excel的所有逻辑、关系和文件架构。单是通读这份文档,刘洋就已经和团队花了半年时间,并且从0到1自研了Univer的底层引擎。
但选择自研路线的另一面是,能够达到更好的产品体验。
Univer的每个SDK模块也都可以拆分为两部分:有界面的前端,和纯计算逻辑的后端。
前者可以理解为直接可以面向C端提供服务的,有图形化界面的轻量化软件;后者则更像一块积木,可以嵌入到企业的各个核心生产软件中,比如OA、ERP、BI等等。
这让 Univer 可以抛掉界面层,只保留计算层,成为一个“无头电子表格”(Headless Spreadsheet 没有交互界面),专门给AI使用,AI Agent能像“表格专家”那样随心所欲的读取、操作和分析电子表格。
“这种围绕电子表格沙盒环境形成闭环优化的方法,有机会训练出一个专属于 Univer 的表格模型,在准确性和成本效率上显著超越通用模型。”刘洋对《智能涌现》表示,这个这一方向与Coding领域正在发生的趋势也是一致的:用更强的模型生成程序,再在可执行环境中进行验证和迭代,从而推动能力跃迁。
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△图源:表答
为了验证Univer的底层引擎能力,团队也基于Univer开发了表格编辑和分析产品“表答”(Capalyze)。
表答能够为用户提供网页数据爬取+分析服务。将任何来源的数据、内容或文件,自动转换为结构化电子表格,并完成后续的清洗、分析、可视化与洞察生成。在几分钟内,用户就可以得到可直接使用的分析结果。
比如,用户在小红书评论区使用Ctrl+A全选网页内容后,直接在表答中粘贴,系统会自动提取图片、头像、昵称、评论等元素,精准地结构化导入表格。
在以往,大模型处理电子表格也是难题,很容易丢失上下文。
但Univer底层表格引擎由于是自研的,算法能够从多样化的网页模式中准确定位表格结构,提供更多上下文,比如结构化表格拆解后的元数据、复合表头的描述信息等等。
所以,如果是一个超过10MB以上的电子表格文件,Univer处理结果会比通用大模型更为精准。
在实际操作时,Univer也能够提供更统一的环境。
在使用“表答”时,产品能够区分人类与AI agent的操作,“表答”也允许多个Agent并行操作同一张表格,通过协同引擎将结果推送至多客户端,在手机和桌面端,获得的计算能力和结果是一致的。
近期,表答也推出了微信小程序版本。
这相当于将一个便携的BI(商业分析)入口搬到了小程序中。用户能够通过拍照识别、语音指令和云端表格引擎,将现实世界中的图片、清单和文件快速转化为结构化表格,再通过AI来进行推理、分析。
例如,对一个零售行业的工作人员,就可以直接使用“表答”拍摄报价单生成对比分析、整理合同条款形成审批表、核算项目成本,或通过语音直接询问库存、毛利和异常项等等,将结果一键分享给团队或同步至业务系统。
并且,表答小程序还可以直接处理微信消息的各类电子表格文件,成为业务人员随身可用的智能分析入口。
“表答”的海外版本Capalyze,也在全球最大产品发布平台 Product Hunt上,获得日榜第一、周榜第一的位置,目前C端用户超过10万,在全球范围内都有付费用户。
在商业化层面,Univer已获得来自 北美、欧洲、东亚与中国的付费客户,覆盖多个行业,典型客户包括瑞士制药巨头Novartis(诺华)、三星;以及国内的法本信息、数字马力(蚂蚁金服全资子公司)等等,多家国内外头部智能体产品也正在与Univer开展POC验证。
Founder思考
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继Coding之后,电子表格将成为2026年AI的“aha moment”。电子表格和Coding之所以结构相似、极可能成为下一个爆发的AI超级赛道,在于它们都处在工作流最核心的位置、拥有极其庞大的用户规模,并且天然通向大量相邻场景。
例如,Coding一旦进入开发者日常,就能外溢到测试、部署和整个软件生产链条,而电子表格也是如此,一旦被AI赋能,就会延伸到财务、运营、分析乃至应用构建。更重要的是,这两类工具都能靠效率提升来发生自传播——用户自己算得清ROI,使得产品可以用极少销售成本完成规模化扩张。因此,Coding已经验证了这一路径,而电子表格,很可能是2026年更大规模的爆发点。
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AI赋能的下一个主战场是电子表格。
我认为每个企业都离不开数据,而加工数据离不开四件事:连接数据、预处理数据、分析数据、展示结果。这条链路,决定了数据能否真正转化为信息与知识。而现实是,大多数业务系统只覆盖流程,却无法承载中间那段最关键的探索性计算:假设、推演、建模与反复修正。
电子表格恰恰是这块“自由画布”。公式本身是一套通用计算系统,业务人员可以在里面搭建属于自己的模型与逻辑。就像设计离不开Figma或Photoshop,业务分析也离不开电子表格——它不是报表工具,而是企业真正的计算中枢。
全球十几亿人每月使用表格,大量企业软件本质上只是它的外壳。如果电子表格成为AI-native的底层能力,被改变的就不仅是电子表格,而是整个企业软件的工作方式。未来,大量业务推演由Agent在表格中完成,人类负责审阅与决策。
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AI表格更应该是给Agent用的,是给AI用的。Copilot不是Agent的终局,AI应该端到端帮助人类决策。
我们坚信AI表格最终不是给人用的,而是给Agent用的,是给AI用的。Copilot是帮助人更好地去理解、更好去操作这个表格,但这个动作应该是自动发生的,AI直接交付分析结果。
在对外产品形态上,由于目前用户仍需要通过prompt进行交互、需要人工确认结果,所以产品迭代还是会按照正常的步骤推进。
在未来,在SDK、Univer Platform和MCP协议等方面,我们相信会因为Agent的交互变化,会有更多的底层架构创新机会。
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电子表格的本质是图灵完备的计算引擎,公式是重中之重。
之所以Univer选择自研表格引擎,是因为电子表格的核心能力在于公式系统,它具备“图灵完备性”——理论上可以实现任何编程语言能完成的计算逻辑,无论是Python还是Java能做的,公式都能做到。电子表格本质上是一个强大的计算引擎。
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插件化架构(SDK)既是工程化需求,也是商业化考虑。
Excel是一个有机的整体系统,各功能之间相互关联。我们之前在飞书内部开发电子表格功能时,最大的挑战在于:开发A功能时需要担心对B功能的影响,线上经常出现连锁bug——修改了A功能,B功能就会出现问题。
因此,Univer希望通过工程化的方式,将这50个功能独立开来,使某个功能的修改不会影响其他功能。
插件化架构也更有利于形成生态,开源社区的开发者可以自行编写插件,修改A插件时只影响这个插件本身,不会波及系统中的B插件、C插件、D插件。
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大模型分析表格的痛点,是它无法真正理解半结构化的数据。
大模型在分析表格时的一大痛点,是它会将半结构化表格视为一个整体进行处理,而无法理解其内部复杂的结构。
相比之下,Univer因为自研的表格引擎,能够智能地将表格进行拆解,区分出规范的结构化数据和非结构化信息,决定是否合并处理,并且能提供公式依赖关系、样式、合并单元格、筛选等额外上下文信息。
传统大模型(如GPT)则缺乏这种能力,它会将整个表格囫囵吞下,导致分析结果经常会丢掉数据。
「智能涌现」想说:
在AI原生应用的探索中,表格作为数据、分析的底层能力,也正在成为一大新兴的细分赛道。
Gartner预测,到2028年,传��搜索引擎的流量将有50%被AI搜索取代。同样的逻辑也在发生在电子表格领域——当AI逐渐成为企业数据处理的核心引擎时,表格的角色必然从“人的工具”,转变为“AI的工具”。
横向对比来看,Univer与国内外同类产品的差异化路径值得关注。微软的Excel Copilot、Google的Duet AI,本质上还是在原有产品架构上叠加AI能力,但是会受制于历史包袱;
而Notion、Airtable等新兴玩家,在协作和低代码方向做出了创新,也引入了AI,不过这是更偏上层的产品交互和创新。
Univer的特点在于,在底层,它选择了一条更难的路线:从0到1重构电子表格的底层架构,用插件化设计,让AI可以直接调用表格的计算逻辑,用自研SDK,为AI提供更丰富的上下文。但在产品层面,它又足够轻盈,采取SDK这种“嵌入”的形式,这或许是验证AI Native产品能力的更快的路径。
封面来源|企业官方
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本文来自微信公众号“智能涌现”,作者:邓咏仪,36氪经授权发布。
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医美的钱都被谁赚了?
作者 | 谢芸子
编辑 | 张帆
沉寂多年的新氧或许要“翻身”了,秘诀在于重新夺回定价权。
通过与上游厂商定制产品,新氧努力将近2万元每支的“童颜针”,打到了不到1000元的低价。此举虽然利好消费者,但也引来一众上游厂商的“封杀令”。
时至今日,这场医美江湖的博弈终于告一段落。
不久前,新氧宣布成立“青春甄品联盟”,首批14家上游厂商名单中,不乏热玛吉母公司索塔、爱美客、华熙生物、锦波生物等头部企业。
在早前的2024年,锦波生物也曾控诉新氧扰乱产品价格,中上游的态度转圜,更多折射出医美行业话语权的向下转移。
当新氧在线下变得越来越活跃,这家曾被誉为“医美界大众点评”的老玩家,能否凭借自身的力量改变行业的利益分配法则?又能否通过“平价医美”改善自身的盈利困境,给到资本市场新的想象空间?
低价引发“口水战”
去年9月,在一场媒体交流会上,新氧集团CEO金星用一个案例突出了医美行业的暴利。
“一款玻尿酸,电商平台售价16800元,成本可能只要32元。”尽管金星也强调,成本不包括运营及市场推广的费用,但巨大的差距仍让人惊讶。
他当时举这个例子,主要是为了介绍“新氧青春诊所”的价格定位——金星想用更便宜,或是更具性价比的产品,撬动高端医美的市场。
首先拉开价格战的是童颜针。
童颜针兴起于2010年的法国,核心成分为高分子聚合物微球(如聚左旋乳酸PLLA),通过注射刺激皮肤再生胶原蛋白,是重塑面部轮廓、淡化皱纹的抗衰产品。近年来,童颜针厂商们兴起联合疗法,即通过“玻尿酸+PLLA”的组合,调配功能多样的产品。
2025年4月,新氧推出“奇迹童颜1.0”,将童颜针普丽妍复配玻尿酸,以水光针的形式治疗。36氪查询美团APP,普丽妍目前的官方指导价为18800元/支,新氧“奇迹童颜1.0”的定价仅为4999元。
两个月后,“奇迹童颜2.0”面市,新氧将童颜针替换为艾维岚,价格依旧低至5999元。
伴随市场热度,同年9月,新氧又与西宏生物共同推出“奇迹童颜3.0”,定价2999元/支。随即,双方又在3.0的基础上推出Pretty版本,尽管微球含量较低,但“2人拼团价”仅999元/支。且在新氧推出奇迹童颜系列后,平台普丽妍及艾维岚的售价,仍明显低于官方指导价。
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36氪根据新氧小程序制图
此举被部分上游厂商视作“严重的违规”。
普丽妍率先做出反应,将新氧青春诊所列入黑名单,并警告消费者其产品“来源不明、真假难辨”。另一边艾维岚生产商圣博玛也表示,低价销售损害品牌价值与研发回报。
新氧选择硬刚,甚至在次月发出了一份《不致歉声明》。称其使用的普丽妍产品,均由具备医疗器械经营资质的企业依法供货,具备完整可追溯的进货凭证,相关医师依照《医师法》规范执业。
与传统的医药行业相同,医美厂商对产品有绝对的定价权。部分上市公司的财报也明确标出了“直营与经销商”共存的情况。但相同医美产品,在不同终端的售价依然不同。
以华熙生物旗下的基础水光——润致娃娃针为例。一支2ml的产品,“百亿补贴”下的售价低至182元,最高则能达到1589元。这至少能看出,上游厂商已无法控制下游的销售行为、其中或许也有部分经销商的“窜货”,混乱的价格体系也为假货,以及劣质医美机构提供了土壤。
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36氪根据美团APP制表
降价空间来自哪里?
新氧呼吁“透明医美”,想让“月薪3000的人也能做得起童颜水光。”
但消费者最关心的还是——产品的降价空间来自哪里?这关乎低价产品的安全与成效,问题的关键还在于医美的成本究竟几何。
纵观行业,大体可分为“需要动刀”的重医美,以及“光电项目、注射项目”为主的轻医美。
再拆解医美产业链,上游企业生产器械及原料,中游企业是以爱美客、锦波生物为代表的,生产B端C端产品的厂商;下游则是以新氧、Yestar艺星为代表的终端机构,或以美团、小红书为主的推荐平台。
当然,更多类似华熙生物、巨子生物这样的大企业,往往横跨中上游,既生产原材料,又生产B端C端产品。
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资料来源:弗若斯特沙利文,源达信息证券研究所
从官方的披露,或许很难客观地罗列一支医美产品的成本结构。但仍可从上市公司的财报窥见端倪。
以华熙生物为例,作为全球最大的玻尿酸供应商,消费者日常接触到的“润百颜”“润致”等“润字辈”水光产品皆来于此。
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图片来自华熙生物2024年财报
财报显示,2024年,华熙生物以“润致系列”为代表的“医疗终端业务”收入达到14.4亿元,营业成本仅2.25亿元。若不考虑公司整体的各项费用,华熙生物旗下医美产品的生产成本率仅为15.6%。
上述业内人士也告知36氪,“一款一万大几千的水光针或童颜针,机构直接拿货的价格最多也就五千元。”
再从中国医美机构的成本分配来看,主要可分为四部分。
首先是市场成本。直客机构的营销及获客成本普遍占30%;若是客户来自第三方引流的渠道机构则会超过50%。该部分成本与实际诊疗无直接关联,多由消费者买单。
其二是供应链成本,大概占20%-30%。若以华熙生物医疗终端业务的成本率计算,厂商的生产成本应在5%以内。
第三是医护人员的薪酬成本,在20%-30%左右。
最后是固定成本,包括房租水电、医政管理、专业服务费、前期门店投入摊薄、税金等,而这部分成本往往因各机构情况的不同难以预估。可以明确的是,此前层层递增的流通环节逐一推高了采购成本,已使得下游机构的利润空间微薄。
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厂商生产成本由2024年华熙生物财报计算;36氪制表
金星也曾透露,中国连锁医美机构的净利率水平仅在6%左右。找到行业痛点后,新氧开始针对性地优化产品价格。
譬如,依托社群、老客带新的方式获客,同时摒弃了行业传统的“强销售模式”,不充值、不办卡,不设置销售型咨询师,将营销与获客成本降至10%以内。
供应链方面,新氧直营集采、与上游企业定制专属产品,避免了“中间商赚差价”,从源头降低了采购成本,也一定程度上为上游厂商节省了产品推广的费用。
另在门店端,新氧则通过信息化等手段提升坪效,实现各项固定成本的有效摊薄。
向上游厂商要利润
从当下的结果看,撇开“口水战”的成分,市面上童颜针的价格的确降低了一个维度,仅新氧“奇迹童颜3.0”这一特定促销产品,就已售出超过2.2万份。
但产品的价格始终受供需影响,而非成本决定,也不会因一家公司而改变。金星也强调,“我们只是在整个行业的发展节点上推了一把。”
典型的案例来自玻尿酸原材料的价格变化。
早期的玻尿酸主要从动物组织中提取,工艺复杂且效率极低,医用级产品价格一度超过黄金的数十倍。2000年,华熙生物与山东大学合作,率先采用微生物发酵法,以粮食作物为原料规模化生产,彻底改变了行业格局。
此后数年间,玻尿酸成本价格持续下降。华熙生物财报也提及,2016年至2024年,公司注射级玻尿酸原料的价格,已从15.8万元/公斤降至2024年的约14.4万元/公斤。
几乎同时,“三类医疗器械注册证”的获批也在增加。
2025年以来,我国新增获批的“械三证”达到52张,涵盖玻尿酸、童颜针、胶原蛋白、光电设备等多个热门赛道。这一数量远超往年,彻底改变了过去“一证难求”的局面。
再以锦波生物旗下拳头产品,“重组人源化胶原蛋白”为核心原料的薇旖美为例。
2024年4月起,锦波两次控诉包括新氧、美团在内的平台扰乱其产品的市场价格。原价6800元的薇旖美一度低至1380元。
然而锦波生物的控诉反应平平。
同年10月,巨子生物“重组人源化胶原蛋白”产品成功获批,打破了薇旖美在胶原蛋白市场的垄断。且彼时,消费者已普遍接受较低产品价位,也致使薇旖美初代产品价格下跌。
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中国市场获批童颜针一览;36氪根据公开资料整理制表
一个明确的事实是,伴随生产端放量,厂商们的话语权被稀释是必然。只不过,医美行业整体的利润仍由中上游把控。
36氪根据中国医美上市公司、2025年上半年的财报不完全统计,下游机构依旧处于负利润状态。
锦波生物财报也显示,尽管薇旖美价格下跌,公司仍能通过销量扩张对冲压力,使其整体毛利率水平保持在90%以上。
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36氪根据Wind数据不完全统计
自救、边际效应与“真问题”
盈利压力下,新氧也在努力尝试自救。
2024年11月,新氧正式开启了线下自营业务、连锁医美门店“新氧青春诊所”。截至2025年底,青春诊所的门店数快速扩张至50家,累计治疗量超过100万次。
从商业逻辑看,线下门店的快速扩张,可以更好地通过大规模采购与上游议价。2026年,新氧青春诊所的门店数将不低于85家,医生人数增至500位,护理人员增至1000位。
金星希望新氧能够成为医美界的瑞幸,在用低价产品推进“医美平权”的同时,逐渐实现边际效应。
但从财报来看,想真正翻身,新氧似乎还有很漫长的一段路要走。
2022年至2024年,新氧年度归母净利润分别为1.27亿元、0.58亿元、-0.08亿元、-0.66亿元、0.21亿元、-5.87亿元。2025年以来的连续三个季度,其归母净利润分别为-0.33亿元、-0.36亿元及-0.64亿元。
当线下消费不振,医美机构端的广告预算也相应减少,这直接冲击了新氧传统的核心业务“信息与预约服务”的营收。
为了应对变化,新氧主动削减了线上平台的营销费用,但也因此降低了月活,影响了APP的整体交易规模。
而在利润水平节节败退的同时,公司又处于从线上向线下转型的关键时期,对于产业链的投入只增不减。
一组常被引用的数据是:2021年至今,新氧已在供应链建设上累计投入10亿。2021年7月,新氧以7.91亿元的代价收购了奇致激光。
另据金星介绍,自去年10月起,新氧共从热玛吉母公司索塔采购了100台热玛吉FLX产品。
光电类医美最大成本在于器械,一台热玛吉机器的售价普遍在100万元以上。站在消费者的视角,两家公司的合作或许能带来让利。对于新氧而言,无论是供应链还是线下门店,却都是切实的重资产。
据此前媒体报道,每家新氧青春诊所的前期投入成本高达500万元-700万元。尽管最新的数据显示,2025年三季度,已有29家门店实现现金流转正。但在整个医美行业承压的情况下,新氧对于开店节奏的把控,仍是在走钢丝中寻找平衡。
好的消息是,作为曾经的“互联网医美第一股”,新氧对童颜针的押注挽救了股价。
Wind数据显示,去年6月以前,新氧的股价基本维持在0.85美元左右。奇迹童颜2.0版本上线后,股价不断拉升,一度于7月21日飙升至6.28美元,尽管后期持续波动,但基本告别了退市的梦魇。
源达信息证券研究所的报告也显示,童颜针所属的“微球再生类”产品,是中国目前及未来最大的细分市场,预计市场规模在2028年达到107.7 亿元。
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中国医美再生抗衰注射剂市场规模及潜在增长空间预测,图片来自源达信息证券研究所
不久前的1月29日,“新氧好物”在上海陆家嘴中心开启了“青春巴士巡游”,与迪士尼的反派代表“后妈组合”联动,引人侧目的同时也增加了公司整体的品牌调性。
“至少当下的购物中心对医美的态度已经改观,没那么担心‘充值办卡’的机构跑路了。”金星对36氪表示。
*免责声明:
本文内容仅代表作者看法。
市场有风险,投资需谨慎。在任何情况下,本文中的信息或所表述的意见均不构成对任何人的投资建议。在决定投资前,如有需要,投资者务必向专业人士咨询并谨慎决策。我们无意为交易各方提供承销服务或任何需持有特定资质或牌照方可从事的服务。
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本文来自微信公众号“36氪财经”,作者:谢芸子 张帆,36氪经授权发布。