Dalet Labs 拿 700 万美元 pre-seed：AI 图像购物流接入数百品牌
一个单人创始的团队、一款邀请制的 iOS App、一笔在产品路线图定稿前就到账的钱。
10 月 28 日，纽约初创公司 Dalet Labs 结束隐身状态，推出 AI 购物 App「Scene」，同日在美国区 App Store 上线，采用邀请制，暂不做安卓。融资为 700 万美元 pre-seed，Lightspeed Venture Partners 领投，SV Angel 与天使跟投。
产品逻辑一句话能说完：不给搜索框，只给一条 AI 生成的图像信息流，图里每件商品都是真实在售的 SKU，点进去就能下单。
创始人 Omer Bar-Tal 把这套东西叫 Generative Commerce，并形容它像「一座围绕你的口味搭起来的商场」。
一、把搜索框拿掉
主流电商的起点是一个输入框。你得先知道自己要什么，或者至少知道该搜什么词。
Scene 反过来：用户打开就是一个满屏的画面，人物穿着衣服、在房间里、在运动场上，画面由 AI 生成，商品是真实的。用户不需要描述需求，只需要对画面做出反应——停留、点开、加购。
据 Business Insider 报道，Bar-Tal 的判断是，AI 在「你已经知道要买什么」时很好用，但购物里真正重要的是发现和看见。他还补了一句：agentic commerce 漏掉了购物的核心，也就是那个让人愉悦的过程。
这套定位把 Scene 放在 Pinterest 和 TikTok Shop 之间：前者的强项是视觉发现但链路长，后者的强项是闭环但内容是真人拍摄。Scene 想同时要两头。
代价是它必须自己造内容。Pinterest 的内容来自全网，TikTok 来自创作者，Scene 的内容来自模型。
二、闭环怎么转
据 Startuply 梳理，Scene 的框架是三段：生成媒体、捕捉用户交互信号、基于信号再生成新的个性化内容。
落到体验上，用户对某类品牌或品类有反应，系统就生成下一批场景图——同一个人、同一件商品，换穿搭、换房间、换光线。越刷越准，这个说法在推荐流里不新鲜；新鲜的是被推荐的对象本身是生成的。
商品侧接的是真实品牌与零售商，覆盖时尚、家居装饰、运动等类目。下单走 App 内统一结账，不跳转。
这套闭环的难点不在生成，而在对齐。生成出来的画面必须和真实 SKU 的版型、颜色、材质对得上，否则用户收到货就是一次退货。Bar-Tal 没有透露用的是哪家第三方模型，也没有说明商品图与生成图之间怎么做一致性校验。
对品牌方来说，这意味着一个新的素材要求：不是把白底图传上去就行，而是要能支撑场景化重绘。谁能提供结构化、可复用的商品数据，谁就更容易被生成进去。
三、钱比产品早到
时间线值得单独说一句。
这笔 700 万美元的 pre-seed 实际交割在 2025 年底，比产品路线图定稿还早。Business Insider 的说法是，公司在定下最终路线图之前就拿到了钱。对外披露则等到 2026 年 10 月，App 上线同期。
也就是说，融资完成日与公开日是两件事，中间隔了将近一年。国内部分报道把它写成 2026 年 10 月完成，这个说法不准确。
领投方 Lightspeed 的合伙人 Lisa Han 给出的理由是，Bar-Tal 同时具备视频 AI 的研究能力和对消费者需求的理解。Bar-Tal 此前在 Runway 做研究负责人，也任职过 Google 与 Pika Labs。
资金用途很明确：招工程师与研究员，把自研的媒体生成系统搭起来。至于为什么一家单人创始、产品未上线的公司能拿到这个数字的 pre-seed，答案大概率在人，不在 PPT。
四、佣金撑不起估值
变现方式是最早期的那种：联盟营销。
公司通过联盟网络，从 App 内每一笔成交里抽佣。这个模式的好处是轻，不需要持有库存、不承担履约、不碰售后；坏处是天花板低，且完全受制于零售商的佣金政策与定价。
一笔服装订单的联盟佣金通常在个位数百分比。用这个数倒推：要养活一支生成模型团队，需要多大的 GMV，公司没有披露。GMV、DAU、转化率、客单价，四个关键指标一个都没给。
成本端还有一项别人没有的支出：每刷一屏都要生成图像。传统信息流的分发成本接近于零，Scene 的分发成本随使用时长线性上升。用户刷得越久，推理账单越厚。
这就形成一个不太舒服的结构：收入按成交计，成本按浏览计。要跑通，只能靠转化率显著高于传统信息流，把浏览成本摊薄。而转化率恰恰是现在最没有数据的一项。
五、抢的是谁时间
竞争名单不短。TikTok Shop 在美国正在放量，Pinterest 的视觉搜索是现成的发现入口，做 AI 试穿的 Doji、Alta 也都拿过钱。
Scene 的差异在于它不和内容平台抢娱乐时长，只抢「想买但还没想好买什么」的那一段。Bar-Tal 说得很直白：来这里是为了购物，不是为了消遣。这句话既是定位，也是自我限制——它放弃了最容易上瘾的那部分内容供给。
获客路径也偏传统：靠达人和社交媒体引流，再配合一轮节日优惠券。邀请制在早期能控制服务器成本与体验，但也把增长曲线压平了。
真正需要观察的只有一件事：当用户第三次打开 App，看到的是「又一个 AI 生成的漂亮场景」，还是「上次看中的那件外套降价了」。前者是内容，后者才是购物。
如果是前者，Scene 就只是一个更好看的橱窗；如果是后者，它才配得上「商场」这个比喻。
六、参考资料
- Business Insider：《Lightspeed is betting this startup can lure shoppers with a feed of AI images》
- Startuply：《Dalet Labs Lands $7 Million to Build a Mall From Your Feed》
- The Money Times：《Dalet Labs secures $7 million in pre-seed funding for AI-driven shopping platform Scene》
- Traders Union：《Dalet Labs raises $7 million pre-seed as Lightspeed backs AI shopping app launch》
- Dynamic Business：《Startup Radar: New companies to watch this week》
- DoNews：《Dalet Labs 获 700 万美元种子轮融资》
- 腾讯新闻：《Dalet Labs 获得 700 万美元种子轮融资》