OIR:把老照片修复做成AI工具,成本20美元月卖了2K美元

Old Photo Restore Repair（OIR）是一款 AI 老照片修复 App，用户上传旧照片后，实现去划痕、破损修复、清晰度增强、黑白上色等功能。

一、成交信息

成交时间：2026年8月。

成交价格：2000美元。

卖方：Marcin Skowronski / ZoyaDev，波兰独立开发者。

买方未公开。

交易资产：源码、App Store 产品、后端、数据库、API 集成、用户邮件名单、评分评论、ASO历史和运营数据。

二、经营情况

截止出售，产品共 1600+ 用户，累计收入共 2040 元。MRR（月均收入）约 151 美元，最近28天实际收入约 205美元。

约 75%的历史收入来自自然流量，主要是 App Store 搜索和 ASO。最近一个月约有 200个新增用户。

基础技术成本 20–25美元/月；月利润约131美元，不含 Apple 分成、税费、营销和人工。

三、商业模式及技术栈

产品采用 Freemium + Subscription，8.99美元/周、29.99美元/年。

老照片修复是典型低频工具，用户可能只需要一周时间集中修完几十张照片，因此它更像“用订阅包装的一次性工具”，持续收入依赖不断获取新用户，而非长期留存。

技术栈方面，React Native 做客户端，Fastify/Node.js 做后端，RevenueCat 管理订阅，PostHog 做分析，服务器使用 Hetzner，核心 AI 修复通过 Replicate API 调用第三方模型。

四、总结一下

这个项目最值得看的是，不要先做复杂AI，要先找到用户已经主动搜索的问题，再用成熟API快速交付结果，把分发和收费跑通。

技术壁垒其实不强，熟练独立开发者 4-6 周就能重做出来。壁垒其实是已经积累的 App Store历史、Reviews、关键词排名、1,600用户、1,215邮件联系人和真实收入记录。

按约 2,000 收购价静态回本大约 15–20个月。买家买的本质上不是代码，而是时间、自然流量和已经验证过的付费漏斗。