拍食物AI算卡路里,18岁中学生开发的App如何年入2亿?

作者 | 吴梅梅

来源 | IT桔子

图片 | 豆包AI生成

你是否想象过这样的场景——吃饭前拿起手机，对着餐盘拍一张照片，屏幕上立刻弹出食物的卡路里、蛋白质、碳水化合物等营养数据——这不是科幻片，而是已经发生的现实。

2026年3月，美国AI卡路里计算应用Cal AI被营养健康赛道的“老牌巨头”MyFitnessPal正式收购。

它印证了这个被忽视的细分领域看似功能简单、没有技术壁垒，却藏着长期被市场低估的商业价值。

从中亦可窥见：营养健康管理APP赛道在AI时代下，经历了一场怎样重大的迭代变革？

18岁中学生开发拍图识别APP，

年入2亿元

Zach Yadegari，年仅18岁的他创业想法源于自己健身的经历，当在使用多款卡路里追踪应用时，他发现几乎都需要手动输入每一样食物，过程繁琐、体验割裂，让人难以坚持——因此，他萌生了做一款用AI拍照食物识别热量的AI应用的想法。

2024年5月上线后，Cal AI仅用8个月就实现500万下载。截至2026年3月，Cal AI有30名员工，App下载量突破1500万次，这样的用户增长速度在营养管理APP赛道中堪称惊艳。

要知道，营养追踪赛道的“元老级玩家”MyFitnessPal于2005年9月上线，到2015年被安德玛以4.75亿美元收购时，用了整整10年时间才积累了8000万用户；而其创立前2年用户增长仅不足100万，且多为北美地区的核心健身爱好者，增长速度相对平缓，与Cal AI的爆发式增长形成鲜明对比。

Cal AI的核心竞争力恰恰击中了行业的痛点：它将AI视觉识别技术与营养计算结合，用户只需对着食物拍一张照片，就能快速获取卡路里和宏量营养素数据，彻底省去了传统APP“搜索匹配、选择、填写分量”的繁琐流程。

这种创新的方式一经出现，就带来了惊人的关注和用户。

底层技术方面，Cal AI运用了OpenAI、Anthropic视觉大模型与RAG技术，结合GitHub等网站的开源食物卡路里和图像库进行训练，解决混合食材识别难题。

据团队测试，Cal AI 的辨识准确率度高达 90%。

在产品策略上，Cal AI专注于提升用户的“拍照记录”体验，而非盲目追求全自动化的AI技术，即采取“AI初步识别+人工微调”的务实策略，先帮用户完成80%的记录工作，剩下20%的细节由用户自行修正，把用户操作成本、AI识别精度、效率做到了很好的平衡。

截至被收购时，其在App Store上获得4.8的高分评价。

不仅有用户，这款App从诞生第一天就已经想好了怎么赚钱。

Cal AI上线首月就有营收2.8万美元，次月飙升至11.5万美元，2025年ARR年收入超过3000万美元（约合人民币2亿元），且据创始人透露2026年营收预测可达5000万美元。

其商业模式十分清晰——采用“免费试用+付费订阅”的模式，用户免费使用基础功能，想要无限次AI扫描和深度营养分析，则需支付每月约9.99美元或每年50-70美元的订阅费，高留存率（据称超过30%）让其实现快速盈利。

而MyFitnessPal在今年3月它完成了对Cal AI的收购，此次并购的具体交易金额虽并未公开，但被认为是数千万甚至上亿美元级别的收购。

根据双方约定，Cal AI将作为独立品牌继续运营，7人核心团队保持不变，并加入MyFitnessPal。

同时，Cal AI将接入MyFitnessPal的庞大食物数据库——最新数据显示，该数据库已涵盖超过2000万种食物（含餐厅菜肴），支持扫描食品条形码、搜索数据库和手动添加三种方式记录饮食，还可与50余种应用及设备连接（如健身追踪器、智能手表）。

CEO表示两款产品定位有差异，MyFitnessPal面向专业用户，强调精准度、可精细调整食材分量；Cal AI面向大众用户，强调AI驱动、极速记录。

这场并购，可以说是成熟巨头与创新初创公司的双向奔赴，也是AI技术重构营养健康赛道的重要信号。

营养管理APP赛道的

十年起伏、迭代

说起来，控制饮食、记录食物热量，并不是什么新鲜事。

早在十多年前，移动互联网兴起之初，营养健康APP就已成为创业热点，国内的薄荷健康、Keep（健康记录模块）、春雨医生（健康档案）等产品相继涌现，彼时的赛道热闹非凡，却也陷入了“工具内卷”的困境。

如今，在AI和大模型加持下，行业赛道的核心逻辑发生了根本性改变，核心差异体现在三个方面。

其一，操作门槛的极致降低，激活了更广泛的用户群体。

AI视觉识别技术的应用将“查、选、填、算”的复杂流程，简化为“拍一张照片”，操作耗时从10分钟缩短至十几秒钟。

这种便捷性让App用户基数从有限的减肥人士、健身爱好者扩大到广泛的健康管理人群，且更容易坚持下来。

其二，个性化能力的提升，实现了“千人千面”的健康管理。

如今AI赋能下的健康管理APP产品摆脱了千篇一律的标准化、结构化信息，能够结合用户的身高、体重、年龄、运动习惯、健康目标（减肥、增肌、控糖），甚至是慢病状况，生成个性化的营养方案。

其三，商业价值的延伸，打破了依赖广告的盈利困境。

十几年前的营养健康APP创业虽热闹，但大多围绕减肥人群，且困于商业模式无解，最后往往走向传统的互联网平台模式——依赖于广告盈利，而广告往往意味着牺牲了用户体验，用户流失率较高。

在这波创业热潮中，能活下来的仅头部少数几家公司。

现在大众对AI产品付费意愿和接受度比较高，可以通过“免费基础功能+付费增值服务”的模式，商业价值大为提升。

IT桔子注意到，除了新创的企业外。其实，老品牌也在谋求利用新技术带来新发展。

比如，2025年薄荷健康（Boohee）公司推出了首个由大模型AI驱动的整合减重模型。

同时，最新的薄荷健康APP有“薄荷相机”-食物识别功能，接入了百度的开放平台，利用AI识别技术，可识别超过1000余种菜肴名称及热量信息。

图源：薄荷健康APP 截图

经实测后发现该AI功能需要购买会员，非基础版免费功能。

未来可期，AI重构健康管理赛道

展望未来，营养健康APP赛道的商业价值将进一步释放。

从行业数据来看，根据Gll的报告，预计到2034年，饮食和营养管理应用程式的市场规模将从2025年的 4.465 亿美元达到18.9453 亿美元，并预计从2026 年到 2034 年将以17.42% 的复合年增长率增长。

良好的预期增长主要得益于：一方面，AI技术将持续迭代，识别精度和个性化能力将不断提升。

另一方面，营养管理APP不再是孤立的工具，而是与智能穿戴设备、健康食品、保健品等领域深度绑定，形成“硬件+软件服务+消费品”的完整生态。

此外，AI技术有天然的优势，能让企业的出海、全球化布局步伐显著加快。

像Cal AI本身是全球化的通用应用，还有2025年中国的薄荷Boohee团队也推出了海外AI减重应用Maxbud，主要服务于使用 GLP-1类药物（如司美格鲁肽）的用户，提供用药追踪、AI 饮食建议等。

据创始人马海华称，产品已进入英国、澳大利亚、加拿大等市场。

不过，据Maxbud官网信息显示，公司正在推动重大产品升级，且无法预估完成日期，自2026年4月14日起，产品已经无法在Google Play应用商店下载，App Store上也搜索不到该App。

而且由于业务调整，Maxbud将于2026年5月15日停止对美国用户的服务。

除北美市场外，其余海外市场仍有发展潜力。

虽然现在这个赛道已有巨头、老牌企业，但初创公司或凭借创新的产品，或深耕细分市场也能占据一席之地，如慢病营养管理、儿童喂养记录等细分场景。

回看这场变革，我们会发现：很多时候，不是某个生意没有价值，而是我们没有看到技术赋能带来的可能性。

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