MVNT 正寻求1000万美元，以围绕编舞者的动作数据构建 AI 工具。

Why it matters

MVNT is tying model training to creator attribution in a field where much valuable work falls outside clear copyright protection. The $10 million target tests whether that rights-first approach can support a scalable AI business.

Joon Jung (@jooooooooonjung) 和 Choi Youngjun 正在为他们位于首尔的舞蹈 AI 公司 MVNT 寻求 1000 万美元的融资，这是一个尚未完成的 A 前轮融资过程，Business Insider 于 8 月 4 日报道。

创始人在路演中带来了不同的经历。MVNT 的 CEO Jung 自述是从舞者转为创始人，且此前在科技和加密领域工作过，依据 Business Insider 的报道。Choi 在为 K-pop 表演者编舞方面已有约二十年的经验。MVNT 的作品目录 包括 BTS 的 "I Need U"、Seventeen 的 "Falling Flower" 以及为 TWICE 和 Stray Kids 设计的舞蹈。Business Insider 引用 Choi 和 MVNT 的说法，将他职业生涯的编舞总数估计在 800 支以上。

MVNT 源于 Choi 在其职业生涯中反复遇到的一个问题：编舞可以在音乐视频、演唱会、社交平台和游戏中传播，但创作者往往无法从中获得持续收入。Jung 和 Choi 认为，用于训练专门舞蹈模型的相同动作数据也可以成为识别并补偿为模型提供作品的创作者的记录。

这种一致性是 MVNT 融资论点的核心。建立在创作作品之上的生成式 AI 业务面临关于同意、来源和支付的持续问题。MVNT 希望其训练数据运营与创作者权利系统能共同回答这些问题，尽管其公开材料将该版税机制描述为一个框架，而非已在规模上运作的收入来源。

权利问题先行

Jung 和 Choi 大约在六年前相识，当时 Jung 是一名 20 多岁的舞者，正在寻找让编舞成为可持续职业的途径。MVNT 起初是一个知识产权和归属项目，随后创始人将其构想扩展到生成式 AI。

“舞者可能创作了成千上万段编舞，但并没有一个系统能让他们从中受益，”Jung 告诉 Business Insider。

美国的版权规则解释了部分难点。美国版权局关于编舞的指南表示，复杂的编舞作品可以符合登记资格，而单个动作、简单的舞蹈套路和社交舞一般则不行。这就留下了大量具有商业价值但处于困难中间地带的动作：足够可识别以被复制，但又过于有限或常见而无法单独获得保护。

编舞师 Kyle Hanagami 在针对 Epic Games 的诉讼中测试了这一界限，案件最终和解。MVNT 正通过为编舞者创建作品组合、记录动作并在上传作品时附加归属信息，采取一种技术性的方法来解决相同的商业问题。

MVNT 还在其公开的舞蹈知识产权文档 中提出了一个用于编舞的识别代码。即便版权法对某些作品的保护有限，这样的登记也可以创建有用的作者和贡献记录。要将这些记录转化为可执行的许可或可靠的支付，仍需创作者和分发其作品的平台的采用。

拥有两个市场的产品

当前的 MVNT Studio 产品 接受音乐链接或音频文件，并生成由数字角色演绎的舞蹈。MVNT 将底层系统称为 “Dance Intelligence”，这是一个以音乐为条件的模型，旨在响应节奏、时机和曲目结构。

MVNT 表示，其动作数据由 100 多位专业编舞师通过动作捕捉和人类在环（human-in-the-loop）的流程生成。Choi 为该数据集提供创意经验，而 Jung 则试图将其打包，以服务从表情包创作者到专业动画团队的用户。

这创造了两条分发路径。普通用户可以在浏览器中生成可分享的舞蹈套路，遵循诸如 Suno 等生成式音乐服务所建立的消费端玩法。开发者和工作室可以使用 MVNT API 将音频转换为预览视频，或导出用于生产工作流的 BVH 和 GLB 动作文件。

MVNT 的当前定价 包括一个免费层，按年计费时列为每月 9.60 美元的 Basic 计划，以及按年计费时列为每月 23.20 美元的 Creator 计划。付费计划增加了编辑、3D 导出和更高的 API 访问限额。这些价格为收入路径奠定了基础，尽管 MVNT 尚未公布收入、留存或付费客户数据。

Business Insider 报道 称 MVNT 已达到 1,100 名用户并生成了超过 2,000 支舞蹈。这些数字并未区分活跃用户与注册用户，或免费用户与订阅用户。对于一个同时服务普通创作者和制作工作室的产品，这一区别将决定 MVNT 是否找到了可重复的需求，还是主要处于早期试验阶段。

MVNT 还与 Epic Games Korea 使用 Unreal Engine 构建了一个 AI 辅助的音乐到舞蹈套件。Epic 在其 2025 年 MegaGrant 受赠者名单中列出了 MVNT 的 Unreal Dance Editor，为 MVNT 在游戏和虚拟角色制作领域赢得了立足点。其 API 文档现在将音频到动作的生成呈现为一种生产工具，而非单纯的消费新奇。

1000 万美元的考验

MVNT 于 2026 年 4 月推出 MVNT Studio，距离其完成由 Mashup Ventures 领投的 20 万美元种子投资收官已近两年。新的融资目标是上次种子轮金额的 50 倍。MVNT 尚未公布领投方、估值或预计的成交日期。

如此规模的一轮将资助比编舞生成器更广泛的下注。MVNT 需要专门的动作数据、模型开发、创作者招募、权利管理以及向游戏和动画管线的分发。每一层都可以增强其他层：更多的编舞师改善数据、更好的输出吸引用户、而更多的使用又为归属和支付创造机会。

Choi 的地位为 MVNT 提供了通用 AI 实验室难以复制的接入。他面临的挑战是将专业信任转化为一个数据集和商业系统，让编舞师认为该系统对他们有利。Jung 的挑战则是证明舞蹈能够支持一个跨消费创作、生产工具和许可的软体业务。

Choi 告诉 Business Insider，他将 AI 视为编舞师的助手。MVNT 的可信度将取决于其产品在增长过程中是否能保留这种关系。其计划中的版税制度是使 MVNT 与众不同的部分，同时也是最需要证明的部分。