AI视频正在吞噬世界——Olivia和Justine Moore，a16z

摘要

• AI视频已经从专业圈层的新奇玩意，变成大众消费内容形态；Justine Moore估计，最近刷到的TikTok、Reels或Shorts内容中，“可能有90%”由AI生成。 因此，趋势发现已经从Reddit上的AI论坛转向TikTok和Instagram，如今可能有“数十万”普通创作者会在格式进入X之前，先行发布并二创。

• 最强的病毒式传播公式，是让熟悉的IP做不可能的事，或让足够古怪的原创内容迫使观众回看一遍。 Stormtroopers、Jesus、Stitch、Yetis和Bigfoot自带认知度；Italian brain rot则靠纯粹的错愕感取胜——“我是在幻觉里吗？”熟悉感让人停下来，出乎意料的行为促成分享。

• 去中心化的二创网络，能在任何制片厂组织世界观之前，就把AI角色变成有分量的IP。 Italian brain rot从零散图片发展为由社区选出的正典，随后出现互动角色、音乐剧、成人剧情、玩具、T恤和毛绒玩偶；孩子每天能刷到几十条相关视频，而Nickelodeon每周只播一集。Kim the Gorilla则通过与动物园管理员Becky持续不断的冲突，很快积累了约30万粉丝。

• 今天的病毒式内容格式，部分是对模型限制的适应，尤其是Veo 3无法同时实现图生视频和生成音频。 提供起始画面会让用户切回Veo 2，使原创角色难以保持一致；因此创作者会使用模型已经认识的身份，或选择猩猩这类视觉上更宽容的角色。社区还学会了通过在不同片段中保留可识别角色，跨越8秒时长上限。

• 创作者经济的难点仍然远大于创作者增长。 一条玻璃水果视频可能需要约8次生成，更复杂的Veo 3叙事会快速消耗昂贵的点数；参与者也无法给出统一的社交平台分成标准，而且创作者首先要符合平台项目的准入条件。“地上没有躺着现金”，所以变现通常要依靠产品、咨询、课程、广告或导流，而不只是播放量。

• 只要基础模型的分发足够繁琐，界面层就能捕获可观价值。 Google的Flow被形容为难以找到，绑定昂贵套餐——包括被提及的每月125美元方案——默认通过隐蔽控件调用Veo 2，而且无法在移动端使用。这些摩擦把创作者推向Krea、Fal、Replicate等按量付费聚合平台，即便Google仍能通过API获利。

• 媒体所有者可以自动化长视频切片，但品牌信任限制了他们为追求病毒传播而优化的力度。 OpusClip能识别30至140秒的片段、评分、加字幕和重构画面、删除填充内容，并发布适配不同平台的帖子；但几位主持人仍认为，二次加工的内容可能跑不赢为短视频原生创作的内容。Justine举出的反例是Vitrupo的病毒式访谈切片，而更深层的矛盾仍是“YouTube缩略图经济”与真实准确的叙事之间的冲突。

• AI角色可能扩大成为网红的群体范围，同时创造一类可控的新型商业资产。 Olivia的挑衅式判断是，有创造力、会搞笑的人不再需要符合Instagram的审美标准：他们可以把自己的头脑放进合成角色背后，而一些图像类运营者已经能赚到“数万美元”。她预计视频会把这一机会扩大“10倍”，但持久价值可能取决于能否把受众转化为订阅、IP、服务或商品。

精读

1. AI视频已经成为消费者原生媒介

• Justine把自己接触Stable Diffusion的时间追溯到2022年9月左右。起初，做创意的朋友认为生成式媒体根本不可用；今年早些时候，他们开始询问是否应该学习这项技术，如今甚至有人周末专程去找姐妹俩学工具。

• Justine对信息流的粗略估算颇为惊人：最近刷到的TikTok、Reels或YouTube Shorts内容中，“可能有90%”由AI生成。两个月前，分发还主要围绕animated orange cat和Italian brain rot等少数辨识度较高的格式展开。

• 随着工具变得更易用，发现路径也随之迁移。早期AI视频出现在r/aivideo、r/ChatGPT和r/singularity等Reddit社区，经由X上的策展人传播，偶尔才会进入消费者平台；Veo 3和MiniMax 2出现后，病毒式格式越来越多地发源于TikTok和Instagram。

• Olivia亲自制作ASMR视频，测试这波机会究竟有多容易摘取。原创的龙蛋创意表现不如已经成型的水果切片趋势，而熔岩则反复成为赢家：观众喜欢“吃熔岩、挤熔岩”，以及剥开它的外壳。

2. 模型限制正在塑造主流内容格式

• Olivia发现，只要提示词对应YouTube上已经常见的类型，Veo 3的能力就相当惊人。一句话的请求就能生成类似专业ASMR的内容，因为模型理解这种格式；叙事性、角色驱动的vlog则复杂得多，需要更多试错。

• Veo 3最关键的限制在于控制能力：文生视频可以包含音频，但从图片开始会把工作流切换到Veo 2。由于图生视频不带音频，创作者无法可靠地在多次生成中固定同一个原创角色。

• Olivia曾为一套使用Star Wars角色的奥运跳水格式改用MiniMax，并用ElevenLabs手动生成音效。让每个声音都对齐“花了非常长的时间”，说明一条打磨完善的短视频很快就会变成多模型协同的编辑项目。

• 使用现成身份可以同时解决多个问题。Veo 3已经理解Stormtroopers、Jesus、Stitch、Yetis和Bigfoot；创作者则通过在不同片段中延续这些身份，跨越8秒时长上限。猩猩加粉色蝴蝶结，也提供了类似的宽容一致性方案。

3. 二创网络正在没有中心制片厂的情况下创造IP

• Italian brain rot最初是一个去中心化的角色宇宙：一名创作者提供几张图片，其他人继续添加角色，最受欢迎的角色最终成为正典。动画出现后，内容进一步扩展为合集、角色互动、故事线、音乐剧、出轨剧情、玩具、T恤和毛绒玩偶。

• 主持人用儿童观众举例，说明这种分发模式的优势。一个孩子每天刷几十甚至几百条TikTok，就能“把这些角色背得滚瓜烂熟”；传统电视网络可能每周只播一集，角色依恋因此可以通过去中心化的二创生态形成。

• Kim the Gorilla说明，原创、原生于AI的IP不需要借助既有粉丝基础也能成立。她与动物园管理员Becky的冲突很快带来数十万点赞和约30万粉丝，但Moore姐妹并不认为创造力已经过时：“我们需要优秀的创作者，只是他们现在拥有的是另一套工具。”

4. 受众增长成本足够低，足以诱惑创作者，但制作并不便宜

• 变现已经覆盖平台分成、广告、导流至外部业务、订阅、商品、课程和咨询。Nick St. Pierre这类熟练创作者，会把病毒式内容作为获客渠道，服务于希望获得底层提示词专业能力的品牌和公司。

• 姐妹俩制作玻璃水果视频时，需要反复生成：Olivia估计，即使是简单的水果切割视频，也可能需要8次生成；Justine则提到多次失败的切割，因为模型会横向切割，或生成形状畸形的分层。叙事视频中，付费点数消耗得更快；除非创作者清楚受众如何变现，否则单位经济并不划算。

• 讨论暴露出的不是一个清晰的分成基准，而是对收入的不确定性。Olivia曾提出每100万次播放约20美元，随后几位嘉宾又重新核对了这一数字及其单位；费率取决于平台和互动水平，而且账号首先要达到足够的病毒传播规模，才能进入创作者项目。

• 财务回报并不是唯一的供给驱动力。过去很难做大受众的人，也能通过猩猩vlog获得数万点赞，从而得到强烈的“多巴胺刺激”；即便收入尚未出现，抢先进入一种新媒介本身就具有奖励感。

5. 合成网红扩大参与面，也提升可控性

• Olivia的“热辣且有争议的观点”是，传统网红经济 disproportionately 奖励外貌出众的人。AI让一个有趣、有创意的人可以创造一个符合主流审美的角色，同时把“自己的大脑放在内容背后”。

• 基于图像的虚拟网红业务已经能赚到数万美元，有时收入来自为额外内容提供的付费订阅。Olivia的条件式预测是，AI视频会让这一市场“爆发式扩大10倍”。

• Olivia也给出了冷酷的推论：一个受控的虚拟网红“永远会服从你”，可以被摆放在任何地方，也不会自行卷入政治争议。这种控制力具有商业价值，但节目把它当作一个刻意令人不适的特征来讨论，而不是毫无保留的优点。

6. 模型分发不佳，为工作流聚合平台留下空间

• Moore姐妹将技术栈分为基础模型，以及界面或应用公司。比如Kling把强大的图生视频模型与易用控件结合在一起；在其他场景，创作者往往会转向第三方，以获得更容易使用的模型访问和工作流。

• Veo 3则是反面案例：Flow需要单独找到这个产品，选择两个昂贵的Google套餐之一，使用多个Google账号中正确的那个，并找到隐藏控件，因为默认仍然是Veo 2。该网站在移动端也无法使用。

• 这些障碍把创作者推向Krea、Fal、Replicate及其他类似服务，它们提供多个模型和按量付费生成。由于Veo 3提供API，Google和赋能层都能获利，价值并非只能归属于模型所有者。

• 对于需要风格转换、角色替换、一致性、放大或其他精细控制的专业用户，ComfyUI仍然有价值。基础模型正在吸收部分工作流，但Justine认为，ComfyUI维护者是在“替要求苛刻、使用互联开源节点的社区做上帝的工作”。

7. 播客分发正变得平台专属且由智能代理驱动

• 对于Latent Space，Moore姐妹建议用Gemini 2.5把文字稿改写成刻意追求娱乐性的教育脚本，再通过Hedra让节目由ElevenLabs生成的声音“Charlie”动起来，并配上图表，或自动选择、生成B-roll。

• OpusClip提供了更直接的工作流：监测一个YouTube频道，识别30至140秒的片段，加字幕，删除填充词、口吃或脏话，把16:9画面重新构图为竖屏，应用智能缩放，撰写社交媒体文案，并自动发布。

• 主持人反驳称，长视频再加工内容通常跑不赢为短视频原生设计的内容。Justine说自己“过去同意这一点”，随后举出Vitrupo反复成功的案例：它把观众熟悉的访谈对象剪成短片，并发布到X上，而视频当时获得了异常强的算法分发。

• 病毒传播仍然带来编辑约束。主持人不能虚假暗示“Sam Altman说世界将在2年内终结”，Justine也否定了Olivia提出的垃圾式推文开场，称那“不是我们”。两人都认为，长篇知识内容仍然可以与病毒式格式并存。

8. 提示词文化正外溢至哲学和实体商业

• “Prompt theory”起源于Veo 3中的角色意识到——或拒绝相信——自己是被生成、被控制的。随后命题发生反转：也许人类同样是被提示出来的角色。这一概念如今已经出现在普通青少年制作的混乱AI反击视频中。

• Justine把问题延伸到Reddit：匿名账号未来可能越来越多地由LLM运营。她坦承自己也不确定，如果这些机器人始终在线、分享自己的兴趣，而且确实能说出有趣的内容，那会不会反而令人悲伤。

• Brett Climo展示了从像素走向商品的路径：受众提出需求后，Olivia为朋友、家人和AI视频社区的人印制了约30件卫衣。AI家具走得更远，据称一把想象中的猩猩椅已经被制造并上市销售。

• 剩下的机会在于运营。趋势在不同平台之间通常只有1至2天的套利窗口；PJ Ace等专业人士已经展示了商业级工作流。主持人对创业公司的“需求”是：开发一款软件，把每条病毒视频中的图片和金句自动转化为商品。