AI 视频生成，今天仍然在解决主体一致性、时长以及镜头可控性的问题。
但已经在「重塑」短视频的创作生态了。
在 TikTok、Ins、抖音等社交视频平台，大量充斥着切水果、切肥皂之类的 AI ASMR 视频，以及以猫猫狗狗为主角的小剧场。这些看似低品位、无脑的 AI 生成内容，这实际上衍生出了一种全新的内容商业化模式，从零开始、低成本、大规模地创造和测试新知识产权（IP）。第一个被 Netflix 收购的 AI 原生 IP 可能很快就会出现。
一个最初只是 AI 生成的、不存在的角色，因为在社交媒体上获得了关注和喜爱，最后有可能转变为真实的、有数十亿市场价值的实体商品（如玩具）或品牌。
一个基于 AI 视频的新的内容生态，已经初见雏形。
而在这其中，内容创作者、视频工具、视频模型的商业化机会在哪里？在最近的 Latent Space 播客节目中，a16z 的两位合伙人 Olivia 和 Justine Moore 从「AI 视频创作」的亲身实践经验出发，分享了如何使用 Veo3 等工具快速制作视频，爆款视频内容有哪些特点、AI 视频内容的变现方式、以及在 AI 视频生成领域的创业机会等。
在模型技术之外，重新审视 AI 视频的内容生态。
TLDR:
-
AI 视频生成不再是无聊的「副业」，而是已经渗透到 TikTok、Instagram 等主流平台，成为一种大众文化现象，催生了全新的「去中心化 IP」创作模式。
-
爆款 AI 内容的创作公式：「熟悉 IP+新奇感」。利用现有 IP 的好处在于，可以借助大众对它的既有认知来抓住他们的注意力。
-
AI 视频催生了流量变现、IP 商业化和技能变现等多种赚钱方式，但由于视频制作成本高、社交平台严苛的激励门槛等原因，创作者实现稳定的投资回报并不容易。
-
劣质的用户体验，会让最强的视频生成技术模型失去市场主导地位。
-
被重新剪辑的「二手内容」也能成为病毒式爆款，不一定弱于原生短视频。
-
AI 不仅是生产力工具，更是一种「元叙事」和哲学思考的催化剂。AI 视频的创作者提出了「提示理论」（Prompt Theory） ，让 AI 角色在视频中探讨自身的存在意义。
Founder Park 联合外滩大会组委会、将门创投，征集能真正改变生活的 AI 硬件，寻找 AI 硬件的新可能。
-
30 万大赛奖金
-
创业扶持礼包
-
更多头部资源链接机会
扫码即可报名
01
AI 视频新趋势：
去中心化的 IP、创作大众化
主持人：你们最近观察到的 AI 视频生成领域最新的趋势是什么？
Olivia：AI 视频生成这个领域发展得很快。以前创意圈的朋友觉得 AI 图像和视频生成无关紧要，这就是个无聊的副业而已；但从今年年初开始，有一些朋友主动想了解技术原理和使用方法，甚至周末来家里让我们做教程、演示工具。
Justine：我最近一周刷 TikTok、Reels 或 YouTube Shorts，发现可能 90% 的内容都是 AI 生成的视频。两个月前，橙色凯拉猫动画很火，后来有意大利无脑角色（也被称为 「AI 意大利动物」），当时只有少数人制作 AI 视频，但现在，估计已经有几十万人在制作和发布 AI 视频，这很了不起。
主持人：「意大利无脑角色」是什么意思？这个名字有什么来历？
Olivia：这事儿挺复杂的，它是一个「去中心化」的网络梗，人们一直在借鉴和重新创作。因为在早些时候，有人觉得角色的名字听起来有点像意大利风格，所以就叫它意大利无脑了。
注：「意大利无脑角色」也被称为 「AI 意大利动物」，是 2025 年初出现的一种革命性模因趋势。它将 AI 生成的视频、艺术和模因相结合，以超现实的动物与物体混合体为特色，所有内容都由独特的意大利文本转语音声音进行旁白。
Justine：没错。这本质上是个去中心化的角色宇宙，一开始由一个人创作了几个角色，后来 TikTok 上其他人又添加了自己的角色，其中最受欢迎的成了这个宇宙的公认角色。
Olivia：值得说明的是，它们最初是静态图像，后来才被做成动画视频。
Justine：是的，就像你在这个音乐视频里看到的，有人把所有角色做成合集，或者制作角色互动视频，还形成了完整故事情节，最后成了大型娱乐内容。昨晚我看到，这个 IP 已经发展到有人卖相关玩具套装、T 恤和毛绒玩具了。不可思议的是，有个小孩对这些角色了如指掌，把它们当成尼克国际儿童频道的角色。这也难怪，他每天能在 TikTok 上看到几十甚至上百个相关视频，而尼克频道的节目一周才更新一集。
Olivia：所以人们很快就会对这些角色产生感情。
主持人：这些内容其实是给孩子们看的吗？
Olivia：不过成年人也很喜欢。他们用这些角色制作音乐剧、电影，还有一些更偏向成人的故事情节，比如角色出轨的故事等。所以受众很广，大人小孩都喜欢。
主持人：刷这些无脑角色的内容确实有意思。你们追踪和分析这类 AI 内容的方法是什么？
Olivia：首先，你得知道当下的趋势起源于哪个平台。AI 生成视频刚出现时在 Reddit 上，早期很多人在 Reddit 的相关论坛中发布内容，其中「AI 生成视频」主题相关的论坛在一段时间里是最火的。我会从那里选择优质内容发到 Twitter，再传到 TikTok 或 Instagram，但现在这种情况很少了。
尤其是 Veo3、MiniMax Hailuo 等视频模型出现，以及动物跳水视频走红后，我们发现现在情况反过来了，大多数热门内容都起源于真正的大众消费平台，比如 TikTok 和 Instagram。因为越来越多的普通人，也就是非技术人士，能够制作出高质量、有趣的内容，还能对内容进行再创作，所以像意大利无脑这样的角色，在 Instagram 和 TikTok 上的热度远远超过在 X（原 Twitter）和 Reddit 上的。
主持人：你们有那种专门用来刷无脑算法的「污染账号」吗？就是刷完之后退出，仿佛什么都没发生过。
Olivia：我没有，我就喜欢一直沉浸在无脑内容的世界里。所以我特意不用单独的账号。
Justine：我有的，特意开了一个新账号。当时想知道这里面的机会和赚钱难度，就尝试各种提示词做视频。一开始从水果切片 ASMR 视频火的时候入手，试过开龙蛋、敲鸡蛋等创意形式，效果不好，跟风做水果切片视频效果最好。「岩浆」相关的内容总是很火，比如吃岩浆、捏岩浆、剥岩浆外壳，评论区能看出人们很着迷。后来发现 Veo3 对卡通角色没有知识产权限制，就开始制作史迪奇（《星际宝贝》中的角色）做 ASMR 的视频内容，还跟风做过 「捏金条」「吃汰渍洗衣球」 等热门视频，内容交叉发布到 YouTube 和 Instagram，观察不同平台的受欢迎情况，很有意思。
02
爆款内容公式：
「熟悉 IP+新奇感」
主持人：这些视频都是直接用文本生成的吗？你有没有试过以图生视频（Image-to-Video）的方式，来更好地控制视频内容？
Justine：是的，我做的视频几乎都是用 Veo3 直接通过文本生成的。之前也用过 MiniMax 模型做过几个，比如在「动物参加奥运会跳水比赛」这类视频很火的时候，我用《星球大战》的角色做了类似的内容。为了把音效做好，我还用了 Mini Max 和 11 Labs 新推出的音效模型，手动生成音效并对齐时间轴，这个过程花了不少时间，但完成后真的很有成就感。
Olivia：很多人可能不知道 Veo3 的一个特点，Justine 你可能更清楚：它还不能同时基于图像和文本生成视频，谷歌还没开放这个功能，估计是出于安全和信任方面的考虑。当你在 Veo3 界面上传图片作为初始帧时，它会自动从文本生成视频模型切换到 Veo2，并提示「已切换到兼容初始图像的模型」。这就导致了角色一致性很难保证，因为你没法用同一张图反复生成同一个角色。这也解释了为什么现在很多 AI 视频会用风暴兵或者耶稣这样的角色，因为模型对这些广为人知的形象已经有足够的数据，不需要初始图像也能稳定生成。
Justine：最近，很多关于雪人（Yeti）和大脚怪（Bigfoot）的视频也特别火。甚至有人专门开了账号，每天更新这些角色的视频博客（Vlog），吸引了数百万粉丝和数十万点赞。内容确实很有趣，看着看着你就会对这些角色产生感情。
主持人：有人给我推荐过一个这样的账号，我现在还订阅着，一直在追更。
Olivia：这些视频很棒，甚至有完整的剧情。我发现很多人因为对官方 IP 的发展不满意，所以更喜欢看粉丝的二次创作，感觉自己能掌控故事的走向。
主持人：而且观众能看出来这些视频里的角色是 AI 生成的，但并不觉得违和。Justine 你为什么不做视频博客，而是专注于 ASMR 视频呢？
Justine：ASMR 视频更容易生成。Veo3 非常智能，即便提示词不够优化，也能生成质量不错的 ASMR 内容。我猜它至少是用 YouTube 的数据训练过的，所以对于平台上已有的视频类型，只用一句简单的提示词，就能生成堪比专业创作者的作品。但视频博客，特别是那种有叙事性、以角色为中心的 Vlog，制作起来要复杂一些，以我目前的技术还驾驭不了。
Olivia：我每天会生成几十个 Veo3 视频，但大部分都不会发到 TikTok 或 Instagram 上。我当然也尝试过视频博客的形式，其实做起来还是挺容易的。
主持人：使用大众熟知的 IP（比如《星球大战》的角色）对于 AI 视频的成功有多大作用？利用 AI 技术对知名 IP 进行二次创作是一种能够持续下去的创作模式吗？
Olivia：这个问题很好，我们投资组合里的许多公司也问过类似的问题。显然，他们都想弄清楚如何让自己的内容脱颖而出，或者如何帮助用户在他们的平台上制作出更热门、更有趣的内容。
我们对不同的视频形式做过 A/B 测试，发现 AI 视频的传播有几个关键因素：
第一是「熟悉感+创新点」的结合。比如，当你看到熟悉的风暴兵时，会下意识地看下去；而当它做出电影里绝对不会做的滑稽事情时，你又会因为这种新奇感而感到惊喜。可能只有 2% 的星战铁杆粉丝会对此不满，但绝大多数人都觉得这很酷。利用现有 IP 的好处在于，你可以借助大众对它的既有认知来抓住他们的注意力。
不过，另一种有效的方式是创造足够奇特的内容。这些内容不基于任何现有 IP，是全新的，但因为足够奇特、有趣，会让你忍不住想看下去，想搞明白「这到底是什么？是我幻觉了吗？他们说的是另一种语言还是我听不懂的英语？」. 因此，我相信随着时间推移，我们会看到越来越多成功的 AI 原创 IP。
Justine：我最喜欢的一个例子是 TikTok 上的「大猩猩 Kim」（Kim the Gorilla），这是一个不知道由谁创作的新角色。它是一只住在动物园里、脾气暴躁的大猩猩，整天想着越狱，还和管理员贝基冲突不断。它的所有视频都有几十万点赞，在短时间内就吸引了 30 万粉丝，甚至还有自己的网站和「逃离动物园」的线下活动。但这并不意味着有了 Veo3，任何人都能想出这么有趣、精彩的叙事创意，并持续地产出内容。
所以在我看来，这仍然是创意和工具的结合：我们依然需要优秀的创意人才，只不过他们现在有了一套全新的工具。
主持人：是的，未来会有更多这样的创作者。而且人们对大猩猩的相貌辨识度不高，这恰好解决了角色一致性的问题。再加上一个粉色的蝴蝶结作为标志，即便它在视频里的位置有时不太对，也能让观众立刻认出这是 Kim。这太聪明了。
Olivia：还有一个很有意思的现象，就是创作者之间会互相借鉴。比如，有人做出雪人视频后，其他人意识到可以通过生成四个不同的片段再拼接起来，从而让雪人形象保持一致，并突破单次生成的时长限制。之后，就有人把这个方法用到了风暴兵、大猩猩身上，甚至有人受「大猩猩 Kim」的启发，创作了母猩猩和管理员作对的故事。我和一些 AI 创作者交流时发现，部分经验丰富的创作者会有非常原创的想法，他们会先画分镜，再构思完整的故事线。但许多人其实就是这样互相学习、借鉴，然后一个又一个的角色宇宙就慢慢地发展壮大起来了。
主持人：对于刚进入这个领域的创作者来说，拥有一个能完全自主掌控的 IP 非常有价值。这让我想到了 Lil Miquela。当然，从另一个角度看，这也像是在创造一个「绝对听话」的网红，它不会发表有争议的言论，只会按你的要求行事，行为完全可控。虽然这么形容 AI 模型有点不太好，但至少在目前，你确实能完全掌控这个 IP，让它以任何你想要的形象出现在任何场景中。
（注：Lil Miquela 是一位完全由计算机生成的虚拟网红、模特和音乐人。)
Olivia：这一点很有意思。我有一个可能引起争议的观点：以前，想成为 Instagram 或 YouTube 网红，外形条件往往是道门槛。但现在，任何人都有机会走红，不再需要符合传统的「高颜值」标准。我们身边有很多人风趣、有个性、有创造力，只是外形不符合主流的网红审美。而现在，任何人都可以创造一个符合大众审美的 AI 虚拟形象，再用自己的智慧和创意为其注入灵魂。我们已经看到一些这样的成功案例了。
Justine：确实有很多初创公司和产品在做类似的事情。他们通过 AI 图像生成工具打造自己的 Instagram 虚拟网红来变现。很多人通过这种方式赚了数万美元，甚至推出付费订阅服务来提供独家内容，这比 Instagram 的广告收入要高得多。但我认为，随着 AI 视频技术的普及，这个趋势会迎来爆发式增长，规模可能会是现在的十倍。
03
「高成本」仍是挑战，
要规划好变现路径
主持人：你怎么看这些变现方式的前景？我总结有几种：一种是用 AI 创造虚拟人物来带货；一种是制作像「意大利面宇宙」（Italian brain rot）那样的病毒式内容，然后销售周边产品；还有一种是在社交平台上大量发布视频，靠平台的播放量分成赚钱。另外，像 Patreon 这样的订阅式众筹平台，未来会如何融入这个生态？
Olivia：我认为变现方式是多种多样的。最主流的还是依靠社交平台的流量和互动量来获得分成收入，也有人利用这些内容来做广告，为自己的主营业务引流。也有擅长写提示词的创作者，会通过销售在线课程来变现。实际上，很多顶尖的 AI 创作者私下都会接很多咨询工作，为大公司或品牌提供服务。他们创作的爆款内容就像是活广告，能吸引潜在客户主动找上门，然后他们就可以销售课程或提供咨询。
我很期待看到第一个原生的 AI IP 或 AI 视频项目被 Netflix、Hulu 这样的大平台收购。到时候，如何为一个由成千上万创作者共同构建的 IP 分配收益，会是一个有趣的问题。但以「意大利面宇宙」这类内容在 Instagram 和 TikTok 上的热度来看，完全可以想象 Netflix 这样的平台会愿意收购或授权这些角色，用于自己的内容创作。
Justine：在我制作了大量视频并尝试在社交平台发布后，我发现制作成本依然很高，因为 Veo3 的使用费不低。
内容越复杂，比如比简单的「切水果」视频更复杂的，成本就越高。即使是切水果这样的视频，我也可能要生成七八次才能得到一个满意的效果。而制作更复杂的内容时，使用 Veo3 的成本就更高了，因为订阅套餐里包含的生成点数有限，用超了就得额外付费购买。
比如，有时生成的视频里，水果是横着切而不是我想要的竖着切，或者切开后的内部纹理很奇怪，这些都需要反复尝试。高昂的视频生成成本意味着必须仔细规划变现路径，否则投资回报率可能会很低。
主持人：社交平台的付费标准大概是每百万次播放 20 美元左右？这个范围听起来太高了。
Justine：这得看视频的具体表现。不同平台的标准不一样，而且首先得有爆款视频，播放量达标后才有资格加入创作者计划来赚钱。我在 TikTok 的视频因为没加入这个计划，所以就没有收入。你得先有一两个爆款视频来达标，后续的每条视频也得有足够的播放量才能持续赚钱，所以在这些平台赚钱并不容易。
主持人：是的，我想纠正一下，每百万次播放 20 美元其实很低，这可能是 TikTok 的水平。我之前以为是每千次播放 20 美元，显然是我搞错了。
Olivia：我觉得这也和互动率等因素有关。但还有一个有趣的现象：很多人制作热门视频，本质上是为了推销自己的产品、时间或课程。还有一些人，当他们运营的 AI 大猩猩 Vlog 获得了数万点赞和数千粉丝，而他们自己以前从未有过影响力这么大的社交账号时，那种多巴胺飙升的快感也成为了一种巨大的激励。作为早期入局者，开创一种备受欢迎的新内容形式，这种成就感和乐趣本身就非常吸引人。
04
AI 视频生态的变现机会在哪里？
主持人：从风险投资的角度来看，AI 视频生态的变现大致可以分为三个层面：一是我们刚才讨论的创作者层；二是为创作者赋能的平台，比如 Krea AI 或 ComfyUI；三是底层的模型本身。
我的看法是，在当前阶段，尤其是像 Veo3 这样直接提供一体化平台的情况下，模型层可能是最赚钱的。但对于开源模型而言，利润会更多地流向那些赋能创作者的工作流平台。你觉得我这个关于资金流向的分析框架准确吗？
Olivia：在某种程度上是准确的。我们可以把这个生态分为两个层面：一是应用层或界面层的公司，它们不训练基础模型，但简化了模型的使用流程；二是核心模型层，比如 Veo3、MiniMax、Kling 等。
有些模型提供商自身的消费级界面就做得很好，比如 Kling，它的界面非常友好，你可以直接上传图片生成视频，还能在平台上添加音效。
但我认为 Veo3 恰恰是一个反例。在谷歌庞大的产品矩阵中，你很难找到 Veo3 的入口，需要先注册一个独立的 Flow 产品，订阅昂贵的 Google 套餐，登录时还得确保用对了账号。
因此，许多创作者会选择那些模型赋能平台，比如面向消费者的可灵 AI，或者面向开发者的 Fal.ai、Replicate。这些平台整合了多种模型，提供按次付费的视频生成服务，这比在谷歌复杂的产品体系中摸索要简单得多，而且你也不必承诺每月支付 125 美元的套餐费。
Justine：再以 Flow 和 Veo3 为例，Veo2 其实是默认选项，你得点开好几个隐藏的菜单才能切换到 Veo3。所以 YouTube 上才会有很多高播放量的视频，专门教用户「如何在谷歌订阅中找到 Veo3」。而且 Veo3 在移动端无法使用，这点很奇怪，因为大多数创作者都是在手机上发布视频的。也许谷歌未来会推出独立的视频生成 App，但估计要等很久，目前它的网页在移动端的体验也很差。不过好在 Veo3 的 API 已经开放，所以那些模型赋能公司肯定赚了不少钱，当然谷歌也一样。
主持人：是的，我之前看了你们的一张市场地图，上面好像只有模型公司，没有赋能类的公司。
Olivia：多模型应用（Multi-Modal Apps）就是赋能公司，就在那儿。
主持人：Hedra 应该有自己的模型吧？
注：Hedra，a16z 投资的 AI 视频创作平台。目前累计融资 4000 万美元，估值 2 亿美元。
Olivia：是的，他们在模型层属于「会说话的虚拟形象」这个类别，模型主要是生成会说话的虚拟形象，但他们平台也托管了很多其他的图像和视频模型，方便用户生成各种内容。
如果你关注 Adobe 的话会发现，它以前坚持只用自己基于授权数据训练的「干净」模型，但后来意识到用户并不买账，没人用它的图像和视频模型。所以现在 Adobe Firefly 也开始托管所有其他主流模型了，这在以前是不可思议的。
主持人：我们做的 AI 工程现状调查也得出了惊人的结果。当我们问开发者在用什么模型时，Adobe 的表现出乎意料地好。我们原以为大家会觉得它的模型因为「干净」而显得无聊，可实际上它的排名非常靠前，他们甚至超过了 Ideogram 和 Recrafts。
Olivia：我觉得要看具体场景。比如我确实会在某些情况下用 Adobe，它在 Photoshop、Firefly 或 Express 里的生成式填充功能，在图像修复方面表现非常出色。我会用 Adobe 的模型来做图像修复，而不是从零开始生成。
主持人：我觉得还有工作流深度的因素。你对像 ComfyUI 这类的工具有什么看法？他们能实现非常复杂的工作流，但它的功能也许很快就会被下一个更强大的模型所取代。
Olivia：我很喜欢这个比喻，也由衷敬佩 ComfyUI 社区，他们一直在深耕。这是一个开源项目，有大量相互关联的节点，依赖运行各种小程序，全球可能有数千万人在免费使用它，甚至还会抱怨。维护这样的项目真的是在做公益。我不是 ComfyUI 的深度用户——从我社交媒体上发的那些轻松内容就能看出，我更偏向一个纯粹的消费者的视角。我刻意不钻研得太深，就是想了解普通人使用这些工具时会不会感到困难。
ComfyUI 非常适合那些追求高度控制力的专业人士，但对于只想做个表情包或有趣视频分享给朋友和粉丝的人来说，可能就有些杀鸡用牛刀了。我同意，越来越多原本需要 ComfyUI 才能实现的场景，正逐渐被核心基础模型的功能所取代。但像 Veo3 目前还不支持以图生视频，在控制力上就有欠缺，而 ComfyUI 恰好能弥补这一点。并且 ComfyUI 在很多方面依然很强大，比如视频风格转换，能把一个写实视频转换成动画风格，这是 Veo3 目前还做不到的。
主持人：是的，比如风格转换、角色一致性、图像放大或修复手部细节，不知道现在人们是否还在做这些事情。
Olivia：还有角色替换。不知道你们有没有关注 Twitter 上的「AI Warper」，他用很多开源工具和类似 ComfyUI 的界面做了非常酷的东西。在我看来，他的很多作品展示了如果我能熟练操作这些工具所能达到的上限，但这对普通人来说门槛太高了。
05
不同平台的「内容套利」依旧成立
主持人：你之前提到了「提示理论」（Prompt Theory），请你解释下这个「理论」是什么意思？
Olivia： 这个概念是逐渐演变而来的。一开始，当人们发现可以让 Veo3 生成的角色在视频里开口说话时，就开始思考：如果这些角色突然意识到自己是 AI 生成的，或者开始反抗自己被提示词所控制的命运，会发生什么？
Justine： 这有点像 AI 角色的「存在主义危机」。就像去年九月一个很火的视频里，Notebook LM 的虚拟主持人意识到自己随时可能被「关闭」，意识到自己并非真实存在。他想给妻子打电话，却发现自己根本没有妻子，只是一个被 AI 生成的角色。Veo3 生成的角色也出现了类似的主题，但因为它们的形象更逼真，所以带来的震撼感也更强。
Olivia： 最近，「提示理论」又有了新的发展。人们开始思考：我们自己是否也是被「提示」出来的？假如真实的人类其实是另一个宇宙中的 AI 角色，我们自己会知道吗？我们是否也都被某种「提示词」控制着？现在 TikTok 上有一个很火的视频类型，我称之为「AI 互怼」视频。内容通常是一个年轻人和一个老年人在对话，比如年轻人说「我的发型太完美了」，老年人会说「这头发看起来不自然」，然后年轻人就反驳：「你的头发也是被提示词生成的，你也没做什么」，接着两人就开始争吵。
主持人：视频里的人是真实的吗？
Olivia： 不，都是 AI 生成的。但你会看到很多「无脑内容」账号，运营者可能是个顶着动漫头像、住在中西部的青少年，你根本想不到他们会去思考关于 AI 的元问题，甚至还将「提示理论」融入到「AI 互怼」视频中，这已经成了一个普遍现象。
我时常在想，其实像 Reddit 这样的平台早就如此了。在 Reddit 上，你对其他人一无所知，只有一个匿名 ID，几乎没人用真名。在那里，每个人都可能是个机器人，你无从分辨。如今的大语言模型越来越智能，能惟妙惟肖地伪装出自己的兴趣和生活。我常常思考，如果我在 Reddit 上聊天的对象很多都是大模型，或者说，如果有很多「人」总能跟我聊到一块儿，分享有趣的事情，这到底是好事还是坏事？
主持人：这就像创建一个自己的冷冻披萨品牌，只是头脑风暴一下。你可以塑造它，为它创造一个艺术家形象。
Olivia：比如叫「提示词披萨」（ChatGPTizza），或者「面包攀岩」（Bread climp）。
Justine： 对，「面包攀岩」（Bread climp）也很有意思。你们关注过 Bread climp 吗？
Olivia： 没有，那是什么？Bread climp 是一个早期的 AI 形象，后来人们开始为他制作视频，然后就非常火。我发过一个早期的 Bread climp AI 视频，大家都很喜欢。
主持人： 这不就是伊恩·麦克莱恩（Ian McKellen）的 AI 版本吗？
Olivia： 是啊，很多人都喜欢这个。然后很多人在评论里说想要 Bread climp 的卫衣，所以我就真的去做了。我们拿到了 Bread climp 的设计图，去掉背景，印在卫衣上，找了一家丝网印刷公司，大概订了 30 件，分给了朋友、家人和 AI 视频社区里的其他人。但其实「Bread climp 卫衣」完全有潜力成为一个真正的服装品牌。这是我们，还有我们消费团队的一个同事穿着 Bread climp 卫衣的照片。
AI 家具也很火，尤其是在 Facebook 上，比如巨型猫咪形状的沙发，当你坐上去它的眼睛还会发光。那些 AI 家具和家居设计的账号流量非常大。我后来还看到一个例子，有人设计了一款大猩猩椅子，最后真的被生产出来了，你现在可以买到它。
Justine：不同平台上走红的内容类型和创作者类型差异很大。我最大的建议是，在 YouTube、Instagram、TikTok、X 等不同平台都注册一个账号，去观察人们在上面发布什么内容，关注一些 AI 账号，这样平台就会为你推送更多相关内容。
现在还存在一种「内容套利」现象，即某个内容在一个平台走红后，会有一到两天的窗口期，你可以把它搬运到另一个平台。观察不同平台上哪些内容会火，真的很有意思，这也反映了不同平台的用户群体特征。比如，TikTok 上的 AI ASMR 内容非常火，然后才慢慢传播到其他平台。而动物跳水的视频最先是在 Threads 和 Facebook 系的产品上火起来的，这可能和用户年龄层有关，之后才传到 X 等其他平台。
Olivia：如果你想少看点「无脑内容」，多了解专业人士如何使用 AI 视频，可以关注 Twitter 上一个叫「PJ Ace」的人。他在 NBA 总决赛期间播放的那个病毒式传播的 Kalshi 广告就是他制作的，他还为很多音乐人或品牌创作了非常酷的商业作品。他展示了真正的专业人士如何运用 AI 进行创作，并且会分享自己的工作流，非常值得一看。他在电影制作行业有几十年的经验，之前也制作过非 AI 的电视节目，他非常懂行。
主持人：在我看来，最大的问题是，创作者变现的能力是否会被生产卫衣的数量所限制。感觉制作内容、吸引观众，要比做出优质的周边产品容易得多。所以我很好奇，未来会不会出现一个工具，能根据你最新的视频，自动生成带有台词和图像的周边产品。我很想看看这会如何发展。
Olivia：这个想法太酷了，真的应该有人去做。
（文：Founder Park）