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北京跑出 AI 準(zhǔn)獨(dú)角獸:toB 視頻,是百億美金機(jī)會(huì)

創(chuàng)投圈
2025
06/30
20:14
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評(píng)論

 

   

" 我真的為此流過淚,不止一次。" 提到 OpenAI 發(fā)布 GPT3.5 時(shí),一覽科技創(chuàng)始人羅江春,內(nèi)心流露出復(fù)雜情感。" 我們難道不努力嗎?不聰明嗎?我們也一樣工作到凌晨?jī)牲c(diǎn),為什么中國(guó)沒有誕生 OpenAI 這樣的公司?。"

一個(gè)客觀的現(xiàn)實(shí)是:國(guó)內(nèi)做大模型,太燒錢了。" 即便融了幾十億元,在 AI 基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)中也遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。"

因此,作為創(chuàng)業(yè)公司,聚焦應(yīng)用是更好的選擇。

然而,關(guān)鍵的問題是:AI 應(yīng)用賽道千千萬,哪些最能跑出百億美金獨(dú)角獸?羅江春的答案是:視頻應(yīng)該是 TOP5 的選擇。

這也是一覽科技的主攻方向。羅江春在視頻行業(yè)深耕 20 年:2005 年創(chuàng)辦風(fēng)行網(wǎng),開創(chuàng)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)高清視頻產(chǎn)業(yè),擁有清華機(jī)械工程和企業(yè)管理雙學(xué)士學(xué)位,1997 年— 2000 年于美國(guó)萊斯大學(xué)就讀人工智能與機(jī)器人專業(yè)。

訪談中,羅江春提出了多個(gè) AI 機(jī)會(huì)賽道:

1、AI 視頻(To B)將成為水電煤。

視頻正從娛樂載體蛻變?yōu)?a href="http://www.stickersdk.com/biz/business/" target="_blank">商業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施:尤其是在獲客、促活和增收上,正成為企業(yè)剛需。

比如,銀行需日均百條 " 種草視頻 " 促活用戶,電商依賴 AI 生成海量營(yíng)銷內(nèi)容,傳統(tǒng)三天制作一條視頻的產(chǎn)能被 AI 提升至 " 日均百條級(jí) "。

2、AI 視頻(ToB)仍依賴人的參與,并且該局面會(huì)持續(xù)數(shù)年。

客戶不在乎工具,只在乎最終結(jié)果。TOB 場(chǎng)景下,對(duì) AI 的要求更高,必須有人工干預(yù)。AI 生成數(shù)百個(gè)初稿后,專業(yè)團(tuán)隊(duì)篩選優(yōu)化(如精修圖片、重寫腳本),最后多輪審核交付。

3、垂直 Agent 是唯一機(jī)會(huì):對(duì)抗大廠壟斷的護(hù)城河。

通用 AI Agent 會(huì)被大廠收割,但法律、審計(jì)等垂直 Agent 依托專業(yè)語料庫(kù)和閉環(huán)數(shù)據(jù),有很好的創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)。

4、AI 不是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的延續(xù),而是代際變革。

AI 的影響比互聯(lián)網(wǎng)更深遠(yuǎn)。AI 的誕生更像電的發(fā)明,是一個(gè)底層基礎(chǔ)設(shè)施級(jí)別的變化,是代際影響。

聲明:訪談對(duì)象已確認(rèn)文章信息真實(shí)無誤,鉛筆道愿為其內(nèi)容做信任背書。

01 AIGC:TO B 是否有未來?

鉛筆道:什么時(shí)候開始關(guān)注 AIGC 的(AI 生成內(nèi)容)?

羅江春: 我們提這個(gè)概念時(shí)大模型還沒流行。

2018 年我們提 RGC 概念(從 PGC、UGC 到 RGC),當(dāng)時(shí)叫 " 機(jī)器生產(chǎn)內(nèi)容 ",和現(xiàn)在的 AIGC 是一個(gè)意思。

記得當(dāng)時(shí)在烏鎮(zhèn)互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)上我就提了這個(gè),只是那時(shí)沒有大模型,做法比較原始:抽取視頻素材標(biāo)記,人寫腳本后混剪配音,形成 RGC 雛形。

我們現(xiàn)在的業(yè)務(wù)是:AI+ 視頻。我覺得,未來視頻會(huì)像水電一樣成為基礎(chǔ)需求。

鉛筆道:你們主要做 TO B 業(yè)務(wù)(商用)?

羅江春: 對(duì),我們其實(shí)是把 " 內(nèi)容 " 這件事做了進(jìn)一步的升級(jí):從 toC 轉(zhuǎn)向商用。

就像我當(dāng)年做風(fēng)行的時(shí)候,更多是在做娛樂內(nèi)容。現(xiàn)在像抖音、快手、優(yōu)酷、愛奇藝這些平臺(tái),大家刷的也還是娛樂內(nèi)容。

那我們往前走了一步,我們看到的是 " 商用內(nèi)容 " 或者叫 " 商業(yè)內(nèi)容 "。

為什么這么說?過去 20 年,內(nèi)容的主要功能是提供娛樂。但是我們看到一個(gè)核心趨勢(shì)是:視頻越來越 " 工具化 ",它的 " 使用屬性 " 和 " 功能屬性 " 開始被強(qiáng)化了。

就比如賣貨。我們服務(wù)了很多大的電商平臺(tái),他們用視頻不是為了娛樂,而是為了 " 種草 ",激發(fā)消費(fèi)者的購(gòu)買需求。這就不是 " 娛樂 " 的用途了,是有非常明確的目的。

還有銀行客戶,他們做視頻是為了提升用戶活躍度,比如讓信用卡用戶不僅是每個(gè)月打開 APP 還款一次,而是通過視頻延長(zhǎng)用戶使用時(shí)長(zhǎng),增加粘性。

所以,視頻作為一個(gè) " 內(nèi)容載體 ",它的使用場(chǎng)景越來越多,不再局限于娛樂,而是廣泛走向商用。

這也是我們提出 " 讓視頻像水和電一樣 " 的原因。視頻服務(wù)應(yīng)該成為所有企業(yè)客戶的基礎(chǔ)設(shè)施。

02 AI 不是 " 新互聯(lián)網(wǎng) ",而是 " 代際變革 "

鉛筆道: 您 2018 年提出 AIGC(RGC)概念,這是個(gè)怎樣特殊的年份?當(dāng)時(shí) OpenAI 成立才兩三年,這對(duì)您有影響嗎,還是說國(guó)內(nèi)已經(jīng)有了相關(guān)的發(fā)展土壤?

羅江春: 其實(shí)沒有。那時(shí)我根本不知道 OpenAI,差不多到 2021 年才開始關(guān)注它的 GPT 1.0、2.0 版本。

2015 年前后,大家更關(guān)注的是 AlphaGo 和 DeepMind。

OpenAI 當(dāng)時(shí)并不在大多數(shù) AI 從業(yè)者的視野里,Meta(Facebook)的 Torch 和 Google 的 TensoFlow 等框架等才是我們關(guān)注的重點(diǎn)。

當(dāng)時(shí)投資圈還在追逐 "AI 四小龍 ",像云從、商湯那一波,其實(shí)跟我們當(dāng)時(shí)做的視頻理解也很像。

我們用 AI 打標(biāo)簽,也主要用圖像識(shí)別、語音識(shí)別(STT)這類技術(shù),我們能用這些技術(shù)來做視頻理解,也是因?yàn)樗鼈儺?dāng)時(shí)已經(jīng)相對(duì)成熟了,我們不可能從頭去開發(fā)所有底層技術(shù)。

鉛筆道: 有人判斷 AI 時(shí)代的下一個(gè) " 字節(jié)跳動(dòng) ",可能于視頻領(lǐng)域有關(guān)。你對(duì)這個(gè)判斷怎么看?

羅江春: 不一定是視頻,雖然視頻領(lǐng)域肯定很大,但未必是最大的。前五應(yīng)該有可能。

鉛筆道: 除了視頻,你覺得還有哪幾個(gè)方向?

羅江春: 核心要回歸到 AI 到底改變了什么。 它改變視頻內(nèi)容生產(chǎn)方式只是一方面,可能我們現(xiàn)在都身處其中,像在森林里,還沒跳出來看未來的全貌。

很多人想在科技史里找一個(gè)能和 AI 類比的技術(shù)革命,而我覺得 AI 可能像 " 電 "。發(fā)明電之前,大家點(diǎn)油燈蠟燭,發(fā)明電以后更在電普及后,城市的夜晚才能燈火通明,生活的時(shí)間和空間無限拉長(zhǎng)。

AI 的影響可能比互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的類比更深遠(yuǎn),它是一個(gè)底層基礎(chǔ)設(shè)施級(jí)別的變化,并且是代際影響。 比如剛開始覺得它像互聯(lián)網(wǎng),但進(jìn)入工業(yè)領(lǐng)域后,它更像 " 電 ",對(duì)生活是代際的影響,不是簡(jiǎn)單延續(xù) PC 互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)到 AI 互聯(lián)網(wǎng)的邏輯。

很多人把 AI 類比成移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)或 PC 互聯(lián)網(wǎng)那樣的替代技術(shù),其實(shí)這樣的類比,把價(jià)值看小了。

03 國(guó)產(chǎn)大模型:遺憾、務(wù)實(shí)與加速追趕

鉛筆道: 你在 2021 年就開始關(guān)注 OpenAI 了,其實(shí)已經(jīng)很早了,畢竟大多數(shù)人是 2022 年才開始接觸。

羅江春: 這可能也跟我的專業(yè)背景有關(guān)系。我是正經(jīng)科班出身,在美國(guó)留學(xué)的時(shí)候讀的就是 AI 和機(jī)器人(Robotics)專業(yè)。我們有一個(gè)圈子,一群人經(jīng)常會(huì)討論 AI 和人工智能的話題。所以 OpenAI、GPT 這些概念,其實(shí)很早就在我們內(nèi)部流傳開了。

鉛筆道: 那你第一次聽到 OpenAI 的時(shí)候印象是什么?

羅江春: 我當(dāng)時(shí)的印象是,這家公司選擇了一條完全不同的路線(Transformer)。

當(dāng)時(shí)我們也不知道他們能否成功。他們要花幾十億美金堆 GPU,作為創(chuàng)業(yè)公司,這種不計(jì)成本的投入膽子太大了,而且還能找到投資。

說實(shí)話,我為這件事特別感慨。中國(guó)沒有這樣的土壤。要是我想拿幾萬張顯卡堆算力,誰會(huì)給我?guī)资畠|美金?在一無所有的時(shí)候,沒人敢支持你。

我真的為此哭過好幾次。我們難道不努力嗎?不聰明嗎?沒有工作到凌晨?jī)牲c(diǎn)嗎?關(guān)鍵就是土壤問題,中國(guó)確實(shí)缺乏這樣的環(huán)境。

其實(shí)如果有資金支持,土壤成熟,中國(guó)人也能跟隨并做出 OpenAI 這樣的公司,當(dāng)時(shí)已經(jīng)隱隱有這種感覺了。

客觀且從專業(yè)角度講,我們 "follow" 別人是沒問題的。 比如哥倫布發(fā)現(xiàn)美洲大陸后,第二個(gè)人再走就容易了,中國(guó)人很擅長(zhǎng)這個(gè)。這不僅是任正非先生這么說,也是產(chǎn)業(yè)里的現(xiàn)實(shí)。

讓我們?nèi)ヒI(lǐng)新技術(shù)革命,指出方向,這和基礎(chǔ)科學(xué)、教育等很多因素相關(guān)。

比如現(xiàn)在的應(yīng)試教育,AI 來了之后,我都不知道怎么教育孩子了:還要不要刷題?刷題有意義嗎?我經(jīng)常讓孩子遇到不會(huì)的題就拍照問 " 豆包 ",讓他學(xué)會(huì)用工具。

我們現(xiàn)在的教育體系不鼓勵(lì)鉆研基礎(chǔ)科學(xué),也不鼓勵(lì)質(zhì)疑,缺乏批判和自我批判精神,而顛覆式創(chuàng)新正需要這些。

鉛筆道: 您剛才提到的遺憾從何而來?現(xiàn)在釋懷了么?

羅江春: 當(dāng)然還遺憾,非常遺憾!當(dāng) GPT-3.5 真正出來并使用時(shí),第一次用的感受和現(xiàn)在不同。當(dāng)時(shí)感覺像在和 "God" 對(duì)話,它無所不知。尤其是 ChatGPT 推出后,這是跨時(shí)代的產(chǎn)品。

鉛筆道: 這有沒有讓您對(duì)技術(shù)路線產(chǎn)生猶豫?比如 2021 年看到 OpenAI 時(shí),是否決定開始準(zhǔn)備做大模型?

羅江春:我們一直沒做大模型。作為創(chuàng)業(yè)公司,我們?nèi)狈ν寥馈<幢闳诹藥资畠|元,在 AI 基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)中也遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。

所以我們堅(jiān)定聚焦應(yīng)用層,不跟風(fēng)底層大模型的研發(fā)。中國(guó)缺乏做大模型的廣泛土壤,底層大模型最終會(huì)是 BAT 等大廠的主場(chǎng)。

鉛筆道:2022 年 GPT 爆火后,國(guó)內(nèi)資本是很動(dòng)心的,你沒動(dòng)過心嗎?

羅江春: 我和美元基金的負(fù)責(zé)人很熟,他們投資時(shí)也很猶豫。大家心態(tài)普遍是:第一怕錯(cuò)過機(jī)會(huì),第二怕投錯(cuò)項(xiàng)目,第三怕投的項(xiàng)目沒有下一輪融資。

我們其實(shí)沒動(dòng)過心,我們就是做應(yīng)用的。

講個(gè)小笑話,從 2023 年 1 月到 7 月,我一直在堅(jiān)持讀大模型的論文。但有一天我突然發(fā)現(xiàn),我讀不過來了,他們出論文的速度比我讀的速度快,節(jié)奏確實(shí)太快了。這些做大模型的兄弟們,他們像是站在天上看世界。他們一天的成果,普通人可能要用一年才能實(shí)現(xiàn)。

鉛筆道:既然已經(jīng)那么堅(jiān)定只做 " 應(yīng)用層 ",那還遺憾什么?

羅江春: 我遺憾的是 GPT 沒出現(xiàn)在中國(guó)。改革開放以來,中國(guó)在 PC 互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域都有對(duì)標(biāo)美國(guó)的公司,但 AI 時(shí)代來臨前,我們沒有一家能引領(lǐng)代際變革的公司,這很遺憾。

鉛筆道:對(duì)于公司而言,站在巨人的肩膀上(AI 底層技術(shù)),是不是也是一件開心的事。

羅江春: 我們這一代人很幸運(yùn),經(jīng)歷了 PC 互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng),現(xiàn)在又遇上了 AI 的崛起。它確實(shí)把我們抬到了一個(gè)新的高度。

像我們?cè)瓉碜?RGC,有很多東西做不了,現(xiàn)在有了 AIGC、大模型作為底座,特別是視頻大模型、多模態(tài)大模型,這些事情都能做了。我們是看得很清晰的。

鉛筆道: 大模型出現(xiàn)后,對(duì)公司的戰(zhàn)略有什么具體影響和變化嗎?

羅江春: 更加堅(jiān)定地做內(nèi)容,也更堅(jiān)定目前的方向。整體戰(zhàn)略方向不變(AI + 視頻 + TO B),但會(huì)把 AI 滲透到各個(gè)環(huán)節(jié)中。

04 AI+ 視頻 +toB=?

鉛筆道:在視頻生成內(nèi)容的質(zhì)量提升上,哪些技術(shù)生態(tài)對(duì)您影響最大?

羅江春: 視頻可拆分為三個(gè)要素:腳本、素材、剪輯加后期(含音效)。

目前有兩種技術(shù)路線:一種是像 Runway 或即夢(mèng)那樣,輸入創(chuàng)意直接生成視頻,但效果不穩(wěn)定、與預(yù)期偏差大,不過在特定場(chǎng)景下有改進(jìn)空間;

另一種是我們推崇的。拆分環(huán)節(jié),腳本、素材、混剪獨(dú)立處理,素材不足時(shí)可生成,再用 AI 混剪。特別是腳本這個(gè)環(huán)節(jié),我們認(rèn)為必須要有人為干預(yù)。

如果完全不干預(yù),讓 AI 直接從一個(gè) idea 生成完整視頻,中間會(huì)出現(xiàn)很多不可控的問題,最后出來的東西跟你想要的完全不一樣。

但是目前 AI 還沒強(qiáng)大到 " 一念即得 ",即使是 GPT、豆包等大模型,回答問題時(shí)也是基于搜索和推理,輸入與輸出常存在偏差。所以本質(zhì)是智能程度還不夠,無法一站式生成滿足用戶需求的內(nèi)容。

現(xiàn)在的 AI 更像 " 輔助駕駛 ",而非 " 自動(dòng)駕駛 ",其實(shí)還差得遠(yuǎn)。

這是為什么現(xiàn)在大家對(duì) Agent(智能體)這么感興趣,就是 AI 來扮演一個(gè) Agent 的角色,幫助你完成任務(wù),而不是替代你來做。

鉛筆道:對(duì)你們來說,AI 提升了幾倍的人效?

羅江春: 我們希望是 " 兩個(gè)數(shù)量級(jí)以上 " 的提升,才算真正達(dá)到預(yù)期。

比如說以前一個(gè)客戶的項(xiàng)目,一條兩三分鐘的視頻,質(zhì)量要求比較高,那很正常是三天做一條,要好幾個(gè)人一起搞。

現(xiàn)在我們工業(yè)化拆解完流程后,三天可以搞 100 條、200 條都沒問題。 能做到這些的前提是:我們做了很多 " 儲(chǔ)備 " 和 " 質(zhì)量控制 " 的工作。

鉛筆道: 從用戶角度看,用通用大模型寫腳本,和用你們的自研產(chǎn)品,有什么技術(shù)上的差別?這屬于哪種類型的技術(shù)壁壘?

羅江春: 差異非常明顯。關(guān)鍵在于,我們的內(nèi)容創(chuàng)作是 " 命題作文 "。客戶有明確需求,我們?yōu)槊總€(gè)客戶定制工作流,這是自研的,其他軟件無法替代。

我們從一開始就強(qiáng)調(diào) " 有四個(gè)有 ":有場(chǎng)景、有數(shù)據(jù)、有用戶、有產(chǎn)業(yè)鏈。

第一," 場(chǎng)景 " 是真實(shí)的客戶需求;第二," 數(shù)據(jù) ",我們長(zhǎng)期積累了大量素材和客戶數(shù)據(jù);第三," 技術(shù) " 是我們的核心能力,而且這種技術(shù)能力隨著客戶案例和數(shù)據(jù)的積累呈螺旋式增長(zhǎng)。它不是一下形成的,是越做門檻越高;第四," 產(chǎn)業(yè)鏈 " 讓你的技術(shù)能有充分發(fā)揮的空間,一旦形成閉環(huán),別人很難競(jìng)爭(zhēng)

鉛筆道: 你們是什么時(shí)候正式接入大模型技術(shù)的?

羅江春:從 2022 年底 GPT 出來開始,我們應(yīng)該是國(guó)內(nèi)最早一批接入的。那個(gè)時(shí)候很多人還沒反應(yīng)過來,我們已經(jīng)上線工具了。

鉛筆道:你們引入 AI 大模型后,客戶的反饋怎么樣?他們知道嗎?有感知嗎?

羅江春:這里有個(gè)過程。其實(shí)我們?cè)?2023 年已經(jīng)開始推 AIGC 工具,我們推出了 " 運(yùn)營(yíng)寶 ",里面有 AI 編劇、AI 繪圖、各種 AI 工作流。最初是想賦能創(chuàng)作者(To C 或 To 小 B)。

后來我們很快發(fā)現(xiàn)一個(gè)問題:客戶要的是 " 結(jié)果 ",而不是工具。他不關(guān)心你怎么做菜,只在乎你有沒有做出他想要的那道菜。我們很快轉(zhuǎn)向用 AI" 做交付 " ——直接服務(wù)客戶,而不是做工具。

其實(shí)現(xiàn)在大家流行說的 RaaS(Result as a Service),我們 2023 年就在這么干了,比大家早了差不多兩年。 AI 剛出現(xiàn)時(shí),結(jié)果的可靠性存疑,在 TO B 場(chǎng)景下,對(duì) AI 的要求更高,必須有人工干預(yù)。

05 TO B 視頻怎么賺錢?

鉛筆道: 所以 To B 類客戶,其實(shí)對(duì) AI 的 " 智慧程度 " 要求更高?

羅江春:當(dāng)然,所以人是必須介入的。Agent 也不是完全替代人類,而是輔助人類做事。

客戶更關(guān)注結(jié)果。這些客戶用內(nèi)容是為了達(dá)成后續(xù)目標(biāo),比如電商客戶會(huì)關(guān)注轉(zhuǎn)化率、消費(fèi)數(shù)據(jù);大公司(銀行、手機(jī)廠商、平臺(tái))的 KPI 很嚴(yán)格,內(nèi)容必須幫他們完成指標(biāo)。

鉛筆道:具體說說,你們是怎么用 AI 服務(wù) toB 客戶的?

羅江春: 我們用 AI 生產(chǎn)內(nèi)容時(shí),一定有人工介入,并非全流程自動(dòng)化。 比如客戶需要一張圖片,AI 可能生成幾百?gòu)垼覀儠?huì)安排專業(yè)人員從中挑選并精修,用擦除、重繪等工具優(yōu)化,經(jīng)過多輪審核后才交付。

AI 提升效率的核心在于處理重復(fù)性工作。 比如過去用 PS 做一張圖需要半天甚至更久,現(xiàn)在 AI 生成幾百?gòu)垼酥恍璋胄r(shí)篩選,再局部?jī)?yōu)化,效率能大幅提升。

就像寫文檔時(shí),會(huì)先用 " 豆包 " 生成初稿,再自己審核修改。AI 的價(jià)值在于輔助人做篩選、評(píng)判,而非替代人。所以人與大模型交互時(shí),人的專業(yè)水平越高,結(jié)果越好。

鉛筆道:TO B 的 AI 視頻交付中,AI 最適合做哪些工作?

羅江春: AI 擅長(zhǎng)補(bǔ)人類的短板,比如處理重復(fù)性、標(biāo)準(zhǔn)化的工作。以前剪輯需要訓(xùn)練三個(gè)月工具操作,現(xiàn)在 AI 能簡(jiǎn)化流程,讓編導(dǎo)直接判斷內(nèi)容是否可行,無需依賴剪輯師。

AI 就像 " 輔助駕駛 ",幫人提升效率,而非替代人做創(chuàng)意決策。這和機(jī)器人行業(yè)的邏輯類似,讓機(jī)器做人類不愿做、不擅長(zhǎng)或不能做的事。我們把 AI 定位為輔助者。

鉛筆道:你認(rèn)為這種模式是短期現(xiàn)象還是長(zhǎng)期趨勢(shì)?

羅江春:AI 的進(jìn)化速度不是勻速的。

我聽過一位頭部券商的分析師的觀點(diǎn)。AI 目前之所以爆發(fā),是因?yàn)?" 吃完 " 了互聯(lián)網(wǎng)上積累的大量數(shù)據(jù),當(dāng)新增高質(zhì)量數(shù)據(jù)有限時(shí),其進(jìn)化速度會(huì)放緩。這個(gè)觀點(diǎn)很有道理。

從生物和哲學(xué)角度看,當(dāng)前 AI 的能耗模式一定是低效的。 人腦每天消耗約 400 大卡能量,而一個(gè)數(shù)據(jù)中心的 GPU 能耗遠(yuǎn)超于此。

未來芯片技術(shù)可能優(yōu)化算力效率,但短期內(nèi)很難顛覆現(xiàn)有模式。

所以,在未來三到五年內(nèi),不太可能出現(xiàn) " 念頭一動(dòng)就生成理想視頻 " 的顛覆性技術(shù)。 TO B 的 AI 視頻交付模式至少能穩(wěn)定 3-5 年。

鉛筆道:TO B 視頻主要用于市場(chǎng)營(yíng)銷嗎?

羅江春:不止。客戶既會(huì)用于公域獲客,也更看重私域流量(如 APP 內(nèi)的內(nèi)容運(yùn)營(yíng))。比如信用卡客戶每天可能需要 100 條種草視頻,關(guān)聯(lián)商城或理財(cái)產(chǎn)品,這比傳統(tǒng) TVC 的需求量大得多。

鉛筆道:按市場(chǎng)規(guī)模看,哪些行業(yè)需求更大?

羅江春:我們專注服務(wù)大客戶,因?yàn)閮?nèi)容是非標(biāo)品,服務(wù)大小客戶的售前成本相近,做大客戶更高效。

但國(guó)內(nèi)市場(chǎng)存在 " 內(nèi)卷 " 問題:大客戶常要求降價(jià)或增加服務(wù)內(nèi)容,利潤(rùn)空間被壓縮,而歐美客戶更注重契約精神,付款流程規(guī)范。核心圍繞 " 拉新、促活、留存、增收 " 四個(gè)目標(biāo)。

我們更傾向服務(wù)互聯(lián)網(wǎng)大平臺(tái)客戶,因?yàn)樗麄兊膬?nèi)容需求量大且持續(xù),而硬科技行業(yè)(如半導(dǎo)體)對(duì)視頻內(nèi)容的需求較少。

鉛筆道:有沒有可能未來服務(wù)中小企業(yè)?比如做一家平臺(tái)型公司。

羅江春:我們其實(shí)一開始是服務(wù)中小客戶的,后來才聚焦到大平臺(tái)和重要客戶。

在 2018-2019 年服務(wù)中小客戶時(shí),他們對(duì)內(nèi)容的需求并非剛需,拓展起來很困難。而且服務(wù)中小客戶和大客戶的獲客成本差不多。

在國(guó)內(nèi) TOB 領(lǐng)域,想找到低成本獲客的方法服務(wù)小 B 客戶很難。我們嘗試過很多方法,最后發(fā)現(xiàn)還是得靠銷售。

長(zhǎng)期來看,這種情況可能更 " 糟糕 "。很多中小客戶對(duì)內(nèi)容的需求,可能會(huì)逐步轉(zhuǎn)向抖音、快手、視頻號(hào)這些平臺(tái)。內(nèi)容會(huì)更偏向于平臺(tái)運(yùn)營(yíng)。

06 未來的百億美金機(jī)會(huì)

鉛筆道:在 AI 領(lǐng)域,TO B 和 TO C 的生態(tài)是隔離的,還是相互交融的?

羅江春:我覺得是分不開的。底層技術(shù)是一樣的。

比如我們公司來看,產(chǎn)能非常重要。如果未來某個(gè)時(shí)間點(diǎn)我們一天能生產(chǎn) 100 萬條圖文、100 萬條視頻,那時(shí)我們想做 C 端會(huì)很容易。所以生態(tài)是融合的。

鉛筆道:這個(gè)行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)格局如何?是不是很混亂?

羅江春:挺混亂的。不只是客戶在卷,供應(yīng)商之間也很卷。行業(yè)里進(jìn)進(jìn)出出的人很多。有些角色剛進(jìn)來,覺得這個(gè)領(lǐng)域不錯(cuò),但實(shí)際操作后發(fā)現(xiàn)比想象中困難,就退出了。

我們遇到過很多競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手,名字都沒聽說過,也有很多大公司參與。玩家很多,但沒有出現(xiàn)占據(jù)絕對(duì)份額的玩家。

鉛筆道:AI 視頻這個(gè)賽道,除了你們公司,還有哪些細(xì)分方向值得關(guān)注?有沒有可能出現(xiàn)百億美金級(jí)別的公司?

羅江春:我認(rèn)為工具類產(chǎn)品一定有機(jī)會(huì),尤其是工具加大模型的模式。但這種機(jī)會(huì)很容易被大廠吃掉。因?yàn)檫@種模式本質(zhì)上依賴場(chǎng)景、數(shù)據(jù)、技術(shù)、資金和用戶,而大廠基本什么都有。

比如抖音的剪映,為什么能成功?因?yàn)槊刻煊袩o數(shù)用戶在用,內(nèi)容不斷生成,語料庫(kù)可以不斷擴(kuò)展。其他大模型想 PK 根本競(jìng)爭(zhēng)不了,進(jìn)化速度跟不上。

所以如果工具加上大模型底座,確實(shí)有機(jī)會(huì)成為百億美金的公司,但很可能紅利屬于大廠。

鉛筆道:創(chuàng)業(yè)者通過深耕垂直產(chǎn)品(比如非主流應(yīng)用),機(jī)會(huì)也很小?

羅江春:這種路徑周期太長(zhǎng)了。其實(shí)大廠不是看不上,而是產(chǎn)品經(jīng)理可能暫時(shí)沒想到。一旦他們意識(shí)到,很容易將功能集成到超級(jí) APP 里。

鉛筆道:除了工具,智能體(Agent)領(lǐng)域您怎么看?現(xiàn)在很多人做數(shù)字員工,TOB 和 TOC 哪個(gè)更有機(jī)會(huì)?

羅江春:對(duì)創(chuàng)業(yè)公司來說,TOB 的智能體更容易切入和生存,但能否做大是個(gè)問題。通用型 Agent 大概率會(huì)被大廠壟斷。

但垂直領(lǐng)域的 Agent 有機(jī)會(huì),比如法律、審計(jì)等專業(yè)場(chǎng)景,像律師顧問、審計(jì)工具,只要有專業(yè)語料和數(shù)據(jù)庫(kù)支撐,就能收費(fèi)。

可是這類業(yè)務(wù)難在規(guī)模化,獲客和競(jìng)爭(zhēng)都是問題。TO C 的 agent 我覺得是和 " 內(nèi)容 " 相關(guān)的。可能是游戲、互動(dòng)、陪伴這些方向,但一定和內(nèi)容掛鉤。

鉛筆道:您看好人形機(jī)器人嗎?為什么一定要做成 " 人形 "?

羅江春:我只看好人形機(jī)器人。因?yàn)槲锢硎澜绲脑O(shè)施大多為人設(shè)計(jì),比如工廠擰螺絲的工位,人形機(jī)器人最容易適配,這是取代人類工作的關(guān)鍵。

來源:鉛筆道

THE END
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